Дізнавайтесь першими найсвіжіші агрономічні новини України на нашій сторінці в Facebook, Telegram, а також підписуйтесь на Instagram СуперАгронома.
Науковці розробили покращену модель прогнозування врожаїв
Посуха та спека часто викликають суттєві втрати врожаїв у фермерів по всьому світу. Для запобігання таких явищ науковці розробили покращену модель прогнозування ризиків в сільськогосподарському виробництві. За основу нової моделі взято вегетаційний період рослин, який як відомо, під впливом різних кліматичних чинників в залежності від країни може відрізнятись.
Дослідження співробітників NASA, Чиказького Університету і Потсдамського Інституту містять дані про те, за який час кожен конкретний регіон вирощує та збирає урожай. Такий інструмент дозволив покращити існуючу модель. Результати роботи були опубліковані в журналі Science Advances, передає telegraf.com.ua.
За словами науковців, сучасні моделі спрямовані на прогнозування врожайності не лише з урахуванням довгострокових змін клімату, але і на короткострокову перспективу.
За результатами проведеної роботи вчені спробували поліпшити існуючий механізм оцінки врожайності культур. Автор дослідження Йонас Ягермейр разом з науковцями взяли за основу показник змін вегетаційного періоду в залежності від різних регіонів світу, це дозволили досягти вищої точності в отриманні кінцевих прогнозів.
«Продуктивність цієї моделі подвоюється. Вірні розрахунки вегетаційного періоду — єдиний найбільш ефективний захід підвищення врожайності», — стверджує автор дослідження.
Користуючись цими даними вчені зуміли наблизитись якомога ближче до показників, які відповідають фактичній врожайності культур. Наразі науковці поставили перед собою завдання дослідити безпрецедентні історичні наслідки впливу посухи та спеки, очікуючи, що їх модель дасть якомога точний кінцевий прогноз.
Єдина складність у роботі такої моделі — відсутність точних даних спостережень по всіх країнах. Тому з наступного сезону планується перевірити роботу такої системи, спираючись на дані обстежень, отриманні в режимі реального часу. Це дозволить перевірити ефективність роботи нової моделі.