ТЕРРИТОРИАЛЬНО-КЛИМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ УРОЖАЙНОСТИ ЗЕРНА В РОССИИ

СОБОЛЕВ ОЛЕГ

DOI 10.32651/242-107

УДК 332.36/.37; 574.45

Выпуск № 2, Февраль 2024 г., статья № 16, стр. 107-112

Рубрика: Проблемы агроэкономических исследований

Ключевые слова: ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ, МНОЖЕСТВЕННАЯ ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ, УРОЖАЙНОСТЬ ЗЕРНОВЫХ И ЗЕРНОБОБОВЫХ, РЕГИОНЫ РОССИИ, НОРМЫ УДОБРЕНИЙ, ГИДРОТЕРМИЧЕСКИЕ ПАРАМЕТРЫ РЕГИОНОВ

Аннотация: В статье представлена модель c формулой множественной линейной регрессии, результирующей функцией - урожайность зерновых и зернобобовых культур в регионах России и факторами: средняя температура воздуха в регионе с апреля по сентябрь, средняя норма осадков в этом периоде, количество минеральных, органических и известковых удобрений, вносимых на 1 га посевов, площади мелиорируемых земель и количество зерноуборочных комбайнов на 1000 га пашни. Коэффициент детерминации 0,87 отражает адекватность модели фактической урожайности зерновых и зернобобовых и подтверждает гипотезу, что результирующая функция на 87% определяется факторами. В статье приводятся 8 регионов и особенности отличия модельной урожайности от фактической более чем на 25%. Новизна модели заключается в составе, числе и ранжировании факторов влияния на урожайность зерновых и зернобобовых культур. В модели используется данные региональной статистики Росстата при заполнении значений факторов для 51 региона европейской части России. В статье приводятся регламентированные нормы внесения минеральных, органических и известковых удобрений на 1 га посевов зерновых и зернобобовых культур. Рекомендуемые нормы сравниваются с количествами удобрений, которые фактически вносились в регионах европейской части России. В модели показана высокая значимость зерноуборочной техники в формировании урожайности зерна в регионах. Модель является типовой и может применяться по представленной схеме с аналогичным составом факторов для моделирования и прогнозирования урожайности пшеницы, кукурузы, сахарной свёклы, подсолнечника, картофеля, овощных и кормовых культур.

Авторы:
Соболев Олег Серафимович, Всероссийский институт аграрных проблем и информатики имени А.А. Никонова – филиал «Федеральный научный центр аграрной экономики и социального развития сельских территорий – Всероссийский научно- исследовательский институт экономики сельского хозяйства»

TERRITORIAL-CLIMATIC MODEL OF GRAIN YIELD IN RUSSIA

DOI 10.32651/242-107

Issue № 2, 2024, article № 16, pages 107-112

Section: Problems of agroeconomic researches

Keywords: ECONOMIC AND MATHEMATICAL MODEL, MULTIPLE LINEAR REGRESSION, YIELD OF GRAINS AND LEGUMES, FERTILIZER RATES, HYDROTHERMAL PARAMETERS OF THE REGIONS

Abstract: The article presents a model with a multiple linear regression formula, the resulting function: the yield of grain and leguminous crops in the regions of Russia and factors: average air temperature in the region from April to September, average precipitation in this period, the amount of mineral, organic and lime fertilizers applied per 1 hectare of crops, the area of ​​reclaimed land and the number of combine harvesters per 1000 hectare of arable land. The coefficient of determination of 0.87 reflects the adequacy of the model for the actual yield of grains and legumes and confirms the hypothesis that the resulting function is 87% determined by factors. The article presents 8 regions and the features of the difference between the model yield and the actual yield by more than 25%. The novelty of the model lies in the composition, number and ranking of influence factors on the yield of grain and leguminous crops. The model uses regional statistics from Rosstat to fill in the factor values ​​for 51 regions of the European part of Russia. The article provides regulated norms for the application of mineral, organic and lime fertilizers per 1 hectare of grain and leguminous crops. The recommended rates are compared with the amounts of fertilizers that were actually applied in the regions of the European part of Russia. The model shows the high importance of grain harvesting equipment in the formation of grain yield in the regions. The model is typical and can be used according to the presented scheme with a similar composition of factors for modeling and forecasting yield of wheat, corn, sugar beets, sunflowers, potatoes, vegetables and feed crops.

Authors: Sobolev Oleg Serafimovich