Прогнозирование урожайности

Прогнозирование урожайности помогает заранее оценить, какой объем продукции хозяйство сможет получить с отдельных полей и по культурам в целом. Эти данные используют при подготовке уборочной кампании: определяют потребность в технике, транспорте и мощностях для хранения урожая. Прогноз также позволяет сравнивать поля по ожидаемой продуктивности и учитывать эту информацию при планировании работ.

Современные методы прогнозирования используют математические модели, спутниковые снимки и данные об урожайности за предыдущие годы. В цифровой платформе АссистАгро производственные данные по полям, погодным условиям, агротехнике и фактической урожайности могут быть собраны и сопоставлены в единой системе. Точность прогноза зависит от применяемой методики, качества исходных данных и настройки модели на условия конкретного хозяйства или региона.

Почему урожайность сложно прогнозировать

Урожайность зависит от большого числа факторов. На развитие растений влияют свойства почвы, температура, солнечное освещение, количество осадков, запасы влаги в почве, микроорганизмы и другие живые организмы.

Влияние каждого фактора меняется в зависимости от поля, культуры и условий конкретного сезона. Чтобы учесть их в прогнозе, необходимо регулярно собирать и сопоставлять большой объем данных. Провести такие измерения по всем полям и всем показателям сложно, поэтому модели, основанные только на прямых наблюдениях, редко применяются в промышленном растениеводстве.

Какие данные нужны для прогноза урожайности

Для анализа факторы обычно разделяют на несколько групп:

• характеристики поля;
• климатические условия;
• погода текущего сезона;
• агротехника;
• развитие культуры в течение сезона;
• показатели формирования урожая.

К характеристикам поля относятся содержание питательных веществ в почве, кислотность, плотность и рельеф. Эти параметры влияют на обеспеченность растений влагой и питанием, а также учитываются при выборе технологии обработки почвы и норм внесения удобрений.

Климатические условия включают агроклиматическую зону, средние температуры, количество осадков, частоту засух и других неблагоприятных явлений. Отдельно оценивается погода текущего сезона: осадки, накопленное тепло и количество солнечной энергии, доступной растениям.

К агротехническим факторам относятся обработка почвы, орошение, подкормки, внесение удобрений при посеве и сроки уборки. Кроме того, учитывается, как культура проходит основные фазы развития: появление всходов, кущение, выход в трубку, цветение и созревание.

Методы прогнозирования по вегетационным индексам

Чтобы прогнозировать урожайность, не измеряя каждый фактор напрямую, используют косвенные показатели состояния посева. Самый распространенный из них — вегетационные индексы по данным дистанционного зондирования.

NDVI — один из инструментов прогнозирования урожайности. Индекс рассчитывают по данным спутниковой или беспилотной съемки и используют для оценки состояния и объема зеленой биомассы.

В течение сезона значение NDVI меняется вместе с развитием растений: увеличивается в период активного роста, достигает максимума, а затем снижается по мере созревания. Для прогноза анализируют динамику индекса и определяют фазу, в которой его связь с будущей урожайностью наиболее выражена. Для зерновых культур это обычно период начала колошения.

На основе исторических значений NDVI и фактической урожайности строят математическую модель, которая рассчитывает ожидаемую урожайность. Такая модель требует настройки на конкретную культуру и условия хозяйств.

Система прогнозирования урожайности на собственных данных

В цифровой платформе АссистАгро данные по полям, погодным условиям, агротехнике и развитию культур могут отображаться на связанных BI-дашбордах. Это позволяет сравнивать показатели, оценивать влияние отдельных факторов и определять поля с потенциалом повышения эффективности.

Результатом факторного анализа может стать внутренняя матрица влияний, отражающая зависимости, характерные для конкретного хозяйства.

Почему прогноз отличается от фактической урожайности

Одна из причин расхождения прогноза с фактом — высокая засоренность посева в период достижения пика биомассы. Вегетационные индексы реагируют на листовую поверхность как культурных, так и сорных растений. Существующие методы не позволяют со стопроцентной гарантией отделить сорную растительность на космическом снимке, особенно если культура и сорняк относятся к одному ботаническому типу.

Вторая причина — несоответствие цифрового контура поля фактическим границам посева. Часть поля может остаться незасеянной из-за переувлажнения, эрозии или разделения участка между несколькими культурами. Если эти изменения не отмечены в цифровой системе, программа исходит из того, что все поле занято одной культурой. Для корректировки расчета в электронной карте необходимо указать временные границы посева текущего сезона.

На точность прогноза могут влиять морфологические особенности сорта или гибрида. Если предприятие вводит формы, заметно отличающиеся от ранее выращиваемых, в первый год возможно увеличение погрешности. В дальнейшем отклонение сокращается после получения фактических данных об урожайности новых сортов и гибридов и обновления калибровки.

Точность прогноза зависит и от срока его составления. На ранних этапах вегетации, когда до уборки остается несколько месяцев, часть факторов, влияющих на конечную урожайность, еще не проявилась. Поэтому такой прогноз носит предварительный характер. По мере развития культуры и приближения уборки объем доступных данных увеличивается, а расчет становится точнее.

Практическое применение анализа урожайности

Факторный анализ позволяет выявлять поля с потенциалом повышения урожайности, оценивать эффективность сортов и удобрений, корректировать агротехнологии и формировать рекомендации по системе питания и орошению. Полученные данные используются при распределении ресурсов и принятии производственных решений.

Во время уборки цифровая платформа АссистАгро сопоставляет фактическую урожайность с плановыми показателями. Система показывает ход работ по полям и подразделениям и помогает контролировать готовность полей.

Прогноз работает тем точнее, чем полнее собраны данные хозяйства. Оставьте заявку — проведем демонстрацию АссистАгро и разберем, какие ваши данные уже готовы для расчета прогноза урожайности, а что нужно добрать.