Команда ученых EOSDA cпрогнозировала урожайность хлопка и табака для клиента из Азербайджанской Республики
  • Истории наших партнеров

Прогнозирование Урожая Табака И Хлопка На Основе WOFOST

В Азербайджане сельское хозяйство является одной из четырех приоритетных отраслей для диверсификации национальной экономики. Несмотря на то, что в 2021 году на долю сельскохозяйственного сектора приходилось лишь 5,88% ВВП, в нем было занято 36% населения. Продукция местных брендов хорошо узнаваема на рынках постсоветских стран и зачастую пользуется большим спросом. Государственная поддержка сектора включает гранты, налоговые льготы и субсидии на технику, удобрения и пестициды.

Прогнозирование урожайности в масштабах поля, региона и страны имеет важное значение для проведения сельскохозяйственных исследований, управления фермерскими хозяйствами и принятия решений в сфере импорта и экспорта.

На примере данного проекта мы рассмотрим, как EOSDA составила прогноз урожайности табака и хлопка на сезон 2018 года, опираясь на результаты модели WOFOST.

Задача: Поиск Оптимального Метода Прогнозирования Урожайности Хлопка И Табака На Уровне Региона

Это был масштабный проект, который включал в себя классификацию нескольких сельскохозяйственных культур наряду с прогнозированием урожайности хлопка и табака, которое выполнила наша команда. Прогноз был необходим для полей в двух районах Азербайджана – Шекинском и Сабирабадском.

Хлопок, который в народе часто называют “белым золотом”, имеет давние традиции выращивания. Пик его производства пришелся на советский период. В 1981 году доля Азербайджана в хлопководстве СССР достигла почти 10%, что составляло 1,5% мирового производства. После распада СССР этот показатель резко упал (сопутствующим фактором стала ориентация Азербайджана на нефтяную промышленность). В поисках перспективных источников дохода после мирового скачка цен на нефть в 2014-2016 годах Азербайджанская Республика вновь обратила взор на хлопковый сектор. В сравнении с 2015/2016 годом, площадь посева хлопка в 2022/2023 году увеличилась в четыре раза, а урожайность с гектара выросла примерно в 1,6 раза.

Шеки является частью Шеки-Загатальского экономического региона, основу экономики которого составляет сельское хозяйство, в том числе выращивание табака. Власти Азербайджана также подчеркивают важность выращивания этой культуры, учитывая ее экспортный потенциал.

Решение: Анализ Статистических, Метеорологических, Почвенных И Фенологических Данных С Помощью Модели WOFOST

Клиент предоставил статистику по урожайности хлопка и табака на уровне района с 2000 по 2017 год.

Команда, в свою очередь, собрала остальные данные, включая:

  • Статистические данные, которые отражают особенности выращивания сельскохозяйственных культур и необходимы для того, чтобы модель могла делать прогнозы или расчеты.
  • Географическое расположение полей и их площадь.
  • Даты пересадки табачных растений из теплиц или грядок.
  • Метеоданные (влажность, осадки, скорость ветра, максимальная и минимальная температура) из Глобальной телекоммуникационной сети (GTS) и специальных моделей, оценивающих эвапотранспирацию и глобальную радиацию.
  • Данные о почве (содержание влаги в почве и глубина укоренения).

Кроме того, команда проекта нашла оптимальные сроки посева/пересадки табака и хлопка на 2010-2018 годы.

Исторические погодные данные также незаменимы для решения подобных задач. Источником стали наборы данных NASA POWER. Метеорологические параметры в наборах данных NASA POWER взяты из модели ретроспективного анализа MERRA-2 и модели ассимиляции GEOS версии 5.12.4. MERRA-2 – это новая версия Годдардовской системы наблюдения за Землей (GEOS), разработанной в Бюро глобального моделирования и ассимиляции (GMAO) в Центре космических полетов имени Годдарда NASA.

Данные GEOS 5.12.4 ежедневно обрабатывают и добавляют к окончанию ежедневного временного ряда MERRA-2, чтобы предоставить продукты обработки данных с низким значением задержки, которые обычно готовы в течение 4 дней. Значения MERRA-2 в итоговом ежедневном временном ряду, как правило, обновляются каждые несколько месяцев. Следовательно, их можно применять в качестве продуктов обработки данных в реальном времени, которые особенно ценны для задач, связанных с прогнозированием урожайности.

Для анализа данных ученые использовали имитационную модель WOFOST (World Food Studies Simulation Model). Это механистическая модель для количественного анализа роста и производства однолетних полевых культур, основанная на таких базовых процессах, как фотосинтез, дыхание, и зависимости данных процессов от условий окружающей среды.

Это опробованная модель, и у нас большой опыт работы с ней. К тому же она подходит для многих типов культур.

Прогнозирование урожайности для каждой культуры проводилось в три этапа.

Этап 1: Адаптация Параметров Модели

Для оценки биомассы хлопка и табака с помощью модели WOFOST специалистам пришлось скорректировать несколько значений ее параметров с учетом климатических и почвенных условий.

Этап 2: Моделирование Для Оценки Биомассы Сельскохозяйственных Культур За 2010-2017 гг.

Команда запустила WOFOST в среде Python Crop Simulation Environment. Моделирование сельскохозяйственных культур представляет собой взаимодействие между растением и средой, в которой оно растет. Таким образом, любая модель роста культур предсказывает конечное состояние общей биомассы или урожайности, а также содержит количественные данные об основных факторах, влияющих на рост и развитие культур (состояние почвы, агротехнические мероприятия, например, посев, орошение или внесение удобрений).

В результате специалисты рассчитали DVS (фаза развития вегетации), TAGR (общая надземная биомасса), LAI (индекс листовой поверхности), SM (влажность почвы), TWLV (общий вес живых листьев) и TWSO (общий вес запасающих органов).

Этап 3: Оценка Урожайности Хлопка И Табака На 2018 Год

Команда выбрала статистический подход для прогнозирования урожайности. На первом этапе они рассчитали TWLV табака и TAGR хлопка по состоянию на 1 июля 2018 года с определенными значениями DVS. После этого ученые подсчитали эти показатели культур за 2010-2017 годы и выбрали те же значения DVS, чтобы найти линейную зависимость между рассчитанной биомассой и фактической статистической урожайностью для каждой сетки в Шекинском и Сабирабадском районах.

Стандартная погрешность прогнозируемой урожайности табака на 2010-2017 годы составила 0,7 центнера с гектара. Специалисты использовали исторические данные для валидации выбранного метода прогнозирования урожайности, поскольку фактические данные на тот момент были недоступны. Можно интерполировать эту погрешность на результаты 2018 года. В случае хлопка она составила 1,5-1,9 центнера с гектара в зависимости от сетки.

Результат: Прогнозирование Урожайности Хлопка И Табака

Команда проекта подготовила отчет с прогнозом урожайности табака для полей в Шекинском районе и урожайности хлопка для фермерских угодий в Сабирабадском районе на сезон 2018 года.

Мы начали работу над проектом в апреле 2018 года и представили результаты в октябре того же года. Несмотря на то, что сбор и анализ данных занял примерно три недели, нам пришлось ждать окончания сезонов выращивания хлопка и табака: клиенту было важно сравнить наши расчеты с фактической урожайностью.

Об авторе:

Наталья Иванчук Научный сотрудник EOSDA

Наталья Иванчук получила степень магистра по прикладной математике (2013 г.) в Национальном университете водного хозяйства и природопользования по специальности "Прикладная математика" .В 2019 году защитила диссертацию и получила ученую степень кандидата технических наук. Тема диссертации – "Математическое моделирование фильтрационных процессов в почвенных средах с учетом воздействия элементов инженерных сооружений", специальность 01.05.02 – математическое моделирование и вычислительные методы.

В данный момент Наталья занимает должность доцента кафедры компьютерных наук и прикладной математики в Национальном университете водного хозяйства и природопользования в городе Ровно. Преподает студентам программирование на разных языках (С++, С#, JS и др.).

Наталья активно занимается научной работой, которая непрерывно связана с программированием, поскольку все разработанные в процессе исследования алгоритмы программно реализуются. Программирование является не только основой его работы, но и ее хобби. Любит совершенствоваться и узнавать что-то новое, именно поэтому решила попробовать себя и в работе с Python в составе команды EOS Data Analytics.

Автор более 60 публикаций (научных, учебно-методического характера, свидетельства о регистрации авторского права на произведение, монографии и тезисы докладов на отечественных и международных конференциях), Стипендиат КМУ для молодых ученых, Лауреат ежегодного конкурса «Молодой ученый года» по результатам деятельности в 2020 году за победу в номинации «Молодой методист года в области информационных технологий».

Последние cтатьи

Технологии В Сельском Хозяйстве: Виды И Применение
  • Сельскохозяйственные практики

Технологии В Сельском Хозяйстве: Виды И Применение

Новые технологии в сельском хозяйстве помогают повысить производительность агропредприятий без негативного воздействия на природу. Фермерам необходимо быть в курсе всех технологических инноваций.

EOSDA Получила Первые Снимки Со Спутника EOS SAT-1
  • Медиа

EOSDA Получила Первые Снимки Со Спутника EOS SAT-1

EOS SAT-1, первый малый оптический спутник уникальной агро-ориентированной группировки, запущенный компанией EOS Data Analytics, передал свои первые обработанные изображения Земли.

Засоление Почв: Причины, Последствия И Меры Борьбы
  • Сельскохозяйственные практики

Засоление Почв: Причины, Последствия И Меры Борьбы

Засоление почвы вызывает эрозию полей, снижает качество питьевой воды и уменьшает продуктивность посевов. Своевременные меры по снижению засоленности полей помогают вырастить здоровый урожай.