Эмпирическая модель роста-развития яровой пшеницы Северного Казахстана основанная на мониторинге LST-температуры пашни

Пахотные земли Северного Казахстана относятся к зоне рискованного земледелия по фактору недостатка увлажнения. Монокультурой региона является яровая пшеница. В степной зоне Казахстана практически всегда выполняется правило: "чем выше влажность сезона, тем выше урожайность зерновых культур". Величина радиояркостной температуры подстилающей поверхности (Land Surface Temperature [LST]), при прочих равных условиях, зависит от степени увлажнения почвы и состояния растительного покрова. Поэтому, LST может выступать в качестве комплексного параметра, характеризующего благоприятность погодных условий для роста-развития яровых зерновых культур в Северном Казахстане.
Яровые зерновые культуры занимают в Северном Казахстане свыше 10 млн. гектар. В течение вегетационного сезона оценка видов на урожай зерна представляет большой практический интерес. Наиболее детальную информацию способны давать модели роста-развития культуры. Модель рассчитывает параметры продуктивности растений в течение всего вегетационного сезона на пространственном масштабе, для которого применим набор исходных данных. В существующих моделях это, как правило, масштаб поля. Переход к оценкам на большем пространственном масштабе (район - область) затруднён отсутствием полного объёма необходимой исходной информации.
В данной работе описывается региональная модель роста-развития яровой пшеницы в условиях климатического дефицита увлажнения. В качестве исходных спутниковых данных в модели выступает мониторинг радиояркостной температуры пашни, который в данном случае основывается на стандартном продукте "NASA Earth Obervation Land Surface Temperature Anomaly", с 8-дневным периодом обновления. Выходными параметрами модели являются средние по области характеристики культуры: плотность продуктивных стеблей, размер колоса, озернённость колоска; а также ожидаемая средняя по области урожайность яровых зерновых культур.
Математическая основа разработанной эмпирической модели роста-развития яровой пшеницы представляет собой систему из трёх линейных уравнений, которые рассчитывают три вида параметров продуктивности: плотность продуктивных стеблей (шт\кв.м), размер колоса (число пар колосков), озернённость колоска (число зёрен в колоске). Параметры продуктивности культуры рассчитываются из значений величин отклонения температуры пашни от средних значений в соответствующие ключевые периоды развития культуры («всходы-кущение», «выход в трубку», «колошение»). Величины свободных членов линейных уравнений численно приравниваются к средним многолетним значениям соответствующих параметров продуктивности культуры. Т.е. средняя температура пашни в ключевой период роста культуры продуцирует среднее многолетнее значение формируемого параметра продуктивности. Коэффициенты в линейных уравнениях подбираются таким образом, чтобы вариации отклонений температуры от средних значений формировали фактически регистрируемые вариации величин параметров продуктивности зерновых культур. Соответственно модель, моделирующая рост-развитие яровой пшеницы в каждой области имеет свои наборы величин коэффициентов и свободных членов в базовых линейных уравнениях.
Для разработанной региональной модели роста-развития яровой пшеницы было определено 5 наборов управляющих параметров, что позволило моделировать развитие культуры в 5 различных областях Северного Казахстана: Северо-Казахстанской, Костанайской, Акмолинской, Актюбинской и Западно-Казахстанской области. Коэффициенты корреляции (R2) в линейных аппроксимациях между официальной и прогнозной (по состоянию на 26 июля) урожайностью яровых зерновых культур периода 2010-2015 годов для этих областей варьировались в пределах от 0.92 до 0.99, что указывает на высокую практическую значимость данной методики прогноза урожайности яровых зерновых культур в условиях климатического дефицита увлажнённости. Дополнительным преимуществом этой технологии является режим мониторинга в оценке состояния зерновых культур и видов на урожай с периодом обновления раз в 8 дней.
Работа выполнена при поддержке гранта министерства образования и науки Республики Казахстан № 0215РК01682.