Исследование методов и обработка баз данных о биомассе лесов Евразии как нейронных сетей. Часть 2. Новые возможности искусственного интеллекта при прогнозировании климатически обусловленных изменений
Усольцев Владимир Андреевич - доктор сельскохозяйственных наук, профессор, ведущий научный сотрудник. Ботанический сад УрО РАН
Часовских Виктор Петрович - доктор технических наук, профессор, профессор кафедры информационных технологий и статистики. Уральский государственный экономический университет
Цепордей Иван Степанович - канд. сельскохозяйственных наук; научный сотрудник. Ботанический сад УрО РАН
Аннотация
Оценка углерододепонирующей способности лесов вышла на глобальный уровень, актуальной является оценка поглощения парниковых газов на карбоновых полигонах. Авторами разработаны и опубликованы три авторские базы данных о биологической продуктивности лесов Евразии. Показано, что для баз данных корректные алгоритмы альтернативных методов дают близкие результаты, а некорректный алгоритм дает существенное смещение результата по отношению к модели той же идеологии, но построенной по корректному алгоритму. Полученные модели применены при построении нейронной сети для прогнозирования изменений названных показателей во времени на основе принципа пространственно-временного замещения. В процессе машинного обучения и решения установлено, что климатическая обусловленность исследуемых биопродукционных показателей имеет общий характер как для количественных, так и для квалиметрических показателей биомассы деревьев и древостоев.
Ключевые слова: база данных; биомасса; углерододепонирование; экология; нейронная сеть.
Для цитирования: Усольцев В. А., Часовских Е. П., Стариков Е. Н., Цепордей И. С. Исследование методов и обработка баз данных о биомассе лесов Евразии как нейронных сетей. Часть 2. Новые возможности искусственного интеллекта при прогнозировании климатически обусловленных изменений // Цифровые модели и решения. 2022. Т. 1, № 2. DOI: 10.29141/2782-4934-2022-1-2-2. EDN: MIMVYU.
