Статья посвящена важной геоэкологической проблеме прогнозирования динамики термокарстовых озер Российской Арктики как интенсивных источников природной эмиссии парниковых газов, которая рассматривается в качестве одного из факторов современных климатических изменений. Целью работы явилось рассмотрение вопросов разработки системы прогнозирования динамики площадей озер с использованием алгоритмов энтропийно-рандомизированного машинного обучения и средств геоинформационной системы NextGIS Web. Рассмотрены ключевые этапы обработки информации для прогнозирования динамики озер. В качестве ретроспективной информации для прогнозирования используются данные дистанционных измерений площадей термокарстовых озер в арктической зоне России, полученные по спутниковым снимкам Landsat за период нескольких последних десятилетий, и климатические данные, определенные путем реанализа метеоданных за тот же период. Система реализована на основе геоинформационной системы NextGIS Web, позволяющей включать прикладные программы рандомизированного моделирования с использованием языка Python.

Полищук Юрий Михайлович
Доктор физико-математических наук, профессор
Главный научный сотрудник
Югорский научно-исследовательский институт информационных технологий (ЮНИИТ)
628011 Ханты-Мансийск, ул. Мира, д. 151
e-mail: yupolishchuk@gmail.com
ORCID: 0000-0002-4944-4919
Scopus Author ID: 6701744203
ResearcherID: D-5649-2014
SPIN-код: 5753-1636
AuthorId: 61393

Сокол Евгений Сергеевич
Начальник отдела
Югорский научно-исследовательский институт информационных технологий (ЮНИИТ)
628011 Ханты-Мансийск, ул. Мира, д. 151
e-mail: eugen137@gmai.com
ORCID: 0009-0009-8308-154X
Scopus Author ID: 57221465588
SPIN-код: 3718-8990
AuthorID: 1083410

Тогачев Александр Алексеевич
Главный специалист
Югорский научно-исследовательский институт информационных технологий (ЮНИИТ)
628011 Ханты-Мансийск, ул. Мира, д. 151
e-mail: togachevaa@uriit.ru
ORCID: 0009-0009-3670-1275

Полищук Владимир Юрьевич
Кандидат технических наук, научный сотрудник
Институт мониторинга климатических
и экологических систем СО РАН
634055 Томск, Академический пр-кт, д. 10/3
e-mail: liquid_metal@mail.ru
ORCID: 0000-0002-2058-1725
Scopus Author ID: 56985630500
SPIN-код: 5501-2030
AuthorID: 674827

Куприянов Матвей Андреевич
Главный специалист
Югорский научно-исследовательский институт информационных технологий (ЮНИИТ)
628011 Ханты-Мансийск, ул. Мира, д. 151
e-mail: kupriyanovma@uriit.ru
ORCID: 0000-0002-9476-2887
Scopus Author ID: 57197843804
ResearcherID: AAB-8176-2019
SPIN-код: 4352-8178
AuthorID: 818841

Мельников Андрей Витальевич
Доктор технический наук, профессор
Директор
Югорский научно-исследовательский институт информационных технологий (ЮНИИТ)
628011 Ханты-Мансийск, ул. Мира, д. 151
e-mail: MelnikovAV@uriit.ru
ORCID: 0000-0002-1073-7108
ResearcherID: N-8822-2013
Scopus Author ID: 57209782911
SPIN-код: 8813-6794
AuthorID: 179248

1. Zabelina S.A., Shirokova L.S., Klimov S.I., Chupakov A.V., Lim A.G., Polishchuk Yu.M., Polishchuk V.Yu., Bogdanov A.N., Muratov I.N., Guerin F., Karlsson J., Pokrovsky O.S. Carbon Emission from Thermokarst Lakes in NE European Tundra // Limnology and Oceanography. –2021. – Vol. 66. – Iss. S1: Biogeochemistry and ecology across Arctic aquatic ecosystems in the face of change. – P. S216–S230. DOI: 10.1002/Ino.11560.
2. Anthony K.W., Schneider von Deimling T., Nitze I., Frolking S., Emond A., Daanen R., Anthony P., Lindgren P., Jones B., Grosse G. 21st-century modeled permafrost carbon emissions accelerated by abrupt thaw beneath lakes // Nature Communications. – 2018. – Vol. 9. – 3262. DOI: 10.1038/s41467-018-05738-9.
3. Голубятников Л.Л., Маммарелла И. Потоки метана в атмосферу из озер Фенноскандии // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. – 2018. – Т. 54. – № 6. – С. 672–683. DOI: 10.1134/S000235151806007X.
4.  Рolishchuk Y.M., Bogdanov A.N., Muratov I.N., Polishchuk V.Y., Lim A., Manasypov R.M., Shirokova L.S., Pokrovsky O.S. 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 // Environmental Research Letters. – 2018. – Vol. 13. – No. 4. – 045002. DOI: 10.1088/1748-9326/aab046.
5. Полищук В.Ю., Куприянов М.А., Полищук Ю.М. Анализ взаимосвязи изменений климата и динамики термокарстовых озер в арктической зоне Таймыра // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2021. – Т. 18. – № 5. – С. 193–200. DOI: 10.21046/2070-7401-2021-18-5-193-200.
6. Викторов А.С., Капралова В.Н., Орлов Т.В., Трапезникова О.Н., Архипова М.В., Березин П.В., Зверев А.В., Панченко Е.Н., Садков С.А. Закономерности распределения размеров термокарстовых озер // Доклады Академии наук. – 2017. – Т. 474. – № 5. – С. 625–627. DOI: 10.7868/S0869565217170212.
7. Webb E.E., Liljedahl A.K. Diminishing lake area across the northern permafrost zone // Nature Geoscience. – 2023. – V. 16. – Р. 202–209. DOI: 10.1038/s41561-023-01128-z.
8. Кравцова В.И., Быстрова А.Г. Изменение размеров термокарстовых озер в различных районах России за последние 30 лет // Криосфера Земли. – 2009. – Т. 13. – № 2. – С. 16–26.
9. Polishchuk V.Yu., Polishchuk Yu.M. Modeling of thermokarst lake dynamics in West-Siberian permafrost // Permafrost: Distribution, Composition and Impacts on Infrastructure and Ecosystems / Ed. O. Pokrovsky. – New York : Nova Science Publishers, 2014. – P. 205–234. DOI: 10. 978-94-007-4569-8.
10. Попков Ю.С., Попков А.Ю., Дубнов Ю.А. Рандомизированное машинное обучение при ограниченных объемах данных. – М.: URSS; ЛЕНАНД, 2019. – 314 с.
11. Popkov Yu.S., Popkov A.Yu. New Methods of entropy-robust estimation for ramdomized models under limited data // Enthropy. – 2014.  – Vol. 16. – No. 2. – pp. 675–698. DOI: 10.3390/e16020675.
12. Дубнов Ю.А., Попков А.Ю., Полищук В.Ю., Сокол Е.С., Мельников А.В., Полищук Ю.М., Попков Ю.С. Алгоритмы рандомизированного машинного обучения для прогнозирования эволюции площади термокарстовых озер в зонах вечной мерзлоты // Автоматика и телемеханика. – 2023. – № 1. – С. 98–120. DOI: 10.31857/S0005231023010051.
13. Полищук Ю.М., Силич В.А., Татарников В.А., Ходашинский И.А., Ципилева Т.А. Региональные экологические информационно-моделирующие системы. – Новосибирск: Наука, 1993. – 129 с.
14. Buck S.F. A method of estimation of missing values in multivariate data suitable for use with an electronic computer // Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological). – 1960. – Vol. 22. – Iss. 2. – pp. 302–306. DOI: 10.1111/j.2517-6161.1960.tb00375.x.
15. Dubnov Yu.A., Polishchuk V.Yu., Popkov Yu.S., Polishchuk Yu.M., Mel’nikov A.V., Sokol E.S. Entropy-randomized method for the reconstruction of missing data // Automation and Remote Control. – 2021. – Vol. 82. – No. 4. – P. 670–686. DOI: 10.1134/S0005117921040056.
16. Ричардсон К. Микросервисы. Паттерны разработки и рефакторинга. – СПб.: Питер, 2019. – 542 с.
17. Документация NextGIS Web [Электронный ресурс] / NextGIS. – 2011–2024. – Режим доступа: https://docs.nextgis.ru/docs_ngweb/source/toc.html#nextgis-web (дата обращения 09.10.2024).
18. PostgreSQL: Документация [Электронный ресурс] / Postgres Pro. – Режим доступа: https://postgrespro.ru/docs/postgresql (дата обращения 09.10.2024).
19. PostGIS Documentation [Электронный ресурс] / PostGIS PSC & OSGeo. – 2023. – Режим доступа: https://postgis.net/documentation/ (дата обращения 09.10.2024).
20. Kafka 3.8 Documentation [Электронный ресурс] / Apache Software Foundation. –2024. – Режим доступа: https://kafka.apache.org/documentation/ (дата обращения 09.10.2024).
21. MongoDB Manual [Электронный ресурс] / MongoDB. – Available at: https://www.mongodb.com/docs/manual/ (дата обращения 09.10.2024).