Программно-алгоритмический комплекс прогнозирования динамики арктических озер России на основе спутниковых снимков и энтропийно-рандомизированного подхода

Автор: Сокол Е.С., Тогачев А.А., Попков А.Ю., Дубнов Ю.А., Полищук В.Ю., Попков Ю.С., Мельников А.В., Полищук Ю.М.

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

Рубрика: Информатика и вычислительная техника

Статья в выпуске: 4 т.23, 2023 года.

Бесплатный доступ

Статья посвящена проблеме прогнозирования эволюции термокарстовых озер в зонах мерзлоты как интенсивных источников природной эмиссии парниковых газов в атмосферу на арктических территориях. Цель работы. Целью работы является рассмотрение вопросов создания программно-алгоритмического комплекса прогнозирования пространственно-временной динамики озер Российской Арктики на основе методов и алгоритмов рандомизированного машинного обучения.

Машинное обучение, рандомизированная модель, программно-алгоритмический комплекс, прогнозирование, термокарстовые озера, парниковые газы

Короткий адрес: https://sciup.org/147242609

IDR: 147242609   |   DOI: 10.14529/ctcr230402

Список литературы Программно-алгоритмический комплекс прогнозирования динамики арктических озер России на основе спутниковых снимков и энтропийно-рандомизированного подхода

  • Закономерности распределения размеров термокарстовых озер / А.С. Викторов, В.Н. Капралова, Т.В. Орлов и др. // Доклады Академии наук. 2017. Т. 474, № 5. C. 625–627. DOI: 10.7868/S0869565217050218
  • Carbon Emission from Thermokarst Lakes in NE European Tundra / S. Zabelina, L. Shirokova, S. Klimov et al. // Limnology and Oceanography. 2020. Vol. 66, iss. S1. P. 1–15. DOI: 10.1002/Ino.11560
  • 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. Рolishchuk, A.N. Bogdanov, I.N. Muratov et al. // Environmental Research Letters. 2018. Vol. 13, no. 4. P. 1–16. DOI: 10.1088/1748-9326/aab046
  • A Global Inventory of Lakes Based on High Resolution Satellite Imagery / C. Verpoorter, T. Kutser, D.A. Seekel, L.J. Tranvik // Geophysical Research Letters, 2014. Vol. 41. P. 6396–6402. DOI: 10.1002/2014GL060641
  • Webb E.E., Liljedahl A.K. Diminishing lake area across the northern permafrost zone // Nature Geoscience. 2023. Vol. 16. P. 202–209. DOI: 10.1038/s41561-023-01128-z
  • Методические вопросы оценки запасов метана в малых термокарстовых озерах криолитозоны Западной Сибири / Ю.М. Полищук, В.Ю. Полищук, Н.А. Брыксина и др. // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2015. Т. 326, № 2. С. 127–135.
  • Polishchuk Y.M., Muratov I.N., Polishchuk V.Y. Remote research of spatiotemporal dynamics of thermokarst lakes fields in Siberian permafrost. Ch. 8 // The Arctic: Current Issues and Challenges; Eds.: O.S. Pokrovsky, S.N. Kirpotin, A.I. Malov. New York: Nova Science Publishers, 2020. P. 208–237.
  • Попков Ю.С., Попков А.Ю., Дубнов Ю.А. Рандомизированное машинное обучение при ограниченных объемах данных. М.: URSS, 2019. 310 с.
  • Popkov Y.S., Popkov A.Y. New Method of Entropy-Robust Estimation for Ramdomized Models under Limited Data // Enthropy. 2014. Vol. 16, no. 2. P. 675–698. DOI: 10.3390/e16020675
  • A randomized algorithm for restoring missing data in the time series of lake areas using information on climatic parameters / Y.S. Popkov, E.S. Sokol, A.V. Melnikov et al. // Advances in Social Science, Education and Humanities Research. 2020. Vol. 483. P. 186–190. DOI: 10.2991/assehr.k.201029.035
  • Entropy-Randomized Method for the Reconstruction of Missing Data / Y.A. Dubnov, V.Y. Polishchuk, Y.S. Popkov et al. // Automation and Remote Control. 2021. Vol. 82, no. 4. P. 670–686. DOI: 10.1134/S0005117921040056
  • Алгоритмы рандомизированного машинного обучения для прогнозирования эволюции площади термокарстовых озер в зонах вечной мерзлоты / Ю.А. Дубнов, А.Ю. Попков, В.Ю. Полищук и др. // Автоматика и телемеханика. 2023. № 1. С. 98–120. DOI: 10.31857/S0005231023010051
  • Микросервисы. Паттерны разработки и рефакторинга. СПб.: Питер, 2019. 544 с.
  • Apache Kafka. URL: https://kafka.apache.org/documentation/ (дата обращения: 02.06.2023).
  • NextGIS Web. URL: https://docs.nextgis.ru/docs_ngweb/source/toc.html#nextgis-web (дата обращения: 02.06.2023).
  • PostgreSQL. URL: https://postgrespro.ru/docs/postgresql (дата обращения: 02.06.2023).
  • PostGIS. URL: https://postgis.net/documentation/ (дата обращения: 02.06.2023).
  • Standard public license GNU (GPL). URL: https://www.gnu.org/licenses/gpl-3.0.html (дата обращения: 02.06.2023).
Еще
Статья научная