Моделювання квантилей розподілу ймовірностей врожайності в умовах зміни клімату (на прикладі кукурудзи) - Пепеляєв, В.А.; Голодніков, О.М.; Голоднікова, Н.О. (Кібернетика та комп’ютерні технології, 2020)
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.