Ученые разработали компьютерную модель прогнозирующую урожайность

30.06.2023 468
кукурузный початок

Ученые разработали компьютерную модель, которая прогнозирует урожайность четырех основных культур на юго-востоке США: хлопка, кукурузы, сорго и соевых бобов. Этот инструмент призван помочь фермерам и государственным управляющим компаниям водными ресурсами принимать обоснованные решения о выборе сельскохозяйственных культур и методах орошения в условиях меняющегося климата.

«Ожидается, что из-за изменения климата количество сезонных осадков на юго-востоке будет значительно отличаться от того, что мы видели в прошлом», — говорит Хемант Кумар, первый автор статьи о работе и доктор философии. студент Университета штата Северная Каролина.

 

«Например, мы, вероятно, увидим больше периодов засухи, а также больше периодов сильных дождей летом. Наша модель использует данные о климате, грунтовых водах и сельском хозяйстве, чтобы сделать две вещи: помочь специалистам по водным ресурсам эффективно использовать доступную воду. ресурсов в каждом округе и помочь фермерам в отдельных округах определить способы максимизации урожайности за счет эффективного использования воды и энергии Мы обнаружили, что использование стратегий дефицитного орошения, а не традиционных методов орошения, увеличивает прибыль за счет сокращения количество воды на 14% (245 000 акров-футов) ежегодно».

Новый инструмент, который исследователи называют структурой моделирования региональной гидроэкономической оптимизации (RHEO), использует множество данных. Модель включает:

  • долгосрочные и сезонные прогнозы осадков;
  • данные об уровне грунтовых вод Геологической службы США;
  • характеристики почвы для каждого округа;
  • водопотребление каждой культуры;
  • стоимость ирригации на уровне штата;
  • данные о ценах на урожай от Министерства сельского хозяйства США;
  • данные о бюджете растениеводства от других сельскохозяйственных исследователей.

«Все эти данные вводятся в RHEO, который затем прогнозирует урожайность на единицу площади для каждой культуры на уровне округа», — говорит Кумар. «Например, он будет прогнозировать, сколько бушелей кукурузы, сои, сорго или хлопка вы можете вырастить на акр в данном округе, предсказать, какая культура и стратегия орошения будут наиболее прибыльными и экологически устойчивыми».

В своей статье, опубликованной в Water Resources Research , исследователи продемонстрировали полезность модели, применив ее к историческим данным за 31 год из 21 округа на юго-западе Джорджии.

«Мы обнаружили, что RHEO может предсказать изменчивость каждой из наших четырех целевых культур, а также определить стратегии орошения , которые снизят связанные с этим затраты», — говорит Кумар. «В конечном счете, эта экспериментальная работа демонстрирует, что RHEO можно использовать для снижения энергопотребления, связанного с откачкой грунтовых вод, повышения эффективности использования воды и повышения урожайности».

Исследователи отметили, что модель RHEO в настоящее время откалибрована для 21 округа, которые использовались для демонстрации концепции. Применение инструмента к другим частям юго-востока потребует от них использования данных, относящихся к каждому региону.

«Однако мы готовы работать с менеджерами по водным ресурсам и группами сельскохозяйственной промышленности, чтобы сделать RHEO доступным для заинтересованных сторон на юго-востоке», — говорит Кумар. «Мы думаем, что эта работа важна, и хотели бы, чтобы люди использовали этот инструмент.

Источник: Государственный университет Северной Каролины

Поделиться:

Похожие статьи