Россия
Moscow, г. Москва и Московская область, Россия
Россия
Россия
Россия
Россия
Россия
УДК 55 Геология. Геологические и геофизические науки
УДК 550.34 Сейсмология
УДК 550.383 Главное магнитное поле Земли
ГРНТИ 37.01 Общие вопросы геофизики
ГРНТИ 37.15 Геомагнетизм и высокие слои атмосферы
ГРНТИ 37.25 Океанология
ГРНТИ 37.31 Физика Земли
ГРНТИ 38.01 Общие вопросы геологии
ГРНТИ 36.00 ГЕОДЕЗИЯ. КАРТОГРАФИЯ
ГРНТИ 37.00 ГЕОФИЗИКА
ГРНТИ 38.00 ГЕОЛОГИЯ
ГРНТИ 39.00 ГЕОГРАФИЯ
ГРНТИ 52.00 ГОРНОЕ ДЕЛО
ОКСО 05.00.00 Науки о Земле
ББК 26 Науки о Земле
ТБК 63 Науки о Земле. Экология
BISAC SCI SCIENCE
Работа посвящена проблеме прогнозирования эволюции площади термокарстовых озер в зоне вечной мерзлоты Арктики на примере анализа тестовых участков из нескольких географических регионов. Предлагаемый в работе подход основан на методе Рандомизированного машинного обучения для построения математических моделей динамики площади озер в условиях климатических изменений, ее обучения на реальных данных и дальнейшего прогнозирования. Приводятся и сравниваются результаты моделирования динамики площадей озер с помощью линейных статических и динамических моделей. Показано, что использование динамической модели площади озер позволяет значительно уменьшить среднюю ошибку моделирования.
термокарстовые озера, метод информационной энтропии, рандомизированное машинное обучение, статические и динамические модели, пропущенные данные, рандомизированное прогнозирование, климатические изменения
1. Дубнов Ю. А. Энтропийное оценивание в задачах классификации // Автоматика и телемеханика. — 2019. — № 3. — С. 138—151. — DOI:https://doi.org/10.1134/S0005231019030097.
2. Дубнов Ю. А. и Булычев А. В. Байесовская идентификация смешанных гауссовских моделей // Информационные технологии и вычислительные системы. — 2017. — № 1. — С. 101—114.
3. Дубнов Ю. А., Полищук В. Ю., Попков А. Ю. и др. Энтропийно-рандомизированное прогнозирование эволюции площади термокарстовых озёр // Челябинский физико-математический журнал. — 2021a. — Т. 6, № 3. — С. 384—396. — DOI:https://doi.org/10.47475/2500-0101-2021-16312.
4. Дубнов Ю. А., Полищук В. Ю., Попков Ю. С. и др. Метод энтропийно-рандомизированного восстановления пропу- щенных данных // Автоматика и телемеханика. — 2021b. — С. 140—160. — DOI:https://doi.org/10.31857/S0005231021040061.
5. Дубнов Ю. А., Попков А. Ю., Полищук В. Ю. и др. Алгоритмы рандомизированного машинного обучения для прогнозирования эволюции площади термокарстовых озер в зонах вечной мерзлоты // Автоматика и телемеханика. — 2023. — № 1. — DOI:https://doi.org/10.31857/S0005231023010051.
6. Миронов М. С., Шорникова А. В., Сидорина И. Е. и др. Изучение эмиссии метана в термокарстовых озерах полуострова Ямал с помощью методов дистанционного зондирования Земли и наземных исследований // Материалы 20-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». — Москва : Институт космических исследований РАН, 2022. — DOI:https://doi.org/10.21046/20DZZconf-2022a.
7. Полищук В. Ю., Муратов И. Н., Куприянов М. А. и др. Моделирование полей термокарстовых озер в зоне вечной мерзлоты на основе геоимитационного подхода и спутниковых снимков // Математические заметки СВФУ. — 2020. — Т. 27, № 1. — С. 101—114. — DOI:https://doi.org/10.25587/SVFU.2020.75.78.007.
8. Полищук В. Ю., Муратов И. Н. и Полищук Ю. М. Проблемы моделирования пространственной структуры полей термокарстовых озер в зоне вечной мерзлоты на основе спутниковых снимков // Вестник Югорского государственного университета. — 2018. — Т. 3, № 50. — С. 88—100. — DOI:https://doi.org/10.17816/byusu2018088-100.
9. Попков А. Ю. Рандомизированное машинное обучение нелинейных моделей с применением к прогнозированию развития эпидемического процесса // Автоматика и телемеханика. — 2021. — № 6. — С. 149—168. — DOI:https://doi.org/10.31857/S0005231021060064.
10. Попков Ю. С. Рандомизация и энтропия в обработке данных, динамических системах, машинном обучении. — Москва : ЛЕНАНД, 2023.
11. Попков Ю. С. и Дубнов Ю. А. Энтропийно-робастное рандомизированное прогнозирование при малых объемах ретроспективных данных // Автоматика и телемеханика. — 2016. — № 5. — С. 109—127.
12. Попков Ю. С., Дубнов Ю. А. и Попков А. Ю. Прогнозирование развития эпидемии COVID-19 в странах Европейского союза с использованием энтропийно-рандомизированного подхода // Информатика и автоматизация. — 2021. — Т. 20, № 5. — С. 1010—1033. — DOI:https://doi.org/10.15622/20.5.1.
13. Попков Ю. С., Попков А. Ю. и Дубнов Ю. А. Рандомизированное машинное обучение при ограниченных наборах данных: от эмпирической вероятности к энтропийной рандомизации. — Москва : ЛЕНАНД, 2019.
14. Попков Ю. С., Попков А. Ю. и Дубнов Ю. А. Элементы рандомизированного прогнозирования и его применение для предсказания суточной электрической нагрузки энергетической системы // Автоматика и телемеханика. — 2020. — № 7. — С. 148—172. — DOI:https://doi.org/10.1134/S0005231019070107.
15. Степаненко В. М., Мачульская Е. Е., Глаголев М. В. и др. Моделирование эмиссии метана из озёр зоны вечной мерзлоты // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. — 2011. — Т. 47, № 2. — С. 275—288.
16. Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения. — Москва : Мир, 1967.
17. Фельдман Г. М. Термокарст и вечная мерзлота. — Новосибирск : Наука, 1984.
18. Golan A., Judge G. G. and Miller D. Maximum entropy econometrics. Robust estimation with limited data. — New York : Wiley, 1996. — 307 p.
19. Jaynes E. T. Information theory and statistical mechanics // Physical review. — 1957. — Vol. 106, no. 4. — P. 620–630.
20. Kapur J. N. Maximum-entropy models in science and engineering. — John Wiley & Sons, 1989.
21. Karlsson J., Lyon S. and Destouni G. Temporal Behavior of Lake Size-Distribution in a Thawing Permafrost Landscape in Northwestern Siberia // Remote Sensing. — 2014. — Vol. 6, no. 1. — P. 621–636. — DOI:https://doi.org/10.3390/rs6010621.
22. Kirpotin S. N., Polishchuk Y. and Bryksina N. Abrupt changes of thermokarst lakes in Western Siberia: impacts of climatic warming on permafrost melting // International Journal of Environmental Studies. — 2009. — Vol. 66,no. 4. — P. 423–431. — DOI:https://doi.org/10.1080/00207230902758287.
23. Kullback S. and Leibler R. A. On information and sufciency // The annals of mathematical statistics. — 1951. — Vol. 22, no. 1. — P. 79–86.
24. Levine R. D. and Tribus M. Maximum entropy formalism // Maximum Entropy Formalism Conference. — Massachusetts Institute of Technology, 1978.
25. Neumann J. von. Various Techniques Used in Connection With Random Digits // Journal of Research of the National Bureau of Standards, Appl. Math. Series. — 1951. — Vol. 12. — P. 36–38.
26. Nocedal J. and Wright S. Numerical optimization. — Springer Science & Business Media, 2006.
27. Popkov Yu. S., Dubnov Yu. and Popkov A. New Method of Randomized Forecasting Using Entropy-Robust Estimation: Application to the World Population Prediction // Mathematics. — 2016. — Vol. 4, no. 1. — P. 16. — DOI:https://doi.org/10.3390/math4010016.
28. Popkov Yu. S., Popkov A. Yu., Dubnov Yu. A., et al. Entropy-Randomized Forecasting of Stochastic Dynamic Regression Models // Mathematics. — 2020. — Vol. 8, no. 7. — P. 1119. — DOI:https://doi.org/10.3390/math8071119.
29. Popkov Yu. S., Popkov A. Yu., Dubnov Yu. A., et al. Entropy Randomization in Machine Learning. — Chapman, Hall/CRC, 2022. — DOI:https://doi.org/10.1201/9781003306566.
30. Sudakov I. and Vakulenko S. A. A mathematical model for a positive permafrost carbon-climate feedback // IMA Journal of Applied Mathematics. — 2014. — Vol. 80, no. 3. — P. 811–824. — DOI:https://doi.org/10.1093/imamat/hxu010.
31. Verpoorter Ch., Kutser T., Seekell D. A., et al. A global inventory of lakes based on high-resolution satellite imagery // Geophysical Research Letters. — 2014. — Vol. 41, no. 18. — P. 6396–6402. — DOI:https://doi.org/10.1002/2014GL060641.
32. Walter K. M., Smith L. C. and Stuart Chapin F. Methane bubbling from northern lakes: present and future contributions to the global methane budget // Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences. — 2007. — Vol. 365, no. 1856. — P. 1657–1676. — DOI:https://doi.org/10.1098/rsta.2007.2036.
33. Zabelina S. A., Shirokova L. S., Klimov S. I., et al. Carbon emission from thermokarst lakes in NE European tundra // Limnology and Oceanography. — 2020. — Vol. 66, S1. — DOI:https://doi.org/10.1002/lno.11560.
