3.3. Технология «Зонт» в прогнозе колебаний урожаев

Анализ системы межотраслевых связей АПК свидетельствует о том, что для разработки Плана развития агропромышленного комплекса особо важное значение имеет прогноз урожайности ведущих сельскохозяйственных культур. В условиях России – это прежде всего зерновые культуры, являющиеся сырьевой основой как для зернопродуктового подкомплекса, так и для животноводства. Но, кроме того, российское зерно вполне может рассматриваться как потенциальный экспортный продукт, а потому прогнозы по урожаям данных культур необходимо осуществлять не только по территории РФ, но и по зарубежным странам – экспортерам и импортерам зерна. Прогноз урожая зерновых культур практически значим и потому, что с учетом синхронности колебаний урожайности, скажем, озимых зерновых и многолетних трав, яровых зерновых и однолетних трав, появляется возможность выйти на прогностические оценки валовых сборов нескольких видов продукции земледелия.

Современные методы прогноза урожаев можно свести к четырем группам: космо-статистические, гео-статистические, абстрактно-статистические и системно статистические.

Космо-статистические привлекают кажущейся очевидностью зависимости событий на земле от космических процессов. При этом наиболее популярной стала гипотеза формирования прогнозов на основе данных о динамике солнечной активности. Однако результаты специальных исследований гипотезы взаимосвязи чисел Вольфа (солнечной активности) и урожайности зерновых культур по материалам Украины, СССР, Канады, Австралии, США однозначно показали отсутствие сколько-нибудь существенной связи между урожайностью и солнечной активностью как в данном году, так и с годичным запаздыванием колебаний урожайности.

Гео-статистические прогнозы предполагают поиск земных факторов, способных оказывать долговременное влияние на динамику урожайности. Таковы, например 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 примыкает оригинальная идея К. Маркса, связывающая колебания урожайности зерновых с особенностями взаимодействия почва - погода - растения в годы, следующие за экстремальными условиями сельхозпроизводства, так называемая гипотеза “малых циклов урожаев”.

Проверка оправдываемости “малых циклов” по данным об урожайности зерновых культур в нашей стране (за 1848 - 1990 гг.), по овсу в США (за 1867 - 1990 гг.), по пшенице - в Канаде, Австралии, Аргентине, Великобритании, Италии - (с 1919 по 1990 годы), в Воронежской области - (с 1885 по 1990 годы), по ячменю в России и на Украине с 1946 по 1990 годы - подтвердила эффективность использования только двух фаз “малых циклов” в основных зернопроизводящих районах мира по различным видам колосовых, во всяком случае, в условиях преобладания богарного земледелия.

Что же касается остальных гео-статистических методов, их оправдываемость пока не получила должного подтверждения массовым фактическим материалом.

В этой связи следует внимательно отнестись к абстрактно-статистическим методам, которые предполагают изучение периодичности колебаний метеоусловий безотносительно к определению их причин, в соответствии с принципом - сначала отбор бесспорных фактов, а уже потом их всестороннее объяснение.

Специально проведенные исследования оправдываемости гипотезы равнопериодической и квазипериодической цикличности в колебаниях урожайности зерновых в целом по СССР, республикам и областям Союза за 1947 - 1990 годы, ее универсальность нигде не подтвердили. Однако обнаружилась возможность использования данной гипотезы в трансформированном виде - в исследовании устойчивости импульсивно-циклических колебаний урожаев. 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.).

Особый интерес представляют системно-статистические методы прогнозирования, которые признают целесообразным сочетать изучение колебаний урожаев на основе как всесторонне обоснованных, так и гипотетических зависимостей, статистически выявленных предвестников и аналогов.

К системно-статистическим методам прогнозирования условий сельскохозяйственного производства относится метод “ЗОНТ”, разработанный в 60 - 70х годах, который более чем за 30 лет практического использования обеспечил 87% оправдываемости прогнозов, составленных на основе данного метода.

Столь высокая оправдываемость достигнута прежде всего благодаря специфике принятых принципов составления прогнозов, важнейшие из которых состоят в следующем:

а) Путем разбиения динамического ряда на “обучающую” и “проверочную” совокупности обязательно определяется, в какой мере статистически выявленные зависимости обладают высоким прогностическим потенциалом. При этом в качестве минимального принимается 80-процентная оправдываемость испытаний на проверочной совокупности;

б) Используется многоаспектный способ прогнозов и, в частности, учет зависимостей колебаний урожайности в изучаемом регионе - от колебаний в других регионах; учет зависимости между колебаниями урожаев в целом по зерновым - от колебаний по отдельным зерновым культурам и др.

в) Метод “ЗОНТ” предполагает далее, что разработчик прогноза ясно осознает: выполненная им вероятностная оценка предстоящих событий имеет надежность ниже 100%, причем, ошибка может поджидать в любой момент. К этому он заранее готовит потребителя прогностической информации, вырабатывая такие рекомендации по использованию прогнозов, которые будут отвечать принципу “не навреди”.

г) Метод “ЗОНТ” отличает особая последовательность выполнения прогностических работ. Он предполагает, что исследования необходимо начинать с качественного прогноза, когда прогнозные оценки получают всего два значения: “плюс” - если ожидается увеличение урожайности, в сравнении с базовым периодом, и “минус” - если предполагается ее снижение. И лишь после этого можно переходить к количественным прогнозам.

Приоритетность выполнения качественного прогноза связана как с соображениями общеметодологическими, так и с сугубо прагматическими, учитывающими состояние информационной базы и необходимость освободиться от возможно ложной корреляции в количественных измерениях. Количественный прогноз выполняется первоначально в форме интервального, а затем может быть доведен до точечного уровня.

д) Эффективность метода “ЗОНТ” во многом предопределяется спецификой выбора прогностических гипотез, в частности, последовательным перебором и взаимным наложением многообразных вариантов статистически значимых зависимостей, которые могут рассматриваться в качестве закономерностей.

Так, на основе анализа статистики урожаев зерновых культур было установлено, “что под совместным влиянием метеоусловий воспроизводства почвенного плодородия пульсация урожаев принимает форму, которая хорошо может быть описана с помощью мажорантных отношений², выполняющих роль своеобразного “сита”, позволяющего расчленять колебания урожаев со знаками (+) и (-). Примерами использования подобного “сита” являются рис 1-2.

Как видим, по данным всемирной статистики колебаний урожаев пшеницы в 44 случаях из 51 (86,3%) возможно четкое разграничение знаков колебаний урожайности. В РФ с помощью мажорантных отношений в поле АОD удалось вычленить 21 колебание со знаком (+) при всего 1 колебании со знаком (-); в поле СОB отграничено 20 колебаний со знаком (-) при 1 колебании со знаком (+).

Зависимость, выраженная на рис 1-2, является частным случаем общей закономерности: межгодовые колебания комплекса природных условий зернопроизводства в данном регионе происходят в зависимости от природно-климатических условий, складывающихся на определенных (индицирующих) территориях земной поверхности в предшествующем году. По существу - это развитие гипотезы К. Маркса о характере динамических связей в системе погода - почва - растения, которая, как выше указывалось, обладает высоким потенциалом оправдываемости, но, взятая сама по себе, не позволяет обеспечить достаточно регулярную разработку прогнозов, поскольку в рядах урожаев специально фиксирует только показатели экстремального уровня.

Еще одна важная закономерность в динамике комплекса природных условий зернопроизводства состоит в том, что эти колебания имеют определенные пределы по продолжительности и глубине. Так, в Великобритании за более чем 100-летний период спады урожаев пшеницы отмечались не более чем два года подряд, в США - не более чем три года подряд. Как ранее было указано, на территории Российской Федерации и некоторых ее регионов отмечаются регулярные спады урожайности зерновых культур с периодичностью в 6 лет (1921, 1927, 1933, 1939, 1945 и т.д.).

Мажорантные отношения урожаев

Рис. 1. Мир в целом: Распределение спадов (-) и подъемов (+)

урожаев пшеницы (1945-1997 гг.)

Мажорантные отношения урожаев

Рис. 2. Распределение спадов (-) и подъемов (+)

урожаев зерновых культур в России (1945-1997 гг.)

Это, например, позволяет предварительно прогнозировать в качестве вероятно неблагоприятного для зернопроизводства в РФ погодные условия 2005 г.

Однако для составления более точного прогноза необходимо, согласно требованиям метода “ЗОНТ”, оценить перспективы 2005 г. с позиций закономерностей межгодовых колебаний - в зависимости от динамики мажорантных отношений урожаев, как они выражены на рис. 3. Если они совпадут, можно будет данный прогноз представлять к практическому использованию. Если они окажутся взаимоисключающими, придется либо считать прогноз не состоявшимся, либо подключить к исследованию дополнительные закономерности.

Одно из важнейших достоинств метода “ЗОНТ” - способность к самосовершенствованию, и практика использования метода свидетельствует о тенденции повышения эффективности прогнозов, составляемых на его основе. Это связано с тем, что в последние годы метод “ЗОНТ” пополнился новыми математическими приемами обработки статистической информации.

Следует иметь в виду, что прогностический потенциал метода “ЗОНТ” еще далеко не исчерпан. Эффективность прогнозов, разрабатываемых на основе данного метода, может быть существенно повышена за счет расширения информационной базы соответствующих расчетов, более полного учета принципа многоаспектности прогностических оценок, в том числе путем сочетания прогнозов по различным культурам и регионам, а также с разновременной заблаговременностью.