КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ ДЛЯ ОЦЕНКИ КЛИМАТИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ ПРИ ВОЗДЕЛЫВАНИИ ДВУХ УРОЖАЕВ КАРТОФЕЛЯ РАННИХ СОРТОВ
| Название: | КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ ДЛЯ ОЦЕНКИ КЛИМАТИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ ПРИ ВОЗДЕЛЫВАНИИ ДВУХ УРОЖАЕВ КАРТОФЕЛЯ РАННИХ СОРТОВ |
| Авторы: | Лобачевский Я.П., Гаспарян И.Н., Левшин А.Г. |
| Аннотация: | Проанализированы практики применения технологий по адаптации к изменениям климата. Приведен анализ раз вития методов факторного анализа. Отмечено увеличение в 2 раза за 4 года числа публикаций по новым техноло гиям интеллектуального анализа больших данных. Разработана и апробирована на базе многолетних эксперимен тальных данных методика применения технологий Data Mining с использованием аналитической платформы Loginom 7.2. Проведена кластеризация климатических факторов (средняя за декаду температура и средние за де каду осадки) по результатам шестилетних исследований по возделыванию двух урожаев 11 ранних сортов карто феля. Для согласования климатических характеристик с фазами развития картофеля применяли сквозную нумера цию декад вегетационного периода для первой и второй посадок. В качестве интегральной оценки результативно сти использовали данные по средней урожайности за 6 лет для первой и второй посадок. Приведена программа расчета, включающая анализ и заполнение пропусков, анализ и редактирование выбросов. Приведен подробный ана лиз результатов кластеризации. Установлены вероятности появления условий близких к трем кластерам. Опреде лены для каждой посадки наиболее благоприятные кластеры, приведен анализ критических сочетаний факторов и предложены возможные агротехнические приемы для компенсации не благоприятных условий. Рекомендовано ис пользовать вероятности появления кластеров для вероятностной оценки природно-климатических факторов при использовании алгоритмов теории игр с природой для обоснования выбора наиболее приспособленных сортов. При получении дополнительных данных методика допускает переобучение и возможность увеличения точности расче тов. Цель исследования – разработка методики кластеризации климатических факторов (средняя температура и средние осадки за декаду) за вегетационный период первой и второй посадок картофеля при возделывании двух урожаев ранних сортов за многолетний период. Лобачевский Я.П., Гаспарян И.Н., Левшин А.Г. Кластерный анализ для оценки климатических факторов при возделывании двух урожаев картофеля ранних сортов// Плодородие. – 2025. – №5. – С. 63-71. DOI: 10.25680/S19948603.2025.146.12. |
| Ключевые слова: | анализ климатических характеристик, два урожая картофеля раннего, аналитическая платформа Loginom, Data Mining, k-means кластеризация, вероятности кластеров, центры кластеров, функция плотности распределения факторов для кластера. |
| Раздел: | ОБЩИЕ ВОПРОСЫ ПЛОДОРОДИЯ |
| Title: | CLUSTER ANALYSIS FOR ASSESSING CLIMATIC FACTORS IN THE CULTIVATION OF TWO EARLY POTATO VARIETIES |
| Authors: | Ya.P. Lobachevsky, Gasparyan , A.G. Levshin |
| Annotation: | The article analyzes the practices of applying technologies for adaptation to climate change. An analysis of the development of factor analysis methods is presented. A twofold increase in the number of publications on new technologies for intellectual analysis of big data is noted. A methodology for applying Data Mining technologies using the Loginom 7.2 analytical platform was developed and tested on the basis of long-term experimental data. Clustering of climatic factors (average temperature per ten-day period and average precipitation per ten-day period) was carried out based on the results of six summer studies on the cultivation of two crops of 11 early potato varieties. To align climatic characteristics with potato development phases, a continuous numbering of ten-day periods of the growing season for the first and second plantings was used. Data on the average yield over 6 years for the first and second plantings were used as an integral assessment of performance. A calculation program is provided, including the analysis and filling of gaps, analysis and editing of outliers. A detailed analysis of the clustering results is provided. The probabilities of conditions similar to three clusters were determined. The most favorable clusters were identified for each planting, critical factor combinations were analyzed, and possible agronomic practices for compensating for unfavorable conditions were proposed. It is recommended to use the cluster occurrence probabilities for a probabilistic assessment of natural and climatic factors when using game theory algorithms with nature to justify the selection of the most adapted varieties. With additional data, the method allows for retraining and the possibility of increasing the accuracy of calculations. The objective of the study was to develop a method for clustering climatic factors (average temperature and average precipitation per ten-day period) for the growing season of the first and second potato plantings when cultivating two crops of early varieties over a multi-year period. |
| Keywords: | analysis of climatic characteristics, two early potato crops, Loginom analytical platform, Data Mining, k-means clustering, cluster probabilities, cluster centers, factor distribution density function for a cluster. |
| Category: | ОБЩИЕ ВОПРОСЫ ПЛОДОРОДИЯ |