В данной работе описываются подходы для решения фундаментальной задачи разработки высокопроизводительной информационной системы для раннего прогнозирования продуктивности сельскохозяйственных культур с использованием технологии Больших данных и нейросетевого подхода, методов вычисления агрометеорологических характеристик на основе прогнозных метеорологических полей с высоким пространственным разрешением, получаемых с помощью мезомасштабной метеорологической модели. This paper describes approaches to solving the fundamental problem of developing a high-performance information system for early prediction of crop productivity using Big Data technology and a neural network approach, methods for calculating agrometeorological characteristics based on forecast meteorological fields with high spatial resolution, obtained using a mesoscale meteorological model.
Геоморфология и физическая география Сибири в XXI веке : материалы Всероссийской научно-практической конференции, посвященной 100-летию со дня рождения заслуженного работника высшей школы Российской Федерации, почетного члена Русского географического общества, профессора, доктора географических наук Земцова Алексея Анисимовича. Томск, 2020. С. 157-160