В работе предложен подход для оптимизации разбиения исходных данных на обучающее и тестовое подмножества при моделировании пространственного распределения признака методом искусственных нейронных сетей (ИНС). Подход учитывает пространственные неравномерности и разброс значений моделируемой переменной. Исследование выполнено на основе данных, полученных во время почвенного скрининга урбанизированных территорий в Российской субарктической зоне: городах Тарко-Сале и Ноябрьск. Для моделирования был выбран химический элемент хром (Cr). В г. Тарко-Сале были обнаружены области с аномально высоким значением моделируемого элемента. В г. Ноябрьске аномалий в значениях содержания Cr выявлено не было. Методом многослойного перцептрона (МЛП) построены пространственные распределения Cr в поверхностном слое почвы. Структура МЛП была выбрана методом компьютерного симулирования на основе минимизации среднеквадратической ошибки (RMSE). Проведено сравнение моделей, использующих полностью случайное разбиение исходных данных на обучающее и тестовое подмножество, и моделей, которые строились на основе предложенного подхода. Для каждого из подходов вычислялись средняя абсолютная ошибка (MAE), среднеквадратическая ошибка (RMSE) и среднеквадратическая относительная ошибка (RMSRE). Для обеих территорий модели, использующие предложенный подход, показали более точные результаты (улучшение составило до 50%).

Разработаны теоретическая основа и математическая модель локальной корреляции двух пространственных переменных. Она отражает согласованность изменения величин в зависимости от пространственного положения. Предлагаемая методика базируется на представлении пространственных переменных в виде непрерывных полей и сравнении их градиентов. Разработан алгоритм нахождения локальной корреляции, на основе которого создана программа для автоматического построения корреляционных поверхностей. Технология апробирована на данных площадной литохимической съемки, но также применима для обработки любых других пространственно распределенных данных.

На примере Цагинского габбро-лабрадоритового массива (Кольский полуостров) показаны возможности применения комплексной интерпретации данных геофизических методов в целях построения структурно-геологической модели интрузива и ориентировки будущих поисково-разведочных работ. Использовались наблюденные поля Δg и ΔZ (масштабы съемок – 1:100 000 и 1:50 000), результаты сейсморазведочных работ и петрофизические данные. Исследования проводились с применением численного моделирования, что впервые позволило получить количественные оценки геолого-структурного положения Цаги, вмещающей комплексные железотитанованадиевые руды.
Выполненные исследования, включающие корреляционные методы и трансформации гравитационного поля показали, что массив выглядит как пластиноподобное тело с мощностью до 3,5 км, продолжающееся в северо-восточном и восточном направлениях за пределы известных границ. Кроме этого, в его приповерхностной части были выделены 10 областей, в пределах которых распространены породы с аномальной плотностью 3,06-3,20 г/см³ и мощностью 0,8-1,1 км, которые практически выходят на поверхность и могут нести титаномагнетитовое оруденение. Полученные результаты позволяют значительно расширить перспективы массива на окисные железо-титановые руды за счет выявленных областей, в пределах которых по геофизическим данным были обнаружены породы с высокой плотностью.

В настоящее время очень востребованы компьютерные методы управления такими сложными системами, как природные водные объекты. Целью данной работы являлось моделирование экосистемы мелководного участка Волгоградского водохранилища с использованием геоинформационных технологий. Сформулированы критерии определения мелководных зон. Геоинформационные технологии использованы как инструмент упорядочивания и систематизации для разнородных данных, получаемых в ходе экологического мониторинга. Геокодирование использовалось нами для привязки элементов модели к выбранному исследуемому участку. В работе представлен анализ основных принципов построения модели для описания экосистемы. Охарактеризованы основные составные части моделируемой экосистемы и взаимосвязь между ними. Объяснена важность получения пространственных данных для создания компьютерной модели экосистемы. В работе были использованы авторские аппаратные средства, позволяющие проводить описания водных объектов с использованием датчиков геопозиционирования и эхолокации. Описана методика поточечного сканирования конфигурации дна. Показан метод регистрации, передачи и обработки этих данных. Описана работа авторского программного комплекса, который позволяет осуществлять упорядочивание полученных данных для создания файлов, которые могут использоваться в программе Matlab. В результате полевого исследования были собраны данные о состоянии модельного мелководного участка; созданы базы геоданных с информацией об исследуемом объекте, полученной с помощью аппаратных средств. Проведено геоинформационное моделирование мелководного участка «Черные воды» левобережья Волгоградского водохранилища вблизи г. Маркс с использованием инструментальных средств Matlab. Реализованы геоинформационные составляющие, графика и анимация, алгоритмы имитационного моделирования экосистемы на исследуемом участке. Отмечено ускоренное изменение экосистемы данного мелководья. Компьютерная модель позволила установить взаимосвязь между конфигурацией дна и переносом донных отложений, что влечет изменения в экосистеме водоема, такие, как зарастание водорослями. В свою очередь, увеличение количества водных растений влечет за собой заболачивание.

Рассмотрено приложение методов математической физики и логических аппроксимаций к решению задач распределения температурных полей между трендом поднимающегося мантийно-корового мигранта (плюмом) и окружающей средой. Четырехмерная задача (x, y, z, время) сведена к двумерной (x, время) для частного, но наиболее часто рассматриваемого случая – симметрии плюма вокруг центральной оси и равномерного характера его подъема. Разработан программный продукт Vladi Gead 3.0 для теплофизических расчетов в диапазоне «плюмовая адиабата–региональная геотерма», реализующий описанные преобразования. Показана аналогия вертикального теплового взаимодействия временных слоев с внутренним трением (вязкостью) среды, которая может быть использована при расчетах конвективного тепломассопереноса.

Изучение динамики дельт северных рек осложнено рядом обстоятельств: а) замедленные темпы процессов, протекающих в условиях криолитозоны, обусловливают малую изменчивость дельт; б) краткость сезона возможных наблюдений после завершения весеннего половодья и до образования снежного покрова ограничивает выбор подходящих дат съемки концом июля–августом–сентябрем; в) экранирование облачностью, погодные условия резко сокращают возможности выбора снимков. Дистанционные исследования динамики северных дельт за последние полвека опираются на снимки со спутника Landsat, для оценки современного состояния дельт используются снимки со спутника Sentinel с лучшим разрешением и частотой съемки. Для обеспечения сопоставимости снимков, полученных разными съемочными системами, проводится их взаимное геометрическое (трансформирование) и яркостное (приведение к общему делению по уровням яркости) согласование, выполняется выбор сопоставимых спектральных каналов. На основе анализа кривых спектральной яркости основных исследуемых объектов определяются каналы съемки, наиболее информативные для исследования динамики дельты. Для выбора оптимального метода автоматизированного выделения береговых линий опробовано несколько способов компьютерного разделения объектов «вода» и «суша»: кластеризация на два уровня с использованием всего набора спектральных каналов; то же по наиболее информативным каналам в ближнем и среднем инфракрасном диапазонах спектра; создание индексных изображений (варианты водного индекса). Ввиду сложности устранения погрешностей, остающихся при использовании этих методов, оптимальным признано яркостное квантование снимков в ближней инфракрасной зоне, позволяющее использовать снимки наилучшего разрешения и последовательно уточнять выбранный для разделения уровень яркости на основе сопоставления результатов квантования с исходными синтезированными снимками. По снимкам Landsat-7 1999 г. и Sentinel-2В 2017 г. в ближней инфракрасной зоне, квантованным на яркостные уровни «вода»–«суша», получено растровое изображение дельты Енисея с контурами появления воды на месте суши (размыв берегов) и образования суши на месте воды (аккумуляция отложений). На его основе составляются карты динамики дельты. Предложено 3 типа карт разных масштабов и содержания, отражающих динамику дельты Енисея.