Об одной модели снижения рисков от засух в сельском хозяйстве

Введение. В статье приводятся результаты анализа изменений влагообеспеченности почвы на юге европейской территории России (ЕТР), связанных с потеплением климата. Показано, что как в предгорной, так и в степной климатической зоне наблюдается тенденция уменьшения данного параметра, что в существенной степени повышает актуальность разработки методов снижения рисков в сельском хозяйстве, связанных с засухами. Представлена модель, основанная на различной уязвимости сельскохозяйственных культур данным опасным погодным явлением, приведены результаты модельных расчетов для условий степной зоны Кабардино-Балкарской республики (КБР).

Материалы и методы исследований. При проведении исследований в качестве показателя, характеризующего влагообеспеченность почвы, использован гидротермический коэффициент увлажнения Селянинова Г.Т. Значения данного коэффициента были рассчитаны с использованием данных 13 метеостанций о количестве осадков и температуре воздуха за 1961-2018 гг. Разработка модели снижения рисков в данной работе рассматривается в рамках теории принятия решений. В качестве целевой в задаче можно использовать функцию, описывающую выигрыш или потерю сельского хозяйства. Использование данного способа выбора действия для снижения рисков позволяет избежать формирования множества действий, из которых необходимо выбирать наиболее приемлемое.

Результаты исследований и их обсуждение. Результаты проведенных в работе расчетов показали, что следствием изменения климата на территории юга ЕТР будет существенное ухудшение условий производства сельскохозяйственной продукции. Последствия такой тенденции будут крайне негативными для производства сельскохозяйственной продукции на данной территории. В результате решения задачи можно определить оптимальную с точки зрения используемого критерия структуру производства сельскохозяйственных культур с учетом вероятности появления засух. В качестве такого критерия был использован максимум ожидаемого объема производства сельскохозяйственных культур с учетом влияния засух.

Выводы. Предложен метод снижения потерь сельского хозяйства от засух с учетом их различной уязвимости для различных сельскохозяйственных культур. Модель записана в рамках линейного программирования, что позволяет определять оптимальную с точки зрения используемого критерия структуру производства сельскохозяйственной продукции. Метод может быть использован в регионах с различными производственно-экономическими условиями.

1. Ашабоков Б.А., Федченко Л.М., Ташилова А.А., Кешева Л.А., Теунова Н.В. Пространственно-временное изменение климата юга европейской территории России, оценка его последствий, методы и модели адаптации АПК. Нальчик: Фрегат, 2020. 476 с.

2. Бедрицкий А.И., Коршунов А.А., Хандожко Л.А. и др. Основы оптимальной адаптации экономики России к опасным проявлениям погоды и климата // Метеорология и гидрология. 2009. №4. С. 5–14.

3. Волкова В.И., Бадахова Г.Х., Барекова М.В., Каплан Г.Л. Особенности атмосферной циркуляции переходного периода и колебания дат начала весны в Центральном Предкавказье // Наука. Инновации. Технологии. 2021. №1. С. 125–138.

4. Доклад об особенностях климата на территории Российской Федерации за 2020 год. Росгидромет. Москва, 2021. 104 с.

5. Зоидзе Е.К., Хомякова Т.В., Шостак З.А. и др. О проблеме адекватного агроклиматического обеспечения экономики Российской экономики в условиях изменения климата // Метеорология и гидрология. 2010. №8. С. 73–86.

6. Катцов В.М. Доклад о климатических рисках на территории Российской Федерации. СПб.: Росгидромет, 2017. 106 с.

7. Кини Р.Л., Райфа Х.М. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения // Радио и связь, 1981. 560 с.

8. Мелешко В.П., Катцов В.М., Говорков В.А. и др. Антропогенные изменения климата в XXI веке в Северной Евразии // Метеорология и гидрология. 2004. №7. С. 5–26.

9. Селянинов Г.Т. Гидроклиматическая карта мира. Л.: Гидрометеоиздат, 1966. 12 с.

10. Таха Х. Введение в исследование операций. Москва: Мир, 1985. Т. 2. 496 с.

11. Управление Федеральной службы государственной статистики по Северо-Кавказскому федеральному округу. Кабардино-Балкарская Республика. URL: https://stavstat.gks.ru/ofstatistics_kbr (дата обращения 01.03.2023).

12. Drumond A., Liberato M.L.R., Reboita M.S., Taschetto A.S. Weather and Climate Extremes: Current Developments. Atmosphere. 2020. Vol. 11. P. 24. https://doi.org/10.3390/atmos11010024

13. IPCC, 2013: Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Stocker, T.F., D. Qin, G.-K. Plattner, M. Tignor, S.K. Allen, J. Boschung, A. Nauels, Y. Xia, V. Bex and P.M. Midgley (eds.)]. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 1535 p.

14. Santos F.D., Ferreira P.L., Pedersen J.S.T. The Climate Change Challenge: A Review of the Barriers and Solutions to Deliver a Paris Solution. Climate 2022, 10, 75. https://doi.org/10.3390/cli10050075

15. Shen D., Shi W.-F., Tang W., Wang Y., Liao J. The Agricultural Economic Value of Weather Forecasting in China. Sustainability 2022, 14, 17026. https://doi.org/10.3390/su142417026