ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ БОЛЬШИХ ДАННЫХ ДЛЯ ОЦЕНКИ ЕСТЕСТВЕННОЙ ВЛАЖНОСТИ ТЕРРИТОРИИ
Аннотация
В связи с резким изменением климатических условий в Западной Сибири наиболее актуальной проблемой является продовольственная безопасность, связанная с прогнозированием урожайности сельскохозяйственных культур. Возникает необходимость оценки естественной увлажненности территории на основе агроклиматических показателей, среди которых в настоящее время наиболее широко используется сумма активных температур воздуха и осадков.
Обоснование. Однако для комплексной оценки увлажненности территории необходимо учитывать климатические энергетические ресурсы, связанные с испарением различного временного разрешения (сутки, декады, месяцы, вегетационный период, год). Исходные метеорологические параметры описываются в виде плохо структурированной информации большого объема. Поэтому в работе используются различные технологии и алгоритмы машинной обработки.
Цель работы. Применение технологий больших данных для оценки естественного увлажнения территории.
Материалы и методы. С помощью языка программирования высокого уровня Python и инженерных библиотек была проведена комплексная оценка территории на примере г. Мирный Коченевского района Новосибирской области в разрезе средних многолетних данных и двух лет 2019 и 2020 гг. Что использование технологий машинной обработки запросов к данным NoSQL, создание набора данных и срезов больших данных позволяет хранить и обрабатывать метеорологические параметры с использованием облачных сервисов различного временного разрешения. Это дает возможность значительно сократить время на комплексную оценку территории по агроклиматическим параметрам. В результате работы получено распределение осадков, температура, относительная влажность воздуха, испаряемость, коэффициенты увлажнения (гидротермический коэффициент Иванова-Высоцкого и Селянинова).
Результаты. В работе предлагается использовать технологии обработки больших данных с использованием Python, включая предобработку слабоструктурированных гидрометеорологических данных, выполнение NoSQL запросов, составление сводных отчетов по агроклиматическим параметрам. Предварительная обработка заключается в обработке почасовых метеорологических данных, заполнении пробелов в данных, создании срезов в больших данных для обработки разновременных запросов (день, месяц, вегетационный период, год). На примере хозяйства "Мирный" Коченевского района Новосибирской области (Российская Федерация) была проведена обработка больших данных для расчета агроклиматических параметров с целью оценки естественной влагообеспеченности территории и прогнозирования урожайности.
Заключение. Практическая значимость работы заключается в следующем:
- применение технологий обработки больших данных позволило значительно сократить время на трудоемкий процесс оценки агрометеорологических параметров;
- полученные агрегированные метеорологические параметры различного временного разрешения (часы, дни, декады, месяцы) позволили выявить сильную изменчивость агроклиматических условий для территории хутора Мирный Коченевского района, расположенного в лесостепной зоне Западной Сибири;
- провести интегральную оценку агроклиматических условий путем расчета интегральных индексов увлажнения, континентальности климата и агроклиматического потенциала.
Скачивания
Литература
References
Arkhipov S.A., Vdovin V.V., Mizerov B.V., Nikolaev V.A. Zapadno-Sibirskaya ravnina [West Siberian Plain]. M.: Nauka, 1970, 283 p.
Budyko M. I. Klimat i zhizn [Climate and life]. L.: Gidrometeoizdat, 1971, 472 p.
Gosudarstvennaya kadastrovaya otsenka zemel' sel'skokhozyaystvennogo naznacheniya Rossiyskoy Federatsii [State cadastral valuation of agricultural land of the Russian Federation]. Ed. Sapozhnikov P.M., Nosov S.I. M.: OOO «NIPKTs VOSKhOD-A», 2012. 160 s.
Ivanov N. N. Landshaftno-klimaticheskie zony zemnogo shara [Landscape and climatic zones of the globe]. Moscow, Leningrad: izd-vo akad. nauk SSSR, 1948, 224 p.
Kalichkin V. K., Pavlova A. I. Agronomicheskie geoinformatsionnye sistemy [Agronomic geoinformation systems]. Novosibirsk, SFNTsA RAN, 2018, 347 p.
Karmanov I.I., Bulgakov D.S. Metodika pochvenno-agroklimaticheskoy otsenki pakhotnykh zemel' dlya kadastra [Methodology of soil-agro-climatic assessment of arable land for the cadastre]. M.: Izd-vo OOO «APR», 2012, 121 p.
Mayorova M.A., Markin M.I. Teoreticheskaya ekonomika, 2019, no. 2(50), pp. 67-71.
Nikolaev V.A. Zapadno-Sibirskaya ravnina [West Siberian Plain]. Moscow: Nauka, 1970, pp. 226-255.
Nikolaev V.A. Novosibirskaya oblast'. Priroda i resursy [Novosibirsk region. Nature and resources]. Novosibirsk: Nauka, 1978, pp. 5-25.
Orlov A.D. Vodnaya eroziya pochv Novosibirskogo Priob'ya [Water erosion of soils in the Novosibirsk Ob region]. Novosibirsk: Nauka, 1971, 173 p.
Pavlova A.I., Kalichkin V.K. Sibirskiy vestnik sel'skokhozyaystvennoy nauki, 2018, vol. 48, no. 1, pp. 80-88. https://doi.org/10.26898/0370-8799-2018-1-11
Selyaninov G.T. Printsipy agroklimaticheskogo rayonirovaniya SSSR. Voprosy agroklimaticheskogo rayonirovaniya SSSR [Principles of agro-climatic zoning of the USSR. Issues of agro-climatic zoning of the USSR]. M.: Izd-vo min-va sel'sk. khoz-va SSSR, 1958, pp. 3-13.
Shashko D.I. Agroklimaticheskoe rayonirovanie SSSR [Agroclimatic zoning of the USSR]. M.: Kolos, 1967, 335 p.
Yakushev V.P. Vestnik RAN, 2019, no. 2, pp. 11-15.
Ali A., Qaidir J., Rasool R. at al. Big Data for development: applications and technologies. Big Data Analytics, 2016, no. 2. https://doi.org/10.1186/s41044-016-0002-4
Bhimani A. Exploring Big Data: Strategic Consequences. Journal of Information Technology, 2015, vol. 30, no. 1, pp. 66–69. https://doi.org/10.1057/jit.2014.29
Carolan, M. Smart Farming Techniques as political ontology: access, sovereignty and performance of neoliberal and not-so-neoliberal worlds. Sociologia Ruralis, 2017. https://doi.org/10.1111/soru.12202
Fischer G., Mahendra H. van V., Freddy M., Nachtergaele F. Global Agro-ecological Assessment for Agriculture in the 21st Century: Methodology and Results: Food and Agriculture Organization of the United Nations. Viale delle Terme di Caracalla Rome, Italy, 2002, 155 p. https://pure.iiasa.ac.at/id/eprint/6667/1/RR-02-002.pdf
Javaregowda M. Role of Big Data in Agriculture. International Journal of Innovate Technology and Exploring Engineering, 2019, vol. 9, no. 2, pp. 3811-3821. https://doi.org/10.35940/ijitee.A5346.129219
Khan N., Yaqoob I., Abaker I. at all. Bid Data: survey, technologies, opportunities and challenges. Scientific World Journal, 2014. https://doi.org/10.1155/2014/712826
Lacombre C., Couix N., Hazard L. Designed agroelological farming systems with farmers: a review. Agricultural systems, 2018, vol. 165, pp. 208-220. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2018.06.014
Pavlova A. The application GIS and Remote Sensing data to the development of a multiscale soil information system. (2020, 26-27 March). Book of Proceedings: 51th International Scientific Conference on Economic and Social Development. Rabat, 2020, pp. 211-219.
Regan A. Smart farming in Ireland: a risk perception study key governance actors. NJAS: Wageningen Journal of Life Sciences, 2019, vol. 90-91. https://doi.org/10.1016/j.njas.2019.02.003
Singh N. Big Data technology: developments in current research and emerging landscape. Enterprise Information System, 2019, vol. 13, is.6, pp. 801-831. https://doi.org/10.1080/17517575.2019.1612098
Sudmanns M., Tieede D., Lang S. at all. Big Earth data: disruptive changes in Earth observation data management and analysis? International Journal of Digital Earth, 2020, vol. 13, no. 7, pp. 832-850. tps://doi.org/10.1080/17538947.2019.1585976
The role of agroecology and integrated farming systems in agricultural sustainability / Edwards C.A., Grove T.L., Harwood R.R., Pierce Colfer C.J. Agriculture, Ecosystems & Environment, 1993, vol. 46, is.1-4, pp. 99-121. https://doi.org/10.1016/0167-8809(93)90017-J
Список литературы
Архипов С.А., Вдовин В.В., Мизеров Б.В., Николаев В.А. Западно-Сибирская равнина. М.: Наука, 1970. 283 с.
Будыко М. И. Климат и жизнь. Л.: Гидрометеоиздат, 1971. 472 с.
Государственная кадастровая оценка земель сельскохозяйственного назначения Российской Федерации. Под общей редакцией Сапожникова П.М., Носова С.И. М.: ООО «НИПКЦ ВОСХОД-А», 2012. 160 с.
Иванов Н. Н. Ландшафтно-климатические зоны земного шара. Москва, Ленинград: изд-во акад. наук СССР, 1948. 224 p.
Каличкин В. К., Павлова А. И. Агрономические геоинформационные системы. Новосибирск, СФНЦА РАН, 2018. 347 с.
Карманов И.И., Булгаков Д.С. Методика почвенно-агроклиматической оценки пахотных земель для кадастра. М.: Изд-во ООО «АПР», 2012. 121 с.
Майорова М.А. Цифровое земледелие в производственно-экономической деятельности предприятий АПК / М. А. Майорова, М. И. Маркин // Теоретическая экономика. 2019. № 2(50). С. 67-71.
Николаев В.А. Геоморфологическое районирование Западно-Сибирской равнины // Западно-Сибирская равнина. Москва: Наука, 1970. C. 226-255.
Николаев В.А. Рельеф // Новосибирская область. Природа и ресурсы. Новосибирск: Наука, 1978. С. 5-25.
Орлов А.Д. Водная эрозия почв Новосибирского Приобья. Новосибирск: Наука, 1971. 173 с.
Павлова А.И., Каличкин В.К. Базы данных для агроэкологической оценки сельскохозяйственных земель // Сибирский вестник сельскохозяйственной науки. 2018. Т. 48, № 1. С. 80-88. https://doi.org/10.26898/0370-8799-2018-1-11
Селянинов Г.Т. Принципы агроклиматического районирования СССР. Вопросы агроклиматического районирования СССР. М.: Изд-во мин-ва сельск. хоз-ва СССР, 1958. С. 3-13.
Шашко Д.И. Агроклиматическое районирование СССР. М.: Колос, 1967. 335 с.
Якушев В.П. Цифровые технологии точного земледелия в реализации приоритета «умное сельское хозяйство» России // Вестник РАН. 2019. № 2. С. 11-15.
Ali A., Qaidir J., Rasool R. at al. Big Data for development: applications and technologies // Big Data Analytics, 2016, no. 2. https://doi.org/10.1186/s41044-016-0002-4
Bhimani A. Exploring Big Data: Strategic Consequences // Journal of Information Technology, 2015, vol. 30, no. 1, pp. 66–69. https://doi.org/10.1057/jit.2014.29
Carolan, M. Smart Farming Techniques as political ontology: access, sovereignty and performance of neoliberal and not-so-neoliberal worlds // Sociologia Ruralis, 2017. https://doi.org/10.1111/soru.12202
Fischer G., Mahendra H. van V., Freddy M., Nachtergaele F. Global Agro-ecological Assessment for Agriculture in the 21st Century: Methodology and Results: Food and Agriculture Organization of the United Nations. Viale delle Terme di Caracalla Rome, Italy, 2002, 155 p. https://pure.iiasa.ac.at/id/eprint/6667/1/RR-02-002.pdf
Javaregowda M. Role of Big Data in Agriculture // International Journal of Innovate Technology and Exploring Engineering, 2019, vol. 9, no. 2, pp. 3811-3821. https://doi.org/10.35940/ijitee.A5346.129219
Khan N., Yaqoob I., Abaker I. at all. Bid Data: survey, technologies, opportunities and challenges // Scientific World Journal, 2014. https://doi.org/10.1155/2014/712826
Lacombre C., Couix N., Hazard L. Designed agroelological farming systems with farmers: a review // Agricultural systems, 2018, vol. 165, pp. 208–220. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2018.06.014
Pavlova A. The application GIS and Remote Sensing data to the development of a multiscale soil information system. (2020, 26-27 March) // Book of Proceedings: 51th International Scientific Conference on Economic and Social Development. Rabat, 2020, pp. 211-219.
Regan A. Smart farming in Ireland: a risk perception study key governance actors. // NJAS: Wageningen Journal of Life Sciences, 2019, vol. 90-91. https://doi.org/10.1016/j.njas.2019.02.003
Singh N. Big Data technology: developments in current research and emerging landscape // Enterprise Information System, 2019, vol. 13, is.6, pp. 801-831. https://doi.org/10.1080/17517575.2019.1612098
Sudmanns M., Tieede D., Lang S. at all. Big Earth data: disruptive changes in Earth observation data management and analysis? // International Journal of Digital Earth, 2020, vol. 13, no. 7, pp. 832-850. tps://doi.org/10.1080/17538947.2019.1585976
The role of agroecology and integrated farming systems in agricultural sustainability / Edwards C.A., Grove T.L., Harwood R.R., Pierce Colfer C.J. // Agriculture, Ecosystems & Environment, 1993, vol. 46, is.1-4, pp. 99-121. https://doi.org/10.1016/0167-8809(93)90017-J
Просмотров аннотации: 149 Загрузок PDF: 143
Copyright (c) 2023 Anna I. Pavlova
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
