Опыт применения технологий машинного обучения для прогноза динамики морских берегов криолитозоны
Д.М. Богатова, С.А. Огородов
Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, географический ф-т, Москва, Россия
aleksyutina@geogr.msu.ru
Ключевые слова: криолитозона, морские берега, мерзлотные процессы, динамика береговой линии, статистические методы, машинное обучение
Страницы: 31-46
Аннотация
Рассматривается вопрос применимости машинного обучения для прогнозирования динамики берегов, сложенных мерзлыми дисперсными породами. Для тестирования данных технологий выбраны три хорошо изученных участка побережья в юго-западной части Карского моря, на которых лаборатория геоэкологии Севера МГУ ведет мониторинг береговых процессов с 80-х годов прошлого века. Для каждого участка с шагом 10 м были собраны данные о категориальных характеристиках береговой зоны (геоморфологический уровень, литология, доминирующий мерзлотный процесс) и количественные показатели темпов отступания берегового уступа. Последовательное применение корреляционного анализа с использованием алгоритма случайного леса и дисперсионного анализа (Welch’s ANOVA) позволило выявить признаки, наиболее сильно влияющие на динамику береговых уступов, определить сегменты береговой линии с наибольшим риском интенсивных изменений и средними значениями темпов отступания берега c определенной комбинацией категориальных признаков. Предложен подход, позволяющий на основе технологий машинного обучения проводить сегментацию морского побережья в криолитозоне по устойчивости берегов к основным природным факторам.
DOI: 10.15372/KZ20260304
EDN: SQVMVP
|
