Опыт построения статистических моделей урожайности

Опыт построения
статистических моделей
урожайности различной
заблаговременности, основанных
на данных спутникового
мониторинга
Менжулин Г.В., Галахова Ю.Е.
Санкт-Петербургский государственный университет, Россия
Коган Ф.Н.
Национальное Управление по Атмосфере и Океану, США
Доклад на конференции
«Математические модели в теоретической экологии и земледелии»
Агрофизический институт
Санкт-Петербург
15 октяюря 2014г.
Усовершенствованный пятиканальный спутниковый
радиометр высокого разрешения (AVHRR)
Озимая пшеница в России, странах СНГ и Балтии
Яровая пшеница в России, странах СНГ и Балтии
Регионы возделывания яровой и озимой пшеницы в США
t
Временные ряды урожайности пшеницы
Для США значения рассчитаны
с привлечением данных о валовом сборе и
посевным площадям, приведенным
в архивах Министерства Сельского Хозяйства США
за промежуток 1982-2013 годы
________________________________________________________
Для областей России и стран бывшего СССР
значения получены из статистических источников Госкомстата,
Роскомстата и FAO
_______________________________________________
Для стран Европы и ихрегионов использовались данные из
национальных статистических источников
Ряды вегетационных индексов
Архивы NOAA (1982-н.вр.)
Рассчитаны по данным спутникового мониторинга,
проведенного с применением радиометра AVHRR
(разрешение 16х16 км и 4х4 км)
1) Нормированный дифференциальный вегетационный индекс
NDVI=(VIS-NIR)/(VIS+NIR)
2) Яркостная температура
BT
3) Индекс развитости растительности
VCI = 100% x (NDVI-NDVImin)/(NDVImax-NDVImin)
4) Индекс термического режима
TCI = 100% x (BTmax- BT)/(BTmax- BTmin)
Получение и обработка данных
спутникового мониторинга
География и периоды возделывания пшеницы в областях ЕТР
Области, края,
республики
Астраханская
Белгородская
Брянская
Владимирская
Волгоградская
Вологодская
Воронежская
Ивановская
Калужская
Костромская
Краснодарский
Курская
Ленинградская
Липецкая
Московская
Нижегородская
Новгородская
Орловская
Пензенская
Псковская
Калмыкия
Марий-Эл
Мордовия
Татарстан
Ростовская
Рязанская
Саратовская
Смоленская
Ставропольский
Тамбовская
Тверская
Тульская
Ульяновская
Чувашская
Ярославская
ЯРОВАЯ
Cев
Уборка
ОЗИМАЯ
Сев
Уборка
Основные районы возделывания
IV
C.VII
A.IX
B.VII
Черноярский
V
C.VIII-A.IX
IX
B.VII
Вейделевский, Красногвардейский, Алексеевский, Волоконовский, Валуйский
V
IX-A.X
A.IX
C.VII
Стародубский,Погарский
V
VIII
C.VIII-A.IX
C.VII
Суздальский, Юрьев-Польский, Собинский
B.IV
A.VIII
A.IX
B.VII
Новоаннинский, Михайловский, Киквидзенский и Урюпинский
C.IV-A.V
C.IX
A.IX
C.VII
Вологодский и Грязовецкий
V
C.VIII-A.IX
IX
C.VII
Ольховатский
C.V
C.VIII-A.IX
C.VIII
C.VII
Тейковский, Гаврилово-Посадский, Родниковский, Шуйский
A.V
C.VIII
C.VIII
C.VII
Малоярославецкий, Боровский, Медынский, Жуковский
C.V-A.VI
C.VIII
C.VIII
C.VII
Галичский, Нерехтский, Октябрьский и Парфеньевский
C.III
C.VII
C.IX
A.VII
Выселковский, Усть-Лабинский, Красноармейский
IV
C.VIII
C.VIII-A.IX
C.VII
Обоянский, Суджанский, Глушковский
A.VI
C.IX
C.VIII
A.VIII
Волосовский, Всеволожский, Кингисеппский, Киришский
B.IV
A.VIII
C.VIII
B.VII
Липецкий, Добринский, Усманский, Чаплыгинский, Тербунский
Ленинский, Дмитровский, Зарайский,
C.IV-A.V
C.VIII
IX
B.VII
C.V
VIII
A.IX
B.VII
Лысковский, Большеболдинский, Бутурлинский, Кстовский, Балахнинский и Городецкий
C.V
IX
A.IX
A.VIII
Хвойнинский, Новгородский, Шимский, Солецкий
IV
C.VIII
A.IX
C.VII
Должанский, Ливенский, Колпнянский
V
VIII
A.IX
VII
Башмаковский, Каменский, Пензенский
A.V
B.VIII
IX
C.VII-A.VIII Опочецкий, Себежский и Псковский
A.V
A.VIII
A.IX
A.VII
Яшалтинский, Городовиковский,
V
C.VIII-A.IX
A.IX
B.VII
Медведевский, Горномарийский
C.IV-A.V
B.VIII
VII-IX
A.VII
Кочкуровский, Атяшевский, Ичалковский
A.V
C.VIII-A.IX
C.VIII
C.VII-A.VIII Буинский, Нурлатский, Азнакаевский
A.IV
B.VII-A.VIII
A.IX
C.VII
Целинский, Песчанокопский и Зерноградский
C.IV-A.V C.VIII-A.IX
A.IX
C.VII
Сараевский, Сасовский, Скопинский, Михайловский
B.IV
C.VII-A.VIII
C.VIII
C.VII-A.VIII Перелюбский, Балашовский, Калининский, Ершовский, Краснокутский, Пугачевский, Ивантеевский
A.V
A.VIII
IX
B.VII
Глинковский, Починковский, Гагаринский, Новодугинский
IV
B.VII-A.VIII C.IX-A.X
B.VII
Александровский, Новоалександровский, Красногвардейский, Ипатовский
A.V
A.VIII
IX
C.VII-A.VIII Жердевский, Токарёвский и Ржаксинский
V
C.VIII-A.IX
X
A.VII
Бежецкий, Калининский, Кашинский
VI
B.VIII
A.IX
B.VII
Ефремовский, Куркинский
V
C.VIII-A.IX
C.VIII
C.VII-A.VIII Новомалыклинский, Старомайнский, Ульяновский
VI
VIII
C.VIII
A.VIII
Батыревский, Моргаушский, Чебоксарский, Яльчикский
V
C.VIII-A.IX
IX
C.VII-A.VIII Ярославский
φ
λ
47.99
50.12
52.57
56.31
50.69
59.03
50.01
56.59
54.43
58.83
45.04
51.21
59.41
52.53
55.33
55.35
58.95
52.07
53.13
56.34
46.04
56.58
54.03
55.02
46.46
53.83
51.96
54.93
44.41
51.94
57.85
53.11
54.01
55.14
57.19
46.01
38.58
32.55
40.32
42.64
40.27
39.47
40.01
36.07
42.29
39.46
36.54
29.31
39.39
37.98
45.47
34.44
37.62
42.89
28.75
42.35
47.81
45.26
48.19
41.19
40.91
49.11
32.54
42.86
41.85
36.78
38.37
49.62
47.65
39.01
2014
2012
2010
2008
2006
2004
2002
2000
1998
1996
1994
1992
1990
1988
1986
1984
1982
VCI-49(25)
70
60
50
40
30
20
10
0
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
2014
2012
2010
2008
2006
2004
2002
2000
1998
1996
1994
1992
1990
1988
1986
1984
1982
VCI-01(29)
1984
1986
1988
1990
1992
1994
1996
1998
2000
2002
2004
2006
2008
2010
2012
2014
1984
1986
1988
1990
1992
1994
1996
1998
2000
2002
2004
2006
2008
2010
2012
2014
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
1982
VCI-13(41)
90
80
VCI-37(13)
100
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
1982
2014
2012
2010
2008
2006
2004
2002
2000
1998
1996
1994
1992
1990
1988
1986
1984
1982
VCI-25(01)
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
Временная динамика индекса VCI, для
01(13), 13(41), 25(01), 37(13) и 49(25)
недель, рассчитанная в применении к
графству Ellsworth (Канзас), с
использованием процедуры осреднения
по 4, 9 и 16 ближайшим точкам
спутникового зондирования
2014
2012
2010
2008
2006
2004
2002
2000
1998
1996
1994
1992
1990
1988
1986
1984
1982
TCI-49(25)
80
70
60
50
40
30
20
10
0
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
2014
2012
2010
2008
2006
2004
2002
2000
1998
1996
1994
1992
1990
1988
1986
1984
1982
TCI-01(29)
1984
1986
1988
1990
1992
1994
1996
1998
2000
2002
2004
2006
2008
2010
2012
2014
1984
1986
1988
1990
1992
1994
1996
1998
2000
2002
2004
2006
2008
2010
2012
2014
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
1982
TCI-13(41)
90
TCI-37(13)
100
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
1982
2014
2012
2010
2008
2006
2004
2002
2000
1998
1996
1994
1992
1990
1988
1986
1984
1982
TCI-25(01)
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
Временная динамика индекса TCI, для
01(13), 13(41), 25(01), 37(13) и 49(25)
недель, рассчитанная в применении к
графству Ellsworth (Канзас), с
использованием процедуры осреднения по
4, 9 и 16 ближайшим точкам спутникового
зондирования
Корреляционная матрица VCI (графства Канзаса)
1
1 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
2
3
4
5
6
7
8
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
≤ 1
≤ 0.9
≤ 0.7
≤ 0.5
≤ 0.3
≤ 0.1
≤−0.1
≤−0.3
≤−0.5
0.9 <
0.7 <
0.5 <
0.3 <
0.1 <
−0.1 <
−0.3 <
−0.5 <
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Корреляционная матрица
TCIТCI (графства Канзаса)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0.9 <
≤ 1
1
0.7 <
≤ 0.9
1
0.5 <
≤ 0.7
1
0.3 <
≤ 0.5
1
0.1 <
≤ 0.3
1
−0.1 <
≤ 0.1
1
−0.3 <
≤−0.1
1
−0.5 <
≤−0.3
1
≤−0.5
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
О трендах в рядах вегетационных индексов
Графства
Канзас
Harvey
Haskell
Hodgeman
Jackson
Jefferson
Jewell
Johnson
Kearny
Kingman
Kiowa
Labette
Lane
Leavenworth
Lincoln
Linn
Logan
VCI
TCI
Месяцы
Месяцы
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
2
1
1
0
1
4
4
3
1
1
0
1
-2
-1
-1
-1
-1
0
1
0
-2
-2
-1
-1
1
1
0
0
1
4
6
6
3
1
0
1
-1
0
-1
-1
-2
0
1
1
-1
-1
-1
0
2
2
1
1
1
1
1
2
2
3
2
2
-1
0
0
-1
-1
-1
0
0
0
-1
-1
-1
3
4
3
2
3
3
3
2
2
3
2
2
-2
-3
-2
-1
-1
0
1
-1
-2
-2
-2
-1
3
3
2
2
2
4
4
2
2
3
2
2
-2
-2
-1
-1
-1
0
1
0
-2
-2
-2
-1
2
1
0
0
1
2
2
2
1
1
1
2
-1
0
-1
-2
-2
-1
1
0
-1
-2
-2
-1
3
3
3
2
2
2
2
1
2
3
2
3
-2
-2
-2
-2
-1
-2
-1
-1
-2
-2
-2
-2
2
2
1
1
1
3
4
4
4
3
2
2
-1
0
-1
-1
-1
0
2
1
0
-1
-1
0
2
1
0
0
1
3
3
3
2
1
1
2
-2
-1
0
-1
-1
0
1
0
-2
-1
-1
-1
1
1
-1
-1
1
3
2
2
1
1
1
1
-1
0
0
-1
-1
0
1
0
0
-1
-1
0
2
2
2
2
2
5
5
3
2
2
2
2
-2
-1
-1
0
0
0
1
-1
-3
-2
-1
-1
2
2
0
0
1
2
2
3
3
2
1
2
-1
0
-1
-1
-1
-1
0
0
-1
-1
-1
-1
3
2
2
1
2
3
3
2
3
3
2
3
-2
-2
-1
-1
-1
-1
0
-1
-2
-2
-2
-1
2
2
0
0
1
3
2
2
2
3
2
2
-1
-1
-1
-2
-1
0
1
0
-1
-1
-2
-1
3
3
3
2
3
4
4
2
2
3
2
3
-2
-2
-2
-1
0
0
1
0
-1
-2
-2
-1
3
3
1
1
1
1
2
3
3
3
2
2
-1
0
0
-1
-1
-1
0
0
0
-1
-1
-1
0 - Нет тренда, 1 - Очень слабый, 2 - Незначительный, 3 - Существенный, 4 - Значительный, 5 - Сильный тренд
1982-1983
1983-1984
1984-1985
1985-1986
1986-1987
1987-1988
1988-1989
1989-1990
1990-1991
1991-1992
1992-1993
1993-1994
1994-1995
1995-1996
1996-1997
1997-1998
1998-1999
1999-2000
2000-2001
2001-2002
2002-2003
2003-2004
2004-2005
2005-2006
2006-2007
2007-2008
Центнеры с гектара
60
40
20
0
TCI-43: Провинция Вар (Франция)
80
35
30
25
20
15
10
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
VCI-43: Провинция Вар (Франция)
100
100
80
60
40
20
0
45
40
Примеры трендов в
рядах вегетационных
индексов и урожайности
Определение нормированных аномалий
предикторов и предиктантов
NDVI  NDVI trend
ndvi 
NDVI trend
BT  BTtrend
bt 
BTtrend
VCI  VCI trend
vci 
VCI trend
TCI  TCI trend
tci 
TCI trend
NDVI, BT, VCI, TCI, η – исходные значения
предикторов и предиктантов
NDVItrend, BТtrend, VCItrend, TCItrend, ηtrend –
рассчитанные тренды предикторов и предиктантов.
ndvi, bt, vci, tci, η – расчетные нормированные
аномалии предикторов и предиктантов,
фигурирующие в регрессионных уравнениях.
Y  Ytrend

Ytrend
В методических компьютерных экспериментах использовались 10 типов трендов
Схема прогноза урожайности, заблаговременностью N-α недель
Прогноз
после
α –ой
недели от
посева
П
о
с
е
в
У
1, 2, 3 .......... Недели ......... α-2, α-1, α α+1, α+2, α+3 ........... Недели .............. N б
о
Накопление используемых для
р
прогноза данных спутникового
к
Заблаговременность прогноза N-α
мониторинга
а
α – варьируемый исследователем срок (номер недели), от которого
проводится прогнозирование
Уравнение линейной регрессии
Пример выбора алгоритмом наилучшей модели,
содержащей 3 параметра vci и 3 параметра tci
η = ai x vcii + aj x vcij + ak x vcik+
+ bl x tcil + bm x tcim + bn x tcin ;
a и b – коэффициенты линейной регрессии
i, j, k, l, m, n < α
Оценки чувствительности показателей
относительных аномалий урожайности
озимой и яровой пшеницы
к изменениям вегетационных индексов
Расчеты по прогностическим моделям
заблаговременностью в семь недель
Примеры повышения точности моделей переборного
типа при увеличении количества привлекаемых к
расчетам предикторов vci и tci
Яровая пшеница,
графства штата Северная Дакота
Озимая пшеница,
графства штата Канзас
1
1
0.9
0.9
0.8
0.8
0.7
0.7
0.6
0.6
0.5
0.5
0.4
0.4
0.3
0.3
2D
3D
Chase
4D
Lincoln
Kiowa
5D
2D
3D
Walsh
4D
Dunn
Benson
5D
Примеры динамики значений коэффициента детерминации Dadj
в ряду первых 500 по точности (из 100 миллионов)
шестифакторных регрессионных моделей переборного типа
«аномалии урожайности – аномалии вегетационных индексов»
DakottaDakota
North
Каnsas
1.00
1.00
0.95
0.95
0.90
0.90
0.85
0.85
0.80
0.80
0.75
0.75
0.70
0.70
0.65
0.65
0.60
0.60
1
3
5
7
9 20 60 100 140 180 220 260 300 340 380 420 460 500
Chase Lincoln Kiow a
1 3 5 7 9 20 60 100 140 180 220 260 300 340 380 420 460 500
Walsh Dunn Benson
Значения коэффициентов детерминации Dadj шестифакторных регрессионных
моделей переборного типа для аномалий урожайности озимой пшеницы
(графства штата Канзас), использующих в качестве предикторов понедельные
величины аномалий вегетационных индексов vci и tci (слева), и они же для
моделей, использующих в качестве предикторов данные
помесячной динамики температуры и осадков (справа)
Cheyenne
Rawlins
Decatur
Norton
Phillips
Smith
Jewell
Sherman
Thomas
Sheridan
Graham
Rooks
Osborne
Mitchell
Republic
Washington
Marshall
Atchison
Cloud
Clay
Ottawa
Lincoln
Wallace
Logan
Gove
Trego
Ellis
Russell
Saline
Greeley
Scott
Wichita
Lane
Ness
Pottawatomie Jackson
Riley
JeffersonLeavenworth
Wyandotte
Geary Wabaunsee Shawnee
Douglas Johnson
Dickinson
Morris
Ellsworth
Rush
Osage
Barton
Rice
Nemaha Brown Doniphan
McPherson
Marion
Chase
Pawnee
Hamilton Kearny
Hodgeman
Finney
Stafford
Edwards
Grant
Miami
Coffey Anderson
Linn
Harvey
Reno
Greenwood Woodson Allen
Butler
Gray
Stanton
Franklin
Lyon
Ford
Haskell
Pratt
Kiowa
Wilson Neosho
Kingman
Elk
Stevens Seward
Morton
Meade
Clark
Comanche
Barber
Bourbon
Sedgwick
Harper
Sumner
Cowley
Crawford
Chautauqua Montgomery Labette Cherokee
Legend
0
50
100
200 Kilometers
< 30
40 - 60
80 - 90
30 - 40
60 - 80
90 - 95
95 - 100
Значения коэффициентов детерминации Dadj шестифакторных регрессионных
моделей прямого перебора для относительных аномалий урожайности
яровой пшеницы (графства штата Северная Дакота),
использующих в качестве предикторов понедельные величины
относительных аномалий вегетационных индексов VCI и TCI
Примеры заблаговременных
прогнозов аномалий урожайности
озимой пшеницы в регионах
США
(шаг прогноза одна неделя)
и России (шаг прогноза четыре недели)
27|08
03|09
10|09
17|09
24|09
01|10
08|10
15|10
22|10
29|10
05|11
12|11
19|11
26|11
03|12
10|12
17|12
24|12
31|12
07|01
14|01
21|01
28|01
04|02
11|02
18|02
25|02
04|03
11|03
18|03
25|03
01|04
08|04
15|04
22|04
29|04
06|05
13|05
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
14
14
14
14
20
20
16
59
76
77
79
84
87
90
90
90
90
90
90
90
90
90
90
90
90
90
90
90
90
90
90
90
90
90
91
91
91
91
91
σ прогностической оценки, %
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
Скорректированный
коэффициент детерминации, %
от недели (1- 16:22 июля)
Заблаговременность прогноза:
от даты (число| месяц)
20|08
Понедельные номера предикторов VCI и TCI
18
18
18
18
16
16
15
12
9
9
8
7
7
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
Графство
Барбер
Канзас
США
Предикторы регрессионных прогностических моделей аномалий урожайности
различной заблаговременности (Озимая пшеница, Брянская область)
Предикторы регрессионных прогностических моделей аномалий урожайности
различной заблаговременности (Озимая пшеница, Краснодарский край)
Предикторы регрессионных прогностических моделей аномалий урожайности
различной заблаговременности (Озимая пшеница, Татарстан)
Предикторы регрессионных прогностических моделей аномалий урожайности
различной заблаговременности (Озимая пшеница, Ленинградская область)
VCI 03
VCI 14
VCI 22
VCI 23
TCI 05
TCI 14
VCI 29
VCI 31
VCI 32
TCI 07
TCI 22
TCI 40
VCI 23
VCI 34
TCI 07
TCI 22
TCI 36
TCI 44
VCI 23
VCI 34
TCI 07
TCI 22
TCI 36
TCI 44
0.96 0.93
0.96 0.94
0.98 0.97
0.98 0.97
4
-0.181
0.219
-0.844
0.757
-0.267
0.136
0.027
0.028
0.071
0.065
0.027
0.025
-6.599
7.757
-11.881
11.697
-9.951
5.468
3
0.433
-1.085
0.92
-0.2
0.058
0.056
0.097
0.257
0.188
0.025
0.019
0.019
4.481
-4.219
4.892
-8.124
3.096
2.861
2
0.052
0.118
-0.262
0.069
-0.049
0.173
0.009
0.016
0.019
0.013
0.018
0.021
5.726
7.388
-13.457
5.262
-2.766
8.325
2
0.052
0.118
-0.262
0.069
-0.049
0.173
0.009
0.016
0.019
0.013
0.018
0.021
5.726
7.388
-13.457
5.262
-2.766
8.325
36
VCI 03
VCI 14
VCI 22
VCI 23
TCI 05
TCI 14
40
VCI 29
VCI 31
VCI 32
TCI 07
TCI 22
TCI 40
44
VCI 23
VCI 34
TCI 07
TCI 22
TCI 36
TCI 44
48
VCI 23
VCI 34
TCI 07
TCI 22
TCI 36
TCI 44
0.9
0.9
0.9
0.9
0.85
0.85
0.85
0.85
Прогноз после
недели
Параметр
Стьюдента - t
Ошибка. %
Значение
коэффициента
Точность, %
Dadj
D
Предикторы
Параметр
Стьюдента - t
Прогноз после
недели
Ошибка. %
Значение
коэффициента
Точность, %
Dadj
D
Предикторы
Статистические параметры регрессионных прогностических моделей
аномалий урожайности озимой пшеницы различной заблаговременности
(Краснодарская область – слева, Ленинградская область – справа)
5
0.291
-0.269
0.215
1.978
-2.759
1.058
0.038
0.037
0.055
0.292
0.385
0.134
7.629
-7.358
3.919
6.772
-7.158
7.905
36
5
0.291
-0.269
0.215
1.978
-2.759
1.058
0.038
0.037
0.055
0.292
0.385
0.134
7.629
-7.358
3.919
6.772
-7.158
7.905
40
5
0.291
-0.269
0.215
1.978
-2.759
1.058
0.038
0.037
0.055
0.292
0.385
0.134
7.629
-7.358
3.919
6.772
-7.158
7.905
44
5
0.291
-0.269
0.215
1.978
-2.759
1.058
0.038
0.037
0.055
0.292
0.385
0.134
7.629
-7.358
3.919
6.772
-7.158
7.905
48
Оценки объема вычислений при поиске наилучшей модели
минимальной заблаговременности для одной территориальной единицы
Количество предиктантов
Количество наборов предикторов
(52*10*2)
3. Количество регрессий
2- параметрических (104x103/2!)
3- параметрических (104x103x102/3!)
4- параметрических (104x103x102x101/4!)
5- параметрических (104x103x102x101x100/5!)
6- параметрических (104x103x102x101x100x99/6!)
7- параметрических (104x103x102x101x100x99x98/7!)
10
1040
- Применительно к 105 графствам штата Канзас
- Применительно ко всем штатам США, в которых
выращивается озимая пшеница
~ 20 трил.
~ 5000
~ 150 000
~ 5 млн
~ 100 млн
~ 1 млрд
~ 20 млрд
~ 30 квадр.
Основные выводы
- Многофакторные регрессионные модели заблаговременной
оценки урожайности сельскохозяйственных культур,
базирующиеся на данных спутникового мониторинга,
несомненно могут быть рекомендованы к использованию в
современных методиках агрометеорологического
прогнозирования.
- Статистические показатели точности и достоверности таких
моделей значительно превосходят соответствующие показатели,
которыми характеризуются соответствующие модели,
использующие в качестве предикторов данные наземных
наблюдений агрометеорологических параметров.
- Многофакторные модели, в отличие от принятых в настоящее
время методик, способны обеспечить понедельный режим
прогнозирования (практически on line), что открывает новую
перспективу фьючерских коммерческих оценок конечной
величины урожаев .
Большое спасибо за внимание!
Ян Брейгель (старший). Жатва