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.
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, ведущих к субсиденции, что приводит к неточным картам рисков и неэффективным мерам по предотвращению ущерба.
Мы предложили двухэтапный подход, в основе которого базовый алгоритм K-ближайших соседей (KNN) и метаэвристическая оптимизация. Это сочетание позволило найти оптимальное сочетание настроек, максимально повышающих точность прогнозирования. Самой точной оказалась версия с использованием алгоритма, имитирующего охотничье поведение пеликанов.
- Джавад Хатамиафкуиех научный сотрудник научного центра нейротехнологий и процессов управления инженерной академии РУДН, кандидат технических наук
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.
Наибольший вклад в риск проседания грунта вносит плотность скважин – интенсивная добыча грунтовых вод является ключевой антропогенной причиной. Также среди рисков высокий индекс растительности, высота над уровнем моря, близость к геологическим разломам.
- Владимир Разумный, научный сотрудник научного центра эффективной разработки недр и рационального природопользования кафедры недропользования и нефтегазового дела инженерной академии РУДН, кандидат технических наук
Новая модель прогнозирования может быть использована при разработке стратегий устойчивого управления водными ресурсами, при оценке рисков для критической инфраструктуры (здания, дороги, трубопроводы), при принятии решений в области территориального планирования и сельского хозяйства. Статья опубликована в журнале Earth Systems and Environment.
Источник: Минобрнауки РФ
