В данном исследовании анализируются техническая структура, экспериментальная методология и основные эмпирические результаты внедрения системы орошения на основе метеорологических данных, апробированной в период весеннего сельскохозяйственного сезона 2025 года в Самаркандской области Узбекистана. В полевых условиях эффективность климатически адаптированного планирования орошения оценивается с использованием показателей сельскохозяйственной продуктивности и эффективности использования водных ресурсов. В рамках анализа сопоставляются четыре различных режима орошения по уровню водосбережения, общему объёму урожая, структуре урожая и водной продуктивности сельскохозяйственных культур. Эти режимы позволяют сравнить традиционные практики, применяемые фермерами, с современными подходами к орошению на основе погодной информации, обеспечивая комплексную оценку агрономических и гидрологических результатов.

В данной статье рассматривается влияние глобального изменения климата на сельскохозяйственное производство на основе международных научных исследований. В исследовании анализируется, как повышение температуры, изменение режима осадков и дефицит водных ресурсов влияют на урожайность сельскохозяйственных культур. В частности, установлено, что изменение теплового и влажностного баланса оказывает прямое воздействие на фазы роста и уровень урожайности основных культур, таких как пшеница, хлопчатник и кукуруза. Эмпирические исследования, проведённые в различных странах с использованием панельной регрессии, моделей ARIMA и GARCH, показывают значительное негативное влияние климатических изменений на сельское хозяйство. В статье подчёркивается необходимость проведения аналогичных исследований в условиях Узбекистана.

В данной статье проводится практическое и теоретическое сравнение классического эконометрического моделирования и моделирования на основе подхода нечетких дифференциальных уравнений в прогнозировании урожайности сельского хозяйства. В работе описываются математическая структура обеих моделей, взаимосвязь между переменными и процесс моделирования с учетом фактора неопределенности.