Саденова М.А., Храпов С.С., Бейсекенов Н.А. Математическое моделирование прогноза урожайности сельскохозяйственных культур на основе данных полевого мониторинга и дистанционного зондирования

Рейтинг:   / 0
ПлохоОтлично 
Подробности
Просмотров: 1023

https://doi.org/10.15688/mpcm.jvolsu.2023.3.5

Маржан Ануарбековна Саденова
Кандидат химических наук, ведущий научный сотрудник приоритетного отделения Центра «Веритас», 
Восточно-Казахстанский технический университет им. Д. Серикбаева
Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра. ,
https://orcid.org/0000-0002-2870-6668
ул. Серикбаева, 19, 070000 г. Усть-Каменогорск, Казахстан

Сергей Сергеевич Храпов
Кандидат физико-математических наук, доцент кафедры информационных систем и компьютерного моделирования,
Волгоградский государственный университет
Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра. , 
https://orcid.org/0000-0003-2660-2491
просп. Университетский, 100, 400062 г. Волгоград, Российская Федерация

Наиль Аликулы Бейсекенов
Магистрант, младший научный сотрудник приоритетного отделения Центра «Веритас»,
Восточно-Казахстанский технический университет им. Д. Серикбаева
Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра. ,
https://orcid.org/0000-0003-4014-2903
ул. Серикбаева, 19, 070000 г. Усть-Каменогорск, Казахстан

Аннотация. Построена математическая модель прогноза урожайности сельскохозяйственных культур на основе данных полевого мониторинга и дистанционного зондирования Земли. Модель включает следующие основные величины: вегетационные индексы NDVI, суммарный поток солнечного излучения на нижней границе атмосферы, эффективность использования фотосинтетически активного солнечного излучения, затраты биомассы на дыхание. После параметризации математической модели с использованием данных наблюдений количество неопределенных (калибровочных) коэффициентов модели уменьшается с 8 до 2. Эти коэффициенты определяются методом последовательных приближений при сравнении результатов расчетов с данными наблюдений урожайности конкретной сельхозкультуры (СХК) на заданном поле. Показано, что значения этих коэффициентов сильно зависят от выбора оптимальных условий роста СХК. Для уменьшения погрешности прогноза урожайности предложен подход, основанный на численном интегрировании суммарной плотности потока энергии методами второго и четвертого порядков точности. При использовании методов численного интегрирования высокого порядка точности погрешность прогноза урожайности снижается в среднем на 20 % по сравнению со широко используемой моделью расчета прироста биомассы, имеющей первый порядок точности. 

Ключевые слова: математическое моделирование, методы численного интегрирования, модели прогноза урожайности, биомасса, индексы NDVI, индексы NDWI, поток солнечного излучения, фотосинтетически активное излучение.

Лицензия Creative Commons
Произведение «Математическое моделирование прогноза урожайности сельскохозяйственных культур на основе данных полевого мониторинга и дистанционного зондирования», созданное авторами по имени Саденова М.А., Храпов С.С., Бейсекен Н.А. публикуется на условиях лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.

Цитата: Математическая физика и компьютерное моделирование. Том 26 № 3 2023, с. 56-72

Вложения:
Скачать этот файл (МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОГНОЗА Саденова Храпов Бейсекенов.pdf) МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОГНОЗА Саденова Храпов Бейсекенов.pdf
URL: https://mp.jvolsu.com/index.php/ru/component/attachments/download/1112		117 Скачивания