Данное исследование посвящено комплексному анализу применения технологий больших данных и нейронных сетей для мониторинга и прогнозирования экологических изменений в России в период с 2017 по 2023 год. Актуальность темы обусловлена растущей необходимостью эффективного управления экологическими рисками в условиях глобального изменения климата и интенсификации антропогенного воздействия на окружающую среду. Цель работы – выявить ключевые тенденции, оценить эффективность и определить перспективы использования передовых информационных технологий в сфере экологического мониторинга и прогнозирования. Методологическая база исследования включает статистический анализ данных о реализованных проектах, контент-анализ научных публикаций и нормативно-правовых документов, экспертные интервью со специалистами-практиками. Результаты показывают существенный рост числа и масштаба инициатив по внедрению больших данных и нейронных сетей в экологическую аналитику, особенно в области предиктивного моделирования климатических и биосферных процессов. Выявлен значимый потенциал оптимизации экологического менеджмента за счет использования современных цифровых инструментов поддержки принятия решений. В то же время, сохраняется ряд нерешенных проблем, связанных с качеством и доступностью экоданных, интероперабельностью систем мониторинга, дефицитом квалифицированных кадров. Практическая значимость исследования заключается в разработке рекомендаций по совершенствованию государственной политики в области цифровизации экологической сферы и развитию государственно-частного партнерства для реализации прорывных инновационных проектов.
This study is devoted to a comprehensive analysis of the use of big data technologies and neural networks for monitoring and forecasting environmental changes in Russia in the period from 2017 to 2023. The relevance of the topic is due to the growing need for effective environmental risk management in the context of global climate change and the intensification of anthropogenic impact on the environment. The purpose of the work is to identify key trends, evaluate the effectiveness and determine the prospects for using advanced information technologies in the field of environmental monitoring and forecasting. The methodological base of the research includes statistical analysis of data on implemented projects, content analysis of scientific publications and regulatory documents, expert interviews with practitioners. The results show a significant increase in the number and scale of initiatives to introduce big data and neural networks into environmental analytics, especially in the field of predictive modeling of climatic and biospheric processes. A significant potential for optimizing environmental management through the use of modern digital decision support tools has been identified. At the same time, there are still a number of unresolved problems related to the quality and accessibility of environmental data, the interoperability of monitoring systems, and the shortage of qualified personnel. The practical significance of the research lies in the development of recommendations for improving state policy in the field of digitalization of the environmental sphere and the development of public-private partnerships for the implementation of breakthrough innovative projects.