Lepsze monitorowanie zbiorów w kontynentalnej Europie
Susze w Stanach Zjednoczonych, mrozy w Rosji, skrajne warunki pogodowe w Australii – warunki pogodowe mają decydujący wpływ na zbiory plonów na całym świecie. Służby rządowe, agencje zajmujące się pomocą żywnościową i międzynarodowe organizacje monitorujące światową produkcję i handel żywnością wymagają lepszej informacji, aby z wyprzedzeniem planować w razie niedoboru. W takich przypadkach dane uzyskane za pomocą zdalnego wykrywania, wykorzystujące zdjęcia satelitarne o dużej rozdzielczości czasowej, mogą okazać się pomocne poprzez dostarczanie informacji na temat obszarów upraw i wzrostu roślin na znaczących obszarach, np. w obwodach Rosji. Na zboża ozime szczególnie wpływają przedłużające się okresy niskich temperatur zimą. Cechą uprawy pszenicy ozimej jest to, że jej wzrost zaczyna się jesienią i trwa ponownie wiosną po okresie uśpienia zimą. Problemem modeli monitorowania wzrostu pszenicy ozimej jest to, że nie są one skalibrowane pod kątem klimatu kontynentalnego. Model upraw WOFOST wykorzystywany jako część europejskiego projektu MCYFS ("MARS crop yield forecasting system") należy dostosować na przykład do skutków strat spowodowanych mrozem. Aby zapełnić tę lukę, w 2010 roku rozpoczął się finansowany ze środków UE projekt MOCCCASIN ("Monitoring crops in continental climates through assimilation of satellite information"). Prace obejmowały zbieranie danych terenowych dotyczących rosyjskich odmian pszenicy ozimej i warunków wzrostu, a następnie tworzenie map sezonowych pól pszenicy ozimej za pomocą danych satelitarnych. Zespół otrzymał również zlecenie sprawdzenia obecnych modeli symulujących wpływ mrozu na pszenicę ozimą. Inni partnerzy starali się dostosować do modelu WOFOST dane dotyczące biofizycznych zmiennych upraw (informacje na temat rzeczywistej wegetacji roślin) uzyskanych na podstawie obserwacji satelitarnych w szeregach czasowych. Poczyniono znaczne postępy. Wśród nich można wymienić bazę danych biofizycznych własności rosyjskich odmian uprawnych pszenicy, maski upraw ozimych w szeregach czasowych dla regionu tulskiego z dokładnością 82% oraz nowe komponenty modelowania wpływu mrozu. Badacze przewidują, że pod koniec projektu (w połowie 2013 roku) będą mieli ulepszone metody oceny szkód spowodowanych mrozem oraz szkód zimowych w klimacie kontynentalnym. Przyniesie to korzyści europejskiemu projektowi GMES (Globalny monitoring środowiska i bezpieczeństwa) oraz głównemu serwisowi monitorowania obszarów lądowych w rolnictwie, co powinno doprowadzić do lepszego monitorowania i modelowania zbiorów. Jako część globalnych działań w zakresie obserwacji Ziemi Globalna Sieć Systemów Obserwacji Ziemi, GEOSS), prace w ramach projektu Mocccasin przyczyniają się do ogólnej oceny ryzyka w rolnictwie. Możliwość lepszego uchwycenia zmian na polach uprawnych i monitorowania wyników światowej produkcji rolniczej skutkuje bardziej dokładnymi i terminowymi sprawozdaniami w krajowych statystykach rolniczych. Dzięki takim danym można dostarczyć dokładne prognozy możliwych zniszczeń upraw, które mogą doprowadzić do niedoborów w światowych dostawach żywności.
