МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРИГОДНОСТИ ЗЕМЕЛЬ ДЛЯ ВЫРАЩИВАНИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР В САМАРСКОЙ ОБЛАСТИ В УСЛОВИЯХ ИЗМЕНЕНИЯ КЛИМАТА

Аннотация

Представлены результаты применения метода максимальной энтропии (MaxEnt) для моделирования пригодности сельскохозяйственных земель для выращивания основных зерновых культур в Самарскойобласти в условиях изменения климата. Территория Самарской области характеризуется высокой степенью распаханности и развитым агропроизводством. Около половины посевных площадей используется под зерновыекультуры (ячмень, яровая и озимая пшеница, кукуруза на зерно). Наибольшее влияние на урожайность данныхсельскохозяйственных культур оказывают абиотические факторы, в частности температура и осадки. Согласнопрогнозам, изменения климата существенно изменят географию земель, пригодных для выращивания зерновыхкультур. В качестве основного применялся инструмент «Прогнозирование только присутствия (MaxEnt)», реализованный в программном комплексе ArcGISPro. Модель MaxEnt основана на принципах логистической регрессии. Для обучения используются заданные местоположения, а также связанные с ними значения объясняющих(независимых) и зависимой переменных. Обученная модель позволяет сделать прогноз величины зависимой переменной при любых значениях независимых переменных. В нашей модели заданные известные местоположения– распределение сельскохозяйственных земель для выращивания основных зерновых культур в Самарской области. В качестве объясняющих использовались 19 биоклиматических переменных. Прогнозные значения переменных рассчитаны в соответствии с климатическим сценарием SSP3-7.0 на 2050 г. Получены две карты пригодностиземель – текущей (модель, описывающая распределение в современных климатических условиях) и будущей (приреализации выбранного сценария будущего климата на 2050 год) – для выращивания пшеницы, ячменя и кукурузына территории Самарской области, с оценкой вероятности присутствия. Оценка качества модели выполнена попоказателю AUC, площадь – по ROC-кривой, которая отражает соотношение верно классифицированных моделью точек присутствия признака и неверно классифицированных точек фона. Выявлено, что в будущем территория для выращивания основных зерновых культур существенно сократится за счёт южных районов и сместитсяна север области.