Применение генеративных состязательных сетей (GAN) и данных экологического мониторинга для моделирования и прогнозирования изменений биоразнообразия в условиях климатических изменений в России

Аннотация

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.