Сотрудники Сколковского института науки и технологий с помощью суперкомпьютера «Жорес» проанализировали чувствительность и определили основные факторы, которые влияют на урожайность различных сельскохозяйственных культур в Черноземье. Результаты работы опубликованы в трудах International Conference on Computational Science 2020.

Чтобы прогнозировать урожайность сельскохозяйственных культур, сегодня в мире применяют цифровые модели формирования урожая. Они описывают процессы, происходящие в почве, климатические условия и свойства сельхозкультур. Чтобы откалибровать эти модели и повысить качество прогнозов, ученые используют различные наборы данных, включая параметры окружающей среды и особенности управления в сельском хозяйстве. При этом в некоторых странах люди, которые используют такие модели, не имеют свободного доступа к данным, а значит, трудоемкость процесса и его стоимость увеличиваются.

Ученые из Сколтеха в своей работе использовали одну из популярных общедоступных моделей MONICA и смогли выделить наиболее важные факторы, которые влияют на урожайность. Для этого авторы использовали исторические данные и результаты моделирования технологических процессов. Используя суперкомпьютер «Жорес», исследователи смогли повысить эффективность вычислений и проводить не один вычислительный эксперимент в день, а до полумиллиона в час.

Такой объем вычислений позволил провести качественный анализ чувствительности и определить, насколько отдельные изменения в исходных данных (например, параметрах почв или удобрений) влияют на урожайность растений.

Чтобы создать модель, авторы использовали реальные данные из экспериментальных наблюдений за сезонным севооборотом сахарной свеклы (Beta vulgaris subsp. vulgaris), ярового ячменя (Hordeum vulgare) и сои (Glycine max) в Черноземье в период с 2011 по 2017 год. Отобрав шесть основных параметров почвы, исследователи провели анализ чувствительности по Соболю.

«В нашей стране получить информацию о почвах крайне сложно. К сожалению, данные о свойствах почв и урожайности не публикуются. Но мы нашли выход из ситуации, настроив суперкомпьютер "Жорес" для решения этой проблемы. Теперь мы можем моделировать все возможные варианты и определять наиболее важные параметры урожайности, не выполняя при этом трудоемких и дорогостоящих операций. Мы надеемся, что наши достижения будут способствовать дальнейшему внедрению цифровых технологий в российском земледелии», — отметила одна из авторов работы, сотрудница Сколтеха Мария Пукальчик.