| Card | Table | RUSMARC | |
|
|
Целиков, Богдан Андреевич. Моделирование пригодности земель для выращивания зерновых культур на юге Тюменской области в условиях изменения климата = Modeling of Land Suitability for Growing Cereal Crops in the South of Tyumen Oblast under Climate Change: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 05.03.03 «Картография и геоинформатика: картография» / Б. А. Целиков; научный руководитель В. А. Добрякова; Тюменский государственный университет, Школа естественных наук. — Тюмень, 2026. — 1 файл (2,4 Мб). — Загл. с титул. экрана. — Доступ по паролю из сети Интернет (чтение). — Adobe Acrobat Reader 7.0. — <URL:https://library.utmn.ru/dl/Module_VKR_Tyumen/ShEsN/2026/vr26-2790.pdf>. — Текст: электронныйRecord create date: 8/28/2026 Subject: изменение климата; пригодность земель; зерновые культуры; MaxEnt; машинное обучение; ArcGIS Pro; юг Тюменской области; биоклиматические переменные; сценарии SSP; climate change; land suitability; grain crops; MaxEnt; machine learning; ArcGIS Pro; south of Tyumen Oblast; bioclimatic variables; SSP scenarios Collections: Выпускные квалификационные работы Allowed Actions: –
Action 'Read' will be available if administrator prepare required files
Group: Anonymous Network: Internet |
Annotation
В работе выполнено прогнозирование пригодности земель для возделывания зерновых культур (пшеницы, ячменя, кукурузы) на юге Тюменской области к 2050 году с учётом климатических изменений. Для моделирования использован метод максимальной энтропии MaxEnt в среде ArcGIS Pro. Зависимая переменная — верифицированные контуры пашни (2023 г.) для 22 районов (около 42 тыс. точек). Независимые переменные — четыре биоклиматических показателя (BIO1, BIO10, BIO12, BIO18) за периоды 1970–2000 гг. и прогноз на 2050 г. по сценариям SSP2‑4.5 и SSP3‑7.0.
The work forecasts the suitability of agricultural lands for growing grain crops (wheat, barley, corn) in the south of Tyumen Oblast by 2050 under climate change. The Maximum Entropy model MaxEnt implemented in ArcGIS Pro was used. The dependent variable is verified arable land contours (2023) for 22 districts (about 42 thousand presence points). Independent variables are four bioclimatic indicators (BIO1, BIO10, BIO12, BIO18) for 1970–2000 and projected for 2050 under SSP2‑4.5 and SSP3‑7.0.
Document access rights
| Network | User group | Action | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| TumSU | All | |||||
| Internet | Readers | |||||
|
Internet | Anonymous |
Usage statistics
|
|
Access count: 0
Last 30 days: 0 Detailed usage statistics |