2017_08_20_ru

МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОЖАЙНОСТИ СОИ В АМУРСКОЙ ОБЛАСТИ

 

А.А. МАЛАШОНОК, научный сотрудник (e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.)
М.О. СИНЕГОВСКИЙ, кандидат экономических наук, руководитель группы
Всероссийский научно-исследовательский институт сои, Игнатьевское шоссе, 19, Благовещенск, Амурская обл., 675027, Российская Федерация

Резюме. В статье представлен прогноз урожайности сои в Амурской области на основе анализа стохастической модели, построенной с использованием метода цепей Маркова. Проведено сравнение этого метода прогнозирования с методом экстраполяции на основе линейной функции и фактическими данными. Анализ значений на перспективу выполнен при трех сценариях развития метеоусловий на территории региона: S1 – благоприятные, S2 – удовлетворительные, S3 – неблагоприятные, что позволяет учесть действие случайных факторов в виде погодных явлений и дать более объективный прогноз. Для всех уровней вероятности наиболее высокая урожайность возможна в 2018 г., далее на протяжении трех лет она будет снижаться, а в 2022 г. вновь вырастет. Прогнозируемый уровень урожайности при различных сценариях развития метеоусловий в Амурской области позволяет оценить потенциал производства сои на территории региона на ближайшие годы при условии сохранения влияния факторов интенсификации на одном уровне. Представленный прогноз на период 2018-2022 гг. с учетом влияния погодных и случайных факторов на основе моделирования позволяет выстраивать на перспективу более четкую сельскохозяйственную политику региона, планировать объемы производства сои – основной сельскохозяйственной культуры, выявлять каналы сбыта готовой продукции. Такой подход можно также использовать для прогнозирования урожайности других культур, полученные при этом результаты могут быть востребованы при управлении сельскохозяйственным производством региона.

Ключевые слова: моделирование, прогнозирование, анализ, урожайность, соя, Амурская область, экономика, сельское хозяйство, цепи Маркова.

Для цитирования: Малашонок А.А., Синеговский М.О. Моделирование и прогнозирование урожайности сои в Амурской области // Достижения науки и техники АПК. 2017. Т. 31. № 8. С. 90-92.