Краткий вывод (по типичной логике, без исходных чисел): урожайность пшеницы скорее всего положительно коррелирует с годовым количеством осадков (до оптимума), отрицательно — с солёностью почв, положительно — с уровнем механизации. Возможны нелинейности (слишком много/мало осадков снижают урожай) и взаимодействия (механизация повышает урожай больше в благоприятных погодных/почвенных условиях; орошение может как уменьшать, так и усиливать солёность в зависимости от качества воды).
Как количественно оценить корреляции и влияние (рекомендованные шаги и формулы):
- Посчитать попарные корреляции (Pearson для линейных связей, Spearman — для монотонных/неровных). Формула Пирсона:
$$r_{XY}=\frac{{\sum }_i(X_i-\bar{X})(Y_i-\bar{Y})}{\sqrt{{\sum }_i(X_i-\bar{X}{)}^2}\sqrt{{\sum }_i(Y_i-\bar{Y}{)}^2}}.$$ - Построить множественную регрессию для совместной оценки влияний и контроля взаимосвязей:
$$Y={\beta }_0+{\beta }_{1}P+{\beta }_{2}S+{\beta }_{3}M+{\beta }_4(P\cdot S)+{\beta }_5{P}^2+\epsilon ,$$ где $Y$ — урожайность, $P$ — осадки, $S$ — солёность, $M$ — уровень механизации. Коэффициенты $\beta$ дают оценку направления и величины влияния; включайте квадратичные и interaction‑члены при необходимости.
- Оцените частные (условные) эффекты через частичные корреляции или стандартизированные коэффициенты регрессии; смотрите значимость (p‑value) и долю объяснённой дисперсии $R^2$.
Причинно‑следственные соображения (что считать причинами, а что — корреляцией):
- Осадки: plausibly причинный фактор для урожая (через водный режим), но эффект нелинейный и зависит от распределения по вегетационному периоду. Для причинной интерпретации нужны временные ряды или эксперимент/натуральный эксперимент.
- Солёность: прямой биологический механизм снижения урожая (осмотический стресс, токсичность и т.д.) — более прямой причинный фактор, если измерена корректно (ECe, профиль слоя).
- Механизация: скорее опосредованный фактор (увеличивает эффективность обработки, севооборота, своевременность операций). Может коррелировать с капиталом/инвестициями и доступом к ресурсам — возможный конфаундер.
- Чтобы перейти от корреляции к причинности используйте: панельные данные с фиксированными эффектами, разностную оценку (difference‑in‑differences), инструменты (IV) или рандомизированные/квази‑рандомизированные вмешательства.
Какие дополнительные данные нужны для точного прогноза продовольственной безопасности (минимум и желательное):
- Метеорология и климат: месячные/декадные осадки и температуры вегетационного периода, экстремальные события (засуха, заморозки).
- Почвенные характеристики: профильная солёность (ECe по глубинам), текстура, содержание гумуса, pH, доступные N/P/K и микроэлементы, глубина грунтовых вод, картирование солевого фронта.
- Водные ресурсы: объём и качество орошения (солёсть воды), режимы орошения.
- Сельскохозяйственные практики: сорта (устойчивые/чувствительные), сеялки/посевная плотность, удобрения (вид и нормы), даты посева/уборки, защита от вредителей/болезней, остатки предшественников.
- Социально‑экономические данные: размер хозяйств, доходы, доступ к технике/семенам/удобрениям, рынки и логистика.
- Пространственно‑временные данные: геокоординаты полей, многолетние панели урожайности (не одна годовая точка), удалённая съёмка (NDVI, LAI) для проверки стресса и динамики.
- Экспериментальные данные: контролируемые опыты с уровнями полива, обработок, сорта — для установления причинности.
Практические рекомендации:
- Начните с описательной статистики и корреляций, затем множественная регрессия с проверкой нелинейностей и взаимодействий.
- Для утверждения причинных выводов добейтесь панельных/кросс‑временных данных или используйте инструменты/дифф‑в‑дифф на природных шоках (например, вариация осадков).
- Для прогнозов комбинируйте эмпирические модели с процессными (DSSAT/APSIM) и машинным обучением, калибруя их на детальных полевых данных.
Если нужно — могу дать конкретный план аналитики (шаги, тесты, метрики качества) или шаблон регрессии/скрипт для расчёта корреляций на ваших данных.