МОДЕЛИРОВАНИЕ НЕТТО-ЭКОСИСТЕМНОГО ОБМЕНА $CO_2$ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ: (на примере острова Сахалин) (Ученые записки ЕГУ: геологические и географические науки, 2025)
В условиях глобальных климатических изменений оценка углеродного баланса на региональном уровне приобретает все большую значимость для разработки эффективных технологий для мониторинга парниковых газов и смягчения последствий современных климатических изменений. Наземные экосистемы играют ключевую роль в глобальном углеродном цикле, внося существенный вклад в обмен диоксидом углерода между подстилающей поверхностью и атмосферой. В данном исследовании была разработана модель на основе методов машинного обучения, в частности алгоритма градиентного бустинга CatBoost, для комплексной оценки пространственно-временной изменчивости нетто экосистемного обмена СО2 (NEE) для наземных экосистем. Результаты модельных экспериментов для 2023 г. для острова Сахалин показали, что данный подход позволяет учесть множество факторов, влияющих на углеродный обмен, и получить пространственное распределение потоков CO2 в региональном масштабе с временным разрешением в один месяц. Разработанная модель продемонстрировала высокую точность прогнозирования потоков с коэффициентом детерминации (R²) по всем экосистемам около 0,76. Полученные результаты могут быть использованы для оценки потоков СО2 в различных географических регионах в региональном масштабе для оценки реального вклада в углеродный баланс.
Keywords: net ecosystem exchange of CO2; natural ecosystems; carbon dioxide; gradient boosting; machine learning