В рамках семинара “Математическое моделирование природно-климатических процессов: прямые и обратные задачи” в четверг, 28 ноября будет представлен доклад:
Моделирования урожайности культур с помощью имитационных моделей агросистем
Гасанов М.Э.(1), Петровская А.Ю. (1), Матвеев С.А.(2), Оселедец И.В.(1,3)
(1) Сколковский институт науки и технологий, Москва
(2) МГУ имени М. В. Ломоносова, Москва
(3) AIRI, Москва
Время и место проведения семинара:
28 ноября 2024 г., четверг, 17 часов 15 мин.
НИВЦ МГУ, конференц-зал, 3 этаж, комната 330
Сайт семинара:
http://www.agora.guru.ru/geophysical_seminar
Аннотация доклада:
В докладе рассматриваются вопросы, связанные с моделированием урожайности сельскохозяйственных культур с помощью имитационных моделей урожайности. Проводится обзор современного состояния имитационных моделей и программных комплексов для моделирования агросистем. На примере модели MONICA рассматривается устройство таких моделей, а также описание их работы и требуемых данных для запуска симуляций. Отдельно рассматриваются источники погодных и почвенных данных.
Для модели MONICA рассматривается эксперимент по анализу чувствительности модели по отношению к почвенным условиям для черноземных почв. Для оценки важности почвенных параметров для почвенных горизонтов рассчитаны индексы Соболя первого, второго и общего порядка. Отдельно приводится сравнение индексов для трех культур в рамках пятилетнего севооборота. Показана необходимость проведения значительного количества модельных симуляций для получения достоверных значений индексов Соболя. Для проведения симуляция были использованы суперкомпьютерные вычисления, что позволило сократить время вычислений примерно в 30 раз.
Рассматривается задача многокритериальной оптимизации сценариев полива культур с использованием модели WOFOST. Показана возможность поиска условий полива в границах сезона, в частности дат полива и объема полива. В качестве целевых функций были рассмотрены максимизация урожайности и минимизация потерь воды в нижние горизонты почвы.
Отдельно в докладе рассмотрен подход к ассимиляции спутниковых данных для оптимизации параметров имитационных моделей. Использование спутниковых данных позволило улучшить пространственное разрешение модельных прогнозов урожайности, которые ограничены разрешением погодных и почвенных данных. Также в докладе приводятся некоторые результаты ансамблирования имитационных моделей MONICA, DSSAT и WOFOST для улучшения качества прогноза урожайности озимой пшеницы.