Статистическое моделирование динамики урожайности пшеницы и оценки ее изменений при глобальном потеплении Павловский, Артем Александрович

brief description

Павловский,АртемАлександрович.Статистическоемоделированиединамикиурожайностипшеницыиоценкиееизмененийприглобальномпотеплении: диссертация ... кандидата физико-математических наук : 25.00.30 /ПавловскийАртемАлександрович; [Место защиты: Гл. геофиз. обсерватория им. А.И. Воейкова]. - Санкт-Петербург, 2007. - 199 с. : ил.больше
Цитаты из текста:

стр. 1
РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК ЦЕНТР МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ НО ПРОБЛЕМАМ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ 61 07-1/1746 На правах рукописи УДК 551.583ПавловскийАртемАлександровСТАТИСТИЧЕСКОЕМОДЕЛИРОВАНИЕДИНАМИКИУРОЖАЙНОСТИНШЕНИЦЫ ИОЦЕНКИЕЕИЗМЕНЕНИЙПРИГЛОБАЛЬНОМНОТЕНЛЕНИИ Специальность 25.00.30 — метеорология,

стр. 5
динамикупоказателейурожайностиразличпых культур пшепицы до 2050 года в регионах бывшего СССР и США. Оценить согласованность нрогностическойдинамикиноказателейурожайностипшеницына исследуемых территорияхприглобальномпотеплениидо 2050 года. Научная новтиа Основная компонента научной новизны состоит в разработке методики нового ансамблевого подхода к ностроениюстатистическихрегрессионных моделей ноказателей аномальности...

стр. 6
исследовательских центрах мираприразработке сценариевизмененийглобальногоклимата. 1. ВЛИЯНИЕ ИЗМЕИЕИИИ КЛИМАТА ПА СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО 1.1. Ироблема агрокл11Я1ат11ческ11Х последствийглобальногопотепленияПрианализе последствий ожидаемогоглобальногопотепленияоценкиего воздействия на сельское

Оглавление диссертациикандидат физико-математических наук Павловский, Артем Александрович
Введение.
1. Влияние изменений климата на сельское хозяйство.
1.1. Проблема агроклиматических последствий глобального потепления.
1.2. Возможности расширения посевных площадей.
1.3. Перспективы развития агротехнологий.
1.4. Прямое физиологическое влияние роста концентрации С02 на продуктивность растительности
1.5. Анализ имеющихся оценок изменений агроклиматических показателей при ожидаемых изменениях климата.
2. Методы агроклиматических исследований и прогнозирования урожайности.
2.1. Эмпирико-статистические методы.
2.2. Имитационные модели продукционного процесса.
2.3. Проблемы диагноза и прогноза засух.
3. Исходная информация.
3.1. Исходная сельскохозяйственная хозинформация и ее обработка.
3.1.1. Данные об урожайности пшениц в странах СНГ и Балтии.
3.1.2. Данные об урожайности пшеницы в регионах США.
3.1.3. Качество данных об урожайности для различных регионов.
3.1.4. Использование информации о посевной и уборочной площадях при корректировке рядов урожайности пшеницы в США.
3.1.5. Обработка сельскохозяйственной информации и обоснование предиктантов статистических моделей.
3.2. Историческая метеоинформация и ее обработка.
4. Методика построения регрессионных моделей урожайности.
4.1. Выбор предиктантов регрессионных моделей для различных территорий и культур.
4.2. Сравнительный анализ алгоритмов выбора предиктантов моделей, базирующихся на эмпирическом показателе и анализе всех возможных регрессий.
4.3. Анализ результатов выбора предиктантов моделей урожайности в различных регионах.
4.3.1. Озимая пшеница в США.
4.3.2. Яровая пшеница в США.
4.3.3. Пшеница Durum в США.
4.3.4. Озимая пшеница в европейской части России, стран СНГ и в Балтии.
4.3.5. Яровая пшеница в европейской части России, стран СНГ и в Балтии.
4.4. Анализ корреляционной связи предиктантов и метеопредикторов моделей.
4.5. Оценки точности и достоверности регрессионных моделей.
4.5.1. Методика оценивания.
4.5.2. Особенности регрессионных моделей урожайности для регионов США.
4.5.3. Особенности регрессионных моделей урожайности для европейских регионов России, стран СНГ и Балтии.
5. Прогностические оценки.
5.1. Сценарии ожидаемых изменений климата в XXI столетии.
5.1.1. Априорные сценарии изменений климата и экспертные опросы.
5.1.2. Аналоговые сценарии.
5.1.3. Палеоклиматические сценарии.
5.1.4. Модельные сценарии.
5.2. Методика проведения прогностических расчетов.
5.3. Оценки прогностической динамики урожайности.