Гасанов М.Э. МОДЕЛИРОВАНИЕ УРОЖАЙНОСТИ КУЛЬТУР С ПОМОЩЬЮ ИМИТАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ АГРОСИСТЕМ

Поделиться
HTML-код
  • Опубликовано: 5 дек 2024
  • 172-ое заседание семинара "Математическое моделирование геофизических процессов: прямые и обратные задачи"
    доклад:
    МОДЕЛИРОВАНИЕ УРОЖАЙНОСТИ КУЛЬТУР С ПОМОЩЬЮ ИМИТАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ АГРОСИСТЕМ.
    Гасанов М.Э.(1), Петровская А.Ю. (1), Матвеев С.А.(2), Оселедец И.В.(1,3)
    (1) Сколковский институт науки и технологий, Москва
    (2) МГУ имени М. В. Ломоносова, Москва
    (3) AIRI, Москва
    аннотация доклада:
    В докладе рассматриваются вопросы, связанные с моделированием урожайности сельскохозяйственных культур с помощью имитационных моделей урожайности. Проводится обзор современного состояния имитационных моделей и программных комплексов для моделирования агросистем. На примере модели MONICA рассматривается устройство таких моделей, а также описание их работы и требуемых данных для запуска симуляций. Отдельно рассматриваются источники погодных и почвенных данных.
    Для модели MONICA рассматривается эксперимент по анализу чувствительности модели по отношению к почвенным условиям для черноземных почв. Для оценки важности почвенных параметров для почвенных горизонтов рассчитаны индексы Соболя первого, второго и общего порядка. Отдельно приводится сравнение индексов для трех культур в рамках пятилетнего севооборота. Показана необходимость проведения значительного количества модельных симуляций для получения достоверных значений индексов Соболя. Для проведения симуляция были использованы суперкомпьютерные вычисления, что позволило сократить время вычислений примерно в 30 раз.
    Рассматривается задача многокритериальной оптимизации сценариев полива культур с использованием модели WOFOST. Показана возможность поиска условий полива в границах сезона, в частности дат полива и объема полива. В качестве целевых функций были рассмотрены максимизация урожайности и минимизация потерь воды в нижние горизонты почвы.
    Отдельно в докладе рассмотрен подход к ассимиляции спутниковых данных для оптимизации параметров имитационных моделей. Использование спутниковых данных позволило улучшить пространственное разрешение модельных прогнозов урожайности, которые ограничены разрешением погодных и почвенных данных. Также в докладе приводятся некоторые результаты ансамблирования имитационных моделей MONICA, DSSAT и WOFOST для улучшения качества прогноза урожайности озимой пшеницы.

Комментарии •