Расширенный поиск
Прогнозирование заторов льда на р. Лена методами машинного обучения
Институт физики Земли им. О.Ю. Шмидта РАН, г. Москва, Россия
Журнал: Геофизические процессы и биосфера
Том: 21
Номер: 3
Год: 2022
Страницы: 18–26
УДК: 556 504.453
Показать библиографическую ссылку
Малыгин И.В., Алёшин
И.М. Прогнозирование заторов льда на р. Лена методами машинного обучения // Геофизические процессы и биосфера. 2022. Т. 21. № 3. С. 18–26. DOI: https://doi.org/10.21455/GPB2022.3-3
@article{МалыгинПрогнозирование2022,
author = "Малыгин, И. В. and Алёшин
, И. М.",
title = "Прогнозирование заторов льда на р. Лена методами машинного обучения",
journal = "Геофизические процессы и биосфера",
year = 2022,
volume = "21",
number = "3",
pages = "18–26",
doi = "https://doi.org/10.21455/GPB2022.3-3",
language = "Russian"
}
Скопировать ссылку в формате ГОСТ
Скопировать ссылку BibTex
Файлы:
Ключевые слова: прогнозирование заторообразования, интеллектуальная система, машинное обучение.
Аннотация: В статье рассмотрено применение разработанной ранее прогнозной интеллектуальной системы для р. Северная Двина на новом регионе – бассейне р. Лена. Применение разработанной технологии к условиям другого региона стало возможным благодаря схожей постановке задачи прогнозирования и публикации новых открытых наборов гидрологических и метеорологических данных за период 1985–2019 гг. На основании результатов наблюдений на гидропостах и метеостанциях система позволяет формировать краткосрочный прогноз образования мощных заторов льда на участках реки в условиях неполноты и пропусков данных. Для подготовки исходных данных и устранения пропусков были использованы интерполяционные методы на основе машинного обучения. Проведенные расчеты показали работоспособность прогнозной системы. Оцененная точность прогнозирования составила 76 %. Оценка важности факторов в целом показала общность влияния групп факторов в различных регионах на итоговый результат процесса заторообразования.
Список литературы: Агафонова С.А., Василенко А.Н., Фролова Н.Л. Факторы образования ледовых заторов на реках бассейна Северной Двины в современных условиях // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 5. География. 2016. № 2. С. 82–90.
Алёшин И.М., Малыгин И.В. Верификация экспертной системы прогноза заторообразования на р. Северная Двина // Геофизические процессы и биосфера. 2018. Т. 17, № 2. С. 48–60. https://doi.org/10.21455/gpb2018.2-3
Алёшин И.М., Малыгин И.В. Интерпретация результатов радиоволнового просвечивания методами машинного обучения // Компьютерные исследования и моделирование. 2019. Т. 11, № 4. С. 675–684. https://doi.org/10.20537/2076-7633-2019-11-4-675-684
Аммосов А.П., Шпакова Р.Н., Кусатов К.И., Корнилова З.Г. Изменение уровней воды и уклонов водной поверхности при заторных явлениях на р. Лене // Изв. Иркут. гос. ун-та. Сер. Науки о Земле. 2019. Т. 28. С. 3–20.
Бузин В.А. Заторы льда и заторные наводнения на реках. СПб.: Гидрометеоиздат, 2004. 203 с.
Гидрология по реке Лена и притокам: Ежедневные характеристики состояния водных объектов за 1985–2019 гг. и мероприятия по ослаблению льда в 2011–2020 гг. М.: Росгидромет, Росводресурсы; обработка: Инфраструктура науч.-исслед. данных, АНО «ЦПУР», 2021. (Ссылка на набор данных: http://data-in.ru/data-catalog/datasets/172/)
Кильмянинов В.В. Анализ условий формирования и долгосрочный прогноз заторных уровней на р. Лене // Метеорология и гидрология. 1992. № 4. С. 82–89.
Кильмянинов В.В. Влияние метеорологических условий перед началом ледохода на масштаб заторных наводнений на р. Лене // Метеорология и гидрология. 2012. № 4. С. 86–89.
Малыгин И.В. Методика прогноза образования ледовых заторов на реках на основе теории распознавания образов // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 5. География. 2014. № 3. С. 43–47.
Малыгин И.В. Логический подход к созданию экспертных систем прогнозирования опасных природных явлений // Естественные и технические науки. 2015. № 2. С. 102–112.
Метеорология района реки Лена и притоков: Месячные, ежедневные и восьмисрочные погодные характеристики за 1985–2020 гг. М.: Росгидромет; обработка: Инфраструктура науч.-исслед. данных, АНО «ЦПУР», 2021. (Ссылка на набор данных: http://data-in.ru/data-catalog/datasets/173/)
Ноговицын Д.Д., Кильмянинов В.В. К вопросу о прогнозировании заторных явлений на р. Лене // Наука и техника в Якутии. 2007. № 1 (12). С. 19–24.
Рождественский А.В., Бузин В.А., Шалашина Т.Л. Условия формирования и вероятные значения наивысших уровней воды р. Лена у г. Якутск // Метеорология и гидрология. 2010. № 1. С. 77–87.
Agafonova S., Frolova N., Krylenko I., Sazonov A., Golovlyov P. Dangerous ice phenomena on the lowland rivers of European Russia // Natur. Hazards. 2017. V. 88, N 1. P. 171–188.
Breiman L. Random forests // Machine Learning. 2001. V. 45 (1). P. 5–32.
Gautier E., Depret Th., Costard F., Virmoux C., Fedorov A., Grancher D., Konstantinov P., Brunstein D. Going with the flow: Hydrologic response of middle Lena River (Siberia) to the climate variability and change // J. Hydrol. 2018. N 557. P. 475–488.
Krylenko I., Alabyan A., Aleksyuk A., Belikov V., Sazonov A., Zavyalova E., Pimanov I., Potryasaev S., Zelentsov V. Modeling ice-jam floods in the frameworks of an intelligent system for river monitoring // Water Resources. 2020. V. 47, N 3. P. 387–398.
Semenova N., Sazonov A., Krylenko I., Frolova N. Use of classification algorithms for the ice jams forecasting problem // E3S Web of Conferences. 2020. V. 163. P. 1–5.
Yang D., Kane D., Hinzman L., Zhang X., Zhang T., Ye H. Siberian Lena River hydrologic regime and recent change // J. Geophys. Res. 2002. V. 107. P. 1–10.
Ye B., Yang D., Zhang Z., Kane D. Variation of hydrological regime with permafrost coverage over Lena Basin in Siberia // J. Geophys. Res. 2009. V. 114. P. 1–12.
Алёшин И.М., Малыгин И.В. Верификация экспертной системы прогноза заторообразования на р. Северная Двина // Геофизические процессы и биосфера. 2018. Т. 17, № 2. С. 48–60. https://doi.org/10.21455/gpb2018.2-3
Алёшин И.М., Малыгин И.В. Интерпретация результатов радиоволнового просвечивания методами машинного обучения // Компьютерные исследования и моделирование. 2019. Т. 11, № 4. С. 675–684. https://doi.org/10.20537/2076-7633-2019-11-4-675-684
Аммосов А.П., Шпакова Р.Н., Кусатов К.И., Корнилова З.Г. Изменение уровней воды и уклонов водной поверхности при заторных явлениях на р. Лене // Изв. Иркут. гос. ун-та. Сер. Науки о Земле. 2019. Т. 28. С. 3–20.
Бузин В.А. Заторы льда и заторные наводнения на реках. СПб.: Гидрометеоиздат, 2004. 203 с.
Гидрология по реке Лена и притокам: Ежедневные характеристики состояния водных объектов за 1985–2019 гг. и мероприятия по ослаблению льда в 2011–2020 гг. М.: Росгидромет, Росводресурсы; обработка: Инфраструктура науч.-исслед. данных, АНО «ЦПУР», 2021. (Ссылка на набор данных: http://data-in.ru/data-catalog/datasets/172/)
Кильмянинов В.В. Анализ условий формирования и долгосрочный прогноз заторных уровней на р. Лене // Метеорология и гидрология. 1992. № 4. С. 82–89.
Кильмянинов В.В. Влияние метеорологических условий перед началом ледохода на масштаб заторных наводнений на р. Лене // Метеорология и гидрология. 2012. № 4. С. 86–89.
Малыгин И.В. Методика прогноза образования ледовых заторов на реках на основе теории распознавания образов // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 5. География. 2014. № 3. С. 43–47.
Малыгин И.В. Логический подход к созданию экспертных систем прогнозирования опасных природных явлений // Естественные и технические науки. 2015. № 2. С. 102–112.
Метеорология района реки Лена и притоков: Месячные, ежедневные и восьмисрочные погодные характеристики за 1985–2020 гг. М.: Росгидромет; обработка: Инфраструктура науч.-исслед. данных, АНО «ЦПУР», 2021. (Ссылка на набор данных: http://data-in.ru/data-catalog/datasets/173/)
Ноговицын Д.Д., Кильмянинов В.В. К вопросу о прогнозировании заторных явлений на р. Лене // Наука и техника в Якутии. 2007. № 1 (12). С. 19–24.
Рождественский А.В., Бузин В.А., Шалашина Т.Л. Условия формирования и вероятные значения наивысших уровней воды р. Лена у г. Якутск // Метеорология и гидрология. 2010. № 1. С. 77–87.
Agafonova S., Frolova N., Krylenko I., Sazonov A., Golovlyov P. Dangerous ice phenomena on the lowland rivers of European Russia // Natur. Hazards. 2017. V. 88, N 1. P. 171–188.
Breiman L. Random forests // Machine Learning. 2001. V. 45 (1). P. 5–32.
Gautier E., Depret Th., Costard F., Virmoux C., Fedorov A., Grancher D., Konstantinov P., Brunstein D. Going with the flow: Hydrologic response of middle Lena River (Siberia) to the climate variability and change // J. Hydrol. 2018. N 557. P. 475–488.
Krylenko I., Alabyan A., Aleksyuk A., Belikov V., Sazonov A., Zavyalova E., Pimanov I., Potryasaev S., Zelentsov V. Modeling ice-jam floods in the frameworks of an intelligent system for river monitoring // Water Resources. 2020. V. 47, N 3. P. 387–398.
Semenova N., Sazonov A., Krylenko I., Frolova N. Use of classification algorithms for the ice jams forecasting problem // E3S Web of Conferences. 2020. V. 163. P. 1–5.
Yang D., Kane D., Hinzman L., Zhang X., Zhang T., Ye H. Siberian Lena River hydrologic regime and recent change // J. Geophys. Res. 2002. V. 107. P. 1–10.
Ye B., Yang D., Zhang Z., Kane D. Variation of hydrological regime with permafrost coverage over Lena Basin in Siberia // J. Geophys. Res. 2009. V. 114. P. 1–12.
