Методологические вопросы использования рандомизированного машинного обучения для прогнозирования динамики термокарстовых озер Арктики

Автор: Попков Юрий Соломонович, Волкович Зеев, Мельников Андрей Витальевич, Полищук Юрий Михайлович

Журнал: Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника @vestnik-susu-ctcr

Рубрика: Информатика и вычислительная техника

Статья в выпуске: 4 т.19, 2019 года.

Бесплатный доступ

Проведен анализ состояния проблем моделирования пространственно-временной динамики озерных полей в условиях современных климатических изменений. Показано, что аналитические методы, используемые при изучении динамики термокарстовых процессов в отдельных озерах, не подходят для изучения пространственно-временных изменений полей термокарстовых озер. Предложенный метод гео-имитационного моделирования для изучения динамики полей термокарстовых озер не обеспечивает достаточной точности прогнозирования. Рассмотрены проблемы применения нового подхода к прогнозированию пространственно-временной динамики полей в условиях современных климатических изменений на основе методов и алгоритмов энтропийно-рандомизированного машинного обучения. Экспериментальные результаты удаленных исследований динамики полей термокарстовых озер в арктической зоне вечной мерзлоты Западной Сибири были получены с использованием спутниковых снимков за период в несколько десятилетий, начиная с 1973 года. Климатические данные за тот же период были получены путем реанализа на основе хорошо известных систем ERA-40, ERA-Interim и APHRODITE JMA. Был составлен массив экспериментальных данных об изменениях площадей озер, среднегодовой температуры и годовых осадков в зоне вечной мерзлоты Западной Сибири за период исследований. Регрессионный анализ геокриологических и климатических данных показал, что сокращение площади озер можно объяснить, главным образом, увеличением температуры поверхности и изменением осадков. Структура модели рандомизированного прогноза динамики полей термокарстовых озер определяется с учетом параметров, отражающих изменения площадей озер, среднегодовой температуры и уровня осадков. Рассмотрены особенности использования экспериментальных данных в рамках энтропийно-рандомизированного подхода к прогнозированию пространственно-временной динамики полей термокарстовых озер в условиях современных климатических изменений.

Еще

Модель, прогнозирование, пространственно-временная динамика, вечная мерзлота, термокарстовые озера, спутниковые снимки, реанализ метеоданных, климатические изменения, глобальное потепление

Короткий адрес: https://sciup.org/147232287

IDR: 147232287   |   DOI: 10.14529/ctcr190401

Список литературы Методологические вопросы использования рандомизированного машинного обучения для прогнозирования динамики термокарстовых озер Арктики

  • Опыт и результаты дистанционного исследования озер криолитозоны Западной Сибири по космическим снимкам различного разрешения за 50-летний период / Ю.М. Полищук, А.Н. Богданов, Н.А. Брыксина и др. // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2017. - Т. 14. - № 6. - С. 42-55. DOI: 10.21046/2070-7401-2017-14-6-42-55
  • Minor contribution of small thaw ponds to the pools of carbon and methane in the inland waters of the permafrost - affected part of the Western Siberian lowland / Y.M. Polishchuk, A.N. Bogdanov, I.N. Muratov et al. // Environmental Research Letters. - 2018. - Vol. 13. - P. 1-16. DOI: 10.1088/1748-9326/aab046
  • Hydrological Changes: Historical Analysis, Contemporary Status, and Future Projections / A.I. Shiklomanov, R.B. Lammers, D.P. Lettermaier et al. // Regional Environmental Changes in Siberia and Their Global Consequences / Eds. P.Ya. Groisman and G. Gutman. - Dordrecht; Heidelberg; New-York; London: Springer, 2013. - P. 111-154. DOI: 10.1007/978-94-007-4569-8_4
  • Effect of permafrost thawing on the organic carbon and metal speciation in thermokarst lakes of Western Siberia / O.S. Pokrovsky, L.S. Shirokova, S.N. Kirpotin et al. // Biogeosciences. - 2011. - Vol. 8. - P. 565-583. DOI: 10.5194/bg-8-565-2011
  • Кравцова, В.И. Изменение размеров термокарстовых озер в различных районах России за последние 30 лет / В.И. Кравцова, А.Г. Быстрова // Криосфера Земли. - 2009. - Т. 13, № 2. - С. 16-26.
  • Kirpotin, S. Abrupt changes of thermokarst lakes in Western Siberia: impacts of climatic warming on permafrost melting / S. Kirpotin, Y. Polishchuk, N. Bryksina // International Journal of Environmental Studies. - 2009. - Vol. 66. - No. 4. - P. 423-431.
  • DOI: 10.1080/00207230902758287
  • Riordan, B. Shrinking ponds in subarctic Alaska based on 1950-2002 remotely sensed images / B. Riordan, D. Verbyla, A.D. McGuire // J. Geophys. Res. - 2006. - Vol. 111. - G04002.
  • DOI: 10.1029/2005JG000150
  • Zuidhoff, F.S. Changes in palsa distribution in relation to climate change in Laivadalen, Northern Sweden, especially 1960-1997 / F.S. Zuidhoff, E. Kolstrup // Permafrost and Periglacial Processes. - 2000. - Vol. 11. - P. 55-69. :13.0.CO;2-T
  • DOI: 10.1002/(SICI)1099-1530(200001/03)11
  • Полищук, В.Ю. Геоимитационное моделирование полей термокарстовых озер в зонах мерзлоты / В.Ю. Полищук, Ю.М. Полищук. - Ханты-Мансийск: УИП ЮГУ, 2013. - 129 с.
  • Викторов, А.С. Основные проблемы математической морфологии ландшафтов / А.С. Викторов. - М.: Наука, 2006. - 252 с.
  • Polishchuk, Y. Forecast of thermokarst lakes dynamics in permafrost based on geo-simulation modeling and remote sensing data / Y. Polishchuk, V. Polishchuk // Proc. of Conf. "Mathematical and Information Technologies MIT-2016" (Vrnjacka Banja, Serbia - Budva, Montenegro, Aug. 28 - Sept. 5, 2016) / Eds. Yu. Shokin, H. Miloshevich and D. Esipov. Published on CEUR-Workshop Proceedings. - 2017. - Vol. 1839. - P. 393-405. - http://ceur-ws.org/Vol-1839.
  • Polishchuk, V.Y. Modeling of thermokarst lake dynamics in West-Siberian permafrost. Chapter 6 / V.Y. Polishchuk, Y.M. Polishchuk // Permafrost: Distribution, Composition and Impacts on Infrastructure and Ecosystems / Ed. by O. Pokrovsky. - New York: Nova Science Publishers, 2014. - P. 205-234.
  • Попков, Ю.С. Рандомизированное машинное обучение при ограниченных объемах данных / Ю.С. Попков, А.Ю. Попков, Ю.А. Дубнов. - М.: ЛЕНАНД. - 320 с.
  • Полищук, Ю.М. Методические вопросы построения обобщенных гистограмм распределения площадей озер в зоне мерзлоты на основе космических снимков среднего и высокого разрешения / Ю.М. Полищук, А.Н. Богданов, И.Н. Муратов // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2016. - Т. 13, № 6. - С. 224-232.
  • DOI: 10.21046/2070-7401-2016-13-6-224-232
  • Size distribution, surface coverage, Water, carbon, and metal storage of thermokarst lakes in the permafrost zone of the Western Siberia lowland / Y.M. Polishchuk, A.N. Bogdanov, V.Y. Polishchuk et al. // Water. - 2017. - Vol. 9, iss. 3. - 18 p.
  • DOI: 10.3390/w9030228
  • A Canopus-V imagery-based study of the size-distribution of small lakes in the discontinuous permafrost zone of the Western Siberia / Y.M. Polishchuk, A.N. Bogdanov, I.N. Muratov, V.Y. Polishchuk // Kriosfera Zemli. - 2017. - Vol. 21. - No. 2. - P. 80-87.
  • Lehner, B. Development and validation of a global database of lakes, reservoirs and wetlands / B. Lehner, P. Doll // J. Hydrol. - 2004. - Vol. 296. - P. 1-22.
  • DOI: 10.1016/j.jhydrol.2004.03.028
  • Downing, J.A. The global abundance and size distribution of lakes, ponds, and impoundments / J.A. Downing, Y.T. Prairie // Limnol. Oceanogr. - 2006. - Vol. 51. - P. 2388-2397.
  • DOI: 10.4319/lo.2006.51.5.2388
  • A global inventory of lakes based on high resolution satellite imagery / C. Verpoorter, T. Kutser, D.A. Seekel, L.J. Tranvik // Geophys. Res. Lett. - 2014. - Vol. 41. - P. 1-7.
  • DOI: 10.1002/2014GL060641
Еще
Статья научная