Исследователи Дальневосточного отделения Российской академии наук (ДВО РАН) разработали новую методику прогнозирования урожая сои в регионах Дальнего Востока на основе данных многолетних метеорологических наблюдений и дистанционного зондирования Земли. Ошибка прогноза составляет от 5 до 12%, что соответствует мировым стандартам, пишет пресс-служба Минобрнауки.

Соя – это одна из ключевых культур мирового сельского хозяйства и при этом самая значимая культура для российского Дальнего Востока. Посевная площадь сои в муниципальных образованиях на юге Дальнего Востока в последние годы составляет 60-80% всех пахотных земель. При этом рост экспортной составляющей в производстве сои требует оперативного и раннего прогноза валового сбора урожая как для отдельных хозяйств, так и для региона в целом.

"Разработанная методика является достаточно универсальной и может применяться для прогнозирования урожайности сои на уровне субъектов федерации, муниципальных образований, а также отдельных хозяйств. Она была апробирована по разным муниципальным районам Хабаровского края, Амурской области, Приморского края, а также Еврейской автономной области. Ошибка прогноза урожайности сои при раннем прогнозировании находилась в диапазоне 5-12% для разных районов, что соответствует высокой точности модели по мировым стандартам", - говорится в сообщении.

Методика, разработанная исследователями Хабаровского Федерального исследовательского центра ДВО РАН, базируется на анализе данных многолетних метеорологических наблюдений и дистанционного зондирования Земли. Для обработки этих данных ученые разработали специальные вспомогательные алгоритмы. Результаты проведенных исследований опубликованы в международном научном журнале Remote Sensing.

Одним из преимуществ нового метода является возможность раннего прогнозирования урожайности сои. Так, применяемые сегодня способы, базирующиеся на спутниковых данных, обычно позволяют дать прогноз по урожаю только тогда, когда значения вегетационного индекса достигают максимума. Для Дальнего Востока это первая декада августа. Предложенный подход позволил сдвинуть сроки прогнозирования урожайности практически на месяц без критического снижения точности прогноза.

В ближайших планах ученых - разработка методов прогнозирования урожайности и для других сельскохозяйственных культур, в том числе пшеницы, тритикале (гибрид пшеницы и ржи), овса. Помимо этого, рассматривается возможность создания на основе полученных результатов комплексной информационной системы для раннего прогнозирования урожайности в регионе. Она может быть востребована банками, страховыми компаниями и органами власти в решении вопросов планирования агрохозяйственной деятельности и ее финансирования.