Возглавляя список основных сельскохозяйственных культур Австралии, пшеница выращивается на более чем половине пахотных земель страны и является ключевым экспортным товаром. Поскольку так много зависит от пшеницы, точное прогнозирование урожайности необходимо для прогнозирования региональной и глобальной продовольственной безопасности и товарных рынков. Новое исследование, опубликованное в журнале «Сельскохозяйственная и лесная метеорология», показывает, что методы машинного обучения могут точно прогнозировать урожайность пшеницы в стране за два месяца до того, как урожай созреет.
«Мы протестировали различные подходы к машинному обучению и интегрировали крупномасштабные климатические и спутниковые данные, чтобы получить надежный и точный прогноз производства пшеницы для всей Австралии», - говорит Кайю Гуан, доцент кафедры. по природным ресурсам и наукам об окружающей среде в Университете Иллинойса, профессор Blue Waters в Национальном центре суперкомпьютерных приложений и главный исследователь исследования.«Невероятная команда международных сотрудников, участвовавших в этом исследовании, значительно расширила наши возможности прогнозирования урожайности пшеницы в Австралии».
Люди пытались предсказать урожайность почти столько же, сколько были посевы. С увеличением вычислительной мощности и доступа к различным источникам данных прогнозы продолжают улучшаться. В последние годы ученые разработали довольно точные оценки урожайности, используя климатические данные, спутниковые данные или и то, и другое, но Гуан говорит, что неясно, является ли один набор данных более полезным, чем другой.
«В этом исследовании мы используем комплексный анализ для определения предсказательной силы климатических и спутниковых данных. Мы хотели знать, что каждый из них вносит», - говорит он. «Мы обнаружили, что сами по себе климатические данные довольно хороши, но спутниковые данные предоставляют дополнительную информацию и выводят точность прогнозирования урожайности на новый уровень».
Используя наборы климатических и спутниковых данных, исследователи смогли предсказать урожайность пшеницы примерно с 75-процентной точностью за два месяца до окончания вегетационного периода.
В частности, мы обнаружили, что спутниковые данные могут постепенно фиксировать изменчивость урожайности, что также отражает накопленную климатическую информацию. Климатическая информация, которую невозможно получить с помощью спутниковых данных, служит уникальным вкладом в прогнозирование урожайности пшеницы по всему миру. вегетационный период», - говорит Япин Цай, аспирант и ведущий автор исследования.
Соавтор Дэвид Лобелл из Стэнфордского университета добавляет: «Мы также сравнили прогностическую способность традиционного статистического метода с тремя алгоритмами машинного обучения, и алгоритмы машинного обучения превзошли традиционный метод в каждом случае». Лобелл инициировал проект во время творческого отпуска в Австралии в 2015 году.
Исследователи говорят, что результаты могут быть использованы для улучшения прогнозов об урожае пшеницы в Австралии в будущем, что может оказать влияние на экономику Австралии и региона. Кроме того, они с оптимизмом смотрят на то, что сам метод может быть применен к другим культурам в других частях мира.