Главная
   История
 
   Руководство и структура
 
   Научная деятельность
 
   Текущая информация
 
   Документы
 

Основные научные результаты за 2019 г.

Гидрометеорологические прогнозы и  расчеты

  

В ФГБУ «ВНИИСХМ» разработан метод оценки ожидаемой средне-районной урожайности зерновых культур для отдельных субъектов Северо-Кавказского и Приволжского УГМС. В настоящее время в оперативной практике обслуживания зернового хозяйства России таких подходов пока не существует. Повышение надёжности регрессионных зависимостей получено за счёт учёта агроклиматической зональности (рис. 1) и получения средне районных значений агрометеорологических параметров, с использованием метода обратных взвешенных квадратов расстояний. Разработанный метод дает возможность проводить  мониторинг урожая и анализ агрометеорологических условий на муниципальном уровне.

 

    


 

                                                                                                                                                                            Рисунок 1 – Объединение однородных районов на основе агроклиматического районирования Д.И. Шашко


    

В ФГБУ «ВНИИСХМ» разработан и прошёл производственные испытания метод оценки состояния и продуктивности посевов зерновых культур на основе наземной и спутниковой информации NOAA (AVHRR). Разработаны методы визуализации полученной информации с помощью геоинформационной системы QGIS. Разработанная технология позволяет ежедекадно (апрель-июль) получать комплексные карты оценок состояния и отдельных агрометеорологических характеристик, определяющих состояние и продуктивность посевов. Это позволяет в первом приближении выявлять основные факторы, влияющие на изменение состояния и  продуктивность посевов сельскохозяйственных культур. С помощью разработанной технологии ФГБУ «ВНИИСХМ» проводит ежедекадный (май-июль) мониторинг состояния зерновых культур с представлением информации в ГМЦ РФ и УГМС земледельческой зоны. На рис. 2 представлена картосхема оценки состояния посевов зерновых культур за 1 декаду июня 2019 г. по территории России и отдельными точками показана визуальная оценка на последний день декады на сети станций. Можно заметить, что наблюдается достаточно хорошее согласование.
 
 
                                                                                                                                            
                                                                                                                                          
                                                                                                                                          Рисунок 2 – Карта оценки состояния посевов по спутниковой информации и почвенной засухи по наземным данным.
 
 
   
В ФГБУ «ВНИИСХМ» в 2017–2019 гг., на основе динамической модели формирования продукционного процесса сельскохозяйственных культур, разработана динамическая модель и динамико-статистический метод прогноза урожайности гречихи по субъектам Российской Федерации. Данная работа является продолжением работ по разработке динамико-статистических методов прогнозов урожайности основных сельскохозяйственных культур (озимой и яровой пшеницы, озимой ржи, ярового ячменя, кукурузы на зерно, зерновых и зернобобовых культур в целом, картофеля) для использования в оперативных подразделениях Росгидромета.
В существующей информационно-прогностической системе (ИПС), установленной в ФГБУ «ВНИИСХМ» и ФГБУ «Гидрометцентр России». создана новая подсистема оценки условий вегетации и прогноза урожайности гречихи по 20 субъектам Российской Федерации (рис. 3). Для внедрения метода прогноза урожайности гречихи в УГМС и ЦГМС Росгидромета также подготовлен комплекс программ. Простой пользовательский интерфейс позволяет отредактировать входные данные, составить прогноз урожайности и оценить оправдываемость метода прогноз.
 
 

 
                                                                                                                                                             Рис. 3. Пример расчета  прогнозируемой урожайности гречихи в ИПС
 

                                                                                                      

Наряду с оценочно-прогностическими функциями ИПС позволяет получать информационную продукцию, представленную широким спектром метеорологических и агрометеорологических декадных данных текущих наблюдений на территории Российской Федерации. В 2017–2018 гг. в ФГБУ «ВНИИСХМ» разработана подсистема визуализации оперативной декадной метеорологической и агрометеорологической информации, имеющейся в базе данных ИПС на основе свободно распространяемого пакета QGIS.
Оперативная работа с картосхемами осуществляется с помощью пункта главного меню ИПС «Картосхемы», включающего следующие подпункты: метеорологическая информация, условия перезимовки, агрометеорологическая информация, комплексные картосхемы, атласы.

Для работы с системой пользователей-непрограммистов все функции при построении картосхем автоматизированы. Для каждого из параметров создан шаблон, включающий слои базовой карты, элементы компоновки и оформления картосхемы (более 500 шаблонов). Для удобства пользователей предусмотрена возможность построения комплексных (совмещенных) картосхем и атласов. Примеры построения картосхем приведены на рис. 4–6.              

                                              

                                                                                                                                                
                                                                                                                                               Рис. 4. Макет картосхемы с данными о средней декадной температуре воздуха
 
 
    
 
 
                                                                                                                                                                    Рис.5. Пример построения картосхем в ИПС
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                Рис.6 Пример формирования Атласа с метеорологической информацией
 
 

                                                      Система наблюдений за состоянием окружающей среды (наземная и космическая системы наблюдений)

               

Изданы и направлены на сеть Росгидромета Рекомендации 52.33.877- 2019 «Оценка опасных  агрометеорологических явлений».
Подготовлен и согласован с ЦМТР Росгидромета проект нормативного документа «Правила присвоения наблюдательному подразделению агрометеорологического индекса».
Разработан порядок присвоения разрядов агрометеорологическим наблюдательным подразделениям.
Разработан и представлен в ГГО проект раздела  «Агрометеорология» к перерабатываемому наставлению вып.1 (РД 52.04.107-86)
Разработан и введён в действие НД: ОРН-042/218 «Изменение №1 к РД 52.33.725-2010 «Методические указания по составлению агрометеорологического ежегодника для земледельческой зоны Российской Федерации».
Разработана первая редакция проекта нового издания «РД 52.33.219-2002 Руководство по определению агрогидрологических свойств почв».
Сформированы и внедрены Решениями Технических советов архивы данных АГСП по УГМС: Крамскому, Верхне-Волжскому, Республики Татарстан, Башкирскому и Забайкальскому.
Осуществлялось пополнение ранее сформированных архивов АГСП в УГМС.
Разработана и внедрена методика расчёта наименьшей влагоёмкости для основных типов почв Республики Крым.
Продолжались работы по развитию автоматизированной системы агрометеорологического мониторинга сельскохозяйственных угодий на базе полевого измерительного комплекса АМК-14 стационарного и мобильного исполнения.
Выполнены конструкторские разработки по внедрению в комплекс АМК-14 технологии беспроводной связи «Датчик-Логгер».
Разработана техническая и методическая документация для применения комплекса АМК-14 в системе агрометеорологических наблюдений.
Продолжалась опытно-производственная эксплуатация комплекса АМК-14 на производственных угодьях Калужского НИИ сельского хозяйства
Осуществлялось текущее научно-методическое сопровождение и  руководство деятельностью агрометеорологической наблюдательной сети.
Ежегодно готовилось Заключение о составе и состоянии сети агрометеорологических наблюдений.
 
 
 
                                                                                                                Исследования климата и климатическое обслуживание
 
1. В ФГБУ «ВНИИСХМ» в оперативном режиме с помощью имитационной системы Климат–Почва–Урожай осуществлялся ежедекадный (с 1 декады мая по 2 декаду июля включительно) мониторинг агрометеорологических условий формирования урожайности яровой пшеницы в 2019 г. на ЕЧ России. Представлены оценки условий произрастания яровой пшеницы в Приволжском ФО на начало и конец вегетационного периода: сумма осадков (рис. 1 а, б), гидротермический коэффициент Г. Т. Селянинова (ГТК) (рис. 1 в, г) и оценка ожидаемой урожайности (рис. 1 д, е). Анализ показал, что в 2019 г. в южной части территории федерального округа условия увлажнения были недостаточными: осадков выпало меньше нормы, и значения ГТК на территории некоторых областей не превышали 0,6 ед., что свидетельствует о сложившихся засушливых условиях. Агрометеорологические условия 2019 г. в Приволжском ФО были особенно неблагоприятными для производства яровой пшеницы в юго-западной части территории. Оценки ожидаемой урожайности здесь составили 47–78 % от среднемноголетнего уровня (рис. 1 е).
 
 
 

 
   
Рис. 1. Оценка агрометеорологических условий вегетационного периода яровой пшеницы на территории Приволжского ФО в 2019 г. Расчёты выполнены в имитационной системе Климат–Почва–Урожай (ФГБУ «ВНИИСХМ»)
 
2. В ФГБУ «ВНИИСХМ» разработана расчётная схема оценки климатических рисков зернового производства при изменении агроклиматических условий в основных зернопроизводящих регионах РФ в XXI-ом веке. Представлены оценки климатических рисков (%) при производстве яровой пшеницы на территории отдельных субъектов Центрального, Южного и Северо-Кавказского ФО на периоды 2011–2030 гг. (рис. 2 а) и 2080–2099 гг. (рис. 2 б). Расчёты выполнены в имитационной системе Климат–Почва–Урожай по сценарию HAD CM3 при варианте антропогенного воздействия RCP 4.5. Поскольку, согласно сценарию, вероятность засух увеличится на всей рассматриваемой территории, климатические риски недобора урожайности яровой пшеницы могут возрасти повсеместно на территории Центрального, Южного и Северо-Кавказского ФО. Самые высокие климатические риски будут характерными агроклиматическими показателями для территории Астраханской (63 %) и Волгоградской (48 %) областей и Республики Калмыкии (57 %). В целом по федеральным округам от начала к концу столетия климатические риски увеличатся с 4 до 9 % в Центральном ФО, с 35 до 41 % – в Южном ФО и с 4 до 11 % – в Северо-Кавказском ФО.
 
 
   
Рис. 2. Оценки климатического риска (%) при производстве яровой пшеницы на территории отдельных субъектов Центрального, Южного и Северо-Кавказского ФО
на периоды: а) 2011–2030 и б) 2080–2099 гг. Расчёты выполнены в имитационной системе Климат–Почва–Урожай (ФГБУ «ВНИИСХМ») по сценарию HAD CM3 при варианте антропогенного воздействия RCP 4.5
 

                                                                                                                Международное сотрудничество

    

16-17 мая 2019 г. директор ФГБУ «ВНИИСХМ» Долгий-Трач Валерий Анатольевич принял участие в 69-м заседании совместной коллегии Комитета Союзного государства по гидрометеорологии и мониторингу природной среды  (г. Гомель, Республика Беларусь).

 

4-5 июля 2019 г. научный сотрудник ФГБУ «ВНИИСХМ» Савицкая Ольга Владимировна в соответствии с дополнением к Плану МНТС Росгидромета приняла участие в работе первой встречи группы экспертов «Повышение потенциала развивающихся стран Центральной Азии по эффективному применению космических технологий для мониторинга засух и раннего оповещения» ( г.Чолпон-Ата, Иссык-Куль, Киргизия).

                                                                                     Участие в совещаниях, конференциях, симпозиумах

 

  1. А.Д. Клещенко принял участие: Cеминар повышения квалификации персонала НГМС стран СНГ «Спутниковый мониторинг и наукастинг опасных и неблагоприятных явлений погоды» с докладом, г. Москва, 4-7 июня 2019 г. с докладом «Мониторинг состояния посевов и засух на основе спутниковых и наземных данных».
  2. А.Д. Клещенко, О.В. Савицкая, С.А. Косякин  приняли участие: Семнадцатая Всероссийская Открытая конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса» с докладом «Оценка средне-районной урожайности зерновых культур по спутниковой информации Modis».
  3. А.Д. Клещенко, О.В. Вирченко, О.В. Савицкая, С.А. Косякин приняли участие: Международная научно-практическая конференция, посвященная 100-летию Ю.И. Чиркова с докладом «Технология мониторинга состояния и оценки урожайности посевов зерновых культур на основе наземной и спутниковой информации».
  4. А.Д. Клещенко и О.В. Савицкая приняли участие: Первая встреча группы экспертов «Повышение потенциала развивающихся стран Центральной Азии по эффективному применению космических технологий для мониторинга засух и раннего оповещения», г.Чолпон-Ата, Иссык-Куль, Кыргызстан, 04 – 05 июля 2019 г. с докладом «Useofremotesensingdatafordroughtmonitoringandagrometeorology»
  5. В. А. Долгий-Трач принял участие в 69-м заседании совместной коллегии Комитета Союзного государства по гидрометеорологии и мониторингу природной среды  (г. Гомель, Республика Беларусь), 16-17 мая 2019 г.
  6. А.А. Ген., А. Г. Афонин приняли участие в выставке-демонстрации передовых технологий в растениеводстве «День Калужского поля», 21июня 2019 года. Организаторы выставки «Агентство развития бизнеса», министерство сельского хозяйства Калужской области, «Калужский НИИСХ» и выставочная компания ООО «Центр».
  7. В. А. Долгий-Трач, А.М. Овчаренко, А.Г. Афонин приняли участие с тремя докладами на «Совещание-семинар модернизация гидрологической сети в бассейне реки Волги и агрометеорологической наблюдательной сети с целью совершенствования взаимодействия с пользователями гидрометеорологической информации», Казань, сентябрь 2019 год: «Проблемы и перспективы технической и технологической модернизации агрометеорологической наблюдательной сети в рамках реализации проекта Росгидромет-2: «Развитие нормативно-методической базы агрометеорологических наблюдений в ходе модернизации наблюдательных сетей Росгидромета»; «Результаты эксплуатационных испытаний инновационных технических и технологических средств агрометеорологического назначения, поставленных в рамках реализации проекта Росгидромет-2».

                                                                 Перечень публикаций в реферируемых научных изданиях
 
  1. Павлова В.Н., Варчева С.Е. Оценка степени уязвимости территории  и климатического риска крупных неурожаев зерновых культур в зерносеющих регионах России. – Метеорология и гидрология. – 2017. – № 8.– С. 39-49.
  2. Павлова В.Н., Варчева С.Е. Оценка климатических рисков при производстве зерновых культур в Приволжском федеральном округе. – Агрофизика. – 2017 – №2. – С. 1-8.
  3. Павлова В.Н., Варчева С.Е., Романенков В.А., Караченкова А.А. Оценки рисков потерь урожая и эффективность управления в современных региональных системах земледелия при наблюдаемых и ожидаемых изменениях климата на примере Калужского региона. Труды регионального конкурса проектов фундаментальных научных исследований. Калуга: Калужский государственный институт развития образования. 2017, вып. 22, стр. 207-214.
  4. Романенков В.А. Павлова В.Н. Возможность управления климатическими рисками при оптимизации минерального питания растений. Сборник докладов Международной научной конференции «Тенденция развития агрофизики: от актуальных проблем земледелия и растениеводства к технологиям будущего», посвященная 85-летию Агрофизического НИИ. Санкт-Петербург, 27-29 сентября 2017 года.
  5. Павлова В.Н. Опасные метеорологические явления и динамика продуктивности зерновых культур при современном потеплении в бассейнах рек Волги и Дона. Сборник докладов Международной научной конференции «Тенденция развития агрофизики: от актуальных проблем земледелия и растениеводства к технологиям будущего», посвященная 85-летию Агрофизического НИИ. Санкт-Петербург, 27-29 сентября 2017 года.
  6. Клещенко А.Д., Савицкая О.В. Оценка состояния посевов и прогнозирование ожидаемой урожайности сельскохозяйственных культур с помощью спутниковой информации Украïнский Гідрометеорологічний Центр, Одеський Державний Екологічний Університет. Тези доповідей Першого Всеукраїнського З’їзду з міжнародною участю. 22-23 березня 2017 р., м. Одеса, Україна. с. 71-72.
  7. В.Н. Павлова, С. С. Байшоланов, Д. А. Чернов, М. С. Габбасова, А. Р. Жакиева. Агроклиматические ресурсы западных земледельческих областей Казахстана.– Труды ГГО им. А.И. Воейкова, 2017, вып. 586, с. 80-92.
  8. Павлова В.Н., А.Д. Клещенко, С.С. Байшоланов, Е.Н. Муканов, Д.А. Чернов, А.Р. Жакиева. Оценка агроклиматических  ресурсов Костанайской области Республики   Казахстан.– Метеорология и гидрология, № 3, 2018, с. 82-91
  9. Павлова В.Н., Байшоланов С.С., Жакиева А.Р., Чернов Д.А., Габбасова М.С. Агроклиматические ресурсы Северного Казахстана. – Гидрометеорологические исследования и прогнозы, № 1(367), 2018, с. 168-184.
  10. Павлова В.Н., Романенков В.А., Беличенко М.В. Оценка климатических рисков при возделывании зерновых культур на основе региональных данных и результатов длительных опытов геосети.  – Агрохимия, № 1, 2018, с. 77-86.
  11. Гончарова Т.А., Найдина Т.А., Лебедева В.М., Береза О.В. Оценка условий вегетации и прогноза урожайности кукурузы с использованием спутниковой и наземной информации по субъектам Российской Федерации и результаты его испытания. Труды Гидрометцентра России «Гидрометеорологические исследования и прогнозы» 2018. N 2 (368). с. 144-153.
  12. Павлова В.Н. Оценка агроклиматических ресурсов и климатических рисков при производстве зерновых культур при современном изменении климата на ЕТ России. –  «Почвенные и земельные ресурсы: состояние, оценка, использование». Тезисы докладов Второй Всероссийской открытой конференции к 90-летию Почвенного института им. В.В. Докучаева. 2017, с. 53-55.
  13. Павлова В.Н., Караченкова А.А. Раздел «Агроклиматические условия» // Доклад об особенностях климата на территории Российской Федерации за 2017 год.– Москва, 2018 г., 70 с.  
  14. Лебедева В.М., Береза О.В. Результаты испытания метода долгосрочного прогноза урожайности яровой пшеницы по федеральным округам и России в целом. Информационный сборник № 45 «Результаты испытания новых и усовершенствованных технологий, моделей и методов гидрометеорологических прогнозов». – 2018 – С. 136-142.
  15. Клещенко А.Д. Agriculture support requirements now and in the nearest future in Russia, Technical Conference on Future Challenges and Opportunities in Agricultural Meteorology, Incheon, Republic of Korea, 16-17 april 2018, WMO, Korea Meteorological Administration  National Institute of Meteorological Sciences, p. 53.
  16. Павлова В.Н., Карачёнкова А.А. Раздел «Агроклиматические условия» // Доклад об особенностях климата на территории Российской Федерации за 2018 год. Москва. 2019.
  17. Павлова В.Н. и соавт. Раздел 1.2. «Современное состояние климата и прогнозные сценарии его изменений» // Национальный доклад «Глобальный климат  и почвенный покров России: оценка рисков и эколого-экономических последствий деградации земель. Адаптивные системы и технологии рационального природопользования (сельское и лесное хозяйство)» (под ред. А.И. Бедрицкого). – М.: Почвенный институт им. В.В. Докучаева, ГЕОС. 2018.
  18. Павлова В.Н., Карачёнкова А.А., Варчева С.Е. Агроклиматический мониторинг региональных систем земледелия при изменении климата в Центральном федеральном округе в 2017 году. – Труды регионального конкурса научных проектов. Выпуск 2.–Калуга: Калужский государственный институт развития образования, 2019.
  19. Pavlova V., Shkolnik I., Pikaleva A., Efimov S., Karachenkova A., Kattsov V. Future changes in spring wheat yield in the European Russia as inferred from a large ensemble of high-resolution climate projections // Environ. Res. Lett. 2019
  20. В.Н. Павлова, P. Calanca, А.А. Карачёнкова. «Продуктивность зерновых культур при изменении климата на Европейской части России за последние десятилетия». – Метеорология и гидрология, 2019
  21. В.М. Лебедева,  Н.М. Шкляева, Я.Ю. Знаменская. Автоматизированная система «АРМ-агрометпрогноз» для Уральского УГМС. Метеорология и гидрология, 2019, № 3, с. 102–109.
  22. В.М. Лебедева,  Н.М. Шкляева, Д.А. Калашников. Подсистема картографической визуализации декадной метеорологической и агрометеорологической информации  в автоматизированной информационно-прогностической системе. Труды Гидрометцентра России Гидрометеорологические исследования и прогнозы, 2019, № 3(373), с. 139-150.
  23. Клещенко А. Д., Асмус В. В., Страшная А. И, Кровотынцев В. А., Вирченко О. В., Савицкая О. В., Береза О. В., Василенко Е. В., Сухарева В. В., Моргунов Ю. А., Косякин С. А.  «Мониторинг засух на основе наземной и спутниковой информации», Метеорология и Гидрология, 2019,  №11
  24. А.Д. Клещенко, О.В. Савицкая, С.А. Косякин «Оценка средне-районной урожайности зерновых культур по спутниковой информации Modis», тезисы
 
Перечень зарегистрированных объектов интеллектуальной собственности
 
Зарегистрировано в 2017-2019 году десять охранных объекта интеллектуальной собственности:
 
* Программа для ЭВМ «АРМ-агрометпрогноз – динамико-статистические прогнозы» в составе «Региональной  автоматизированной системы «АРМ-агрометпрогноз» для Уральского УГМС». Свидетельство №2017617395,авторы:Лебедева В.М., Шкляева Н.М. и др.;
* Программа для ЭВМ «АРМ-агрометпрогноз – подсистема визуализации данных» в составе «Региональной  автоматизированной системы «АРМ-агрометпрогноз» для Уральского УГМС». Свидетельство №2017617283,авторы: Лебедева В.М., Шкляева Н.М. и др.;
* Программа для ЭВМ «АРМ-агрометпрогноз – статистические прогнозы» в составе «Региональной  автоматизированной системы «АРМ-агрометпрогноз» для Уральского УГМС». Свидетельство №2017617348,авторы: Лебедева В.М., Шкляева Н.М. и др.;
* База данных «База оперативных агрометеорологических и статистических данных, интегрированных в «Региональную  автоматизированную систему «АРМ-агрометпрогноз» для Уральского УГМС». Свидетельство №2017620714, авторы: Лебедева В.М., Шкляева Н.М. и др.;
* Программа для ЭВМ «Расчет индексов (показателей) для оценки агроклиматических ресурсов территории при изменении климата». Свидетельство № 2017663536,автор:Павлова В.Н. (тема 1.3.1.3);
* Программа для ЭВМ «Динамико-статистический метод прогноза урожайности и валового сбора озимой пшеницы по субъектам Российской Федерации». Свидетельство № 2018616784, авторы: Лебедева В.М., Гончарова Т.А., Найдина Т.А. (тема 1.1.7.1(1));
* Программа для ЭВМ «Автоматизированная система оценки интенсивности засух в различные периоды вегетации на основе спутниковой и наземной информации. Свидетельство № 2018616784, авторы: Клещенко А.Д., Косякин С.А., Савицкая О.В. (тема 1.1.7.1(2)).
*  Т.А. Найдина, Т.А. Гончарова. «Автоматизированная технология составления оценки условий вегетации и прогноза урожайности кукурузы с использованием спутниковой и наземной информации по субъектам РФ». Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ, № 2019613611, 19 марта 2019 г.
* В.М. Лебедева, Д.А. Калашников, Н.М. Шкляева. «Создание картосхем» в составе «Автоматизированной информационно-прогностической системы оперативного агрометеорологического обеспечения агропромышленного комплекса». Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ, № 2019617623, 18 июня 2019 г.
* А.Д. Клещенко, О.В. Савицкая, С.А. Косякин.  «Автоматизированная система комплексирования спутниковой и наземной информации для оценки и визуализации ожидаемой средне-районной урожайности». Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ, № 2019615093, 18 апреля 2019 г.
 

 

© 2004 ВНИИСХМ Россия, 249030, Калужская обл., г. Обнинск, пр. Ленина, 82.
Телефон: (08439) 4-45-99. Факс: (08439) 4-43-88.
E-mail: cxm@meteo.ru