ВСЕСОЮЗНЫЙ научно-исследовательский институт СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ MEТЕОРОЛОГИИ

МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ

по составлению прогнозов урожайности и валового сбора всех зерновых и зернобобовых культур, а также основных сельскохозяйственных культур в Прибалтике, Белоруссии и европейской части РСФСР

ОБНИНСК • ВНИИГМИ-МЦД-1987

ВСЕСОЮЗНЫЙ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ИНСТИТУТ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ МЕТЕОРОЛОГИИ

МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ

по составлению прогнозов урожайности и валового сбора всех зерновых и зернобобовых культур, а также основных сельскохозяйственных культур в Прибалтике, Белоруссии и европейской части РСФСР

Под редакцией докт. геогр. наук А. Н. ПОЛЕВОГО

ОБНИНСК • ВНИИГМИ-МЦД — 1987

(3.8)

Гармонические коэффициенты определяются по формуле

Г^Л - ,54+1    (3.9)

4*1    п-1

где    -    гармонические    веса.

Выражение (3.6) позволяет придавать более поздним наблюдениям большие веса. Если самые ранние наблюдения имеют вес 1

"Ч- —у    ,    (З.ю)

то вес информации ГГЦ , относящейся к следующему моменту, времени, будет определяться как

"V ^т1⁺ пТ2

Таким образом» ряд гармонических весов определяется по уравнению

^nrit+1=n^ri + — , (t-2,3.....а-1)    (3.12)

с начальной величиной» выраженной уравнением (3*10).

Предсказываемое значение тенденции временного ряда урожайности определяется по формуле

Sfc4⁼^t⁺^    (3.13)

при начальном условии У^ = У^ .

Принципиальная блок-схема описанного вше метода экстрапо-ляцюс урожайности сельскохозяйственных культур представлена на рис. 3.1.

3.2.2. Исходная информация для экстраполяции тенденции урожайности Для прогнозирования тенденции урожайности сельскохозяй -

10

ственных культур используются ежегодные данные среднеобластной (средней по республике, краю) урожайности по всем категориям хозяйств (по колхозам и совхозам). При составлении прогноза тенденции урожайности, если ряд урожайности больше или равен 18 лет, число лет, образующих одну фазу скользящего тренда, равно 16 ( к к 16), а при ряде менее 18 лет к = 10.

3.3. Оценка агрометеорологических условий формирования урожая сельскохозяйственных культур

3.3.1. Основные принципы оценки

Основу диагностики агрометеорологических условий произрастания сельскохозяйственных культур составляет определение степени отличия хода показателей фотосинтетической деятельности посевов под воздействием агрометеорологических условий оцениваемого периода от их среднего многолетнего хода, обусловленного соответствующим агрометеорологическим режимом, на фоне которого формируется тенденция урожайности.

Изменения интенсивности фотосинтеза и дыхания под влиянием агрометеорологических условий определяют уровень суммарной продуктивности фотосинтеза, что, в свою очередь, обуславливает соответствующую динамику биомассы отдельных органов и их ассимилирующей поверхности. Последняя формирует дальнейшую фотосинте-тическую активность посевов и т.д. Все эти изменения приводят к колебаниям урожая.

Отклонение урожайности от её тенденции в течение оцениваемого временного интервала при агрометеорологических условиях, отличных от средних многолетних, определяется изменением всех важнейших показателей фотосинтетической деятельности посевов, которое вызвано воздействием этих агрометеорологических условии

В основу количественной диагностики агрометеорологических условий формирования урожая сельскохозяйственных культур, которая при рассмотрении длительного периода вегетации является и оценкой возможного отклонения урожайности от её тенденции, положено выражение    /ч

с--£

ГП-р

12

где С - оценка агрометеорологических условий формирования урожая в течение рассматриваемого периода вегетации; ГП_Р- биомасса репродуктивных органов (колосья у зерновых, клубни у картофеля, коробочки у льна), рассчитанная по данным, характеризующим агрометеорологические условия оцениваемого периода;

rrlp- биомасса репродуктивных органов, рассчитанная по средним многолетним агрометеорологическим данным.

Изменение показателей фотосинтетической деятельности посевов под воздействием вполне определенных агрометеороло ических условий оцениваемого периода ставится во взаимооднозначное соответствие изменению урожайности. Оценка агрометеорологических условий сводится к расчёту по модели биомассы репродуктивных органов с учётом показателей, характеризующих агрометеорологические условия оцениваемого периода, и биомассы репродуктивных органов, рассчитанной на фоне климатических условий.

Отношение п\/ Ргц, позволяет количественно установить степень изменения в ту или иную сторону показателей фотосинтетической деятельности посевов, обусловленную воздействием факторов внешней среды. Оно характеризует отклонение урожайности под влиянием погодных условий в конкретном году от её тенденции, формирующейся на фоне климатических условий.

Значение отношения П\_р/га_р , близкое к единице, свидетельствует о том, что агрометеорологические условия оцениваемого периода близки к средним многолетним. Значения менее единицы отражают снижение фотосинтетической активности посевов,обусловленное ухудшением агрометеорологических условий по сравнению со средними многолетними. Благоприятные по сравнению со средними многолетними условия фотосинтетической деятельности посевов характеризуются значением больше единицы.

Как было показано вше, для оценки агрометеорологических условий произрастания отдельных сельскохозяйственных культур используются не абсолютные значения вычисленных урожаев, а их относительные величины. Для оценки условий формирования урожая зерновых и зернобобовых культур в целом применяется предложенный Х.Г.Тоомингом [ 22] "подход эталонных урожаев" - потенциальный урожай (ПУ) и действительно возможный урожай (ДВУ). Эти характеристики рассчитываются для кавдой группы сельскохозяйственных культур, входящих в совокупность зерновых и зернобо-

13

бовых культур.

При оценке агрометеорологических условий формирования урожая группы сельскохозяйственных культур значения биомассы репродуктивных органов ПЦ и т_р в выражении (3.14) можно заменить на ДВУ и ДВУ (см. раздел 3.3.3), т.е. действительно возможный урожай, рассчитанный соответственно с учётом показателей, характеризующих агрометеорологические условия оцениваемого периода, а также показателей, полученных на фоне климатических условий.

Тогда выражение (3.14) для оценки агрометеорологических условий формирования урожая группы сельскохозяйственных культур примет вид

/ч

(3.15)

L - I, 2, 3, 4,

где L - группа сельскохозяйственных культур (1=1- озимые зерновые, 1=2- ранние яровые зерновые, I = 3 - поздние теплолюбивые, {, = 4 - зернобобовые).

В среднеобластную агрометеорологическую оценку формирования урожая каждой группы сельскохозяйственных культур вводятся поправки на экстремальные условия - засушливость и переувлажнение. В основу учёта влияния засушливости положен метод М.С. Кулика [ 4] с небольшими изменениями, а возможное полегание растений учитывается по способу А.Д. Пасечнюка [6, 7] .

Снижение расчётной агрометеорологической оценки для озимых и ранних яровых зерновых культур в зависимости от запасов продуктивной влаги в пахотном слое и температуры воздуха приведено в табл. 3.1. Для каждой группы культур выделяются критические декады развития от даты всходов (возобновления вегетации). Например, для озимых и ранних яровых зерновых культур такими декадами являются две декады до колошения и декада колошения. Декада колошения для группы озимых зерновых культур определяется декадой, в которой сумма эффективных температур воздуха больше 5°С достигает 250°С, а для ранних яровых культур - 300°С. Декада выметывания для группы поздних теплолюбивых культур определяется декадой, в которой сумма эффективных температур воздуха

Снижение агрометеорологической оценки условий формирования урожая группы культур

Последовательное снижение агрометеорологической оценки _у%

в декады вегетационного периода 1    2    3    4    5    6    7    8

10    30    20    10    5    5    5    ~

30;20;Ю

-    5    10    25    15    10    5    5

30;20;20

20;30;20:Ю

10;10;10;10

Ю;Ю;20;Ю

10;10;10;10

Рассмотрим содержание блоков модели формирования урожая сельскохозяйственных культур.

Блок Фотосинтеза. Влияние факторов внешней среды на интенсивность процесса фотосинтеза рассматривается нами через влияние таких основных факторов, как свет, тепло и влага. При описании процесса фотосинтеза листьев за основу взято уравнение из [27] :

кбЗ⁵

к+ 63*    ’    ^(ЗЛ7)

где    -    интенсивность    фотосинтеза    листьев    при    оптимальных

условиях тепло- и влагообеспеченности в реальных условиях освещенности, к - интенсивность фотосинтеза при световом насыщении, 6    -    начальный    наклон    световой кривой фотосинтеза,3 -

интенсивность фотосинтетически активной радиации (ФАР), j - номер расчётной декады.

Уравнение (3.17) применимо для расчёта фотосинтеза в биологически оптимальных условиях среды. Для расчёта фотосинтеза в реальных условиях необходимо учесть влияние факторов тепла и влаги, фазы развития растений.

Для учета влияния температуры воздуха и влажности почвы использованы функции влияния этих показателей, меняющиеся от О до I.

Фотосинтетическая активность листьев различна на разных этапах онтогенеза отдельного листа и растения в целом. В онтогенезе целого растения наименьшей интенсивностью фотосинтеза обладают листья в фазе всходов у яровых культур и в фазе возобновления вегетации у озимых, когда анатомическая и морфологическая структура листа не обеспечивает оптимума фотосинтетичес-кой активности. К фазе колошения формируется оптимальная структура листьев.

Изменение фотосинтеза в онтогенезе учитывается через функцию, которая описывает интенсивность фотосинтеза cbcp в зависимости от физиологического возраста растения. Тогда для реальных условий среды уравнение (3.17) приобретает вид

(3.18)

18

УДК 633:631.559 "313’

В методических указаниях излагаются основные принципы методики и расчета урожайности и валового сбора зерновых и зернобобовых культур в целом по группам культур: озимые, ранние яровые, поздние теплолюбивые и зернобобовые, а также для отдель дельных культур: озимая пшеница, яровая пшеница, ячмень, лен и картофель. В схеме прогноза урожайности и валового сбора сельскохозяйственных культур используется декадная агрометеорологическая информация и все расчеты выполняются на ЭВМ типа ЕС по программам, данным в приложении.

Методические указания предназначены для составления производственных прогнозов урожайности и валового сбора всех зерновых и зернобобовых в целом на территории УГКС ЦЧО и Литовского, Белорусского, Северного, Северо-Западного, Уральского, Башкирского, Приволжского, Верхне-Волжского, Северо-Кавказского УГКС; озимой пшеницы - в Эстонском и Белорусском УГКС; яровой пшеницы - в УГКС ЦЧО и Уральском УГКС; ярового ячменя - в Уральском и Башкирском УГКС; картофеля - в УГКС ЦЧО и Приволжском УГКС; льна - в Северном и Украинском УГКС.

Одобрено Управлением гидрометеорологического обеспечения народного хозяйства. Рекомендовано к внедрению Центральной методической комиссией по гидрометеорологическим прогнозам Госкомгидромета СССР 6 июня 1986 года.

© Всесоюзный научно-исследовательский институт сельскохозяйственной метеорологии, 1987

где W - заласы продуктивной влаги в почве; - наименьшая влагоёмкость; к^ - параметр, характеризующий изменение оптимальных для -го периода вегетации значений влажности почвы.

В динамических моделях формирования урожая,предназначенных для агрометеорологических расчётов и прогнозов, рассчитывается суммарный фотосинтез посева за светлое время суток:

,    (3.24)

где '“г    -    дневной фотосинтез посева на единицу площади,

<$£    “    площадь листовой поверхности, £, - коэффициент эф

фективности фотосинтеза, длина дня.

Блок дыхания. Часть ассимилированного в процессе фотосинтеза углерода затрачивается на дыхание. Общепринятым при моделировании дыхания является подход [26] , основанный на разделении дыхания на дыхание роста и дыхание поддержания структур. Весьма существен при этом учёт изменения интенсивности дыхания в онтогенезе. Хорошо известно, что наиболее интенсивно дышат молодые, растущие ткани; при старении уровень дыхательного газообмена снижается. В принятой нами структуре модели изменение дыхательной активности растения в целом оценивается через онтогенетическую кривую дыхания (Х.ц , характеризующую влияние возраста растения на скорость дыхания. Онтогенетическая кривая дыхания имеет вид, аналогичный онтогенетической кривой фотосинтеза, и описывается выражениями аналогичными (3.19), (3.20).Положение максимума онтогенетической кривой дыхания определяется суммой эффективных температур Zt_u , при которой наблюдаете! максимальная интенсивность дыхания.⁹

Затраты на дыхание определяются по выражению

20

I. БВЭДЕНИЕ

Большая часть сельскохозяйственных угодий нашей страны расположена в районах с неустойчивым увлажнением или ограниченными ресурсами тепла, что обусловливает колебания урожайности сельскохозяйственных культур. Из десяти последних лет практически в пяти наблюдалось значительное снижение урожаев сельскохозяйственных культур,вызванное воздействием неблагоприятных погодных условий.

Двадцать седьмой съезд КПСС в качестве одной из основных задач сельскохозяйственного производства поставил получение высоких и стабильных урожаев, которые позволят достигнуть максимума самообеспеченности в продуктах сельского хозяйства и наладить бесперебойное снабжение населения высококачественными продуктами питания [i] • На решение этой проблею нацелена Продовольственная программа, принятая майским (1982 г.) Пленумом ЦК КПСС на период до 1990 г. [2] .

Реализация мероприятий по выполнению Продовольственной программы повысила актуальность глубокой и всесторонней оценки влияния погодных условий на формирование продуктивности сельскохозяйственных культур. При этом потребовалось развитие существующей научно-методической базы агрометеорологического обеспечения сельского хозяйства страны.

Агрометеорологическое прогнозирование является одной из основных задач агрометеорологии. Дальнейшие успехи в её решении оказались связанными с построением моделей продукционного процесса растений. Моделирование позволило обобщить значительное количество данных, отражающих воздействие факторов внешней среды на ряд важнейших процессов жизнедеятельности растений, совокупность которых представляет собой процесс формирования урожая. Применение ЭВМ в агрометеорологических исследованиях превратило ранее малодоступные модели продукционного процесса растений в один из перспективных приёмов количественного описания влияния агрометеорологических условий на процесс формирования урожая сельскохозяйственных культур. Динамические модели продуктивности позволяют воспроизвести эффект воздействия агрометеорологических условий на основные показатели

3

фотосинтетической деятельности посевов и реально оценить степей* этого воздействия. Такой подход оказался особенно плодотворны^ На этой основе открылась возможность приступить к созданию методов оценки агрометеорологических условий произрастания сельскохозяйственных культур [10, 13, 19, 20, 21] , прогнозирования их урожайности [9, 12, 14, 17].

Настоящая работа является продолжением этих исследований и представляет собой обобщение коллективного труда сотрудников лаборатории агрометеорологических прогнозов ВНИИСХМ по разработ* ке новых методов агрометеорологических прогнозов урожайности и валового сбора различных сельскохозяйственных культур [9, II] . На единой научно-методической основе [9] созданы два подхода к прогнозированию урожайности и расчёту валового сбора отдельных сельскохозяйственных культур и зерновых и зернобобовых культур в целом. Для реализации этих подходов на ЭВМ ВС имеются две программы на языке FORTRAN , позволяющие вести прогноз урожайности и валового сбора отдельных культур (прилож.З) и зерновых. и зернобобовых культур в целом (прилож.2) по областям ВТ РСФСР, Прибалтики и Белоруссии на основе декадной агрометеорологической информации * Методы прогнозов разрабатывались по следующим культурам: зерновые, зернобобовые в целом и картофель -А.Н. Полевой, Т.А. Гончарова; озимая пшеница - Т.И. Русакова; яровая пшеница и яровой ячмень - Л.Н.Сухов, А.Н. Полевой,

Т.А. Гончарова; лен - И.Е.Вольвач. В подготовке материалов для составления Методических указаний принимали участие Н.Ф. Мищенко, О.И.фрша, М.Н.Янсон, Т.С.Глущенко.

Методические указания предназначаются для использования гидрометбюро, гидрометцентрами и гццрометобсерваториями в оперативном агрометеорологическом обслуживании сельского хозяйства.

4

Прогнозирование суммарного валового сбора зерновых и зернобобовых культур в целом осуществляется по отдельным группам культур (озимым, ранним яровым, поздним теплолюбивым и зернобобовым). При этом используется агрометеорологическая информация, освещающая условия произрастания каадой отдельно взятой группы культур. В связи с этим агрометеорологические условия формирования урожая группы культур рассматриваются при условии что вклад валового сбора этой группы культур в суммарный валовой сбор зерновых и зернобобовых культур области (республики) составляет не менее

3.0СН0Ш ДШАМШЮ-СТАЖТИЧВСКИХ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЙ УРОЖАЙНОСТИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР

3.1. Основные принципы прогнозирования урожайности

Исследование воздействия агрометеорологических факторов на продуктивность посевов и прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур являются главными проблемами агрометеорологии. Опираясь на целый ряд общебиологических концепций (неравнозначность факторов среды, незаменимость факторов жизни, законы минимума, оптимума, максимума и взаимодействия факторов роста и развития растений), М.С. Кулик, Е.С.Уланова,А.В. Про-церов, Ю.И,Чирков, Ф.Ф.Давитая, В.А.Моисейчик, A.ILФедосеев сфорцулировали основные теоретические положения агрометеорологического прогнозирования продуктивности сельскохозяйственных культур и трав. На этой теоретической основе выполнены все последующие исследования в области прогнозирования урожайности, развиты новые подходы к решению указанной проблем*, создана существующая ныне научно-методическая база агрометеорологического обеспечения сельского хозяйства страны.

Урожайность сельскохозяйственных культур определяется уровнем культуры земледелия, почвенно-климатическими и погодными условиями района возделывания. Временные роды урожайности сельскохозяйственных культур можно рассматривать как сушу двух слагаемых - детерминированной составляющей к случайных отклонений от неё.

(3.1)

где f ( t ) - некоторая неслучайная функция времени (тренд), £,_t - случайная составляющая временного рада (случайная компонента) .

Тенденция урожайности является следствием постепенного улучшения культуры земледелия при среднем уровне почвенно-климатических условий. Ее уровень зависит от внедрения в практику достижений науки и техники. Изменения случайной компоненты временных рядов урожайности определяются, главным образом, агрометеорологическими условиями вегетационного периода конкретных лет,

Прогнозирование урожайности может осуществляться с учётом обеих составляющих временного ряда: тренда (путём экстраполя -дни с помощью любого из методов прогноза по одному временному ряду) и отклонений урожайности от сложившейся тенденции ( с помощью методов оценки агрометеорологических условий произрастания культуры). Сумма двух полученных таким способом прогнозов даёт суммарный прогноз урожайности.Методология динамико-статистического прогнозирования урожая сельскохозяйственных культур [9] опирается, с одной стороны, на применение методов прогнозирования по одному временному ряду, широко используемых

при прогнозировании экономических явлений, с другой - на методы оценки агрометеорологических условий формирования урожая с помощью динамических моделей продуктивности сельскохозяйственных культур.

Для прогнозирования урожая У_а используется выражение

9*=У*;, С ,    <з.а

в котором У.^+4    ~    Фвцценцкя    урожайности сельскохозяйствен

ной культуры (зерновых и-зернобобовых в целом) на прогнозируемый год; С - оценка степени отличия складывающихся на дату составления прогноза агрометеорологических условий формирования урожая культуры (зерновых и зернобобовых в целом) от многолетних, на фоне которых формируется тенденция урожайности.

Перейдём к рассмотрению способов расчёта составляющих уравнения (3.2).

3.2. Прогнозирование тенденции урожайности

Наиболее распространенным подходом к решению задач прог-

7

нозирования тенденции урожайности является экстраполяция действующих в настоящее время связей и закономерностей на будущее, В качестве информации для изучения взаимосвязей служат временные ряды урожайности, выявление наиболее общих закономерностей которых позволяет вести экстраполяцию значений тенденции этого ряда. Разработанные в соответствии с этим принципом методы npoi нозов тенденции урожайности отличаются один от другого лишь гипотезами о конкретных видах сохраняемых связей. При прогнозиро* вании тенденции урожайности сельскохозяйственных культур применяются с различной степенью эффективности методы прогнозов по одному временному ряду: авторегрессионные модели, метод экспоненциального сглаживания, метод гармонических весов, прогноз с помощью марковских цепей*

Ц?и анализе временных рядов урожайности часто применяется метод наименьших квадратов, при котором все наблюдения временного ряда имеют одинаковый вес. Однако хорошо известно, что ожидаемый уровень тенденции урожайности в большей степени зависит от уровня, достигнутого в предшествующие годы. Более ранние наблюдения также несут некоторую информацию о процессе, но при анализе им следует придавать меньшие веса по сравнению с более поздними наблюдениями.

В методах прогноза по одному временному ряду делается предположение относительно вида тренда; форма и его параметры определяются в результате подбора наилучшей (по какому-либо из статистических критериев) функции из числа имеющихся. По сравнению с этими методами метод гармонических весов [24, 25] , реализованный нами для прогнозирования тенденции урожайности сельскохозяйственных культур [9] , имеет то преимущество, что здесь необходимости в таких предположениях нет.

3.2.1. Экстраполяция тенденции урожайности методом

гармонических весов

В качестве некоторого приближения f ( Ь ) истинного тренда f ( t ) временного рада урожайности сельскохозяйственных культур

принимается ломанная линия» сглаживающая заданное число точек временного ряда . Отдельные отрезки ломаной линии (скользящего тренда) представляют его отдельные фазы. Для определения отдельных фаз скользящего тренда выберем число k < IX и найдём уравнения линейных отрезков

У^Ьа^М. (t-1,2.....n-k+1),    (з.з)

причем для L = I t⁼I»2».*»»k    » для о ⁼ 2 *t/^x2»3»..«»

к + I; для L« IX - к + I t= а - к + I, IX- к + 2»..., IX , a параметры Q.^ и б_ь уравнения (3.3) определяются методом наименьших квадратов.

Значение каждой функции У[, ( *t ) определим в точках

t- 1+ (г-1, (1г=1,2.....к)

Количество определений У^ ( "t ) в каедой точке "Ь обозначим    ,    a    9j(    t ) - значения функции У_ь (t ) для

t, = L . Точки скользящего тренда - это средние значения веек У- ( t )» которые определяются по выражению

ГГ ^ и /* \    /    \    (3.4)

Уг1-£ДМ, (и.2.....9-J •

Приросты    функции    f    (    t>    )    определяются    как

Uw-fttHHW-VSt •    <з.5>

Далее вычисляется средняя приростов - ^|Н а

^    ^t+1 ^t+i i    (3*6)

где C_t+i - коэффициенты» удовлетворяющие следующим условиям:

С> 0    (t-1,-2.....а-1)    ,    (3.7)

9