Зазначено, що є нагальна потреба у кращому розумінні та прогнозуванні впливу погодних явищ (зокрема, екстремального характеру, як-от, сильних опадів, посух і теплових хвиль) на врожайність сільськогосподарських культур. Це надасть змогу покращити майбутні прогнози виробництва сільськогосподарських культур в умовах мінливості погоди, екстремальних явищ і зміни клімату. Розроблено квантильні регресійні моделі для оцінювання розподілу ймовірності врожайності сільськогосподарських культур залежно від місячних значень температури та опадів і якісних характеристик грунту, які можуть бути доступні для різних прогнозів зміни клімату. Врожайність сільськогосподарських культур, історичну та синтезовану моделлю EPIC, аналізують та розрізняють відповідно до їхніх рівнів, тобто середніх і критичних квантилів. Далі квантилі врожайності сільськогосподарських культур апроксимують, налаштовуючи окремі моделі регресії на основі квантилів. Розроблена статистична метамодель врожайності сільськогосподарських культур надає змогу аналізувати врожайність сільськогосподарських культур залежно від таких екзогенних параметрів, як температура та опади, а також ендогенних параметрів (наприклад, характеристик грунту), які можуть змінюватися у результаті практик землекористування. Статистичні та машинні моделі навчання можна використовувати як генератори сценаріїв зменшеної розмірності та структури (метамоделі) стохастичних подій (сценаріїв), як підмодель більш складних моделей, наприклад, моделі інтегрованої оцінки (IAM) GLOBIOM.

 Наукова періодика України 

---

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"