Моделювання квантилей розподілу ймовірностей врожайності в умовах зміни клімату (на прикладі кукурудзи)

Запропоновано математичний інструментарій для прогнозування врожайності сільськогосподарських культур за умов кліматичних змін. Пропонується використовувати метод квантильної регресії для моделювання залежності врожайності від кліматичних параметрів. Такий підхід дозволяє оцінювати квантилі функції...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2020
Автори: Пепеляєв, В.А., Голодніков, О.М., Голоднікова, Н.О.
Формат: Стаття
Мова:Ukrainian
Опубліковано: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2020
Назва видання:Кібернетика та комп’ютерні технології
Теми:
Онлайн доступ:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/168595
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Моделювання квантилей розподілу ймовірностей врожайності в умовах зміни клімату (на прикладі кукурудзи) / В.А. Пепеляєв, О.М. Голодніков, Н.О. Голоднікова // Кібернетика та комп’ютерні технології: Зб. наук. пр. — 2020. — № 1. — С. 53-61— Бібліогр.: 13 назв. — укр.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id irk-123456789-168595
record_format dspace
spelling irk-123456789-1685952020-07-14T01:29:00Z Моделювання квантилей розподілу ймовірностей врожайності в умовах зміни клімату (на прикладі кукурудзи) Пепеляєв, В.А. Голодніков, О.М. Голоднікова, Н.О. Математичне моделювання та чисельні методи Запропоновано математичний інструментарій для прогнозування врожайності сільськогосподарських культур за умов кліматичних змін. Пропонується використовувати метод квантильної регресії для моделювання залежності врожайності від кліматичних параметрів. Такий підхід дозволяє оцінювати квантилі функції розподілу врожайності сільськогосподарської культури в умовах зміни клімату і визначити, які культури найкраще пристосовані до глобального потепління. Цель статьи: разработать математическую модель для оценки уровня урожайности сельскохозяйственных культур, которая бы учитывала неопределенность, связанную с климатическими изменениями в ближайшей и более отдаленной перспективах. Результаты. С помощью разработанной модели получены оценки квантилей функции распределения урожайности кукурузы на ближайшую (до 2030) и на более отдаленную (2031 – 2050 гг.) перспективы как на уровне отдельного (Центрального) региона Украины, так и на уровне отдельной (Тернопольской) области. Результаты моделирования показывают, что прогнозируемые в [10] – [12] погодные условия в течение ближайших 30 лет позволят с большой вероятностью получать неплохие урожаи кукурузы. The purpose of the paper is to develop a mathematical model for estimating crop yields that takes into account the uncertainty, associated with climate change in the near and distant perspectives. Results. Using the developed model, estimates of the quantiles of the corn yield distribution function for the nearest (up to 2030) and for the more distant (2031 - 2050) perspectives are obtained both at the level of the individual (Central) region of Ukraine and at the level of the individual (Ternopil) region. The simulation results indicate that weather conditions forecast in [10] - [12] over the next 30 years will more likely produce good corn yields. 2020 Article Моделювання квантилей розподілу ймовірностей врожайності в умовах зміни клімату (на прикладі кукурудзи) / В.А. Пепеляєв, О.М. Голодніков, Н.О. Голоднікова // Кібернетика та комп’ютерні технології: Зб. наук. пр. — 2020. — № 1. — С. 53-61— Бібліогр.: 13 назв. — укр. 2707-4501 DOI:10.34229/.2707-451X.20.1.6 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/168595 631.559:551.583 uk Кібернетика та комп’ютерні технології Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
language Ukrainian
topic Математичне моделювання та чисельні методи
Математичне моделювання та чисельні методи
spellingShingle Математичне моделювання та чисельні методи
Математичне моделювання та чисельні методи
Пепеляєв, В.А.
Голодніков, О.М.
Голоднікова, Н.О.
Моделювання квантилей розподілу ймовірностей врожайності в умовах зміни клімату (на прикладі кукурудзи)
Кібернетика та комп’ютерні технології
description Запропоновано математичний інструментарій для прогнозування врожайності сільськогосподарських культур за умов кліматичних змін. Пропонується використовувати метод квантильної регресії для моделювання залежності врожайності від кліматичних параметрів. Такий підхід дозволяє оцінювати квантилі функції розподілу врожайності сільськогосподарської культури в умовах зміни клімату і визначити, які культури найкраще пристосовані до глобального потепління.
format Article
author Пепеляєв, В.А.
Голодніков, О.М.
Голоднікова, Н.О.
author_facet Пепеляєв, В.А.
Голодніков, О.М.
Голоднікова, Н.О.
author_sort Пепеляєв, В.А.
title Моделювання квантилей розподілу ймовірностей врожайності в умовах зміни клімату (на прикладі кукурудзи)
title_short Моделювання квантилей розподілу ймовірностей врожайності в умовах зміни клімату (на прикладі кукурудзи)
title_full Моделювання квантилей розподілу ймовірностей врожайності в умовах зміни клімату (на прикладі кукурудзи)
title_fullStr Моделювання квантилей розподілу ймовірностей врожайності в умовах зміни клімату (на прикладі кукурудзи)
title_full_unstemmed Моделювання квантилей розподілу ймовірностей врожайності в умовах зміни клімату (на прикладі кукурудзи)
title_sort моделювання квантилей розподілу ймовірностей врожайності в умовах зміни клімату (на прикладі кукурудзи)
publisher Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
publishDate 2020
topic_facet Математичне моделювання та чисельні методи
url http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/168595
citation_txt Моделювання квантилей розподілу ймовірностей врожайності в умовах зміни клімату (на прикладі кукурудзи) / В.А. Пепеляєв, О.М. Голодніков, Н.О. Голоднікова // Кібернетика та комп’ютерні технології: Зб. наук. пр. — 2020. — № 1. — С. 53-61— Бібліогр.: 13 назв. — укр.
series Кібернетика та комп’ютерні технології
work_keys_str_mv AT pepelâêvva modelûvannâkvantilejrozpodílujmovírnostejvrožajnostívumovahzmíniklímatunaprikladíkukurudzi
AT golodníkovom modelûvannâkvantilejrozpodílujmovírnostejvrožajnostívumovahzmíniklímatunaprikladíkukurudzi
AT golodníkovano modelûvannâkvantilejrozpodílujmovírnostejvrožajnostívumovahzmíniklímatunaprikladíkukurudzi
first_indexed 2023-10-18T22:23:15Z
last_indexed 2023-10-18T22:23:15Z
_version_ 1796155383556866048