Цифровизация метеорологических данных для поддержки принятия решений в сельском хозяйстве.

Всемирный банк, Евразийский центр по продовольственной безопасности и Национальный аграрный университет Армении рады пригласить участников конференции к участию в семинаре Цифровизация метеорологических данных для поддержки принятия решений в сельском хозяйстве.

  • Дата: 1 ноября, 2019
  • Время: с 8:30 до 17:30
  • Место проведения: Национальный аграрный университет Армении, Центр обучения агробизнеса (ICARE)
  • Программа доступна ниже
  • Зарегистрироваться на семинар Вы сможете во время конференции

АгроОбсерватория Всемирного банка использует погодные агроклиматические данные высокого разрешения в реальном времени и осуществляет мониторинг систем сельскохозяйственного производства во всем мире. Выполняемый АгроОбсерваторией анализ основан на использовании метеорологических данных существующих наземных станций и спутниковых сенсоров. АгроОбсерватория использует данные Программы глобального измерения осадков (GPM), инициированной НАСА и Японским агентством по аэрокосмическим исследованиям (JAXA), Национального центра космических исследований Франции (CNES), Индийской организации космических исследований (ISRO), Национального управления океанических и атмосферных исследований (NOAA) и Европейской организации по эксплуатации метеорологических спутников (EUMETSAT).

В то время как любой может получить бесплатный доступ к данным спутников GPM, метеорологическая составляющая АгроОбсерватории является производной и использует данные наземных станций и спутников GPM и интерполирует их в сетку 9 на 9 км по всему миру, используя опубликованные и откалиброванные трехмерные алгоритмы для получения регулярной сетки. Немногие страны имеют наземные метеорологические станции каждые 9 км, которые ежедневно предоставляют метеорологические данные к которым можно получить доступ через цифровую инфраструктуру и применение ИКТ практически в реальном времени.

Семинар в Ереване: участники этого семинара узнают как получить доступ к метеорологическим данным высокого разрешения и управлять ими для создания сельскохозяйственных метеорологических рекомендаций с очень высоким разрешением для Армении. Участники также узнают, как использовать «R» — язык программирования для статистической обработки данных и работы с графикой для доступа к большим наборам данных. R включает в себя процедуры сводки и анализа данных, графического представления и моделирования. В конце семинара участники получат больше знаний об использовании интерфейса прикладного программирования (API) и о возможности писать и выполнять сценарии R вместе с QGIS — бесплатное приложение кроссплатформенной географической информационной системы (ГИС) с открытым исходным кодом, которое поддерживает просмотр, редактирование и анализ геопространственных данных.

Семинар подготовит участников к дальнейшему использованию полученных навыков для того чтобы:

1. Cделать агрометеорологические данные высокого разрешения доступными для сообществ пользователей (включая правительства и компании), чтобы обеспечить появление профессиональных услуг и продуктов с большой добавленной стоимостью и продуктов агрономического моделирования.

2. Интегрировать искусственный интеллект и машинное обучение для

  • Совершенствования проверки, валидации и интерполяции данных в реальном времени;
  • Автоматического сопоставления агрометеорологических данных с календарем и фенологическими фазами культур, а также с входными данными для моделей культур для аналитики в реальном времени, для сезонных прогнозов и поддержки принятия решений (см. рисунок ниже, показывающий роль AI и ML в определении устойчивых сортов риса для быстро меняющихся климатических условий — предоставлено CIAT и Всемирным банком).
  • Оценки тенденций продуктивности основных и товарных культур в зависимости от изменения климата.
  • Предоставления руководящих указаний и прогнозирования пригодности новых территорий для будущего возделывания культур, когда настоящие участки становятся менее пригодными.
  • Использования передовой аналитики для модернизации национальных и региональных сетей гидрометеорологических станций и для обеспечения базы для активного управления рисками.
Time Description/Notes
8:30 – 9:00 Registration and Networking with Coffee and Breakfast
9:00 – 9:30 Welcome Remarks by Government Authority

Introductory Comments by WBG CD/Manager

9:30 – 10:30 The World Bank & ECFS – vision for coupled soil-climate tools for decision support

  • Presentation: Example of the WBG Ag Observatory Monitoring Ag Weather Planet-wide for Decision Support to Ag Value Chains and Policy Makers
  • Q&A
10:30 – 11:00 Break
11:00 – 12:30 ECFS and World Bank: Weather Data Access, Management, and Mapping

I: Training for Agriculture, water, and natural resource management professionals

  • How to access high resolution data for selected countries
  • Coding protocols (R scripts) and GitHub repositories for scripts
  • QGIS for generating high resolution maps for regional to community scales
12:30 – 14:00 Lunch
14:00 – 15:30 ECFS and World Bank: Weather Data Access, Management, and Mapping

II: Training for Agriculture, water, and natural resource management professionals

  • How to develop Advisories for Ag, Water, NRM stakeholders
  • Working in small teams to produce a sample advisory
15:30 – 16:00 Coffee Break
16:00 – 17:30 ECFS and World Bank: Weather Data Access, Management, and Mapping

III. Wrap Up and Discussions for Follow Up Capacity Enhancement & Scaling Up

  • Teams present their Advisories
  • Discussions based on feedback from teams on future needs and suggestions for improvement
  • Next steps and ideas for scaling up