Статистические методы прогнозирования хозяйственно ценных

СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
ХОЗЯЙСТВЕННО ЦЕННЫХ ПРИЗНАКОВ
СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР
В УСЛОВИЯХ ИЗМЕНЕНИЯ КЛИМАТА
Л.НОВИКОВА
ВНИИР им. Н.И. Вавилова, Санкт-Петербург
1
С середины XX века в Европе происходит удлинение периода с
комфортными для культурных растений температурами. Даты цветения
пшеницы наблюдаются в Европе до трех недель раньше по сравнению с 50ми годами ХХ века(1.
АГРОТЕХНОЛОГИИ НЕ УСПЕВАЮТ АДАПТИРОВАТЬСЯ К ИЗМЕНЕНИЯМ
КЛИМАТА
В Германии дикие растения и плодовые деревья показывают более
раннее прохождение фенологических фаз на 5 – 7 сут/10 лет (1951 – 2004
гг.), в то время как посев и сбор урожая культурных растений ускоряются на 2
сут/10 лет(2.
Дата устойчивого перехода температур через 5°С весной наступает
раньше на 2 – 3 сут. /10 лет. В Финляндии после 1980 тренд даты посева
яровых зерновых 1-3 сут./10 лет(3.
1
Fitter, A. H. & Fitter, R. S. R. 2002, . Hu et al 2005; Estrella et al 2007,Cleland et al, 2007; Craufurd, P. Q. &Wheeler, T. R. 2009;
Amano et al 2010, Keilwagen 2014
2Menzel et al., 2006
3 Kaukoranta and Hakala, 2008
2
 Актуальной задачей современного растениеводства
является его адаптация к изменениям климата.
 Для выявления главных климатических факторов
необходима количественная оценка связи временных
рядов хозяйственно ценных признаков и
агроклиматических показателей.
 Статистический анализ связей временных рядов имеет
ряд особенностей.
3
ПРОБЛЕМЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
СВЯЗИ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
 Наличие во временных рядах трендов различной природы –
климатических и агротехнических приводит к искажению
регрессионных связей, появлению ложных корреляций.
 Короткие ряды исходных данных дают недостоверные
модели.
 Необходимо смыкать ряды наблюдений разных объектов из
разных пунктов для увеличения числа наблюдений.
4
МЕТОДЫ АНАЛИЗА СВЯЗЕЙ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
 Анализ временных рядов разработан в частности в эконометрике –
науке об анализе экономических данных.
 Способы исключения трендов из исследуемых рядов:
 анализ связей отклонений от трендов (Руководство по
агрометеорологическим прогнозам, 1984; Николаев, 1994;
Сиротенко и др., 2011);
 включение в регрессионную модель времени в явном виде;
 анализ переменных в разностях.
 Создаются объединенные модели синхронных рядов наблюдений
(«панельных данных»). Модели основаны на сходстве реакции
исследуемых объектов на внешние воздействия.
5
ЦЕЛЬ ИССЛЕДОВАНИЯ
 Построение актуальных регрессионных моделей
зависимости хозяйственно ценных признаков культурных
растений от агроклиматических факторов.
МАТЕРИАЛ
 Длинные ряды наблюдений за сортами различных видов
культурных растений в шести пунктах ЕТ РФ с 60-х гг. XX века.
МЕТОД
 Регрессионный анализ временных рядов, в том числе его
модификации – в разностях и панельных данных.
6
СКОРОСТИ ИЗМЕНЕНИЯ ХАРАКТЕРИСТИК ПЕРИОДА С
ТЕМПЕРАТУРАМИ ВЫШЕ 15˚С С 1980 Г., ЕД./ГОД.
Место изучения
ΣTакт15 ΣTэф15
Р15
ГТК15 L5-15 L10-15 L15_10
Полярная ОС ВИР, Мурманская обл.
5,69
1,27
0,57 -0,001 0,14 0,26 0,49
Пушкинские лаб. ВИР, г. СПб
15,73
5,23
2,42 0,005 0,53 0,47 -0,23
МОВИР, Московская обл.
17,07
7,93
0,12 -0,016 -0,12 -0,12 -0,08
ЕОС ВИР, Тамбовская обл.
24,36
8,15
5,67 0,011 0,03 0,03 -0,25
17,16 8,93
0,77 -0,002 0,43 0,06 -0,16
КОС ВИР, Краснодарский край
ВНИИВиВ, г. Ростовская обл.
19,45 11,18 -1,00 -0,010 0,08 -0,10 -0,05
Подчеркнуты значимые тренды
Обозначения:
ΣTакт15 –сумма активных температур за период устойчивого перехода через 15°С;
ΣTэф15 – сумма эффективных температур за период устойчивого перехода через 15°С;
Р15 – сумма осадков за период устойчивого перехода температур через 15°С, мм;
L10 _15 , L5 _15 ,– продолжительность периода между датами устойчивого перехода
температур через 10 и 15°С, 5 и 15°С весной, сут.
3
ДИНАМИКА СУММ ТЕМПЕРАТУР ВЫШЕ 15˚С,
1980 – 2013ГГ.
Пушкинские
лаб. ВИР,
г.СПб
МОВИР,
Московская обл.
ЕОС ВИР,
Тамбовская обл.
КОС ВИР,
Краснодарский
край
ВНИИВиВ,
г.Новочеркасск
4000
4000
4000
3500
3500
3500
3500
3500
3500
3000
3000
3000
3000
3000
3000
2500
2500
2500
2500
2500
2500
2000
2000
2000
2000
2000
2000
1500
1500
1500
1500
1500
1000
1000
1000
1000
1000
500
500
500
500
1500
1000
500
1980
1983
1986
1989
1992
1995
1998
2001
2004
2007
2010
2013
500
1980
1983
1986
1989
1992
1995
1998
2001
2004
2007
2010
2013
1980
1983
1986
1989
1992
1995
1998
2001
2004
2007
2010
2013
4000
1980
1983
1986
1989
1992
1995
1998
2001
2004
2007
2010
2013
4000
1980
1983
1986
1989
1992
1995
1998
2001
2004
2007
2010
2013
4000
1980
1983
1986
1989
1992
1995
1998
2001
2004
2007
2010
2013
Полярная
ОС ВИР,
Мурманская обл.
8
Скорости изменения хозяйственно ценных признаков изученных
сортов с 1980 г.
Место исследования
Полярная ОС ВИР
Культура
Картофель
Овес
Сорт
Хибинский ранний
Боррус
16 образцов диких
Овес
видов
Пшеница
Ленинградка
Белогорский
Ячмень
Московский 121
Пушкинские лаб.
Лен
Светоч
ВИР
Номер первый
Капуста
грибовский 147
белокочанная Слава грибовская 231
Амагер 611
Кольраби
Венская белая 1350
Цветная капуста МОВИР-74
Овес
Гамбо
МОВИР, Московская
Овес
Немчиновский 2
обл.
Пшеница
Московская 35
ЕОС ВИР, Тамбовская Овес
Горизонт
обл.
Пшеница
Кутулукская
Овес
Краснодарский 73
КОС ВИР,
Овес
Otter
Краснодарский кр.
Соя
Комсомолка
ВНИИВиВ
Виноград
коллекция
Скорость изменения
Вег. период, Высота, Масса 1000 Урожайность,
сут./год см/год зерен, г/год г/год
-0,12
—
—
9.47
-0,41
-0,26
-0,40
1,90
-2,23*
—
—
—
-0,14
-0,21
-0,09
-0,10
0,27
0,06
-0,29
-0,06
-0,14
-0,02
-0,03
—
-2,12
2,38
-1,15
—
-0,49
—
—
-0,39
-0,68
-0,14
-0,01
0,18
0,19
0,12
0,21
-0,08
0,14
0,31
0,26
-0,54
—
—
—
—
-0,37
-0,55
-0,04
1,02
0,87
-0,22
-2,31
-0,75
—
—
—
—
—
-0,15
-0,16
-0,04
0,09
0,51
-0,36
0,19
-0,16
—
-26,9
-40,1
-20,8
4,2
-16,7
2,25
2,33
-1,57
4,48
4,48
10,96
-25,07
2,37
0.11
9
СКОРОСТЬ ИЗМЕНЕНИЯ ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ ВЕГЕТАЦИОННОГО ПЕРИОДА
ОБРАЗЦОВ ДИКИХ ВИДОВ ОВСА, ПУШКИНСКИЕ ЛАБ., 1987 – 1999 ГГ.
Номер
Вид
по
каталогу
12
A.vavilovianaMordv.
39
A.fatua L.
95
A.wiestiiSteud.
31
A.fatua L.
9
A.barbataPott.
Borrus, стандартный сорт
1738
A.vavilovianaMordv.
230
A.barbataPott.
5
A.barbataPott.
13
A.sterilis L.
237
A.barbataPott.
138
A.sterilis L.
1759
A.barbataPott.
142
A.sterilis L.
1754
A.barbataPott.
276
A.barbataPott.
1757
A.barbataPott.
Происхождение
Ethiopia
Ukraine
Israel
Kazakhstan
Ethiopia
Ethiopia
Azerbaijan
Iran
Japan
Azerbaijan
Morocco
Israel
Morocco
Spain
Azerbaijan
Portugal
Средняя
продолжительность
вегетации, сут.
80
83
85
Линейный тренд
продолжительности
вегетации, сут./год
-1.27
-0.50
-2.34
86
87
88
89
92
93
94
97
99
100
101
102
103
104
-0.81
-1.32
-1.19
-2.95
-2.03
-1.57
-1.99
-2.04
-0.48
-2.21
-1.01
-3.31
-3.22
-2.43
10
СКОРОСТЬ ИЗМЕНЕНИЯ ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТИ ПЕРИОДА ОТ НАЧАЛА
РАСПУСКАНИЯ ПОЧЕК ДО ПОЛНОЙ ЗРЕЛОСТИ ЯГОД, 20 СОРТОВ ВИНОГРАДА
КОЛЛЕКЦИИ ВНИИВИВ, НОВОЧЕРКАССК, 1980 – 2012 ГГ.
170
Сорт
Белорозовый
Жемчуг Саба
Восторг
Богатырский
Кодрянка
Алар
Шасла белая
Агат Донской
Лакдедьи мезеш
Гечеи заматош
Карамол
Десертный
Зала дендь
Димацкун
Красностоп золотовский
Галан
Грушевский белый
Каберне Совиньон
Молдова
Ркацители
Тренд,
Средняя
продолжительность, сут сут./год
102
-0.54
103
-0.57
110
-0.78
111
-0.36
111
-0.70
116
-0.07
121
-0.45
124
-0.76
127
-0.57
128
-0.73
130
-0.56
132
-0.92
132
-0.54
134
-0.02
143
-0.87
146
-0.79
148
-0.10
148
-0.40
148
-0.58
149
-0.43
Жемчуг
Саба
160
150
140
130
120
110
100
90
80
1980
1990
2000
2010
1990
2000
2010
1990
2000
170
Шасла
белая
160
150
140
130
120
110
100
90
80
1980
170
Ркацители
160
150
140
130
120
110
100
90
80
1980
2010
11
САХАРИСТОСТЬ И КИСЛОТНОСТЬ ЯГОД СОРТОВ ВИНОГРАДА
КОЛЛЕКЦИИ ВНИИВИВ, РОСТОВСКАЯ ОБЛ., 1981 – 2012 ГГ.
3
Образец
АГАТ ДОНСКОЙ
ВОСТОРГ
ГАЛАН
ДЕСЕРТНЫЙ
ЗАЛА ДЕНДЬ
КАБЕРНЕ СОВИНЬОН
КАРАМОЛ
КОДРЯНКА
КРАСНОСТОП
ЗОЛОТОВСКИЙ
ЛАКХЕДЬИ МЕЗЕШ
МОЛДОВА
МУРОМЕЦ
МУСКАТ ВЕНГЕРСКИЙ
НАХОДКА
ОСОБЫЙ
РИСЛИНГ
РКАЦИТЕЛИ
СЕНСО
СИБИРЬКОВЫЙ
СТЕПНЯК
ФРУМОАСА АЛБЭ
ЦВЕТОЧНЫЙ
ШАСЛА БЕЛАЯ
Среднее по 23 сортам
3
Сахаристость, г/100см
Кислотность, г/дм
Продолжительность Средняя Тренд с Корр. с Средняя Тренд с Корр. с
1995 г ГТК15
1995г ГТК15
вегетации, сут
123
109
145
132
132
148
130
111
14.2
18.1
18.1
19.3
20.9
19.3
16.1
16.3
0.14
0.16
0.15
0.39
0.33
0.17
0.05
0.17
-0.35
-0.57
-0.33
-0.25
-0.25
-0.35
0
-0.43
6.3
7
9.8
7.7
8.6
11
6.7
6.4
-0.18
-0.06
-0.15
-0.23
-0.39
-0.2
-0.16
-0.08
0.36
0.51
0.69
0.3
0.45
0.64
0.53
0.15
143
127
148
119
130
140
108
141
148
134
132
140
118
141
121
131
23
19.9
16.9
16.7
20.1
18.5
17.3
19.3
18.6
18.8
19.2
21.6
18.3
21.6
16.9
18.7
0.3
0.34
0.25
0.25
0.23
0.02
0.11
0.11
0.13
0.26
0.11
0.05
0.6
0.23
0.14
0.2
-0.55
-0.17
-0.26
-0.42
-0.38
0
-0.31
-0.32
-0.29
-0.56
-0.39
-0.26
-0.35
-0.4
-0.37
-0.33
10.9
7
10.3
7
8.4
8.1
6.6
10.4
11.3
8.6
6.2
8.2
5.9
9.3
6.6
8.2
-0.47
-0.24
-0.33
-0.04
-0.18
-0.22
-0.13
-0.29
-0.19
-0.13
-0.23
-0.15
-0.19
-0.22
-0.32
-0.21
0.63
0.51
0.49
0.34
0.33
0.65
0.52
0.6
0.64
0.56
0.79
0.52
0.58
0.59
0.48
0.52
12
АНАЛИЗ СВЯЗЕЙ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ В РАЗНОСТЯХ
• Пусть уровень хозяйственно-ценного признака yt в момент времени t линейно зависит от
климатической характеристики Kt с коэффициентами регрессии aK, bK и от систематического
неклиматического постороннего воздействия с коэффициентами at, bt.
yˆ t  (a K  bK K t )  (a  bt )
• Задача – найти bK. Чтобы убрать влияние a и b, переходим от рассмотрения исходных уровней
признаков к анализу их приростов ∆ за последующие годы:
 t y  y t  y t 1  bK ( K t  K t 1 )  b  ( t   t 1 )  bK  t K  b  ( t   t 1 )
• По полученным уравнениям в разностях можно определить коэффициент регрессии исходных
уровней bK.
• Если неклиматическая тенденция – полином второго порядка
yˆ t  (a K  bK K t )  (a  b1t  b2 t 2 )
• то анализ зависимости Y от K получим переходом ко вторым разностям ∆∆Y :
 t y   t   t 1  bK  t K  2b2  ( t  2 t 1   t 2 )
13
ОБЪЕДИНЕННЫЕ МОДЕЛИ
 При обнаружении общности предикторов и коэффициентов
регрессионных моделей были построены объединенные уравнения
для нескольких сортов, культур, географических пунктов.
 Объединенные модели разных географических пунктов возможны
только при использовании обобщенных агроклиматических
показателей. Были использованы характеристики периодов с
температурами, превышающими заданные пределы.
14
РЕГРЕССИОННЫЕ УРАВНЕНИЯ
ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТИ ВЕГЕТАЦИИ ЗЕРНОВЫХ И ЛЬНА
 Пушкинские лаб.:
 Овес Боррус
L=110.614-0.101ΣTэф15
R=0.81
 Пшеница Ленинградка
L=108.809-0.083ΣTэф15
R=0.77
 Ячмень Белогорский
L=93.998-0.069ΣТэф15
R=0.72
 Ячмень Московский 121
L=94.812-0.062ΣТэф15
R=0.68
 Лен Светоч
L=98.047-0.080 ΣТэф15
R=0.79
 Овес Гамбо
L=85.905-0.036ΣTэф15+0.073L10_15+0.408t
R=0.78
 Овес Немчиновский 2
L=87.215-0.029ΣTэф15+0.363t
R=0.81
 Пшеница Московская 35
L=88.825-0.060ΣTэф15+0.077L10_15+0.539t
R=0.79
 Овес Горизонт
L=84.512-0.034ΣTэф15+0.061R15
R=0.81
 Пшеница Кутулукская
L=93.777-0.027ΣТэф15+0.031R15
R=0.77
 МОВИР, Московская обл.:
 ЕОС ВИР, Тамбовская обл.:
 КОС ВИР, Краснодарский кр.:
 Овес Краснодарский 73
L=100.791-0.022ΣTэф15+0.153L5_15
R=0.72
 Овес Otter
L=74.565 -0.002ΣTэф15 +0.233L5_15
R=0.61
15
ОБЪЕДИНЕННАЯ МОДЕЛЬ ВЕГЕТАЦИОННОГО
ПЕРИОДА ИЗУЧЕННЫХ ЗЕРНОВЫХ НА ЕТ РФ
Пушкинские лаб.:
ΔL=0.066-0.090ΔΣTэф15
R=0.82
МОВИР:
ΔL=0.836-0.052Δ∑Тэф15+0.145ΔL10_15
R=0.73
ЕОС ВИР:
ΔL=0.090-0.034ΔΣТэф15+0.014ΔR15
R=0.76
КОС ВИР:
ΔL=-0.851+0.242ΔL5_15-0.013ΔΣTэф15
R=0.72
4 станции
ΔL=0.142-0.049ΔΣTэф15+0179ΔL10_15+0.015ΔR15
R=0.75
Число наблюдений 251
Общий коэффициент детерминации 55%.
Частные коэффициенты детерминации:
температура = 42%,
продолжительность весеннего периода с температурами 10-15◦С = 12%,
осадки = 2%.
16
ОБЪЕДИНЕННЫЕ МОДЕЛИ ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТИ
ВЕГЕТАЦИИ КОЛЛЕКЦИЙ КУЛЬТУР
 Капуста 5 стандартов, всходы – начало хозяйственной годности,
Пушкинские лаб.
ΔL=-1.098-0.022ΔΣТэф10+0.035R10
R=0.38
 Дикие виды овса, 16 образцов, Пушкинские лаб.
ΔL=-1.82+2.92Тп15-0.04ΣТэф15
R=0.88
 Виноград, 20 сортов, ВНИИВиВ, Ростовская обл.
ΔL=-0.154-0.013ΔΣT20+0.353ΔL10_15
R=0.63
17
МОДЕЛЬ ХОЗЯЙСТВЕННО ЦЕННЫХ ПРИЗНАКОВ
СОРТОВ-СТАНДАРТОВ ОВСА, ПШЕНИЦЫ, ЯЧМЕНЯ НА
ЧЕТЫРЕХ СТАНЦИЯХ ВИР
Высота растения
ΔH=-0.103-0.084 ΔΣТэф15
R=0.57
M1000 – не обнаружена связь с климатическими условиями
Масса зерна с 1м2
ΔY=-3.477+4.020 ΔH+7.7677ΔM1000
R=0.56
18
МОДЕЛИ ХОЗЯЙСТВЕННО ЦЕННЫХ ПРИЗНАКОВ «СРЕДНЕГО
ОБРАЗЦА» ВИНОГРАДА, РОСТОВСКАЯ ОБЛ.
Урожай с куста:
Y=2,759+0,010ΣTэфф.пред20+0,192Тмин+0,034L10-20
R=0,75
13
1.8
23
12
1.6
11
1.4
10
1.2
0.2
2010
2005
2000
1995
1985
1990
2010
5
2010
15
2005
0.4
2000
16
1995
0.6
6
1985
7
17
1990
0.8
1980
8
18
2005
1.0
2000
9
1995
19
1990
20
1985
21
1980
Кислотность, г/дм
3
22
ГТК15
24
1980
Cахаристость, г/100см 3
Скорость изменения:
с 1995 г. сахаристость: 0,20 г/см3/год; кислотность -0,21 г/дм3/год
Сахаристость:
ΔС =-0,071-2,599ΔГТК15
R=0,76
Кислотность:
ΔК =-0,026+2,871ΔГТК15
R=0,71
19
МОДЕЛИ ХОЗЯЙСТВЕННО ЦЕННЫХ ПРИЗНАКОВ
КАРТОФЕЛЯ ХИБИНСКИЙ РАННИЙ НА ПОЛЯРНОЙ ОС ВИР
Продолжительность посадка-цветение
L= 64,752-0,035ΣТакт15
R=0.79
Продолжительность цветение-уборка
L = 21,216+0,041ΣТакт15
R=0.52
Масса с куста
M=-49,3+0,026Д10°С осенью
R=0.57
Скорость изменения содержания крахмала:
с 1980 г. 0,012 %/год
с 1990 г. 0,058 %/год
Содержание крахмала
ΔС=0.031+0.003ΔΣТакт15-0.003ΔР15
R=0.52
20
ВТОРЫЕ РАЗНОСТИ
РЕГРЕССИОННЫЕ МОДЕЛИ ХОЗЯЙСТВЕННО ЦЕННЫХ ПРИЗНАКОВ,
СОЯ КОМСОМОЛКА, КОС ВИР, 1973 – 2009 ГГ.
Продолжительность вегетации:
ΔΔL=0.441+11.076ΔΔГТК15+0.311ΔΔL15_10
R=0.77
Высота:
ΔΔН=-0.64+34.62ΔΔГТК10
R=0.69
Масса 1000 зерен:
ΔΔM1000=0.82+0.15ΔΔRVIII+0.30ΔΔRVII
R=0.66
Урожай с 1 м2:
ΔΔY=-3.33+237.74ΔΔГТК10
R=0.67
21
ПАНЕЛЬНЫЕ ДАННЫЕ, МОДЕЛЬ С ФИКСИРОВАННЫМИ
ЭФФЕКТАМИ
Модель продолжительности вегетации (L), овес, КОС ВИР
Первые разности
20
Краснодарский 73
Otter
0
10
20
30
40
Вегетационный период, сут./год
Вегетационный период, сут.
Исходные уровни
106
104
102
100
98
96
94
92
90
88
86
84
82
80
78
50
60
70
80
90
Продололжительность периода с температурами
от 5 до 15 град., сут.
100
15
Краснодарский 73
Otter
10
5
0
-5
-10
-15
-20
-25
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
Продололжительность периода с температурами
от 5 до 15 град., сут./год
•Краснодарский 73
L=100.791+0.153L5-15-0.022ΣTэф15
R=0.72
•Otter
L=74.565+0.233L5-15-0.002ΣTэф15
R=0.60
•2 сорта овса
ΔL=-0.851+0.242L5-15-0.013ΔΣTэф15
R=0.72
22
ЭЛИМИНИРОВАНИЕ АГРОТЕХНИЧЕСКОГО ВОЗДЕЙСТВИЯ
ПЕРЕХОДОМ К РАЗНОСТЯМ
ПУШКИНСКИЙ Ф-Л, ПШЕНИЦА ЛЕНИНГРАДКА, ВЫСОТА РАСТЕНИЯ,
1972 – 2009ГГ.
-100
115
-150
-200
110
-250
105
-300
100
-350
95
-400
90
-450
85
1970
1980
1975
1990
1985
2000
1995
2010
2005
-500
30
300
20
200
10
100
0
0
-10
-100
-20
-200
-30
1970
ΔΣT эф15,°C/год
120
ΔВысота растения, см/год
Первые разности
-50
-ΣTэф15 ,°C
Высота растения, см
Исходные уровни
125
-300
1980
1975
1990
1985
2000
1995
2010
2005
23
ПРОГНОЗ ТРЕНДА ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТИ ВЕГЕТАЦИИ
ИССЛЕДОВАННЫХ СОРТОВ, СУТ./ГОД
Место
изучения
Пушкинские лаб.
ВИР
МО ВИР
ЕОС ВИР
КОС ВИР
ВНИИВиВ
Культура Факт
зерновые
капуста
зерновые
зерновые
овес
виноград
-0.20
-0.34
0.16
0.07
0.31
-0.54
Расчет
Расчет
с учетом
климатонеклиматической обусловленного
составляющей
тренда
-0.33
-0.39
-1.44
-0.34
0.41
-0.43
-0.11
-0.20
-0.86
-0.01
-0.52
-0.36
24
ВЫВОДЫ
 Регрессия в разностях повышает качество климатических моделей
при наличии агротехнических трендов и позволяет создавать
объединенные модели хозяйственно ценных признаков растений,
исследованных в различные годы в разных географических пунктах
для выявления главных климатических факторов.
 Прогнозируется сокращение вегетации районированных ранее
сортов под влиянием роста температур. Отрицательное
воздействие роста температур может быть частично
компенсировано увеличением количества осадков, а также более
ранним посевом, ростом уровня агротехники.
 Наблюдающееся потепление положительно сказывается на
качестве урожая культур, выращиваемых у северных границ зоны
их возделывания под действием уменьшения ГТК.
25
Благодарю за внимание
26