МОСКВА, 15 сентября. /ТАСС/. Специалисты Российского университета дружбы народов разработали высокоточную модель прогнозирования проседания грунта для засушливых регионов, сообщили в пресс-службе Минобрнауки РФ. В работе ученым пригодились даже наблюдения за пеликанами во время охоты.

"Ученые РУДН разработали инновационный метод прогнозирования рисков проседания земной поверхности (субсиденции) в засушливых регионах. Новый подход, сочетающий машинное обучение с метаэвристической оптимизацией, позволил достичь рекордной точности прогноза (95,7%) и обеспечил интерпретируемость результатов, что критически важно для планирования устойчивого развития территорий", - отметили в пресс-службе.

Проседание грунта - медленное или внезапное опускание земной поверхности, которое представляет серьезную угрозу для инфраструктуры, сельского хозяйства и водных ресурсов. В засушливых регионах эта проблема усугубляется интенсивной эксплуатацией подземных вод для орошения. Традиционные методы прогнозирования зачастую не могут уловить сложное взаимодействие природных и антропогенных факторов, что приводит к неточным картам рисков и неэффективным мерам по предотвращению ущерба.

В РУДН предложили двухэтапный подход, в основе которого базовый алгоритм K-ближайших соседей (KNN) и метаэвристическая оптимизация. Это позволило найти оптимальное сочетание настроек, максимально повышающих точность прогнозирования. Самой точной оказалась версия с использованием алгоритма, имитирующего охотничье поведение пеликанов.

Для обучения и валидации моделей использовались данные дистанционного зондирования (снимки Sentinel-1 за 2014-2020 гг.), на основе которых было выявлено 215 точек проседания, а также 17 факторов влияния, включая топографию, геологию, плотность скважин, растительный покров (NDVI) и расстояние до разломов.

Новая модель прогнозирования, по мысли ее авторов, может быть использована при разработке стратегий устойчивого управления водными ресурсами, при оценке рисков для инфраструктуры (здания, дороги, трубопроводы), при принятии решений в области территориального планирования и сельского хозяйства.