Методика пространственного прогнозирования агропромышленного производства на основе геоинформационных систем в Республике Беларусь

Abstract

Настоящая статья посвящена практическому применению математических и статистических моделей пространственного прогнозирования в аграрной экономике с использованием геоинформационных систем (ГИС). Основное внимание уделяется оценке эффективности и точности таких моделей по сравнению с традиционными методами агроэкономического анализа. Рассматриваются примеры успешного применения различных видов пространственных моделей, включая регрессионный анализ с пространственными лагами, геостатистические методы и алгоритмы машинного обучения, для задач прогнозирования урожайности, оптимизации землепользования и оценки агроресурсного потенциала. Результаты исследования показывают, что современные ГИС-технологии и методы пространственного анализа являются мощным инструментом для выявления территориальных закономерностей, оценки рисков и формирования стратегий развития аграрного сектора. Вместе с тем их применение требует учета пространственной автокорреляции, качества геоданных, а также профессиональной интерпретации результатов со стороны исследователей и аграрных аналитиков.

This article is devoted to the practical application of mathematical and statistical models of spatial forecasting in agricultural economics using geographic information systems (GIS). The main focus is on evaluating the effectiveness and accuracy of such models compared to traditional methods of agroeconomic analysis. Examples of successful application of various types of spatial models, including regression analysis with spatial lags, geostatistical methods, and machine learning algorithms for forecasting crop yields, optimizing land use, and assessing agricultural resource potential are considered. The results of the study show that modern GIS technologies and spatial analysis methods are powerful tools for identifying territorial patterns, assessing risks, and developing strategies for the agricultural sector. However, their application requires consideration of spatial autocorrelation, the quality of geodata, and professional interpretation of results by researchers and agricultural analysts.