Регрессионная модель для прогнозирования урожайности озимой пшеницы по спутниковым данным

Для оценки урожайности озимой пшеницы разрабатывался метод, основанный на построении линейных парных регрессий между значениями урожайности за прошлые годы и различными характеристиками-предикторами. Этот метод позволяет прогнозировать урожайность на уровне субъектов РФ. Характеристики-предикторы строились на основании данных о NDVI по спутниковым аппаратам SPOT-VEGETATION и MODIS, а также по климатическим данным. В качестве таких предикторов использовались значения максимума NDVI в году, значения NDVI для различных сумм температур, суммы NDVI за различные периоды времени и другие.
При прогнозировании наилучший предиктор выбирался по критерию максимальности квадрата корреляции между значениями урожайности по официальной статистике и значениями предиктора.
Для оценки точности полученных прогнозов была предложена методика, заключающаяся в исключении значения урожайности за один год при подсчете регрессии, и сравнении прогноза на этот год с официальной статистикой. Подобное сравнение производилось для всех регионов и для всех лет, и считалось, что полученное распределение ошибок похоже на распределение, которое будет наблюдаться при использовании той же методики в последующие годы.
После некоторых модификаций методики, в результате данной проверки мы получили, что для всех регионов России ошибка прогноза в среднем составила 22 процента, а для регионов, являющихся основными производителями озимой пшеницы (в которых производится около 95% всего урожая России) средняя ошибка составила 17 процентов. Введение ограничения на минимум значения квадрата корреляции помогло понизить среднюю ошибку до 10 процентов, но при этом мы можем сделать прогноз только для 5 регионов России (Воронежской, Белгородской и Курской области, Республики Адыгея и Краснодарского края), в которых собирается около четверти всего урожая озимой пшеницы России.
Также было произведено сравнение результатов работы предложенной методики прогнозирования урожайности с методом прогнозирования урожайности, основанном на моделировании роста озимой пшеницы по климатическим данным с помощью модели WOFOST.