Российская сельскохозяйственная наука, 2017, № 3 УДК 631:633.1:632.112.57:502.36(470-56) ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРЕДСТОЯЩИХ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ УСЛОВИЙ ВЕГЕТАЦИИ И УРОЖАЙНОСТИ ЗЕРНОВЫХ КУЛЬТУР В СУХОСТЕПНОЙ ЗОНЕ ПРЕДУРАЛЬЯ В.Е. <...> Тихонов, доктор географических наук, А.А.Неверов, кандидат сельскохозяйственных наук Оренбургский научно-исследовательский институт сельского хозяйства, 460051, Оренбург E-mail: nevalex2008@yandex.ru заблаговременно (за 5-6 мес до начала полевых работ) описать вероятность проявления засухи в ожидаемом году: время ее наступления, интенсивность и продолжительность. <...> Разработанные модели информируют о том, что в 2017 г. ожидается сильная засуха для зерновых культур (урожайность яровой пшеницы – 2-3 ц зерна/га), обусловленная неблагоприятными условиями погоды в июне (количество осадков 3-4 мм) и высокой температурой воздуха в июле (средняя температура первой декады – 25,2, максимальная – 37,5о С). <...> Такая информация дает возможность выбора оптимальных технологических решений для преодоления влияния неблагоприятных условий. <...> Применены методы пошаговой множественной регрессии и регрессии в нейронных сетях, а также метод остаточных отклонений в совокупности с методом наложения эпох. <...> Forecast was developed for the magnitude of predictant (Y), and values of all predictor (XI) included in the multiple regression models. <...> Ключевые слова: прогнозирование метеорологических условий, прогноз урожайности, барицентр Солнечной системы, лаговые переменные, пошаговая регрессия, нейронная сеть, метод наложения эпох В засушливые годы (1948, 1955, 1957, 1967, 1975, 1995, 1998, 2005, 2009, 2010, 2012, 2015) в сухостепной зоне Оренбургской области урожайность зерновых культур не превышала 2-3 ц зерна/га. <...> Поэтому актуальность проблемы прогнозирования засух не подлежит сомнению. <...> Цель настоящей работы – создание методологических основ долгосрочного прогнозирования засухи (заблаговременность не менее 6 мес): время ее настуKey words: forecasting of meteorological conditions, crop yield forecast, baricentr Solar system, lag variables, step-by-step regression, neural network, method of superposition of epochs <...>