Ученый из Санкт-Петербурга разработал способ прогнозировать урожай
В основе исследований лежит построение математической модели прогноза на основе двух крупных баз данных - снимков со спутников и статистических данных об урожайности.
Нобелевский лауреат 2007 года из Санкт-Петербурга создал новый способ делать прогноз урожая. Об этом стало известно из заявления разработчика нового способа прогнозирования - профессора кафедры климатологии и мониторинга окружающей среды СПбГУ Геннадия Менжулина.
Со слов ученого, его метод является математической моделью прогноза, и использует две крупные базы данных: спутниковые снимки и статистику урожайности региона.
Исследование проводилось на базе российских регионов (Ленинградская, Вологодская, Астраханская область) и штата Канзас в США, кроме этого полученный алгоритм применяли и для прогноза в некоторых регионах Франции.
Ученые проводят анализ данных со спутников, сопоставляют их с данными статистики по урожайности в регионе. На основе этого осуществляется поиск алгоритмов взаимозависимости урожаев предыдущих годов. Следующий шаг - построение рабочих моделей прогнозов на основе повторного анализа всех данных.
Ученые планируют выработать алгоритм, который позволит получать точный прогноз урожая для региона за несколько месяцев до его созревания. Такие прогнозы урожайности помогут оптимизировать экономические показатели в сельскохозяйственной сфере.
Ученый отметил, что в Америке уже научились составлять прогнозы урожайности с точностью до 3%. Российская разработка определяет показатели урожая с точностью до 5%. Разница в точности между российскими и американскими прогнозами объясняется качеством статистических данных. В США статистика ведется с более мелкой разбивкой, чем в России.
Профессор работает над проектом уже 7 лет с перерывами, которые случались, когда происходили изменения в его руководстве. Поиском финансирования для проекта занимались в Российском фонде фундаментальных исследований (РФФИ).
Российский ученый стал Нобелевским лауреатом в 2007 году в составе международной команды специалистов, занимающихся разработками методов борьбы со стремительными изменениями климата на Земле. Нобелевская премия мира 2007 года была разделена между учеными-климатологами и экс-вице-президентом США Альбертом Гором.
Со слов ученого, его метод является математической моделью прогноза, и использует две крупные базы данных: спутниковые снимки и статистику урожайности региона.
Исследование проводилось на базе российских регионов (Ленинградская, Вологодская, Астраханская область) и штата Канзас в США, кроме этого полученный алгоритм применяли и для прогноза в некоторых регионах Франции.
Ученые проводят анализ данных со спутников, сопоставляют их с данными статистики по урожайности в регионе. На основе этого осуществляется поиск алгоритмов взаимозависимости урожаев предыдущих годов. Следующий шаг - построение рабочих моделей прогнозов на основе повторного анализа всех данных.
Ученые планируют выработать алгоритм, который позволит получать точный прогноз урожая для региона за несколько месяцев до его созревания. Такие прогнозы урожайности помогут оптимизировать экономические показатели в сельскохозяйственной сфере.
Ученый отметил, что в Америке уже научились составлять прогнозы урожайности с точностью до 3%. Российская разработка определяет показатели урожая с точностью до 5%. Разница в точности между российскими и американскими прогнозами объясняется качеством статистических данных. В США статистика ведется с более мелкой разбивкой, чем в России.
Профессор работает над проектом уже 7 лет с перерывами, которые случались, когда происходили изменения в его руководстве. Поиском финансирования для проекта занимались в Российском фонде фундаментальных исследований (РФФИ).
Российский ученый стал Нобелевским лауреатом в 2007 году в составе международной команды специалистов, занимающихся разработками методов борьбы со стремительными изменениями климата на Земле. Нобелевская премия мира 2007 года была разделена между учеными-климатологами и экс-вице-президентом США Альбертом Гором.