Архив
Том 21, 2024
Том 20, 2023
Том 19, 2022
Том 18, 2021
Том 17, 2020
Том 16, 2019 г.
Том 15, 2018 г.
Том 14, 2017 г.
Том 13, 2016 г.
Том 12, 2015 г.
Том 11, 2014 г.
Том 10, 2013 г.
Том 9, 2012 г.
Том 8, 2011 г.
Том 7, 2010 г.
Выпуск 6, 2009 г.
Выпуск 5, 2008 г.
Выпуск 4, 2007 г.
Выпуск 3, 2006 г.
Выпуск 2, 2005 г.
Выпуск 1, 2004 г.
Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 2. С. 70-78

Геостатистика в сельскохозяйственной науке с учётом глобального изменения климата при стратегии планирования агротехнологических решений

Ю.Г. Захарян 1 , Ю.Г. Янко 1 
1 Агрофизический научно-исследовательский институт, Санкт-Петербург, Россия
Одобрена к печати: 26.04.2022
DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-2-70-78
Показано, что аналитическая аппроксимация вариограмм эффективности, стратегии планирования агротехнологических решений к пространственно-временной неоднородности сельскохозяйственных территорий, а следовательно, и целесообразность применений точной агротехнологии в каждом конкретном случае зависит от почвенно-климатической вариабельности. Следует отметить, что существует достаточно большое количество прикладных геостатистических программ, позволяющих распределять агрометеорологические данные по двух- и трёхмерным полям, выделять тренды и подбирать соответствующие приближённые зависимости обеспечивающихся задач через компьютеризацию с учётом вариограммного анализа. По геоинфраструктуре в рамках обсуждаемой методологии показан и проиллюстрирован тот факт, что природные и антропогенные катастрофы сказываются на нашей живой планете, а также на стратегии планируемых адаптаций технологических воздействий. Уменьшение рисков в сельском хозяйстве при глобальных изменениях климата может быть достигнуто проведением целесообразных агротехнологических воздействий с учётом варьирующих пространственно-временных явлений и прогнозом процессов его трансформации. Рассмотрены задачи выбора применения оптимальных дифференцированных агротехнологических решений и интервала времени проведения мероприятия. Решение статистической задачи рационального выбора вероятностных распределений продуктивности урожаев сельскохозяйственной культуры предполагает возможность использования детализированной геостатистической информации об эффективности при различных погодных явлениях, на различных типах почв и для различных мелиоративных технологических воздействий.
Ключевые слова: вариограммный анализ, стратегия планирования, пространственно-временной, моделирование, геостатистика, дифференцированная агротехнология, мелиорация
Полный текст

Список литературы:

  1. Дубенок Н. Н., Янко Ю. Г., Петрушин А. Ф., Калиниченко Р. В. Перспективы использования данных дистанционного зондирования в оценке состояния мелиоративных систем и эффективности использования мелиорированных земель // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 3. С. 96–104. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-3-96-104.
  2. Захарян Ю. Г. Оценка эффективности адаптации агротехнологических решений к пространственно-временной неоднородности сельскохозяйственных земель: дис. … д-ра с.-х. наук. СПб.: АФИ, 2018. 272 с.
  3. Захарян Ю. Г., Комаров А. А. Перспективы использования геостатистики для анализа состояния растений по данным дистанционного зондирования Земли // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 3. С. 140–148. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-3-140-148.
  4. Комаров А. А., Захарян Ю. Г., Ирмулатов Б. Р. Оценка и аналитическая аппроксимация вариограмм для сельскохозяйственных полей в условиях акмолинского региона Казахстана // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2021. Т. 18. № 3. С. 182–191. DOI: 10.21046/2070-7401-2021-18-3-182-191.
  5. Космические исследования земных ресурсов. Методы и средства измерения и обработки информации. М.: Наука, 1976. 386 с.
  6. Лупян Е. А., Денисов П. В., Середа И. И., Трошко К. А., Плотников Д. Е., Толпин В. А. Наблюдение развития озимых культур в южных регионах России весной 2020 г. на основе данных дистанционного мониторинга // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 2. С. 285–291. DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-2-285-291.
  7. Якушев В. В. Точное земледелие: теория и практика. СПб.: ФГБНУ АФИ, 2016. 364 с.
  8. Isaak E. H., Srivastava R. M. Applied Geostatistiсs. N. Y.: Oxford University Press, 1989. 561 p.
  9. Kanevsky M., Arutyunyan R., Bolshov L., Demyanov V., Maignan M. Artificial neural network and spatial estimation of Chernobl fallout // Geoinformatics. 1996. V. 7. No. 1–2. P. 5–11. DOI: 10.6010/geoinformatics1990.7.1-2_5.
  10. Lamb H. H., Woodroffe A. Atmospheric circulation during the last ice age // Quaternary Research. 1970. V. 1. No. 1. P. 29–58. DOI: 10.1016/0033-5894(70)90010-4.
  11. Matheron G. The theory of regionalized variable and it applications. Les Cahiers du Centre de Morphologie Mathématique de Fontainebleau, 1971. No. 5. 211 p.
  12. Webster R., Oliver M. A. Geostatistics for Environmental Scientists. 2nd Edition. Chichester, UK: John Willey and Sons, 2007. 336 p.
  13. Zhang Q. Precision agriculture technology for crop farming. USA: CRC, 2015. 360 p.