ВЛИЯНИЕ КЛИМАТИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ НА УРОЖАЙНОСТЬ ОЗИМОЙ ПШЕНИЦЫ Симоненко Е.И.

Национальный университет биоресурсов и природопользования Украины


Номер: 7-1
Год: 2016
Страницы: 199-202
Журнал: Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук

Ключевые слова

часовые ряды урожайности озимой пшеницы, эконометрическая модель, адекватность, качество прогноза, природно-климатические характеристики

Просмотр статьи

⛔️ (обновите страницу, если статья не отобразилась)

Аннотация к статье

Адаптация аграрного производства к изменениям климата требует комплексного исследования характера и тенденций изменения метеорологических параметров, их влияния на вегетацию и урожайность озимой пшеницы. Анализ построенной динамической эконометрической модели свидетельствует о том, что она адекватно описывает динамику урожайности озимой пшеницы по Украине с учетом природно-климатической характеристики и имеет высокие прогнозне характеристики.

Текст научной статьи

Современная продовольственная ситуация в мире и прогнозируемые изменения климата требуют объективного анализа и оценки их влияния на состояние основных агроресурсов и производство сельскохозяйственной продукции, в частности зерна. Украина с ее высоким природно-ресурсным потенциалом должен выполнять не только национальную, но и важную общемировую миссию по продовольственной безопасности. Проблеме анализа временных рядов метеорологических факторов посвящено множество работ в нашей стране и за рубежом, в которых использованы такие классические методы, как статистический, фрактальный и спектральный (1). Основными показателями продукции растениеводства является урожайность и валовой сбор. Под влиянием многих факторов в естественных условиях выращивается продукция сельскохозяйственного производства, которую можно объединить в следующие основные группы: 1) производственно-агротехнические; 2) грунтовые; 3) агрометеорологические. Все эти факторы определяют урожайность, валовой сбор, качество продукции, ее стоимость, уровень рентабельности и существенно влияют на экономическое развитие общества, его продовольственной безопасности, а также безопасности жизни людей (2). Среди этих факторов природно-климатические характеристики играют важную роль в формировании урожайности сельскохозяйственных культур, они вызывают существенное влияние на ее колебания (3). Построим простую линейную эконометрическую модель, описывающую связь между урожайностью озимой пшеницы и средней майской температурой. Введем следующие обозначения: - урожайность озимой пшеницы, - ссреднемесячная температура за май. Эконометрическая модель имеет вид:. Проведем расчет используя пакет АНАЛИЗ ДАННЫХ и электронные таблицы MS Excel. Для получения прогнозного значения урожайности Y мы использовали функцию ТЕНДЕНЦИЯ. Оценки параметров модели для отрезка 2000-2014 годов были получены с помощью функции РЕГРЕССИЯ. Значения параметров модели: Средние ошибки для этих параметров составляют Значения статистик параметров равняются . Первый параметр будет значущим при уровне значимости 0,3, а второй при уровне значимости 0,2. Используя уравнение регресси получим прогнозное значение урожайности для 2014 года 28,8 (ц/га). Фактическое значение урожайности Y = 37,6 (ц/га). Ошибка прогноза становит 8,8 ц/га или 23,4%. Это достаточно высокая точность. Для сравнения укажем, что лучшая точность получена в авторегрессионном прогнозировании с горизонтом 1 год составляет 27%. Но низкое значение коэффициента детерминации свидетельствует о низком качестве модели. Хотя, при этом, F- критерий подтверждает значимость построенной модели для уровня значимости 0,2. Если выборка подчиняются нормальному закону распределения, значимость каждого коэффициента регрессии в статистическом смысле определяют с помощью t- статистики по формуле: . Где ܭ оценка параметра построенной модели, полученная в ходе компьютерного расчета; - нулевая гипотеза по отношению значения этого коэффициента; - стандартная ошибка оценки параметра. Чем меньше значение стандартной ошибки, тем лучше оценка параметра модели. Важным критерием оценки качества модели является MAPE - средняя абсолютная погрешность прогнозирования временного ряда за N шагов , где ܭ модельный ряд данных, ܭ фактическое значение уровня ряда; - длина часового ряда. Оценить адекватность модели к исследуемому процессу позволяет анализ остатков модели. Результаты тестирования критериев остатков парной регрессионной модели урожайности озимой пшеницы по Украине от средней температуры мая (1990-2014 годы) приведены в табл.1. Таблица 1 Проверка на адекватность линейной эконометрической модели Год X Y ui ui2 Точки пиков (ui˗ui-1)2 2000 12,7 19,8 32,492 -12,69 161,086 - - -0,641 2001 11,2 31 30,1901 0,8099 0,655947 - 182,3005 0,0261 2002 9,9 30,5 28,1951 2,3049 5,31238 1 2,234888 0,0756 2003 6,9 14,7 23,5914 -8,891 79,05698 1 125,3562 -0,605 2004 9,1 31,7 26,9675 4,7325 22,39679 1 185,6113 0,1493 2005 10,3 28,5 28,809 -0,309 0,095464 - 25,41668 -0,012 2006 9,7 25,3 27,8882 -2,588 6,698903 - 5,194989 -0,102 2007 9 23,4 26,814 -3,414 11,65552 1 0,681936 -0,146 2008 10,7 36,7 29,4228 7,2772 52,95758 1 114,302 0,1983 2009 11,1 30,9 30,0366 0,8634 0,745397 - 41,13724 0,0279 2010 10,3 27,3 28,809 -1,509 2,276997 1 5,627977 -0,055 2011 10,2 30,4 28,6555 1,7445 3,043231 1 10,58499 0,0574 2012 11,8 28,9 31,1108 -2,211 4,887824 1 15,64462 -0,076 2013 10,3 33,9 28,809 5,091 25,91857 - 53,31731 0,1502 2014 10,3 37,6 28,809 8,791 77,28217 - 13,69 0,2338 Сума 9,9476E-14 454,0697 8 781,1007 2,5553 Согласно данным таблицы имеем следующие оценки. Среднее значение ряда остатков . Согласно критерию Кендалла количество поворотных точек для случайного ряда длиной определяется соотношением . Стандартное отклонение для этого критерия определяется соотношением . Фактическое количество поворотных точек составляет 8 и это число входит в интервал . Итак свойство случайности остатков выполняется с вероятностью 0,95. Для проверки независимости уровней ряда остатков воспользуемся критерием Дарбина-Уотсона и рассчитаем его фактическое значение по формуле Полученное значение критерия сравниваем с двумя табличными уровнями: нижним и верхним .Поскольку , тогда по критерию Дарбина-Уотсона ряд остатков независимый, тоесть автокореляция отсутствует. Проверить соответствие случайной составляющей ряда нормальному закону распределения можно с помощью RS-критерия: , где - максимальное значение ряда остатков; - минимальное значение ряда остатков; - среднеквадратическое отклонение значений ряда остатков. Для нашого примера . Расчитанное значение RS попадает в интервал между нижней табличной границей (HM=3,18) и верхней ( BM=4,49), тоесть Приходим к выводу, что свойство нормального распределения остатков выполняется. Для характеристики точности построенной модели рассчитаем показатель средней относительной ошибки аппроксимации Эта погрешность равна 17%, что свидетельствует о достаточно хорошее качество прогноза. Для анализа качества построенной модели рассчитаем относительный показатель замещения прогноза: Поскольку он стремится к 0, тогда можно утверждать о высоких прогнозных качествах модели. Итак, по совокупности критериев можно сделать вывод, что парная регрессионная модель адекватно описывает динамику урожайности озимой пшеницы по Украине. Для повышения детерминированности модели в нее следует включить дополнительные факторы. Это могут быть либо другие метеорологические факторы, или же лаговые переменные, которые учитывают цикличность урожайности. Их включение в модель может значительно повысить ее качество.

Научные конференции

 

(c) Архив публикаций научного журнала. Полное или частичное копирование материалов сайта возможно только с письменного разрешения администрации, а также с указанием прямой активной ссылки на источник.