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...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Кібернетика та комп’ютерні технології |
|---|---|
| Datum: | 2020 |
| Hauptverfasser: | , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainisch |
| Veröffentlicht: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2020
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/168595 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | 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. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862631337558540288 |
|---|---|
| author | Пепеляєв, В.А. Голодніков, О.М. Голоднікова, Н.О. |
| author_facet | Пепеляєв, В.А. Голодніков, О.М. Голоднікова, Н.О. |
| 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. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | 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.
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.
|
| first_indexed | 2025-11-30T11:12:32Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-168595 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 2707-4501 |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2025-11-30T11:12:32Z |
| publishDate | 2020 |
| publisher | Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Пепеляєв, В.А. Голодніков, О.М. Голоднікова, Н.О. 2020-05-05T14:09:18Z 2020-05-05T14:09:18Z 2020 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 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/168595 631.559:551.583 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. uk Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Кібернетика та комп’ютерні технології Математичне моделювання та чисельні методи Моделювання квантилей розподілу ймовірностей врожайності в умовах зміни клімату (на прикладі кукурудзи) Моделирование квантилей распределения вероятностей урожайности в условиях изменения климата (на примере кукурузы) Modeling of quantiles for probability distribution of crop yield under climate change (on the example of corn) Article published earlier |
| spellingShingle | 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 |
| title | Моделювання квантилей розподілу ймовірностей врожайності в умовах зміни клімату (на прикладі кукурудзи) |
| title_alt | Моделирование квантилей распределения вероятностей урожайности в условиях изменения климата (на примере кукурузы) Modeling of quantiles for probability distribution of crop yield under climate change (on the example of corn) |
| 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_short | 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) |
| topic | Математичне моделювання та чисельні методи |
| topic_facet | Математичне моделювання та чисельні методи |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/168595 |
| work_keys_str_mv | AT pepelâêvva modelûvannâkvantileirozpodíluimovírnosteivrožainostívumovahzmíniklímatunaprikladíkukurudzi AT golodníkovom modelûvannâkvantileirozpodíluimovírnosteivrožainostívumovahzmíniklímatunaprikladíkukurudzi AT golodníkovano modelûvannâkvantileirozpodíluimovírnosteivrožainostívumovahzmíniklímatunaprikladíkukurudzi AT pepelâêvva modelirovaniekvantileiraspredeleniâveroâtnosteiurožainostivusloviâhizmeneniâklimatanaprimerekukuruzy AT golodníkovom modelirovaniekvantileiraspredeleniâveroâtnosteiurožainostivusloviâhizmeneniâklimatanaprimerekukuruzy AT golodníkovano modelirovaniekvantileiraspredeleniâveroâtnosteiurožainostivusloviâhizmeneniâklimatanaprimerekukuruzy AT pepelâêvva modelingofquantilesforprobabilitydistributionofcropyieldunderclimatechangeontheexampleofcorn AT golodníkovom modelingofquantilesforprobabilitydistributionofcropyieldunderclimatechangeontheexampleofcorn AT golodníkovano modelingofquantilesforprobabilitydistributionofcropyieldunderclimatechangeontheexampleofcorn |