Климатические данные могут помочь спрогнозировать неурожай за несколько месяцев до начала уборочной кампании. К этому выводу пришли исследователи из международной команды, в которую также вошли учёные из NASA’s Goddard Space Flight Center.
Учёные обнаружили, что температура и влажность примерно трети всех пахотных угодий имеет непосредственную связь с уровнем урожайности пшеницы и риса. Для этих двух ключевых зерновых культур была разработана компьютерная модель, способная спрогнозировать уровень урожайности за три месяца до старта уборочной кампании примерно для 20% мировых пахотных угодий. Данные исследований были опубликованы 21 июля в журнале Nature Climate Change.
Molly Brown из Goddard’s Biospheric Sciences Laboratory, отметила, что спрогнозировать урожайность возможно, благодаря анализу климатических весенних условий как текущего года, так и нескольких предыдущих лет.
Учёные имели намеренье проверить достоверность и своевременность прогнозов неурожая, для того, чтобы руководство страны, страховые компании, другие физические и юридические лица могли заранее планировать свои действия. Исследовательская группа во главе с Toshichika Iizumi из National Institute for Agro-Environmental Sciences (Япония), разработала и проверила новую модель урожайности, построенную на основе спутниковых наблюдений за температурой и осадками. Для анализа были взяты данные с 1983 по 2006 года. Затем они сопоставили климатические данные с урожаем (неурожаем), происходившим в конце каждого уборочного сезона. Например, исследуя температуру и влажность почвы в июне текущего года, они наделись предсказать успех уборочной кампании зерновых культур в августе и сентябре.
Команда изучила 4 сельскохозяйственные культуры – кукурузу, сою, пшеницу и рис. Оказалось, что разработанная модель имеет наибольшую прикладную ценность только для пшеницы и риса. Неурожай в регионах таких ведущих экспортёров пшеницы и риса, как Австралия и Уругвай, согласно исследованию мог быть спрогнозирован заранее. Примечательно, что модель может делать прогнозы даже незначительных изменений в урожайности.
По словам соавтора проводимых исследований, преподавателя из University of Leeds в Великобритании Andy Challinor, экстремальные климатические условия являются более предсказуемыми, нежели незначительные погодные изменения, но даже отклонение в 5 % — великолепный результат для прогноза будущего урожая.
Также Molly Brown отметила, что необходимо учитывать и экономические факторы: сельскохозяйственную технологию, качество семян и вносимых удобрений, наличие ирригационной (оросительной) системы.
В созданной модели учёные попытались связать воедино роль и влияние погодных условий и климата на показатель урожайности. Безусловно, можно и без модели интуитивно проследить факторы, спровоцировавшие столь неблагоприятные результаты для сельскохозяйственной отрасли страны. Однако рассмотрение проблемы в комплексе с учётом и климатических и экономических факторов поможет максимально результативно выявить причину не урожайности – особенно в условиях переменчивых климатических особенностей.
Вот пример того, как можно эффективно использовать модель. Например, спутниковые данные и модель климата предсказывают благоприятный сезон для выращивания риса, фермеры в таком случае без опаски могли бы брать ссуды для развития технологий, а страховщики в свою очередь, могли бы установить низке ставки страховых взносов. Такая модель сможет выступить гарантией для сельскохозяйственных производителей и простимулировать их и правительство государства инвестировать средства в развитие инфраструктуры сельскохозяйственной отрасли.
Molly Brown подытожила, что новая модель на основе спутниковых данных позволит целесообразно планировать запасы, с меньшей долей риска пользоваться кредитными продуктами, а также рационально планировать объёмы посевов.
