Введение
В Российской Федерации составление прогнозов урожая сельскохозяйственных культур является одной из основных задач Федеральной службы по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды (Росгидромет). В частности, в структуре одного из подведомственных учреждений Росгидромета, ФГБУ «Гидрометцентр России», функционирует Отдел агрометеорологических прогнозов, включающий несколько лабораторий, среди которых отдельно можно выделить лаборатории зерновых культур и технических культур. В рамках Cоглашения между Минсельхозом России и Росгидрометом последний передаёт Минсельхозу России и подведомственным ему организациям прогнозы урожайности и валового сбора основных сельскохозяйственных культур (озимых пшеницы и ржи, яровых пшеницы и ячменя, кукурузы, гречихи, всех зерновых и зернобобовых культур, семян подсолнечника, корней сахарной свеклы, клубней картофеля) по федеральным округам и в целом по Российской Федерации, составляемые в период вегетации. Важно отметить зарубежный опыт в части осуществления сельскохозяйственного мониторинга и прогнозирования урожая в государственном масштабе. В частности, в США работы по прогнозированию урожая проводятся с начала 1980-х гг. Национальной сельскохозяйственной статистической службой (NASS); в Китае – с 1990-х гг. Метеорологической службой Китая с использованием Системы мониторинга роста сельскохозяйственных культур и прогнозирования; Европейским союзом (ЕС) с 1988 г. Управлением мониторинга сельскохозяйственных ресурсов MARS. США. Миссия Национальной сельскохозяйственной статистической службы США – формирование актуальных и достоверных статистических данных. Технологии и данные дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) являются одним из главных инструментов, улучшающих точность статистических данных. NASS использует данные ДЗЗ для сбора и проверки статистических данных, оценки посевных площадей и прогнозирования урожайности. NASS постоянно сотрудничает с Сельскохозяйственной научно-исследовательской службой Департамента по сельскому хозяйству США (USDA) в области использования космических данных для раннего прогнозирования урожайности. NASS также создает информационные продукты о вегетационных условиях, основанные на вегетационном индексе NDVI, измеряемые в течение вегетационного периода по данным метеорологических спутников. NASS осуществляет научную и информационную поддержку деятельности USDA, используя независимый подход к определению возделываемых посевных площадей на разных уровнях управления. Публикация отчетов по определенным площадям и культурам NASS привязана строго к определенным датам. Проводятся также выборочные детальные обследования сельхозземель на тестовых полигонах для постоянного уточнения существующих моделей прогноза урожайности. Китай. Современная оперативная система сельскохозяйственного мониторинга в КНР включает следующие взаимосвязанные системы: • Система космического сельскохозяйственного мониторинга Китая Министерства сельского хозяйства (CHARMS); • Система наблюдения за посевами Китая Китайской академии наук (CCWS); • Система мониторинга роста сельскохозяйственных культур и прогнозирования урожайности Китая Метеорологической службы Китая. Основной интегрирующей системой является CHARMS, которая разработана Центром применения данных дистанционного зондирования Министерства сельского хозяйства. Она предусматривает определение следующих основных параметров мониторинга, необходимых для прогнозирования урожайности 5 основных культур Китая: • Динамика изменения посевных площадей; • Рост растительности; • Окружающая среда и чрезвычайные ситуации (засухи, наводнения); • Деградация пастбищ; • Нагрузка на пастбища; • Степень увлажнения сельхозземель. Центр обеспечивает информацией о состоянии и предполагаемом объеме урожая Министерство сельского хозяйства и соответствующие сельскохозяйственные управления в установленные даты 5 раз в месяц в течение вегетационного периода. Обеспечивается информация для принятия решений Министерством сельского хозяйства. Проводятся также наземные обследования на тестовых участках. Обследуются полигоны размером 500х500 м. Общее количество тестовых полигонов по стране – около 6 тысяч. Разработаны специальные геоинформационные системы (ГИС) для работы с данными сельскохозяйственного мониторинга. Разработана система прогнозирования урожайности сельхозкультур, основанная на данных ДЗЗ (использование индекса поверхности листа LAI), моделях роста растений, климатических моделях, моделях, использующих тренды, и др. Применяются пространственно-распределенные модели роста растений. Осуществляется валидация и контроль точности. Принимается во внимание фактор засухи. Продуктивность прогнозируется с учетом изменения посевных площадей. Система CCWS, разработанная Институтом дистанционного зондирования Академии наук Китая, обслуживает, помимо этой страны, и другие зернопроизводящие страны. CCWS публикует 7 месячных бюллетеней и 20 обзоров каждый год, которые являются важным информационным источником для правительственных организаций при принятии управленческих решений. Европейский союз. Управление мониторинга сельскохозяйственных ресурсов (MARS) – подразделение Объединенного научно-исследовательского центра (Joint Research Center, JRC) – института, функционирующего при Европейской комиссии. MARS предназначен для обеспечения научно-технической поддержки политики ЕС в области сельского хозяйства и продовольственной безопасности, основанной на агрометеорологическом моделировании, полевых обследованиях, ГИС- и GPS-технологиях, дистанционном зондировании Земли. Деятельность подразделения охватывает развитие системы сельскохозяйственного мониторинга, прогнозирование урожайности, агрострахование, контроль сельскохозяйственной деятельности. В выполнении только ряда научно-исследовательских работ по вышеуказанным направлениям задействовано более 100 человек: 1) GeoCAP (геоинформационные методы контроля и управления); 2) Agri4Cast (прогнозирование продуктивности сельскохозяйственных культур); 3) FoodSec (оценка продовольственной безопасности; 4) CID — портал данных дистанционного зондирования Земли. В рамках работы Agri4Cast разрабатывается система прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур, цель которой – обеспечение актуальными и достоверными прогнозами урожайности и продуктивности фитомассы. Система используется для принятия решений при реализации единой сельскохозяйственной политики ЕС. В рамках этой же работы разрабатываются сценарии влияния изменения климата на урожайность сельскохозяйственных культур. Система MARS на ежемесячной основе создает информационные бюллетени, описывающие состояние большинства основных культур на территории Европейского союза. Эти бюллетени содержат, в том числе, подробную экспертную аналитику и данные о предполагаемой урожайности. Методология прогнозирования урожая системы MARS включает работу по четырём основным направлениям: 1. Сбор, обработка и анализ метеорологических данных, включая температуру, осадки, солнечную радиацию, давление водяного пара, скорость ветра, испарение, эвапотранспирацию, климатический водный баланс, глубину снежного покрова). Данные собираются и обрабатываются на всю Европу на интервалах в режиме, приближенном к реальному времени, ежедневно, 10-дневно, ежемесячно, сезонно, на долговременном интервале. Производится агрегация и интерполяция данных по регулярной сетке. Рассчитывается прогноз погоды. На основе обработанной информации строится агрометеорологический анализ, метеоданные используются в моделях развития растительности; 2. Анализ космических снимков. Используются данные с низким (NOAA), средним (MODIS) и высоким разрешением (Sentinel). Производится создание композитов, интерполяция, сглаживание, создание информационных продуктов. По данным дистанционного зондирования рассчитывается NDVI, fAPAR, приходящее излучение, покрытие снегом. Производится оценка биомассы, оценивается продуктивность пастбищ. Производные продукты ДЗЗ используется для прогноза урожайности в региональном масштабе. 3. Моделирование развития растительности. Для моделирования развития сельскохозяйственной растительности используются модели, позволяющие рассчитать фитомассу и урожайность растительности по комплексу параметров окружающей среды. Используется информация о приходящей солнечной радиации, средней дневной температуре, осадках, типах почвы и обработки, сельскохозяйственный календарь и др. параметры сельскохозяйственных посевов. На выходе оценивается биомасса, индекс листовой поверхности (LAI) и др. 4. Статистический анализ и прогнозирование. Производится сбор статистики о влиянии разных условий на развитие сельскохозяйственных посевов, на основе этого уточняются модели развития растительности, биомассы. Статистический анализ комбинируется с аналитической экспертизой, после чего публикуется прогноз. Проведённый анализ позволяет сделать следующие выводы: 1. Согласно зарубежному опыту, создание государственной системы прогнозирования урожая сельскохозяйственных культур в отрыве от организованной и налаженной системы мониторинга земель сельскохозяйственного назначения невозможно; 2. Формирование качественных прогнозов урожая требует учёта в моделях прогнозирования урожая различных данных: материалов наземных обследований, данных ДЗЗ, метеорологических и статистических данных и др.; Задача прогнозирования урожая сельскохозяйственных культур должна решаться совместными усилиями профильными специалистами в разных направлениях (агрономия, агрометеорология, специализированная обработка данных ДЗЗ и др.).