Актуальность исследования обусловлена необходимостью разработки эффективных методов моделирования и прогнозирования изменений биоразнообразия в условиях глобального изменения климата. Цель работы - анализ эффективности и перспектив применения генеративных состязательных сетей (GAN) в сочетании с данными экологического мониторинга для моделирования динамики биоразнообразия в России. Методология исследования основана на интеграции подходов глубокого обучения, пространственного анализа и экологического моделирования. Эмпирическую базу составили данные дистанционного зондирования, материалы полевых наблюдений и климатические модели за период 2017-2023 годов. Анализ проводился с использованием архитектур условных GAN и специализированных алгоритмов обработки экологических данных. Результаты показали, что модели на основе GAN демонстрируют высокую точность прогнозирования изменений биоразнообразия (до 87%) и способность генерировать реалистичные сценарии. Выявлен ряд факторов, влияющих на эффективность моделирования, в том числе пространственное разрешение исходных данных и архитектура сети. Сравнение с традиционными методами показало превосходство GAN по ключевым параметрам. Полученные результаты имеют значение для развития методов прогнозирования экологических изменений и разработки адаптационных стратегий. Дальнейшие исследования могут быть направлены на расширение пространственно-временных масштабов моделирования и интеграцию GAN с другими подходами, такими как агент-ориентированное моделирование.
The relevance of the study is due to the need to develop effective methods for modeling and forecasting changes in biodiversity in the context of global climate change. The aim of the work is to analyze the effectiveness and prospects of using generative adversarial networks (GANS) in combination with environmental monitoring data to model the dynamics of biodiversity in Russia. The research methodology is based on the integration of deep learning, spatial analysis, and environmental modeling approaches. The empirical base consists of remote sensing data, field observation materials and climate models for the period 2017-2023. The analysis was carried out using conditional GAN architectures and specialized algorithms for processing environmental data. The results showed that GAN-based models demonstrate high accuracy in predicting changes in biodiversity (up to 87%) and the ability to generate realistic scenarios. A number of factors affecting the effectiveness of modeling have been identified, including the spatial resolution of the source data and the network architecture. Comparison with traditional methods has shown the superiority of GAN in key parameters. The results obtained are important for the development of methods for forecasting environmental changes and developing adaptation strategies. Further research may be aimed at expanding the spatial and temporal scales of modeling and integrating GAN with other approaches, such as agent-based modeling.