Анализ динамики урожаев как инструмент информационного обеспечения эффективных прогнозов

Сельскохозяйственное производство, в котором тесно переплетаются биологические и экономические факторы процесса производства, в значительной степени зависит от изменений природных условий: колебаний погоды, сезонности производства, специфики земли как средства производства.

В том, что природные условия создают дополнительные трудности для сельского хозяйства, и состоит принципиальное отличие сельскохозяйственного производства от других отраслей народного хозяйства.

Как отмечалось ранее [14, c.44], «по данным американских специалистов, ежегодные убытки национальной экономики США от неблагоприятной погоды составляют около 13 млрд. долларов. Примерно 8 млрд. (более 60%) приходится на сельское хозяйство». А поскольку в настоящее время, несмотря на возросшие возможности активного противостояния ряду неблагоприятных факторов, не теряет актуальности проблема повышения устойчивости производства в АПК, то важное значение имеют прогнозы урожайности сельскохозяйственных культур большой заблаговременности.

При этом будем иметь ввиду, что, во-первых, прогнозы могут стать одним из источников информационного обеспечения эффективных маневров структурой и размещением производства, выбора гибких технологий проведения работ и получения на этой основе в большем объеме и лучшего качества продукции с минимальными затратами.

Во-вторых, с помощью долгосрочных прогнозов урожая, особенно если получить их по значительной территории мира, можно рассчитывать на существенное улучшение внешнеторговой деятельности, удешевление импорта и увеличение доходов от экспорта продукции АПК.

В-третьих, при использовании достаточно надежных прогнозов появляется возможность рационального управления балансами материальных ресурсов, оптимизации объемов, структуры и размещения резервных фондов и запасов.

Задача разработки надежного прогноза видится в том, чтобы в противоречивых реалиях прошлого и настоящего состояния исследуемого объекта попытаться обнаружить элементы зарождающегося будущего и, исследуя основные тенденции и важнейшие факторы, их определяющие, выработать конкретные суждения о наиболее вероятной картине развития анализируемого объекта в рассматриваемой перспективе.

Сложность и многообразие природно-климатических, технологических и экономических факторов обусловливает значительные межгодовые колебания в производстве сельскохозяйственной продукции. Особенно заметно это проявляется при анализе динамики урожайности зерновых культур:

1) в различных показателях динамики урожаев в каждый данный момент на землях неравного качества;

2) в неравных показателях динамики урожаев под влиянием научно-технического процесса на разных территориях;

3) в неравных показателях межгодовой колеблемости урожаев.

В подтверждение этого рассмотрим данные таблицы 1, отражающие динамику урожайности в ряде стран Северного полушария за период с 1899 по 2001 год.

Таблица 1 - Динамика урожайности зерновых культур в странах Северного полушария, 1899-2001 гг.

Как видим, значения среднегодовой урожайности существенно различаются по странам и периодам. Так, наиболее высокие показатели средней урожайности в каждый из рассматриваемых периодов отмечены в Великобритании и во Франции, которые обладают комплексом природных условий, особо благоприятных для выращивания сельскохозяйственных культур. Кроме того, наличие значительных материально-технических ресурсов, способствует тому, что урожаи пшеницы в этих странах устойчиво являются самыми высокими в мире. В США урожайность пшеницы хотя и существенно ниже, чем в Великобритании и Франции, однако превышает урожайность пшеницы в Канаде, что в значительной мере обусловлено более благоприятными климатическими условиями, сложившимися на территории США.

У нас имеется возможность анализировать динамику межгодовых колебаний урожаев ряда сельскохозяйственных культур во многих странах Северного полушария более чем за полувековой период, в том числе в России начиная с 1801 года, в США - с 1866 года, в Канаде - с 1899 года, во Франции - с 1919 года, в Великобритании - с 1891 года, что позволяет зримо представить существенные изменения в характере этих колебаний (Рис.1-4).

Рисунок 1 - Динамика колебаний урожайности зерновых в России

Рисунок 2 - Динамика колебаний урожайности пшеницы в США

Рисунок 3 - Динамика колебаний урожайности пшеницы в Канаде

Рисунок 4 - Динамика колебаний урожайности пшеницы во Франции

Но только на первый взгляд кажется, что колеблемость урожайности имеет хаотичный характер. Поэтому многие исследователи пытались искать цикличность в динамике природных процессов. Примером тому служат работы Э. Брикнера, М. Давидовича, П.Г. Кабанова, А.В. Дьякова, П.И. Колоскова и др., которые будут рассмотрены нами в дальнейшем. Сейчас же отметим тот факт, что специально проведенные исследования оправдываемости гипотезы равнопериодической и квазипериодической цикличности в колебаниях урожайности зерновых в целом по СССР, республикам и областям Союза за 1947-1990 гг., ее универсальность нигде не подтвердили. В то же время И.Б. Загайтову [31, c.40-43], удалось установить, что циклические колебания комплекса природных условий сельскохозяйственного производства носят импульсивный характер и позволяют выделить только один год из всех, описываемых шестилетним циклом, - с устойчивыми характеристиками спада, либо повышения урожая. Так, была выявлена шестилетняя периодичность спадов урожаев на территории РФ: 1921 г., 1927 г., 1933 г., 1939 г., 1945 г., 1951 г. и т.д.

Обратим внимание на тот факт, что, несмотря на межгодовые колебания, для всех регионов характерна тенденция роста урожаев, причем в основном со второй половины XX века (Таблица 2).

Таблица 2 - Средние темпы роста урожаев, %

Как видим, если в 1900-1940 гг. средние темпы роста урожаев в России, США, Канаде, Франции и Великобритании составляли от 0 до 0,69% в год, а в 1950-1990 годах они возросли до 2,23-3,02%, то в период 1991-2001 гг. в Канаде и России отмечена обратная тенденция - снижение урожайности.

Примечательно, что рост урожаев нисколько не прерывает их колеблемость, а лишь переносит ее на более высокий уровень. При этом оказывается, что с повышением урожайности повсеместно увеличивается и абсолютная колеблемость, о чем наглядно свидетельствуют данные таблицы 3.

Таблица 3 - Колеблемость урожаев зерновых культур в странах Северного полушария в 1899-2001 гг., ц/га

Средняя колеблемость Средняя колеблемость рассчитана по формуле: К= , где

- урожайность текущего года,

- средняя урожайность в изучаемом периоде,

По данным таблицы отчетливо видно, что чем быстрей возрастала урожайность зерновых культур в XX веке, тем существеннее увеличивались и показатели колеблемости урожаев.

Отметим тот факт, что колебания урожаев обнаруживают влияние не только погодных условий, но и дают представление о возможной силе воздействия на динамику урожаев социально-экономических факторов. С одной стороны, это очевидное воздействие научно-технического прогресса ХХ века, а с другой - трансформации, связанные с долговременными аграрными кризисами, в том числе с их специфическими проявлениями в годы первой и второй мировой войны (Таблица 4).

Таблица 4 - Колеблемость урожаев в странах Северного полушария в периоды долговременных аграрных кризисов, ц/га

Отчетливо видно, какими спадами урожаев в России сопровождались войны: I Мировая, Гражданская и Великая Отечественная. В послевоенный период, начиная с 1949 года, произошел значительный рост урожайности зерновых в результате развития материально-экономической базы села, повышении материальной заинтересованности крестьян, интенсификации производства. Поэтому естественно и снижение урожайности в РФ в начале 90-ых годов в результате так называемых рыночных реформ, когда начался новый распад материально-технической базы российского села.

В США, в кризисные 30-е годы, отмечался спад урожайности пшеницы. В период же с 1939 по 1945 гг. в США, а также в Канаде, сельское хозяйство которых не пострадало в ходе II Мировой войны, отмечается существенный рост урожайности пшеницы на фоне расширения посевных площадей и увеличения удельного веса пшеницы в общей площади посевов в США (Таблица 5).

Таблица 5 -Динамика площади посева пшеницы и ее удельного веса в общей площади посевов в США в 1939 и 1945 гг., %

Особый интерес представляет изучение динамики валовых сборов зерна во второй половине XX века по таким крупнейшим регионам Северного полушария, как Западная Европа, США, Канада, Россия обеспечивающих около 40% мирового производства пшеницы и примерно 60% ячменя.

Таблица 6 - Удельный вес в общемировом объеме производства, %

Обратимся к рисунку 5, на котором представлена динамика урожайности пшеницы в России, Канаде, США, Западной Европе и в целом по миру за период с 1947 по 2000 гг.

Рисунок 5 - Динамика колебаний урожайности пшеницы в мире

Поскольку за столь непродолжительный срок климатические условия не могли претерпеть существенных изменений, то характерная для всех стран тенденция повышения сборов зерна с гектара обусловлена в основном достижениями научно-технического прогресса. А рассчитанные нами на базе цепных индексов урожайности относительные показатели колеблемости для мира в целом, России, США, Канады и территории Западной Европы за период с 1947 года по 2000, наглядно демонстрируют сложившиеся различия в условиях сельскохозяйственного производства, а также позволяют предметно наблюдать реальное действие недавно сформулированных законов устойчивости агроэкономики [147, c.86] (Таблица 7).

Таблица 7 - Колеблемость урожаев зерновых культур в 1947-2000 гг.

Оценивая приведенные в данной таблице показатели, мы можем количественно конкретно убедиться, в какой мере объективные условия зернопроизводства, в части устойчивости, в России хуже, чем в Канаде; в Канаде хуже, чем в США и Западной Европе. Обратим внимание, что средний уровень колеблемости урожаев ячменя в России составляет 27,8%, что более чем в 2 раза превышает аналогичный показатель для Канады, и более чем в 4 раза - для США.

Как видим, для территории России характерны и самые значительные показатели не только размаха колебаний, но и предельного уровня колеблемости, в связи с чем особое внимание необходимо уделять проблеме повышения устойчивости сельскохозяйственного производства.

Если мы примем во внимание тот факт, что проблема относительной значимости долгосрочных прогнозов урожаев для различных территорий непосредственно связана с их показателями устойчивости зернопроизводства, то по данным таблицы 7, естественно может последовать вывод, что прогнозы межгодовых колебаний урожаев пшеницы и ячменя наибольший интерес представляют для России, в меньшей степени для Канады и совсем небольшой - для США, Западной Европы и мира в целом.

В действительности это далеко не так.

Обратим внимание, что самые низкие показатели колеблемости урожайности пшеницы получены для территории мира. Это объясняется проявлением на больших территориях асинхронных Колебания урожаев, заданные цепными индексами, считаются асинхронными, если в определенный год, в одном регионе наблюдался спад урожайности, а в другом - подъем. Если же в рассматриваемых регионах наблюдаются одновременные спады - подъемы урожаев, то такие колебания считаются синхронными. колебаний метеорежима, что нивелирует суммарные отклонения урожайности от средних значений, обеспечивая получение более устойчивых урожаев. Рассмотрим таблицу 8.

Как видим, самые высокие показатели синхронности колебаний урожайности пшеницы получены для России и общей территории мира, а также Канады и мира в целом, Канады и России.

Таблица 8 - Синхронность колебаний Расчеты выполнены по программе «Асинхронность колебаний», разработанной А.И. Зернюковым. урожайности пшеницы на различных территориях мира в 1947-2000 гг., %

Самая низкая синхронность колебаний урожайности пшеницы характерна для территории мира и Западной Европы, Западной Европы и США, Западной Европы и России.

Представляет интерес вычленение тех стран Западной Европы, которые имеют максимальную асинхронность колебаний урожайности пшеницы с РФ. Для этого выполним анализ асинхронности колебаний урожайности пшеницы в Великобритании, Германии и Франции, в совокупности обеспечивающих производство свыше 70% объема пшеницы, производимой на всей территории Европейского Союза (Таблица 9).

В результате расчетов, проведенных по программе «Асинхронность колебаний», мы определили, что из ведущих производителей пшеницы в Западной Европе Франция имеет максимальную асинхронность колебаний урожаев с Россией - 62,3%. Однако этот показатель незначительно превышает показатели асинхронности колебаний Великобритании, Германии и Западной Европы в целом. В то же время для Великобритании, Германии и Франции характерна высокая синхронность колебаний урожаев пшеницы, как между собой, так и с территорией Западной Европы.

Таблица 9 - Асинхронность колебаний урожайности пшеницы в России и странах Западной Европы в 1947-2000 гг., %

Действие четвертого закона устойчивости производства, который гласит, что «устойчивость прямо пропорциональна асинхронности в динамике ресурсов, альтернативно удовлетворяющих общественные потребности» [147, с.86] можно четко наблюдать на примере динамики урожайности пшеницы в США, где показатели колеблемости самые низкие после соответствующих показателей в целом по миру.

Таблица 10 - Различия в колебаниях урожаев пшеницы по штатам США (в % к предшествующему году)

В рассматриваемые годы цепные индексы урожаев пшеницы в США оказались в пределах 100-103,1 %. Но обратим внимание, какие колебания по отдельным штатам скрываются за этими средними цифрами: в 1954 г. цепные индексы урожайности пшеницы колебались от 68,6% в штате Колорадо до 140% в Канзасе, в 1984 г. - от 73,6% в Монтане до 121,9% в Северной Дакоте, в 1992 г. - от 82,5% в Монтане до 132,6% в Северной Дакоте. Как видим, малая колеблемость урожаев в целом по стране, складывается в США на фоне и только благодаря асинхронности колебаний урожаев на уровне отдельных штатов, а размах этих колебаний настолько значителен, что никаких сомнений в потенциальной эффективности разработки прогнозов для отдельных штатов США быть не может. Это подтверждают и рассчитанные нами показатели синхронности колебаний по отдельным штатам (Таблица 11).

Таблица 11 - Показатели синхронности колебаний урожаев пшеницы в США за 1947-2000 гг.

Мы видим, что для штатов, имеющих высокую синхронность колебаний со средними показателями США, характерна низкая синхронность колебаний урожаев с теми штатами, которые имеют низкую синхронность колебаний в целом со страной. Так, если в рассматриваемый период колебания урожайности пшеницы в США совпадают с колебаниями урожаев пшеницы в штатах Канзас и Северная Дакота соответственно в 81,1% и 71,7%случаев, а синхронность колебаний урожаев в США и штатах Индиана и Вайоминг отмечается примерно лишь в половине случаев, то вполне естественно, что штаты Канзас и Северная Дакота имеют низкую синхронность колебаний урожаев со штатами Индиана и Вайоминг.

В то же время высокая синхронность колебаний отмечается в штатах, имеющих низкую синхронность колебаний урожаев с территорией США, например, это касается синхронности колебаний урожаев в штатах Вайоминг и Монтана составляет 81,1%.

Изучение асинхронности колебаний урожаев на различных территориях Северного полушария имеет важное значение, поскольку зная синхронность колебаний урожаев сельскохозяйственных культур в различных регионах, и используя прогнозы урожайности большой заблаговременности, мы в значительной степени сможем повысить устойчивость сельскохозяйственного производства путем такого его размещения, которое позволит обеспечить максимальную асинхронность продуктивности на различных территориях.

В этой связи несомненный интерес представляет оценка потенциала современных методов прогноза колебаний урожая.

1.2 Потенциал современных методов прогноза условий колебаний урожаев

Выполнение прогностических работ в сельском хозяйстве имеет ряд принципиальных особенностей, обусловленных спецификой системы аграрных отношений. Прежде всего это связано с особой сложностью получения прогностической информации, так как при ее разработке следует учитывать влияние многообразных природных факторов: колебания погоды и климатических условий; различия в плодородии, местоположении почв и их реакции на интенсификацию производства; сезонные колебания сроков выполнения сельскохозяйственных работ, и др.

В настоящее время уровень разработанности, а потому и оправдываемости прогнозов метеоусловий сельхозпроизводства остается невысоким. Но поскольку они выполняются на основе различных приемов, то имеется возможность использовать их в определенном сочетании, с учетом, как преимуществ, так и недостатков каждого из них.

Как известно [36, с.16], все многообразие методов долгосрочных прогнозов естественных условий сельскохозяйственного производства по способу обоснования можно разделить на четыре группы:

· космо-статистические;

· гео-статистические;

· абстрактно-статистические;

· системно-статистические.

Все эти методы предполагают неопределенность действительных причин колебаний метеорологических условий, но в первом случае они базируются на статистической оценке надежности гипотезы влияния внеземных факторов, во втором - факторов земного происхождения, в третьем имеется ввиду возможность косвенного проявления закономерностей в форме различного рода причинно независимых симптомов и периодичностей, в четвертом - переплетение и совместное использование всех указанных методов.

Космо-статистические методы основаны на кажущейся очевидности зависимости событий на Земле от космических процессов: от динамики солнечной активности, положения планет, межгодовых микроколебаний расстояния между Землей и Солнцем и др. (М. Семенов[127, с.85], Л. Вительс[134, с.318], Т. Покровская[134, с.432]). Они привлекают многих исследователей возможностью довольно легко и с большой заблаговременностью рассчитать момент наступления того или иного космического явления, а если оно уже наступило, оценить, когда и в каких формах оно проявит себя в аномалиях метеорежима и урожая. При этом наиболее популярной стала гипотеза формирования прогнозов на основе данных о динамике солнечной активности, выражаемой в показателях чисел Вольфа.

Сначала А. Н. Михайловым [66], а затем Л. С. Власовой [14, с.46-49] по материалам Украины, России (СССР), Канады, Австралии, США была проведена проверка эффективности гипотезы зависимости колебаний метеорежима от показателей солнечной активности, выражаемой в числах Вольфа, точно следуя методическим рекомендациям сторонников этой гипотезы. Результаты исследования свидетельствуют, что «ни о какой связи засух с солнечным циклом речи быть не может» [36, с.18-20].

Как нам представляется, методологически правильней, если следовать логике сельскохозяйственного производства, было бы изучать взаимосвязь урожаев с числами Вольфа не за весь год, а только за вегетационный период. Ввиду отсутствия соответствующей информации такой анализ не проводился. Однако имеются основания предполагать, что это не могло бы существенно повысить коэффициент корреляции. Во-первых, потому что годовые волны солнечной активности носят долговременный характер, в то время как кривые урожайности - это частые спады-подъемы. Это выразительно иллюстрируют рисунки 6 и 7.

Рисунок 6 - Динамика чисел Вольфа и урожаев пшеницы в мире

Рисунок 7 - Динамика чисел Вольфа и урожаев пшеницы в странах Западной Европы

Во-вторых, если действует единая причина - Солнце, то должны быть высокие коэффициенты синхронности (К_с) колебаний урожаев по регионам и странам. Однако выполненные нами расчеты (Таблицы 8-9, 11) и рисунки 8 - 9 это не подтверждают.

Рисунок 8 - Динамика урожаев пшеницы в штатах США

Рисунок 9 - Динамика урожаев пшеницы в мире

На первый взгляд, может показаться странным, что гипотеза непосредственной зависимости метеоусловий и урожаев от солнечной активности не подтверждается проверкой на массовом статистическом материале - так мы привыкли к представлению, что большинство процессов на Земле обязано своим происхождением энергии Солнца. И все же факт остается фактом, несмотря на то, что пока ему нет однозначного объяснения.

Помимо гипотез о взаимосвязи солнечной активности и урожайности, к группе космо-статистических гипотез относятся и другие, в том числе ориентированные на использование периодичности относительного изменения положения Венеры, Земли и Солнца, всех планет Солнечной системы и самого Солнца. Однако и эти подходы не выдерживают проверки массовым статистическим материалом. Так, уже отмечалось, что на одно успешное предсказание С. Д. Грибоедовым засухи 1911 года пришлось два безуспешных - в 1910 и 1912 гг.; за оправдавшимся предположением В. А. Михельсона об усилении засухи в 1921 г. последовала целая полоса неверных прогнозов - до середины 20-х годов [26, с.25].

Трудно не согласится с теми исследователями, которые считают, что недостаточная надежность космо-статистических прогнозов объясняется тем, что к моменту необычных космических факторов атмосфера уже находится в некотором состоянии, взаимодействие которого с космическими факторами и дает результат, различно проявляющийся в разных местностях. Причем, когда речь идет об урожаях, следует еще иметь ввиду сложное взаимодействие погоды с почвой и растением.

Видимо, поэтому гео-статистические прогнозы, предполагающие поиск земных факторов, способных оказывать долговременное влияние на динамику урожайности, в целом надежнее космо-статистических. Но общий их недостаток состоит в том, что они в принципе не могут обеспечить большую заблаговременность прогнозов, так как «в атмосфере не наблюдаются периодические процессы с периодами больше двух лет». Примером гео-статистических прогнозов являются гипотезы, связывающие динамику метеопроцессов с характером вулканической деятельности, с изменениями температуры Гольфстрима, с движением магнитного полюса Земли, с динамикой состава атмосферного воздуха, с колебаниями площади ледяного покрова Земли и др.

К данной группе гипотез относятся многие народные приметы, которые, не выявляя причин грядущих событий, фиксируют их проявления.

Представляет интерес исследование К. Ф. Агринского [2], который в конце XIX века в течение двенадцати лет проверял оправдываемость нескольких народных примет на урожай, в то время распространенных среди крестьян Саратовской губернии: «если декабрь пройдет с пасмурным небом, жди урожая, с ясным - голодного года», «коли иней на деревьях 25 декабря (7 января) - к урожаю», «иней на скирдах 10 января (23 января) - к мокрому году». По данным К. Ф. Агринского оправдываемость этих примет за 12 лет испытаний превысила 80%, но автор не переоценивал полученный результат и считал целесообразной его проверку массовым материалом «строгим статистическим путем».

Ранее уже отмечалось, что при оценке потенциала практического использования народных примет необходимо учитывать два факта. Во-первых, действенность их территориально ограничена, то есть приметы верны только для того района, где они родились. Во-вторых, с момента появления примет значительно изменились техника и технология производства, сроки созревания ряда ведущих сельскохозяйственных культур, а также климат - в результате парникового эффекта. Поэтому не исключено, что практическое значение многих примет, в том числе хорошо оправдывавшихся в прошлом, теперь будет несущественным.

К группе гео-статистических методов прогнозирования можно отнести и метод дендроклиматических исследований. Один из сторонников данного метода, М. И. Розанов, в своей статье «Опять засухи, засухи...», опубликованной в газете «Сельская жизнь» пишет: «При сопоставлении параметров годичных колец деревьев последнего тысячелетия, выросших на суходолах Северного полушария, а также годичных колец таких деревьев, росших на Североамериканском континенте в период от 1 года после Рождества Христова до современности, с регионами проекций гравитационных возмущений Луны в циклах 8,8 и 18,6 года за то же время, было получено число совпадений близкое к 100 процентам. Это свидетельствует об устойчивости указанных выше связей и возможности их использования для прогнозирования» [102].

По мнению М. Розанова, путем дендроклиматических исследований, поскольку параметры приливообразующих (гравитационных) сил Луны могут быть рассчитаны на любой срок как вперед, так и назад, зная размещение проекций приливообразующих возмущений в циклах 8,8 и 18,6 года, можно надежно прогнозировать засухи, лесные пожары, переувлажнения, наводнения, благоприятные условия для сельскохозяйственного производства на многие годы вперед с достоверностью не менее 0,9.

М. Розанов сообщает, что прогнозирование по данному методу проводится им с 1971 года с заблаговременностью от 1 года до 5 лет вперед, и за истекшие 30 лет неоправдавшихся прогнозов не было, 27 прогнозов оправдались полностью, три прогноза оправдались частично.

На наш взгляд, заявленные результаты прогнозирования по методу дендроклиматических исследований, представленных с большой заблаговременностью М. Розановым, скорее всего, объясняются в основном низкой содержательностью прогнозов (их неконкретностью), отсутствием сколько-нибудь внятной методики оценки их эффективности. В самом деле, из формулировки такого типа как: в 2001г. «… следует ожидать 100-120 процентов осадков» - вряд ли возможно сделать вывод об исключительно благоприятных для сельскохозяйственного производства условиях метеорежима 2001 года, когда урожайность зерновых культур в центрально- черноземных областях экстремально возросла, по сравнению с предшествующим 2000 г. (Например, в Воронежской области рост составил 45,4%).

В связи с этим заслуживают взыскательной оценки и более ранние прогнозы М. Розанова. Рассмотрим составленный им прогноз биоэкологических ресурсов для территории СССР на 1990 г., где «представленные на картосхеме изолинии аномалий урожайности зерновых культур (отклонений ее от средних многолетних значений) ограничивают территории возможной засухи, нормального и избыточного увлажнения» [103, с.18-19] (Приложение 1). Соответственно по карте можно определить, что в центральных и центрально-черноземных областях урожайность составит 90% от среднемноголетней, на Урале, в Поволжье, на юге России, в Приморском крае и Иркутской области - 80%, а в Новосибирской, Кемеровской областях - 120%.

Сравнивая прогнозные данные с фактической урожайностью 1990 года в указанных регионах, определим, в какой мере оправдался данный прогноз (Таблица 12). Как видим, только в Московской, Тульской, Иркутской областях и в Приморском крае урожайность была примерно на уровне прогнозируемой, а в остальных регионах прогноз оправдался с точностью до наоборот, то есть там, где прогнозировался спад урожайности (Урал, Поволжье, юг России) - она возросла, а в регионах прогнозируемого роста (Новосибирская и Кемеровская области) - снизилась. Очевидно, что М. Розанов явно ошибается, когда пишет о практически 100 % оправдываемости своих прогнозов. Судя по таблице 12 следовало бы говорить о 14-15%.

Таблица 12 - Оценка оправдываемости прогноза урожайности зерновых культур на 1990 г. по М. Розанову

Подобные документы

• Уборка зерновых культур

  Уборка урожая как наиболее напряженный технологический процесс сельскохозяйственного производства, его основные этапы и закономерности. Главные технологические и организационные требования для обеспечения максимально возможного сбора выращенного урожая.
  
  реферат [198,6 K], добавлен 24.03.2013
  

• Прогнозирование сельскохозяйственного производства

  Содержание, цели и методы прогнозирования деятельности предприятия. Основы прогнозирования народного хозяйства в современных условиях. Народно-хозяйственное прогнозирование сельскохозяйственного производства.
  
  курсовая работа [43,5 K], добавлен 27.06.2007
  

• Анализ организационно-экономических условий ООО "Россия"

  Анализ организационно-экономических условий сельскохозяйственного производства в ООО "Россия". Климатические условия, рельеф и почвы. Структура земельных ресурсов и показатели их использования. Уровень специализации сельскохозяйственного предприятия.
  
  контрольная работа [57,9 K], добавлен 10.05.2010
  

• Разработка технологии возделывания ярового рапса для получения запрограммированного урожая

  Анализ разработки технологии возделывания рапса на зерно на основе методов программирования урожайности. Биологические особенности рапса. Характеристика почвенно-климатических условий. Разработка структурной модели высокопродуктивного растения и посева.
  
  курсовая работа [134,7 K], добавлен 07.06.2012
  

• Выращивание озимого рапса

  Анализ биологических особенностей озимого рапса. Характеристика корневой системы культуры. Состав и структура земельных угодий СПК "Им. Димидова". Цели и проблемы программирования урожая озимого рапса. Способы получения урожаев необходимого качества.
  
  курсовая работа [98,8 K], добавлен 07.06.2012
  

• Технология выращивания высоких урожаев ячменя в условиях зоны достаточного увлажнения Ставропольского края

  Посевные площади, валовые сборы и урожайность ячменя в Ставропольском крае. Разработка схемы технологии возделывания ячменя с урожайностью 30 ц/га, расчёт уровня рентабельности её производства. Уход за посевами, защита урожая от сорняков, его уборка.
  
  курсовая работа [53,0 K], добавлен 15.03.2014
  

• Комплексный анализ использования экономического потенциала сельскохозяйственного предприятия "Сатинское" Сампурского района Тамбовской области

  Анализ экономических условий деятельности предприятия. Анализ размера предприятия, концентрации, специализации, интенсификации и эффективности производства. Факторный анализ производства продукции растениеводства и животноводства. Резервы роста прибыли.
  
  отчет по практике [133,3 K], добавлен 26.09.2010
  

• Планирование на сельскохозяйственном предприятии

  Планирование себестоимости продукции и управление издержками. Местоположение, характеристика природных условий, специализация сельскохозяйственного производства. Динамика посевных площадей, урожайности и производства основной продукции растениеводства.
  
  курсовая работа [78,9 K], добавлен 23.11.2011
  

• Оценка влияния зон с особым режимом использования на стоимость земель сельскохозяйственного назначения в Аркадакском районе Саратовской области

  Теоретико-нормативные основы экономической оценки земель сельскохозяйственного назначения. Характеристика природных и социально-экономических условий использования сельскохозяйственных земельных ресурсов в районе. Анализ использования земельного фонда.
  
  дипломная работа [4,2 M], добавлен 21.07.2021
  

• Разработка технологии возделывания пшеницы для получения запрограммированного урожая

  Биологические особенности яровой пшеницы. Характеристика почвенно-климатических условий хозяйства. Биологические, агрофизические и агрохимические факторы плодородия почвы. Разработка технологии возделывания культуры для получения планового урожая.
  
  курсовая работа [51,3 K], добавлен 14.09.2015
  

• Государственная программа возрождения и развития села

  Характеристика почвенно-климатических условий. Программирование урожая. Разработка структурной модели высокопродуктивного растения и посева. Разработка технологии возделывания овса для получения запрограммированного урожая.
  
  курсовая работа [49,7 K], добавлен 18.02.2011
  

• Анализ деятельности сельскохозяйственного предприятия

  Изучение особенностей сельскохозяйственного производства на примере ООО "Центротех". Структура его машинно-тракторного парка, энергетических и технических средств. Характеристика ремонтной базы, состав инженерно-технической службы, служба охраны труда.
  
  отчет по практике [42,9 K], добавлен 15.01.2012
  

• Организация сельскохозяйственного производства

  Определение концентрации производства на сельскохозяйственных предприятиях. Анализ показателей рентабельности, доходности капитала, ресурсов и продукции. Расчет численности руководящих работников, уровня оплаты труда, обеспечения средствами производства.
  
  контрольная работа [17,2 K], добавлен 19.06.2011
  

• Топинамбур - культура будущего

  Исследование овощной культуры - топинамбура, как сырья для промышленного производства, а именно: для сельскохозяйственного производства, спиртового сырья, биотоплива. Особенности агротехнических приемов для получения высоких урожаев топинамбура.
  
  творческая работа [341,1 K], добавлен 14.06.2011
  

• Адаптивная технология возделывания сахарной свеклы

  Географическое положение и экономические условия района. Почвенно-климатические и технологические условия. Биологические особенности культуры и сорта. Анализ природных условий и обоснование уровня планируемого урожая. Подготовка семенного материала.
  
  курсовая работа [204,9 K], добавлен 07.12.2008
  

• Экономико-статистический анализ урожая и урожайности по группе однородных культур (зерна) на примере ГУП ОПХ "Орошаемое"

  Анализ динамики и структуры посевных площадей и урожайности по группе однородных культур (зерна) ГУП ОПХ "Орошаемое" Советского района г. Волгограда. Статистический ндексный анализ. Корреляционный анализ показателей урожая и урожайности зерновых культур.
  
  курсовая работа [143,3 K], добавлен 23.05.2008
  

• Технология выращивания высоких урожаев суданской травы

  Особенности роста и развития суданки, особенностей ее биологии, природно-климатические условия ее произрастания. Место кормовой культуры в структуре посевных площадей. Норма высева и подготовка семян, сроки их посева. Уходы за травой и уборка урожая.
  
  курсовая работа [3,3 M], добавлен 05.04.2011
  

• Система показателей статистики сельского хозяйства в России

  Источники информации, показатели статистики сельского хозяйства. Сравнение относительных показателей для России и зарубежных стран. Статистическое моделирование динамики объема производства сельскохозяйственной продукции. Вариационный анализ сбора зерна.
  
  курсовая работа [233,8 K], добавлен 30.05.2015
  

• Экономика и организация производства мяса и молока КРС

  Организационно-экономические основы сельскохозяйственного предприятия и земельные ресурсы. Анализ динамики и степени выполнения плана по валовому выходу продукции животноводства. Анализ продуктивности животных и производительности труда в отрасли.
  
  курсовая работа [43,9 K], добавлен 21.04.2009
  

• Анализ деятельности сельскохозяйственного предприятия

  Исследование производственных условий, а также технической и технологической организации структуры предприятия. Технология производства продукции растениеводства и животноводства, принципы ее хранения. Санитарно-гигиенические условия производства.
  
  отчет по практике [45,2 K], добавлен 10.11.2014
  

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам