Гавриловская Н.В.  

Математическое моделирование агрометеорологических факторов для информационного обеспечения моделей продуктивности зерновых культур

В докладе рассмотрена актуальная научная задача, состоящая в разработке алгоритма моделирования агрометеорологических факторов для информационного обеспечения моделей продуктивности зерновых культур, основанного на принципе аналогичности. При решении задачи прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур с использованием математических моделей продуктивности возникает проблема оценки агрометеорологических параметров от даты прогноза до окончания вегетационного периода. Решение данной проблемы базируется на использовании технологии формирования сценариев погодных реализаций с помощью лет-аналогов и генератора погодных данных. Интеллектуальным ядром данного алгоритма является технология определения лет-аналогов, которая является оригинальной и имеет научную и практическую значимость. Теоретическая значимость проведенных исследований, определяется возможностью применения принципа аналогичности к решению задач прогнозирования агрометеорологических факторов и оценке урожайности зерновых культур. Практическая значимость состоит в разработке математической модели и алгоритмов обработки агрометеорологической информации в условиях различного вида неопределенностей. Это способствует дальнейшему развитию и применению методов математического моделирования и современных информационных технологий для установления количественных зависимостей формирования урожая от агрометеорологических факторов, а также в области упреждающего прогнозирования урожайности зерновых культур.

Файл тезисов: Тезисы_Гавриловская.pdf


К списку докладов