Модель прогнозирования урожайности кукурузы использует простые измерения на конкретной стадии роста

Новая модель, описанная в исследовании, опубликованном в Agronomy Journal, позволяет прогнозировать урожайность зерна и стеблевой массы (stover) кукурузы. Это может помочь фермерам в планировании продаж урожая, а биоэнергетической отрасли — в оптимизации логистики.

Ключевые особенности модели:

• Измеряемые параметры: Норма внесения азотных удобрений, количество осадков, морфология растений (высота, диаметр стебля, высота первого початка, количество формирующихся початков, густота стояния растений).
• Критическое время измерений: Стадия роста R1 (стадия шелкования), когда рыльца (шелк) становятся видны снаружи обертки початка. Это происходит за 2–2,5 месяца до уборки урожая.
• Преимущество: В отличие от моделей, учитывающих только погодные факторы или данные с одного участка/года, эта модель включает больше переменных и строится на данных, собранных на двух участках в Алабаме в течение трёх лет (шесть наборов данных), что повышает её надёжность.

Цитаты исследователей:

• Спиридон Мурцинис: «Когда вы создаёте модель на основе данных с одного места или одного года, её практическое применение будет ограниченным. Вы не включаете изменчивость множества условий среды».
• Франсиско Арриага: «Этот подход включает в модель другие факторы, и это важное преимущество... Стадия, которую мы нашли, была критической».

Планы на будущее:

Учёные планируют тестировать модель на большем количестве участков с разными гибридами кукурузы и системами земледелия. Они ожидают, что уравнения могут незначительно измениться с поступлением новых данных, но текущая модель является прочной основой для дальнейшего развития.