Использование геоимитационного моделирования для прогноза изменения площадей озер Арктики

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Статья посвящена важной проблеме разработки информационной технологии моделирования пространственно-временной динамики полей термокарстовых озер как интенсивных источников эмиссии метана в атмосферу арктических территорий. Рассмотрена геоимитационная модель поля термокарстовых озер в виде набора случайных окружностей, свойства которой были определены по экспериментальным данным спутниковых измерений площадей озер на ограниченной территории в зоне мерзлоты Западной Сибири. С использованием спутниковых данных, полученных в последнее время для озер на разных арктических территориях за период 1985-2022 гг., дано экспериментальное обоснование применимости модели на всей территории Российской Арктики. Проведено количественное определение параметра модели, являющегося функцией времени и климатических параметров – среднегодовой температуры и уровня осадков – на разных арктических территориях России. Рассмотрены вопросы генерирования последовательностей псевдослучайных чисел, используемых для моделирования пространственно-временной динамики полей арктических озер с учетом климатических изменений. С помощью компьютерных экспериментов с геоимитационной моделью динамики полей термокарстовых озер получены прогнозы изменения размеров озер в разных арктических регионах на ближайшее десятилетие.

Об авторах

Юрий Михайлович Полищук

Югорский НИИ информационных технологий

Автор, ответственный за переписку.
Email: yupolishchuk@gmail.com

главный научный сотрудник, доктор физико-математических наук

Россия, Ханты-Мансийск

Матвей Андреевич Куприянов

Югорский НИИ информационных технологий

Email: kupriyanovma@spambox.ru

главный специалист

Россия, Ханты-Мансийск

Владимир Юрьевич Полищук

Институт мониторинга климатических и экологических систем СО РАН

Email: liquid_metal@mail.ru

научный сотрудник, кандидат технических наук

Россия, Томск

Юрий Соломонович Попков

Федеральный исследовательский центр «Информатика и Управление» РАН

Email: popkov@isa.ru

главный научный сотрудник; академик РАН, доктор технических наук, профессор

Россия, Москва

Список литературы

  1. Holgerson M.A., Raymond P.A. Large contribution to inland water CO2 and CH4 emissions from very small ponds. Nat Geosci. 2016;9:222–6. doi: 10.1038/ngeo2654
  2. Popkov Y.S., Popkov A.Y., Dubnov Y.A. Entropy randomization in Machine Learning. CRC Press, 2023. doi: 10.1201/9781003306566
  3. Dubnov Y. A., Popkov A. Y., Polishchuk V. Y. et al. Randomized Machine Learning Algorithms to Forecast the Evolution of Thermokarst Lakes Area in Permafrost Zones // Automation and Remote Control. – 2023. – Vol. 84, No. 1. – P. 56-70. – doi: 10.1134/s0005117923010034.
  4. Моисеев Н.Н., Свирежев Ю.М. Системный анализ динамических процессов биосферы // Вестник Академии Наук СССР. 1979. № 2. С. 47-54.
  5. Лоу А., Кельтон В. Имитационное моделирование. Классика Computer Science. – СПб.: Питер; Киев: Издательская группа BHV, 2004. – 847с.
  6. Полищук В. Ю., Полищук Ю.М. Геоимитационное моделирование полей термокарстовых озер в зонах мерзлоты. – Ханты-Мансийск : Югорский государственный университет, 2013. – 129 с. – ISBN 978-5-9611-0079-2.
  7. Polishchuk V., Polishchuk Y. Modeling and prediction of dynamics of thermokarst lake fields using satellite images // Permafrost: Distribution, Composition and Impacts on Infrastructure and Ecosystems : Editors: Oleg S. Pokrovsky (CNRS, Toulouse, France and Tomsk State University, Russia). – New York : Nova Science Publishers, Inc., 2014. – P. 205-234. – DOI: 10.978-94-007-4569-8.
  8. Кравцова В. И., Родионова Т.В. Исследование динамики площади и количества термокарстовых озер в различных районах криолитозоны России по космическим снимкам // Криосфера Земли. – 2016. – Т. 20, № 1. – С.81-89.
  9. 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 озёр // Доклады Академии наук. – 2017. – Т. 474, № 5. – С. 625-627. – doi: 10.7868/S0869565217050218.
  10. Webb E. E., Liljedahl A. K., Cordeiro Ja. A. Permafrost thaw drives surface water decline across lake-rich regions of the Arctic // Nature Climate Change. – 2022. – Vol. 12, No. 9. – P. 841-846. – doi: 10.1038/s41558-022-01455-w.
  11. Cooley S. W., Ryan J. C., Smith L. C. Pitcher L.H., Pavelsky T.M. Arctic-Boreal Lake Dynamics Revealed Using CubeSat Imagery // Geophysical Research Letters. – 2019. – Vol. 46, No. 4. – P. 2111-2120. – doi: 10.1029/2018GL081584.
  12. Полищук Ю. М., Муратов И. Н., Полищук В.Ю. Исследование извилистости береговых границ термокарстовых озёр Западной Сибири по снимкам высокого разрешения "Канопус-В" // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2019. – Т. 16, № 5. – С. 130-137. – doi: 10.21046/2070-7401-2019-16-5-130-137.
  13. Муратов И. Н., Байсалямова О. А., Полищук Ю. М. Изучение распределения по размерам термокарстовых озер восточной части Российской Арктики на основе совмещения данных со снимков Sentinel-2 и Канопус-В // Исследование Земли из космоса. – 2023. – № 4. – С. 52-59. – doi: 10.31857/S0205961423040061.
  14. Полищук В. Ю., Куприянов М. А., Полищук Ю. М. Анализ взаимосвязи изменений климата и динамики термокарстовых озёр 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.
  15. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем // М.: Изд-во «Наука», 1968. – 356 с.
  16. Callagan T.V., Jonassson S. Arctic ecosystems and environmental change // Phil. Trans. Roy Sos London A., 1995 Vol. 352. – P. 259-276. doi: 10.1098/rsta.1995.0069.
  17. Kupriyanov M.A., Kochergin G.A., Muratov I.N., Polishchuk Y.M. Accuracy Analysis of Remote Measurement of Thermokarst Lakes Parameters for Field Dynamics Modeling Problems // Atlantis Press: Advances of Social Science, Education and Humanities Research. 2020. Vol. 483. P. 237-241. doi: 10.2991/aisr.k.201029.046.
  18. Rocher-Ros G., Stanley E.H., Loken L.C., Casson N.J., Raymond P. A., Liu S., Amatulli G., Sponseller R. A. Global methane emissions from rivers and streams // Nature. – 2023. – Vol. 621, No. 7979. – P. 530-535. – doi: 10.1038/s41586-023-06344-6.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».