Statens Jordbruksverk
Sveriges officiella statistik - Statistiska meddelanden
Skördeprognos för spannmål och oljeväxter 2019

JO 29 SM 1901

 

pil.gifFörsta sidan - I korta drag pil.gifStatistiken med kommentarer
pil.gifFakta om statistiken
pil.gifKontaktpersoner, mer information pil.gifIn English

Fakta om statistiken

Detta omfattar statistiken
Så görs statistiken
Statistikens tillförlitlighet
Annan statistik

Detta omfattar statistiken

Jordbruksverket presenterar årligen slutliga skattningar av skörden för de viktigare grödorna. Dessa skattningar har de senaste åren gjorts utifrån intervjuundersökningar efter att tidigare ha byggt på objektiva mätningar av skörden på olika provytor. Preliminära resultat från dessa intervjuundersökningar publiceras under november/december och slutliga resultat under våren nästkommande år.

Då det finns ett behov av skördeinformation som kan redovisas vid ett tidigare tillfälle än de preliminära skördeskattningarna i november, har Jordbruksverket utvecklat en prognosmetod för att prognostisera skörden av olika grödor utifrån väderdata och tidigare års skördar. Metoden bygger på statistiska regressionsmodeller där skördarna för olika grödor beskrivs som funktioner av olika mått på väder. Modellerna tar hänsyn till skörde- och väderdata från januari 1965 till och med sommaren 2019.

De grödor som skördeprognosen omfattar är: höstvete, vårvete, höstråg, höstkorn, vårkorn, havre, blandsäd, höstrågvete, vårrågvete, höstraps, vårraps, höstrybs och vårrybs. I år är fjärde gången vi gör en prognos för höstrågvete och vårrågvete var för sig. 2014 och tidigare gick det inte att ange i stödansökan om rågvete var en höst- eller vårgröda. Det medförde att det inte fanns några hektarskördar för respektive gröda att basera en prognos på för 2015.

Så görs statistiken

Prognosmetod

Som underlag för prognoserna har skördedata på länsnivå (med nuvarande länsindelning omfattande 21 län) och väderdata från 21 väderstationer, en station i respektive län, använts samt stödansökta arealer 2019. Väderdata utgörs av månadsmedelvärden för medeldygnstemperaturen och månadsvärden för nederbörden för månaderna januari-oktober 1965–2018 och januari–juli 2019. För varje län och för varje gröda som odlas i någorlunda omfattning i respektive län tas en regressionsmodell fram som beskriver det statistiska sambandet mellan väderdata och hektarskörd. Dessa prognoser viktas sedan samman till en genomsnittlig hektarskörd för riket. Resultat presenteras enbart på riksnivå då prognoserna på länsnivå är alltför osäkra för att redovisas separat. Eftersom väderdata för månaderna augusti till oktober innevarande år inte finns tillgängliga vid pro­gnos­tillfället antas att temperatur och nederbörd dessa månader blir ”normala”. Betydelsen av ”normala” är i detta fall medelvärdet av de senaste 30 åren.

Skördens beroende av vädret

Det kan konstateras att sambandet mellan skörd och väder är komplext, kanske alltför komplext för att på ett någorlunda enkelt sätt kunna sammanfattas i
matematiska modeller. Ett problem är att avgöra vilka vädervariabler som på­verkar en viss gröda i ett visst län och hur detta samband är beskaffat. Data­analyser visar att de vädervariabler som statistiskt sett har störst samband med skörden av höstsådda grödor är vädret i början på året (februari och mars) och då främst medeldygnstemperaturen. De variabler som förklarar variationer i avkastning av de vårsådda grödorna är framförallt temperaturen i mars, juni och juli och nederbörden från april t.o.m. juli. Om det är relativt torrt och varmt i mars/april så påverkar det såtidpunkten för vårgrödorna, vilket i sin tur bidrar till hur lång tillväxttid grödan får. Lång tillväxttid ger historiskt sett en större hektarskörd.

Enkätundersökning

På grund av att 2018 års skördeprognos inte klarade av att förutse vilka konsekvenser torkan fick har Jordbruksverket valt att komplettera den ordinarie prognosen med en enkätundersökning. Som urvalsram för enkätundersökningen används Jordbruksverkets administrativa register för arealbaserade stöd. Urvalet drogs bland de jordbruksföretag i regionerna Skåne, Västra Götaland, Östergötland sam Mälardalen som 2019 brukade mer än 100 hektar åkermark för någon av följande grödor: höstvete, vårkorn, havre och höstraps. För undersökningen fanns det totalt 696 jordbruksföretag. Ett urval om 200 företag togs ut. Enkäten består av fyra frågor där respondenterna välja mellan följande alternativ: överstiger med mer än 20 %, normalskörd, understiger normalskörd med 20-40 %, understiger normalskörd med 40-60 %, understiger normalskörd med mer än 60 %, samt odlar inte grödan. Svarsfrekvensen på undersökningen blev 42 %.

 

Statistikens tillförlitlighet

Felkällor

Precis som för de flesta andra prognoser finns det problem och källor för osäkerhet även i denna prognosmetod. Några av dessa är:

¨           De gjorda prognoserna bygger på verkliga uppgifter av väderdata fram till och med juli år 2019. För efterföljande månader har årets väderdata satts till normalvärden, vilket gör att prognoserna kan slå fel om årets väder i augusti och september skiljer sig markant från normalåret.

¨           Varje väderstation motsvarar ett län. Vilket kan påverka resultaten betydligt då förhållandena kan skilja sig åt inom ett län. Vissa stationer har lagts ner och vissa har tillkommit sedan 1965 vilket gör att alla tidsserier inte utgörs av data från en station utan har tagits fram utifrån olika stationer.

¨           Modellen med de vädervariabler som används, månadsmedelvärdet för dygnsmedeltemperaturen och månadsvärde för nederbörden, tar inte hänsyn till hur temperatur och nederbörd fördelar sig över månaden. Om exempelvis nederbörden kommit under en kort period en månad påverkar detta skörden annorlunda än om nederbörden varit jämnt utspridd över månaden.

¨           De slutliga skördeuppskattningarna, som delvis ligger till grund för denna prognos, har inte tagits fram med samma metod genom åren. Tidigare ba­serades dessa skördeuppskattningar främst på provtagningar i fält medan de sedan 1998 baseras på telefonintervjuer. Som en följd av metodbytet har hektarskörden fått en något annorlunda innebörd. När statistiken baserades på skörden från provytor avsåg hektarskörden skörd per besådd areal. När uppgifterna nu hämtas från jordbrukarna blir det mer fråga om en hektarskörd som avser skörd per bruttoareal av grödan. Det skulle i så fall ge en något lägre hektarskörd. Effekten blir dock inte så stor eftersom de uppmätningar av arealerna som har gjorts efter EU-inträdet har medfört att lantbrukarnas redovisning av grödarealerna under senare år överensstämmer allt bättre med den besådda arealen. De prognosmetoder som använts här blir något osäkrare om nivån på den faktiska skörden ändrats till följd av metodbyte.

 

Föregående års prognoser

För att belysa osäkerheten i skördeprognoserna redovisas i tablåerna E och F den procentuella skillnaden mellan publicerade prognoser och utfallet av de slutliga skördeskattningarna för åren 2014–2018. Påpekas bör att i de slutliga skördeuppskattningarna exkluderas arealer som valts att skördas som grönfoder. Prognosen tar ingen hänsyn till detta vilket bidrar till en systematisk överskattning av totalskördarna. Storleken på denna överskattning varierar från år till år beroende på hur stor andel som valts att skördas som grönfoder.

Positivt värde betyder att prognosen för hektarskörd respektive totalskörd var större än den slutliga skördeuppskattningen och negativt värde betyder på motsvarande vis att prognosen var mindre än den slutliga skördeuppskattningen. Tablå E visar att förra året prognos kraftigt överskattade hektarskördarna för samtliga grödor förutom höstraps jämfört med de slutliga skördeuppskattningarna. Orsaken till detta beror på att jordbruksverkets prognosmetod, som bygger på statistiska samband mellan tidigare års väderförhållanden och skördar, inte klarade av att uppskatta skörden med den precision som tidigare prognoser på grund av de exceptionella väderförhållanden som rådde under våren och sommaren 2018.

Tablå E. Skillnader i hektarskörd mellan tidigare års prognoser och
utfallet i de slutliga skördeuppskattningarna, %

Gröda

2014

2015

2016

2017

2018

Höstvete

0

-1

4

-7

31

Vårvete

1

-1

2

3

52

Höstråg

-4

0

1

-6

22

Höstkorn

-6

3

5

-5

36

Vårkorn

-6

-6

-1

-2

35

Havre

-9

-7

-10

-3

23

Höstrågvete1

-7

3

7

7

23

Vårrågvete

..

..

-15

-1

13

Blandsäd

2

2

-7

-4

29

 

 

 

 

 

 

Höstraps

-8

-11

5

-7

-12

Vårraps

-1

0

-4

3

24

Höstrybs

14

1

27

38

78

Vårrybs

38

-7

-1

-16

43

1 Efter 2014 är rågvete uppdelat i höst- respektive vårrågvete. Vårrågvete svarar för ca 9 % av den totala arealen rågvete för åren 2015, 2016 och 2018 samt ca 7 % under 2017. År 2015 gjordes dock enbart prognos totalt för rågvete. Den prognosen jämförs här med en genomsnittlig hektarskörd av höstrågvete och vårrågvete. Utfallet som redovisas för höstrågvete 2014–2015 är utfallet för rågvete totalt.

 

Tablå F visar att även totalskördarna kraftigt överskattades för spannmål (överskattning med 30 %). Totalskörden av oljeväxter underskattades emellertid med 2 % totalt mot med de slutliga skördeuppskattningarna. Det berodde att höstraps, som utgör 95 % av oljeväxterna, underskattades med 5 %. De övriga oljeväxterna överskattades emellertid kraftigt.

 

Tablå F. Skillnader i totalskörd mellan tidigare års prognoser och utfallet av de slutliga skördeuppskattningarna, %       

Gröda

2014

2015

2016

2017

2018

Höstvete

0

-1

4

-6

32

Vårvete

3

2

4

7

45

Höstråg

-3

1

1

-5

20

Höstkorn

-5

5

6

-1

37

Vårkorn

-4

-4

2

-2

32

Havre

-6

-2

-6

2

17

Höstrågvete1

-6

4

2

1

22

Vårrågvete

..

..

-10

5

7

Blandsäd

-10

-12

-18

2

-63

Summa spannmål

-2

-2

2

-3

30

 

 

 

 

 

 

Höstraps

-7

-11

5

-7

-5

Vårraps

-1

0

-2

4

30

Höstrybs

17

3

24

34

120

Vårrybs

35

-6

-1

-12

69

Summa oljeväxter

-7

-11

4

-6

-2

1 Efter 2014 är rågvete uppdelat i höst- respektive vårrågvete. Vårrågvete svarar för ca 9 % av den totala arealen rågvete för åren 2015, 2016 och 2018 samt ca 7 % under 2017. År 2015 gjordes dock enbart prognos totalt för rågvete. Den prognosen jämförs här med totalskörden av höstrågvete och vårrågvete. Utfallet som redovisas för höstrågvete 2014–2015 är utfallet för rågvete totalt.

 

För höstkorn, höstrågvete, vårrågvete, blandsäd och höstrybs baseras inte prognoserna direkt på väderdata då skördeuppskattningar inte gjorts under en tillräckligt lång period. Prognoserna för dessa grödor baseras istället på vilka samband de har med andra grödor. Detta förstärker avvikelserna för just dessa grödor. Tilläggas bör också att den prognostiserade totalskörden av blandsäd systematiskt underskattas. Orsaken till detta är att prognosen, till skillnad från de slutliga skördeuppskattningarna, inte tar hänsyn till att vissa arealer baljväxt/stråsädesblandningar skördas som mogen gröda och inte som grönfoder.

Vid jämförelse av tablåerna E och F syns det att om hektarskörden överskattas så överskattas nästan alltid totalskörden. Detsamma gäller underskattning av hektar- och totalskördar. Undantaget för 2018 är blandsäd där hektarskörden överskattas med 29 % och totalskörden underskattas med 63 %. Orsaken till sambanden är att arealerna som används vid beräkning av prognos och slutlig skörd inte skiljer sig så mycket. I Statistiskt meddelande, Jordbruksmarkens användning 2019, Preliminär statistik finns en tablå under Statistiken med kommentarer som visar hur stora skillnaderna var mellan preliminär och slutlig statistik gällande arealer 2018. Eftersom uttag av arealdata till denna prognosen är gjort senare på året än uttag till preliminära arealer är troligen skillnaden mellan uttaget till skördeprognosen och uttaget till slutliga arealer mindre än skillnaden mellan preliminär och slutlig statistik.

Annan statistik

I november redovisas preliminära skörderesultat på riksnivå, med ett urval av cirka 1 000 lantbrukare som undersökningsunderlag.

I början av december redovisas preliminär skörd av potatis.

Preliminär skörd av spannmål, trindsäd och oljeväxter med redovisning på län, produktionsområden och riksnivå baserade på hela urvalet (drygt 4 000 lantbruk) redovisas i mitten av december.

Slutliga resultat från skördeundersökningar år 2019 redovisas under andra kvartalet 2020. Där räknas majs till mognad in i summan av den totala spannmålsskörden, vilket inte görs i detta Statistiska meddelande.

Slutlig statistik om 2019 års grödarealer redovisas i oktober 2019.

 

Elektronisk publicering

Detta Statistiska meddelande finns kostnadsfritt åtkomligt på Jordbruksverkets webbplats http://www.jordbruksverket.se under Ta del av statistiken samt på SCB:s webbplats http://www.scb.se under Jord- och skogsbruk, fiske.

Mer information om statistiken och dess kvalitet ges i en särskild Kvalitetsdeklaration.