8 апреля 2021 года состоялся финальный семинар «Об адаптации модели DSSAT для прогнозирования урожайности в регионе Центральной Азии» в режиме онлайн.
Серия обучающих семинаров – всего 18 сессий - организована Региональным Экологическим Центром Центральной Азии (РЭЦЦА) в рамках реализации «Программы по адаптации к изменению климата и смягчению его последствий в бассейне Аральского моря» (CAMP4ASB) при финансовой поддержке Всемирного Банка. Обучение проводили профессора и преподаватели Университета Флорида, США.
Участники - представители гидрометеорологических служб Казахстана, Таджикистана, Туркменистана и Узбекистана – обменялись практическим опытом по применению модели DSSAT в прогнозировании урожайности на примере конкретных территорий.
Модель DSSAT (decision support system for agrotechnology transfer) разработана учеными Университета Флорида. Для ее использования необходимы гидрометеорологические, экономические, экспериментальные, генетические данные и данные о состоянии почв.
Профессор Университета Флорида, Геррит Хогенбум выразил благодарность РЭЦЦА за проявленную инициативу – внедрить модель DSSAT в странах Центральной Азии, чтобы повысить урожайность и адаптироваться к изменениям климата.
В отличие от традиционных агрономических методов исследований модель DSSAT более эффективна и позволяет проводить анализ в более сжатые сроки. Модель дает прогнозы урожайности 16 видов сельскохозяйственных культур и при этом предоставляет решения для снижения нагрузки на природные ресурсы, что особенно важно в условиях изменения климата.
Страны Центральной Азии впервые применяют метод численного моделирования урожайности в регионе. Салтанат Жакенова, специалист по изменению климата проекта CAMP4ASB, выразила надежду, что в результате полутора лет обучения и адаптации инструмента, модель DSSAT будет на постоянной основе использоваться в работе гидрометеорологических служб стран Центральной Азии.
Все участники семинара были едины в мнении, что модель DSSAT необходимо рекомендовать министерствам сельского хозяйства, как представляющую данные высокой точности для прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур. Всего в работе семинара приняли участие 12 человек.