Methods and models for assessing the climate influence on the crop yield: foreign experience | Методы и модели оценки влияния климата на урожайность сельскохозяйственных культур - зарубежный опыт

anglais. Climate change has a significant and direct impact on food security and the risk of global hunger. The research conducted by the foreign authors shows that the climate change itself will reduce the global production of 4 main crops: wheat, corn, soy and rice in the main areas of their cultivation by reducing their productivity. To minimize damage from the negative impact of climate change, it is necessary to identify spatial effects and yield responses to climate challenges in the long term. The tool for this assessment is a scenario analysis of crop yields based on economic and mathematical models. There are more than 40 global atmospheric circulation models, that are used in the Collaborative Model Comparison Phase 5 (CMIP5) project. The main problem in developing yield models at the regional level is the presence of a high level of uncertainty associated with the assessment of possible climate changes over long-term time intervals. Considered are approaches and methods that reduce the uncertainty of the obtained results of crop yield modeling, which are currently used abroad. It is determined that the uncertainty can be reduced by applying the method of climate change scenario analysis with climate models ensemble to provide input data for crop yield models. The analysis has shown that in the case of panel data (region, district, pilot site, etc.), a spatial sample of hydrothermal characteristics is used as input variables for yield models, but it is necessary to take into account specific individual effects inherent in certain panels.

russe. Изменение климата оказывает существенное и непосредственное влияние на продовольственную безопасность и риск возникновения голода на планете. Проведенные зарубежными авторами исследования показывают, что изменение климата приведет к сокращению мирового производства 4 основных культур (пшеницы, кукурузы, сои и риса) в основных районах их возделывания за счет уменьшения урожайности. Для минимизации ущерба от негативного влияния климатических изменений необходимо выявить пространственные эффекты и отклики урожайности на климатические вызовы в долгосрочной перспективе. Инструментом такой оценки служит сценарный анализ урожайности с.-х. культур, основанный на экономико-математических моделях. Существует более 40 моделей глобальной циркуляции атмосферы, которые используются в проекте 5-й фазы совместного сравнения моделей (CMIP5). Основной проблемой при разработке моделей урожайностей на региональном уровне является наличие высокого уровня неопределенности, связанной с оценкой возможных климатических изменений на долгосрочных временных интервалах. Рассмотрены подходы и методы, позволяющие снизить неопределенность полученных результатов моделирования урожайности с.-х. культур, применяемые за рубежом в настоящее время. Доказано, что неопределенность может быть снижена за счет применения метода сценарного анализа климатических изменений с использованием ансамбля климатических моделей, обеспечивающих входными данными модели урожайностей с.-х. культур. Проведенный анализ показал, что в случае панельных данных (регион, район, опытный участок и др.) используется пространственная выборка гидротермических характеристик в качестве входных переменных моделей урожайности, однако при этом возникает необходимость учета специфических индивидуальных эффектов, свойственных тем или иным панелям.