|
Аннотация.
Работа посвящена проблеме моделирования и прогнозирования площадей термокарстовых озер, которые являются одним из основных источников эмиссии метана в атмосферу, приводящему к потеплению климата. Предлагается динамическая модель площади озер с ее последующей валидацией на реальных данных из Кольской и Северо-Якутской тундры. Обучение модели производится методом рандомизированного машинного обучения, базирующимся на энтропийном оценивании распределений параметров и шумов модели с последующим их сэмплированием и построением ансамбля прогнозных траекторий. Результаты проведенных экспериментов показывают различия для этих регионов как в среднем приросте площади озер, так и в степени зависимости от климатических показателей и, в силу их удаленности друг от друга, позволяет сделать вывод о различии процессов эволюции озер и, следовательно, о процессах их определяющих.
Ключевые слова:
термокарстовые озера, Арктика, метод наибольшей энтропии, рандомизированное прогнозирование.
DOI 10.14357/20718632250406
EDN LJIOUE
Стр. 61-74.
Литература
1. Holgerson M.A., Raymond P.A. Large contribution to inland water CO2 and CH4 emissions from very small ponds // Nature Geoscience, 2016, Vol. 9, no. 3, pp. 222—226. 2. Webb E.E., Liljedahl A.K. Diminishing lake area across the northern permafrost zone // Nature Geoscience, 2023, Vol. 16, no. 3, pp. 202—209. 3. Verpoorter C., Kutser T., Seekell D.A., Tranvik L.J. A global inventory of lakes based on high-resolution satellite imagery // Geophysical Research Letters, 2014, Vol. 41, no. 18, pp. 6396—6402. 4. Kreplin H.N., Ferreira S., Sofia C., Destouni G., Keesstra S.D., Salvati L., Kalantari Z. Arctic wetland system dynamics under climate warming // WIREs Water, 2021, Vol. 8, no. 4, p. e1526, https://doi.org/10.1002/wat2.1526. 5. Jin H., Huang Y., Bense V.F., Ma Q., Marchenko S.S., Shepelev V.V., Hu Y., Liang S., Spektor V.V., Jin X., et al. Permafrost Degradation and Its Hydrogeological Impacts // Water, 2022, Vol.14, no.3, p. 372, https://doi.org/10.3390/w14030372. 6. Голубятников Л.Л., Маммарелла И. Потоки метана в атмосферу из озер Фенноскандии // Известия Российской академии наук. Физика атмосферы и океана, 2018, Т. 54, № 6, С. 672-683, https://doi.org/10.1134/s000235151806007x. 7. Кравцова В.И., Быстрова А.Г. Изучение динамики термокарстовых озер России // Геоинформатика, 2009, № 1, С. 44-51. 8. Bačėninaitė D, Džermeikaitė K, Antanaitis R. Global Warming and Dairy Cattle: How to Control and Reduce Methane Emission // Animals, 2022, Vol.12, no. 19, p.2687, https://doi.org/10.3390/ani12192687. 9. Kleinen T., Gromov S., Steil B., Brovkin V. Atmospheric methane underestimated in future climate projections // Environmental Research Letters, 2021, Vol. 16, no.9, p.094006, https://doi.org/10.1088/1748-9326/ac1814. 10. Jin, H., Ma Q. Impacts of Permafrost Degradation on Carbon Stocks and Emissions under a Warming Climate: A Review // Atmosphere, 2021, Vol. 12, no. 11, p.1425, https://doi.org/10.3390/atmos12111425. 11. Zabelina, S.A., Shirokova, L.S., Klimov, S.I., Chupakov, A.V., Lim, A.G., Polishchuk, Y.M., Polishchuk, V.Y., 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, 2020, Vol. 66, pp. S216—S230, https://doi.org/10.1002/lno.11560. 12. 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. https://doi.org/10.7868/S0869565217170212. 13. Chen M., Rowland J.C., Wilson C.J., Altmann G.L., Brumby S.P. Temporal and spatial pattern of thermokarst lake area changes at Yukon Flats, Alaska // Hydrol. Process., 2014, Vol. 28, pp. 837-852, https://doi.org/10.1002/hyp.9642. 14. Jones B.M., Grosse G., Arp C.D., Jones M.C., Walter A.K.M., Romanovsky V.E. Modern thermokarst lake dynamics in the continuous permafrost zone, northern Seward Peninsula, Alaska // J. Geophys. Res., 2011, Vol. 116, p. G00M03, https://doi.org/10.1029/2011JG001666. 15. Morgenstern A., Ulrich M., Günther F., Roessler S., Fedorova I.V., Rudaya N.A., Wetterich S., Boike J., Schirrmeister L. Evolution of thermokarst in East Siberian ice-rich permafrost: A case study // Geomorphology, 2013, Vol. 201, pp. 363-379, https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2013.07.011. 16. Kislov A., Alyautdinov A., Baranskaya A., Belova N., Bogatova D., Vikulina M., Zheleznova I., Surkova G. A Spatially Detailed Projection of Environmental Conditions in the Arctic Initiated by Climate Change // Atmosphere, 2023, Vol. 1, no. 6, p. 1003, https://doi.org/10.3390/atmos14061003. 17. Wang R., Guo L., Yang Y., Zheng H., Jia H., Diao B., Li H., Liu J. Thermokarst lake susceptibility assessment using machine learning models in permafrost landscapes of the Arctic // Science of The Total Environment, 2023, Vol. 900, p. 165709, https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2023.165709. 18. Yang Y, Wang J, Mao X, Lu W, Wang R, Zheng H. Susceptibility Modeling and Potential Risk Analysis of Thermokarst Hazard in Qinghai–Tibet Plateau Permafrost Landscapes Using a New Interpretable Ensemble Learning Method // Atmosphere, 2024, Vol. 15, no. 7, p. 788, https://doi.org/10.3390/atmos15070788. 19. Yin G., Luo J., Niu F., Zhou F., Meng X., Lin Z., Liu M. Spatial Analyses and Susceptibility Modeling of Thermokarst Lakes in Permafrost Landscapes along the Qinghai–Tibet Engineering Corridor // Remote Sensing, 2021, Vol. 13, no. 10, p. 1974, https://doi.org/10.3390/rs13101974. 20. Liu A., Chen Y., Cheng X. Monitoring Thermokarst Lake Drainage Dynamics in Northeast Siberian Coastal Tundra // Remote Sensing, 2023, Vol. 15, no. 18, p. 4396, https://doi.org/10.3390/rs15184396. 21. Polishchuk V.Yu, Polishchuk Yu. M. Modeling of thermokarst lake dynamics in West-Siberian permafrost. Chapter 6 // In Book: Permafrost: Distribution, Composition and Impacts on Infrastructure and Ecosystems (Edited by O. Pokrovsky), NY: Nova Science Publishers, 2014, pp. 205-234, https://doi.org/10. 978-94-007-4569-8. 22. Dubnov Y.A., Popkov Y.S., Polishchuk V.Y., Polishchuk Y.M., Melnikov A.V., Sokol E.S. Entropy-Randomized Method For The Reconstruction Of Missing Data // Automation and Remote Control, 2021, V. 82, no. 4, pp. 670-686, https://doi.org/10.1134/S0005117921040056. 23. Dubnov Y.A., Popkov A.Y., Polishchuk V.Y., Sokol E.S., Melnikov A.V., Polischuk Y.M., Popkov Y.S. Algorithms of Randomized Machine Learning to Forecast Evolution of Termokarst Lakes in Permafrost Zones // Automation and Remote Control, 2023, Vol. 84, no. 1, pp. 64—81, https://doi.org/10.25728/arcRAS.2023.21.29.001. 24. Golan A., Judge G., Miller D. Maximum Entropy Econometrics: Robust Estimation with Limited Data.New York, John Wiley & Sons, 1996. 25. Popkov Y.S. Popkov A.Y. Dubnov Y.A. Entropy Randomization in Machine Learning. Chapman, Hall/CRC, 2023, ISBN 978-1-032-30628-5, https://doi.org/10.1201/9781003306566. 26. Popkov, Y.S., Dubnov, Y.A. “Entropy-robust randomized forecasting under small sets of retrospective data” Automation and Remote Control, 2016, Vol. 77, No. 5, pp. 839-854, https: //doi.org/10.1134/S0005117916050076. 27. Popkov, Y.S., Dubnov, Y.A., Popkov A.Y. “New method of randomized forecasting using entropy-robust estimation: Application to the world population prediction” Mathematics, 2016, Vol. 4, no. 1, pp. 1—16, https://doi.org/10.3390/math4010016. 28. Popkov, Y.S., Popkov, A.Y., Dubnov, Y.A. “Randomizirovannoe mashinnoe obuchenie priogranichennih naborah dannyh: ot empiricheskoy veroyatnosti k entropyinoy randomizatsii”. Moscow, LENAND, 2019, ISBN 978-5-9710-5908-0. 29. Nocedal J., Wright S. Numerical optimization. Springer Science & Business Media, 2006. 30. Permafrost in the Northern hemisphere // European Environment Agency (EEA). Электронный ресурс. https://www.eea.europa.eu/ds_resolveuid/N9M4KCR6UP (Дата обращения: 23 July 2024). 31. Landscape Map of the USSR. Edited by I.S. Gudilin, 1987 / Электронный ресурс. http://webarchive.iiasa.ac.at/Research/FOR/forest_cdrom/data/landscapes/ (Дата обращения: 26 July 2024).
|
