Цель статьи - описание многоуровневого прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур на основе разработанных многоуровневых моделей для динамико-стохастических, случайных временных рядов и вероятностной оценки благоприятных и неблагоприятных событий. Территорией исследования выбран Юго-Восточный агроландшафтный район Иркутской области, в который входят Иркутский, Усольский и Черемховский районы с развитым аграрным производством. Приводится описание метеорологических факторов, в значительной степени влияющих на биопродуктивность сельскохозяйственных культур. Рассматривается алгоритм построения многоуровневых трендов и уровней случайного ряда для получения многолетних прогнозов. При прогнозировании учитывались тенденции всего временного ряда, локальных минимумов и локальных максимумов. Для моделирования уровней использовались следующие функции: линейная, степенная, логарифмическая, экспоненциальная, логистическая и асимптотическая. Предложен комплексный прогноз. Во-первых, по трендам локальных минимумов и локальных максимумов определялись будущие значения для неблагоприятных и благоприятных условий, с помощью которых оценивался интервал прогноза. При этом установлена вероятность попадания прогнозируемого значения в интервал. Во-вторых, рассчитаны вероятности благоприятных и неблагоприятных событий с использованием закона распределения вероятностей. В-третьих, приводится алгоритм прогноза на основе учета циклов между локальными минимумами и локальными максимумами как исходными точками отсчета. Для оценки точности многолетнего прогноза согласно многоуровневому моделированию применялся ретроспективный прогноз. По данным за 1996-2021 годы по урожайности зерновых культур трех муниципальных районов Юго-Восточного агроландшафтного района построены многоуровневые трендовые и вероятностные модели. Затем спрогнозированы их значения с учетом расчетных интервалов и циклов. Результатом прогнозирования являются расчетные уровни урожайности пшеницы, ячменя и овса на 2022-2024 годы. Полученные прогнозы и их сравнение с фактическими данными показывают возможности использования предложенной методики.
Сайт https://scinetwork.ru (далее – сайт) работает по принципу агрегатора – собирает и структурирует информацию из публичных источников в сети Интернет, то есть передает полнотекстовую информацию о товарных знаках в том виде, в котором она содержится в открытом доступе.
Сайт и администрация сайта не используют отображаемые на сайте товарные знаки в коммерческих и рекламных целях, не декларируют своего участия в процессе их государственной регистрации, не заявляют о своих исключительных правах на товарные знаки, а также не гарантируют точность, полноту и достоверность информации.
Все права на товарные знаки принадлежат их законным владельцам!
Сайт носит исключительно информационный характер, и предоставляемые им сведения являются открытыми публичными данными.
Администрация сайта не несет ответственность за какие бы то ни было убытки, возникающие в результате доступа и использования сайта.
Спасибо, понятно.