О. Г. Васильева, Е. А. Деревянных, Н. Н. Морозова, И. В. Лукина

Чувашский государственный аграрный университет

сельское хозяйство, растениеводство, Чувашская Республика, эконометрическое моделирование, факторы урожайности, прогнозирование.

Урожайность агрокультур является важнейшим индикатором уровня интенсификации сельскохозяйственного производства. Повышение урожайности – основной путь к увеличению производства продукции растениеводства. Прогнозирование урожайности является основой для принятия инвестиционных решений в сельском хозяйстве, необходимым этапом планирования всего процесса сельскохозяйственного производства. Однако в силу воздействия большого числа неуправляемых и, более того, непредсказуемых факторов, прогнозирование урожайности остается трудно решаемой задачей. Вместе с тем существуют антропогенные факторы, отражающие уровень развития агротехнологий, существенно влияющие на урожайность, управление которыми позволяет максимально использовать резервы генетического потенциала агрокультуры. Оптимальным подходом к моделированию зависимости урожайности от данных факторов является использование методов корреляционно-регрессионного анализа [9], [10]. На основе изучения динамики урожайности по видам культур (на примере Чувашской Республики) за 2011-2020гг. выявлены основные тенденции последнего десятилетия. Осуществлена оценка связи между урожайностью и количеством внесенных минеральных удобрений, которые содержат все необходимые элементы питания растений. Также изучено влияние фактора времени, отражающего совокупное влияние прочих антропогенных факторов. Получение адекватных уравнений регрессии позволило осуществить прогнозирование урожайности при различном уровне внесенных удобрений с высоким уровнем надежности.

The yield of agricultural crops is the most important indicator of the level of intensification of agricultural production. Increasing yields is the main way to increase crop production. Yield forecasting is the basis for making investment decisions in agriculture, a necessary stage of planning the entire process of agricultural production. However, due to the impact of a large number of uncontrollable and, moreover, unpredictable factors, forecasting yields remains a difficult task to solve. At the same time, there are anthropogenic factors that reflect the level of development of agricultural technologies, significantly affecting yields, the management of which makes it possible to maximize the use of reserves of the genetic potential of agriculture. The optimal approach to modeling the dependence of yield on these factors is the use of correlation and regression analysis methods [10], [11]. Based on the study of yield dynamics by crop types (on the example of the Chuvash Republic) for 2011-2020, the main trends of the last decade have been identified. An assessment of the relationship between the yield and the amount of mineral fertilizers applied, which contain all the necessary plant nutrition elements, was carried out. The influence of the time factor reflecting the cumulative influence of other anthropogenic factors has also been studied. Obtaining adequate regression equations made it possible to predict yields at different levels of fertilizers applied with a high level of reliability.

1. Аль Майди, Али Аббас Хашим. Пути увеличения и повышения эффективности производства зерна / Али Аббас Хашим Аль Майди // Молодой ученый. – 2015. – № 4(84). – С.296-299.


2. Васильева, О. Г. О динамике производства сельскохозяйственной продукции в Чувашской Республике / О. Г. Васильева // Актуальные вопросы теории и практики вузовской науки:сборник материалов Международной научно-практической конференции, посвященной 55-летию Чебоксарского кооперативного института (филиала) Российского университета кооперации. – Чебоксары, – С. 145-150.


3. Васильева, О. Г. Тенденции и проблемы развития сельскохозяйственного производства в Чувашской Республике / О. Г. Васильева, О. В. Литвинова, П. А. Фисунов // Научно-образовательные и прикладные аспекты производства и переработки сельскохозяйственной продукции : сборник материалов V Международной научно-практической конференции. – Чебоксары, 2021. – С. 650-655.


4. Вильдфлуш, И. Р. Агрохимия. Удобрения и их применение в современном земледелии : учебно-методическое пособие / И. Р. Вильдфлуш, В. В. Лапа, О. И. Мишура; под ред. И. Р. Вильдфлуша. – Горки : БГСХА, 2019 – 405 с.


5. Галиев, Р. Р. Детерминанты продовольственного самообеспечения России и доступность продуктов питания / Р. Р. Галиев, Х. Д. Аренс // Проблемы прогнозирования. – – №3. – С. 41-53.


6. Кузнецова, Г. В. Импортозамещение : предварительные итоги политики за пять лет / Г. В. Кузнецова, Цедилин Л. И. // Российский внешнеэкономический вестник. – – № 10. – С. 7-25.


7. Литвинова, О. В. Развитие системы государственной поддержки сельхозтоваропроизводителей в регионе / О. В. Литвинова, О. Г. Васильева // Учет, анализ и аудит в условиях цифровой экономики : материалы Всероссийской научно-практической конференции. – Чебоксары, – С. 326-332.


8. Литвинова, О. В. Экспортный потенциал предприятий АПК Чувашской республики / О. В. Литвинова, О. Г. Васильева //Современная аграрная экономика: проблемы и перспективы в условиях развития цифровых технологий : материалы Всероссийской научно-практической конференции. Чебоксары, – С. 160-165.


9. Степанов А. С., Асеева Т. А., Дубровин К. Н. Построение и оценка точности регрессионных моделей для определения урожайности зерновых и зернобобовых культур на основе данных дистанционного зондирования Земли и климатических характеристик ИнтерКарто. ИнтерГИС. // Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий : материалы Международной конференции. – Mосква : Издательство Московского университета, 2020. – Т. 26, Ч. 3. – С. 159–169.


10. Цвиль М. М. Эконометрический анализ и моделирование в сельском хозяйстве / М. М. Цвиль, В. Е. Шумилина // Инженерный вестник Дона. – – № 4. – С. 11.


11. Официальный сайт Территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Чувашской Республике, [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.chuvash.gks.ru.