Агрометеорологические прогнозы

1. Введение

Одним из важнейших видов агрометеорологического обслуживания сельского хозяйства являются агрометеорологические прогнозы - предвидения важнейших агрометеорологических условий, влияющих на рост, развитие и формирование урожая сельско-хозяйственных  культур. Основываются на учёте биологических особенностей растений и результатах метеорологических наблюдений. В связи с прогнозами ожидаемых агрометеорологических условий определяются сроки обработки почвы, сева и уборки урожая, фаз развития сельско-хозяйственных  культур, а также предполагаемые урожайность и валовые сборы основных видов растениеводческой продукции. 
          Для оценки исходного состояния системы (сложившиеся агрометеорологические условия, фаза развития растений и др.) выбирают наиболее значимые и лимитирующие факторы, которые предопределяют развитие рассматриваемых явлений или процессов и конечное состояние системы. При этом в первую очередь учитывают те, которые медленно изменяются во времени (запасы влаги в почве, число растений на единице площади, высота снежного покрова и т.п.). Они получили название инерционных факторов. Эти факторы подбирают методом корреляционно-регрессионного  анализа. На его основе строят прогностические уравнения с включением выбранных факторов (предикторов).          
          
          Чем  точнее информация, тем лучше качество прогнозов  и  их  оправдываемость. Именно поэтому на сети станций и постов нередко проводят дополнительные наблюдения по специальным программам, а также  маршрутные наземные и авиационные обследования состояния посевов на больших площадях, существенно дополняющие информацию метеорологических станций. 
          Заблаговременность агрометеорологических прогнозов составляет, как правило, не менее 1 месяца, достигая в отдельных случаях 2 и даже 3 месяцев. Оправдываемость  агрометеорологических  прогнозов чаще всего достаточно высокая ( 80-90% и более), так как при их составлении учитывают исходное состояние посевов, сложившиеся фактические агрометеорологические условия на дату составления прогноза и наиболее важные инерционные факторы, которые сохраняют своё влияние длительное время. 
          Агрометеорологические прогнозы составляют в основном в Гидрометцентре, межрегиональных управлениях и областных центрах Росгидромета.                    

2.История прогнозирования урожайности

Прогнозирование урожая имеет давнюю историю, еще со времен, когда было установлено, что в жизни растений существуют периоды высокой чувствительности к уровню запасов почвенной влаги и температурного режима (П.И. Броунов, 1896 г.). Такие периоды были названы «критическими», поскольку недостаток или избыток тепла и влаги приводит к недобору конечного урожая культуры. Понятие «критические» периоды в жизни  растений прочно вошло в арсенал методов научного анализа и почти на целый век предопределило развитие проблематики в мировой агрометеорологии.

В истории прогнозирования урожайности можно выделить три этапа:

Первый – описательный, когда на качественном уровне объяснялась связь между погодными условиями и продуктивностью растений. Первые такие прогнозы относятся еще к XV веку, а первая формулировка прогноза звучит так: «по различию весов воды в один и другой год и другим различиям можно делать предположение о будущем урожае или неурожае вернее, чем по движению звезд». Описательный подход существовал до 50-60 годов XX века, когда качественный описательный подход сменился эмпирико-статистическим, при котором основное внимание уделяется поиску прямых эмпирических связей между входами и выходами системы «погода-урожай». Были получены уравнения регрессии для прогнозирования осредненной по территории урожайности важнейших культур.

Например, один из методов, который можно использовать и сегодня для прогноза урожая озимой пшеницы. В основе его количественная зависимость урожайности от главных факторов – запасов продуктивной влаги в метровом слое почвы и количества стеблей на 1 м2 весной на фазу выхода в трубку и фазу колошения. Это простое уравнение:

                                У =0,059W+0,024n–2,97, где

У - ожидаемая урожайность озимой пшеницы, ц/га, W – запасы продуктивной влаги в слое почвы 0-100 см, n – число стеблей озимой пшеницы на 1 м2.

 Однако эмпирико-статистический подход имеет ряд недостатков, главный из которых то, что он справедлив лишь для тех территорий, для которых были получены уравнения.

Понимание недостатков этого метода привело к развитию третьего этапа - математического моделирования в агрометеорологии, которое называется динамическим. Появление динамических моделей прогноза урожая означало смену математического аппарата и становление нового подхода к описанию и объяснению причинно-следственных связей между погодными условиями и продуктивностью сельхозкультур. Сущность динамического подхода в том, что формирование урожая рассматривается как развивающийся во времени процесс, для описания которого используется соответствующий математический аппарат – дифференциальные уравнения, имитирующие поведение растений в системе «атмосфера-почва-растение».

На сегодня именно динамические модели продуктивности наиболее распространены и используются для прогнозов урожая. В основе модели прогноза средней областной урожайности система уравнений радиационного, теплового, водного балансов и баланса биомассы в растительном покрове системы «среда-растение». Система «среда-растение» рассматривается как сложная динамическая система, развивающаяся под влиянием внутренних и внешних факторов, в которой выделяются процессы роста, развития и формирования продуктивности растений. Модель описывает основные процессы жизнедеятельности растений (фотосинтез, дыхание, рост, распределение ассимилятов) и учитывает влияние метеорологических факторов на продуктивность посевов.

3. Основные методы агрометеорологических прогнозов

Методы агрометеорологических прогнозов основаны на количественных зависимостях прогнозируемой переменной от состояния предикторов на дату прогноза. Эти зависимости  установлены путём статистической обработки результатов агрометеорологических наблюдений и выражены прогностическими уравнениями. Для составления любого агрометеорологического прогноза нужна информация  о предикторах, включенных в прогностическое уравнение. Источником этой информации являются материалы наблюдений метеорологических станций, данные маршрутных обследований и т.п. Информация, поступившая по каналам связи, обрабатывается, обобщается и используется для составления прогноза. Прогноз составляется по пунктам (по данным метеорологической станции). Затем в ряде случаев рассчитанные значения прогнозируемого явления осредняются для большой территории (области, края, республики).

Агрометеорологические прогнозы по содержанию можно подразделить на пять основных групп:

• Прогнозы агрометеорологических условий. К этой группе относятся: прогноз теплообеспеченности вегетационного периода, прогноз сроков оттаивания и промерзания почвы, прогноз запасов продуктивной влаги в почве, прогнозы агрометеорологических условий развития и роста сельскохозяйственных культур, прогноз условий уборки зерновых культур.
• Фенологические прогнозы. К ним относятся: прогноз оптимальных сроков начала весенних полевых работ, прогнозы сроков наступления основных фаз развития растений и др.
• Прогнозы урожайности основных сельскохозяйственных культур и качества урожая.
• Прогноз состояния озимых культур в зимний период.
• Прогнозы сроков появления и распространения болезней и вредителей растений.

Разработаны также прогнозы произрастания пастбищной  растительности, оптимальных режимов орошения, полегания зерновых культур и некоторые другие.

          Рассмотрим  только те методы прогнозов, которые  характерны для каждой группы  и которые успешно применяют  в сельскохозяйственном производстве.

Прогнозы агрометеорологических условий

1. Прогноз теплообеспеченности вегетационного периода

          Cуммы активных температур воздуха, характеризующие обеспеченность теплом вегетационного периода, более или менее значительно отклоняются по годам от средней многолетней суммы температур. В годы с большим недобором тепла многие культурные растения могут не дозреть, поэтому в такие годы необходимо высевать более скороспелые культуры (сорта). Метод прогноза  теплообеспеченности, разработанный Ф.Ф. Давитая, основывается на связи сумм активных температур с датой устойчивого перехода средней суточной температуры воздуха через 10 ͦС весной. Чем раньше наступит эта дата, тем большая сумма температур накопится за период активной вегетации. Эта связь установлена в результате обработки данных многолетних метеорологических наблюдений основных метеостанций. 
          Разработанный Ф.Ф. Давитая прогноз продолжительности вегетационного периода основан на связи его продолжительности с датой устойчивого перехода температуры воздуха через 10  ͦС весной.

1. Прогноз запасов влаги в почве к началу сева яровых культур

          Этот  прогноз имеет большое значение  для районов недостаточного увлажнения, так как в целях выбора оптимальных  сроков сева яровых культур, способов  предпосевной обработки почвы, а  также подбора культур необходимо  заранее знать, какие влагозапасы будут в метровом слое почвы перед посевом. Например, при низкой влажности почвы весной вместо яровой пшеницы целесообразно высевать засухоустойчивые культуры (просо). 
          Метод прогноза влажности почвы разработал  Л.А. Разумовой. Прогноз составляется обычно по состоянию на 1 марта, т.е. за 30-50 дней до посева ранних яровых в степной зоне.

Фенологические пронозы

1.Прогноз  оптимальных сроков начала полевых  работ  
и сева ранних зерновых

           В  западных и северных районах  нечерноземной зоны период оттаивания  и просыхания почвы весьма  продолжителен. Оптимальные условия  увлажнения почвы для начала  полевых работ и сева ранних  яровых культур наступают, когда  почва просохнет до мягкопластичного состояния. Эти условия длятся всего 10-20 дней, затем пахотный слой начинает пересыхать , что затрудняет обработку почвы и ухудшает условия прорастания семян. Поэтому  прогноз оптимальных условий увлажнения для начала полевых работ, разработанный А.Н. Деревянко, важен для сельского хозяйства.

2.Прогнозы  сроков наступления основных фаз развития  
сельскохозяйственных культур

          Скорость  развития растений зависит в  основном от температуры воздуха. С повышением температуры (до  определённого уровня) скорость  развития увеличивается. Следовательно при теплой погоде фазы развития будут наступать раньше, чем при прохладной.  
          Прогноз наступления фазы восковой спелости у зерновых культур является очень важным , так как он определяет сроки начала уборки зерновых – начало уборочной кампании. 
          В период от посева до восходов на скорость развития многих растений влияет недостаток почвенной влаги, замедляющий прорастание. Уравнения, учитывающие влияние запасов влаги на скорость развития, получены для озимой пшеницы Е.С. Улановой, для кукурузы Ю.И. Чирковым. 
          Исследованиями также установлено, что при очень высоких температурах воздуха скорость развития растений не возрастает. Поэтому суммы эффективных температур в этом случае теряют константность и уже зависят от уровня  температуры. Относительная устойчивость их проявляется преимущественно в пределах средних суточных температур от 5 до 18  ͦС, т.е. в условиях климата нечернозёмной зоны в течение почти всего вегетационного периода, а степной зоны – в период до колошения.

Точность фенологического прогноза зависит от точности прогноза.

 Прогнозы урожайности основных  
сельскохозяйственных культур

На формирование урожая сельскохозяйственных культур влияет множество факторов, имеющих различную значимость и изменчивость во времени. По изменчивости эти факторы  можно разделить на три группы:

• Факторы устойчивые. К ним относятся: местоположение, механический состав почв, биологические  особенности растения и т.п.
• Факторы, изменение которых от года к году  происходит в одном направлении и влияет на урожай положительно. Это факторы, связанные с ростом  культуры земледелия (внесение удобрений, мелиорация и др.)
• Факторы, изменение которых во времени влияет или положительно или отрицательно на формирование урожая. К ним относятся метеорологические факторы и состояние посевов (густота посевов, площадь листовой поверхности, число колосоносных стеблей и т.п.).

Для прогноза урожайности необходимо учитывать в первую очередь факторы третьей группы, выбирая из них в качестве предикторов основные и лимитирующие . Связи этих факторов с урожайностью устанавливаются статистическими методами и выражаются в виде прогностических уравнений. Факторы второй группы, выражающие влияние агротехники, учитываются как корректирующие  результаты решения прогностических уравнений, т.е. вносится поправка на тенденцию роста  урожайности, которая выражается  линией тренда.  
          Научной основой методов агрометеорологических прогнозов урожайности являются биологически обоснованные  и выраженные численно зависимости роста, развития и продуктивности растений от метеорологических условий , динамики запасов почвенной влаги, уровня агротехники.

1.Прогноз  урожайности озимой пшеницы

Для черноземной зоны этот прогноз разработан Е.С. Улановой. Ею учтен сортовой состав озимой пшеницы и внедренные в последние годы новые сорта Безостая 1, Мироновская 808 и др. Уланова, исследовав с помощью ЭВМ  влияние на урожайность озимой пшеницы 15 факторов, получила многофакторные прогностические уравнения для разных фаз развития озимой пшеницы начиная с возобновления вегетации весной.  
          Корреляционный анализ показал, что наиболее тесная связь урожайности озимой пшеницы наблюдается с числом стеблей при возобновлении вегетации, в фазе выход в трубку, а также с числом колосоносных  стеблей в фазе колошение. Тесная связь урожайности озимой пшеницы также с запасами продуктивной влаги в слое почвы 0 – 100 см и с высотой растений в фазе колошение. Учет этих факторов, достаточно точно выражающих состояние посева и его потенциальные возможности, обуславливает высокую обеспеченность  уравнений ( выше 80%).

2.Прогноз  урожайности кукурузы

          Метод  прогноза разработан Ю.И.Чирковым. Прогноз основан на учете связи урожайности кукурузы с запасами продуктивной влаги в почве и с площадью листовой поверхности посева, выражающей фотосинтетический потенциал, т.е. возможность посева использовать для формирования урожая солнечную радиацию. 
          В практике прогноза урожайности кукурузы используют систему уравнений, полученных для различных площадей листовой поверхности посева в фазу выметывания метелки. Для прогноза урожайности растительной массы также имеется ряд уравнений для степной и нечернозёмной зон.

Прогнозы качества урожая

Накопление полезных в растении веществ зависит от почвенно-климатических условий, технологии возделывания и сортовых особенностей, причем влияние климата, по данным ряда исследователей, является преобладающим. 
          В.Н. Страшной разработал метод прогноза качества урожая зерна озимой пшеницы для центральной черноземной зоны. Качество урожая определяется содержанием белка и клейковины в зерне. Установлено, что из множества агрометеорологических факторов наибольшее влияние на показатели качества зерна озимой пшеницы оказывают средняя амплитуда температуры воздуха за период от даты возобновления вегетации до даты перехода средней суточной температуры воздуха  через 10  ͦС весной, запасы продуктивной влаги в метровом слое почвы на начало активной вегетации, средний дефицит насыщения водяного пара за период от начала активной вегетации до колошения, количество колосоносных стеблей и средняя температура воздуха за период от колошения до восковой спелости.

Прогноз сахаристости сахарной свеклы для основных районов ее возделывания разработан О.М. Конторщиковой.  Ею установлена зависимость сахаристости свеклы от прихода прямой солнечной радиации и влагообеспеченности посева за период интенсивного накопления сахаров. 
          Прогноз качества урожая подсолнечника, характеризуемого масличностью семян, разработанный Ю.С. Мельником, основывается на прямой связи возрастания масличности с повышением температуры воздуха и обратной  связи с условиями увлажнения.

Прогноз состояния озимых культур в период зимовки

Методы долгосрочных прогнозов перезимовки озимых культур разработала В.А. Моисейчик. Прогнозы, составленные на основе этих методов, позволяют с трехмесячной заблаговременностью определять площади с различным состоянием посевов озимых весной на территории областей, краев, республик. На основании этих прогнозов осуществляется  своевременная подготовка к пересеву погибших, к подсеву изреженных и подкормке ослабленных  посевов. При составлении прогнозов учитываются результаты биологического контроля и сортовые особенности озимых культур. 
          Основными причинами гибели растений зимой в нашей стране являются вымерзание и выпревание посевов.

Агрометеорологические прогнозы появления болезней 
и вредителей растений

Фитофтора. Заболевание помидоров фитофторой, широко распространенное в районах избыточного увлажнения, в том числе на юге Дальнего Востока, приносит значительный ущерб урожаю. Как показали результаты исследований, проведенных В.П. Краснянской, фитофтора появляется после наблюдаемого в течение 4 – 7 дней следующего комплекса метеорологических условий: средняя суточная температура воздуха 13-21  ͦС, максимальная температура воздуха не выше 25  ͦС , минимальная температура воздуха не ниже 10  ͦС, средняя суточная относительная влажность воздуха выше 84% и сумма осадков за указанный период более 18 мм. Запасы продуктивной  влаги в слое почвы 0-20 см выше 45 мм. 
          Развитие болезни на помидорах по прогнозу характеризуется пределами интенсивности поражения: депрессия, умеренное развитие и эпифитотии. Данный прогноз используется в практической работе по борьбе с фитофторой помидоров на Дальнем Востоке.

Колорадский жук. Метод прогноза появления этого опасного вредителя картофеля и других пасленовых растений разработал В. В. Вольвач. Для определения начала выхода жуков из почвы весной служит дата устойчивого перехода средней суточной температуры воздуха через 10  ͦС.  
          Ряд методов агрометеорологических прогнозов развития и распространения вредителей и болезней сельскохозяйственных культур разработан во Всесоюзном институте защиты растений, например прогноз численности и состояния популяций опасного вредителя зерновых культур – вредной черепашки.

        Многолетний опыт составления прогнозов урожая свидетельствует о том, что используемые методы с течением времени устаревают и перестают соответствовать современным требованиям. Периодический пересмотр моделей необходим и в свете возможных последствий изменения климата на земном шаре. Ввиду этого расчеты продовольственной безопасности страны на длительную перспективу приобретают особое значение. Необходимо учитывать, что процессы изменения климата сопровождаются увеличением количества губительных для урожая экстремальных погодных явлений, прежде всего засух. Увеличение концентрации парниковых газов в атмосфере, изменение плодородия почв меняют реакцию растений на эти параметры. Это существенно усложняет задачу прогнозирования.

4. Оценка агрометеорологических         прогнозов

Под оценкой оправдываемости обычно понимают весь процесс сравнения предсказаний и фактической погоды. Полученные таким образом данные используются для вычисления одного или более индексов, или критериев успешности. Затем в зависимости от цели указанной проверки эти критерии сравниваются с некоторым стандартом. При этом принимается, что как прогнозы, так и наблюдения выражены объективными характеристиками таким образом, что при сравнении исключаются элементы субъективности, а ошибки наблюдений не играют роли.

Первоначально оценки прогнозов производили для того, чтобы подтвердить целесообразность существования только что организованных служб погоды. Таким образом, проблема оправдываемости сразу же превратилась в «мяч», которым перебрасывались сторонники и противники организации служб погоды. Некоторые утверждали, что официальные синоптические прогнозы имеют малое практическое значение или вовсе не имеют его. Эти лица подбирали данные об оправдываемости, предназначенные для доказательства их точки зрения. Другие доказывали, что прогнозы погоды не могут быть подвержены строгим статистическим проверкам или что произведенные проверки бессмысленны. В наши дни значение метеорологических служб признано так широко, что указанная частная цель оценки не имеет значения. Однако влияние этой дискуссии все еще сказывается, оно выражается в том, что часто некоторыми учеными создаются препятствия на пути решения научных проблем, основанных на прогнозной информации метеослужб.

Так как единственной целью оперативного прогнозирования является экономия труда и средств, понятно, что одной из главных задач оценки оправдываемости является определение экономической ценности выполненных прогнозов. Однако такая оценка, особенно когда речь идет об экономике в целом, трудна или вообще невозможна, ибо применение прогнозов чрезвычайно разнообразно и потребители разбросаны по всей стране. Прогнозы, которые могут представить значительную ценность для одного потребителя, для другого могут иметь небольшую или нулевую ценность. Более того прогнозы могут сыграть отрицательную роль, если их точность низка. Определение экономической ценности прогнозов является, таким образом, задачей каждого отдельного потребителя, однако это практически нерационально или невозможно, так как отдельные потребители не располагают ни существенными экономическими данными, ни средствами для проведения такой оценки.

Одной из целей метеорологии является получение возможности точно предсказать состояние атмосферы в любой момент времени в будущем. Добиться этого трудно, но все же за последние несколько десятилетий очевиден значительный прогресс в понимании физики атмосферы.

Другой научной целью оценки прогнозов является анализ ошибок прогнозов для определения их природы и возможной причины. По мнению некоторых ученых, это наиболее важная и наиболее плодотворная задача оценки, так как она поддается научной интерпретации в большей мере, чем некоторые другие задачи. Оценка, подобная этой, может применяться для обнаружения слабых сторон прогностических методов.

Существенным условием для успешной оценки прогнозов является условие объективности, требующее, чтобы прогнозы были четко сформулированы в числовых или качественных характеристиках. Это необходимо для того, чтобы при сравнении прогнозов с последующими наблюдениями исключить элементы субъективности.

Цели оценки прогнозов были бы достигнуты значительно быстрее, если бы формулировки прогнозов были общепринятыми. Только те прогнозы, которые выражены в объективных терминах, могут быть удовлетворительно оценены как прогнозы.

Прежде чем принять любую удовлетворительную схему, необходимо определить главную цель или цели оценки. Это может показаться тривиальным, однако дискуссии по вопросам оценки прогнозов, говорят о том, что это основное положение часто забывают. Схема оценки, пригодная для одних целей, непригодна для других. Было внесено много путаницы из-за попыток разработать единый метод оценки, т.е. единый критерий, который удовлетворял бы всем целям оценки. Сама природа прогнозов погоды и их оценок и то, как ими пользуются, делает невозможным один-единственный или абсолютный стандарт оценки.

Серия прогнозов имеет много различных характеристик. Некоторые прогнозы оправдались, и в качестве критерия можно принять процент оправдавшихся прогнозов. Этот критерий будет служить определенным целям. Обычно явления погоды в одной части диапазона значений метеорологической переменной, являются более важными, чем в других частях диапазона, что следует учесть при определении целей оценки.

В общем, если каждая цель оценки заранее точно установлена в форме гипотезы, то не только намного легче подобрать критерии, удовлетворяющие каждой из этих целей, но и не возникнет сомнений относительно того, что означает то или иное числовое значение, которое может иметь критерий оценки. Часто желательно выбрать цель и критерий таким образом, чтобы результаты оценки либо подтверждали, либо отвергали принятую заранее гипотезу.

Когда прогнозы даются по категориям, то полезные сводки данных о предсказанной и фактической погоде могут быть представлены в форме таблицы сопряженности. Такая таблица сама по себе не служит методом оценки, однако она обеспечивает основу, по которой можно получить ряд полезных критериев или индексов. Наибольший успех в области оценки прогнозов достигается в том случае, когда границы различных градаций выбраны так, что каждая из них имеет равную вероятность по климатическим данным за прошлый период. В этом случае у прогнозиста нет оснований для предпочтительного выбора какой-нибудь категории в силу чисто вероятностных (климатологических) рассуждений. Этот принцип используется в настоящее время.

Разработанная схема включает несколько градаций: каждая градация отражает часть распределения повторяемостей, основанного на наблюдениях за прошедший период над метеорологическим элементом, прогноз которого подвергается оценке. Анализ по градациям показывает, имеют ли различные предсказанные категории частоту, одинаковую с наблюдаемой. Относительную частоту случаев различных категорий можно также сравнить с частотой, ожидаемой на основании климатических данных.

Из таблицы сопряженности можно легко получить распределения вероятностей ошибок, характеризующие, в какой степени последующие наблюдения подтверждают прогноз последующего явления. Для такой характеристики прогнозов Г.А. Пановским [235] был предложен термин оправдываемость (post agreement).

Оправдываемость - процент совпадения результатов последующих наблюдений, подтверждающих прогноз определенного явления. Например, если 14 прогнозов точно оправдались, в 13 синоптик ошибся на одну градацию и в трех - на две, то оправдываемость в этом случае равна   или 47%.

Оправдываемость месячных прогнозов температуры воздуха составляет около 88%. Прогнозы по комплексу факторов (тепло, осадки) оправдываются лишь на 70% [231]. Однако при отсутствии прогнозов погоды на месяц приходилось бы ориентироваться на средние многолетние данные, что не всегда оправданно.

5. Заключение

Агрометеорологические прогнозы дают специалистам сельского хозяйства чрезвычайно важную информацию, необходимую для принятия обоснованных хозяйственных решений – начиная от подготовки почвы к посеву, правильного ухода за посевом в течение вегетационного периода и кончая уборкой урожая.

Содержание

 
 
1. Введение 
2. История прогнозирования урожайности 
3. Основные методы агрометеорологических прогнозов 
4. Оценка агрометеорологических   прогнозов 
5. Заключение 
6. Список литературы

6. Список используемой литературы

1. С.П. Хромов «Метеорология и климатология для географических факультетов», гидрометеоиздат (1983)
2. Дж. Ацци «Сельскохозяйственная экология», Москва (1959)
3. Е.С. Уланова «Методы агрометеорологических прогнозов», Л.,(1959)
4. А.В. Процеров «Руководство по составлению агрометеорологических прогнозов», Л., (1962)