Gewasopbrengstvoorspellingen zijn een belangrijke motor van de regionale economie en financiële markten, gevolgen voor bijna de hele landbouwtoeleveringsketen. Daarom zijn economen landbouwonderzoekers, overheidsinstellingen, en particuliere bedrijven werken aan het verbeteren van de nauwkeurigheid van deze voorspellingen.

Het maandelijkse World Agricultural Supply and Demand Estimates (WASDE) rapport van het Amerikaanse ministerie van landbouw voorspelt de opbrengst aan het einde van het seizoen op basis van realtime boerenonderzoeken en analyses van de USDA National Agricultural Statistics Service (NASS), en het wordt door velen beschouwd als de gouden standaard voor opbrengstvoorspellingen. Maar onderzoekers van de Universiteit van Illinois hebben een nieuwe methode ontwikkeld die beter presteert dan de WASDE-schattingen van de USDA. op een wetenschappelijk rigoureuze en reproduceerbare manier.

"Met behulp van seizoensvoorspellingen en satellietgegevens, we hebben een zeer geavanceerd opbrengstvoorspellingssysteem ontwikkeld voor zowel nationaal als provinciaal niveau. Ons onderzoek toont aan dat we het beter kunnen doen dan de realtime schatting van de USDA, " zegt Kaiyu Guan, hoofdonderzoeker op de Geofysische onderzoeksbrieven studie, en assistent-professor bij het Department of Natural Resources and Environmental Sciences (NRES) bij U of I en Blue Waters-professor bij het National Center for Supercomputing Applications (NCSA).

Guan en zijn collega's zijn niet de eersten die satellietgegevens gebruiken om de gewasopbrengst te voorspellen. maar hun gecombineerde gebruik van seizoensgebonden klimaatvoorspelling, samen met informatie over de gewasgroei van satellietbeelden, is uniek.

De studie evalueerde de nauwkeurigheid aan het einde van het seizoen van individuele en gecombineerde gegevensbronnen in vergelijking met de nationale voorspelling van de maïsopbrengst in de maandelijkse USDA WASDE-rapporten.

"Vergeleken met het gebruik van historische klimaatinformatie voor de onbekende toekomst, waarop het meeste eerdere onderzoek is gebaseerd, het gebruik van seizoensgebonden klimaatvoorspelling van de NOAA's National Centers for Environmental Prediction gaf betere voorspellingsprestaties, vooral bij het verminderen van de onzekerheden, " zegt Bin Peng, de hoofdauteur van deze studie en postdoctoraal onderzoeker bij NRES en NCSA.

Guan voegt toe, "Maar als we alleen seizoensgebonden klimaatvoorspellingsgegevens gebruiken - temperatuur, regenval, en dampdruktekort - onze voorspellingen waren niet beter dan die van de USDA. Pas toen we de satellietgegevens toevoegden, begonnen we de verbetering te zien. Dat is een duidelijke indicatie dat satellietdata in dit geval uitermate nuttig zijn."

De nieuwe aanpak maakt het mogelijk om eerder in het seizoen nauwkeurigere voorspellingen te doen voor het einde van het seizoen. Aan het einde van het groeiseizoen, wanneer de graanoogst is voltooid, het is mogelijk om terug te kijken en de nauwkeurigheid van de voorspelling van elke vorige maand te evalueren. Tussen 2010 en 2016, bijvoorbeeld, het WASDE-rapport voor juni was uit, gemiddeld, met 17,66 bushels per acre. Voor hetzelfde tijdsbestek, Het systeem van Guan en Peng was slechts 12,75 bushels per acre verwijderd. In augustus, WASDE zat er gemiddeld 5,63 bushels per acre naast, terwijl het systeem van Guan en Peng het aantal terugbracht tot 4,37.

"Het verbeteren van ons vermogen om de gewasopbrengst te voorspellen is erg belangrijk voor veel toepassingen. Boeren willen deze informatie weten omdat het direct gerelateerd is aan de prijs die ze kunnen verwachten. Economische voorspellingen en grondstoffenmarktprijzen voor maïs en sojabonen hangen af ​​van deze informatie. Ook logistiek:Graanbedrijven moeten weten op welke plaatsen graan wordt geproduceerd en hoeveel. Hebben ze de capaciteit om het te verzamelen en te verwerken? De oogstverzekering hangt af van deze informatie, te. Het is een probleem dat veel praktische betekenis heeft, "zegt Guan.

"Het nieuwe systeem is geïmplementeerd op Blue Waters, een van de meest geavanceerde supercomputers in de VS, ", zegt Peng. "We hebben een krachtige computerfaciliteit zoals Blue Waters nodig om de enorme hoeveelheid seizoensgebonden klimaatvoorspellingen en satellietgegevens te verwerken."

Het artikel, "Voordelen van seizoensgebonden klimaatvoorspelling en satellietgegevens voor het voorspellen van de Amerikaanse maïsopbrengst, " is gepubliceerd in Geofysische onderzoeksbrieven .