Инженеры РУДН разработали высокоточную модель прогнозирования проседания грунта
Специалисты Российского университета дружбы народов (РУДН) разработали инновационный метод прогнозирования рисков проседания земной поверхности 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 (субсиденция) — медленное или внезапное опускание земной поверхности — 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 прогнозам 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», — рассказал один из участников исследования, научный сотрудник научного центра нейротехнологий и процессов управления инженерной академии РУДН, кандидат технических наук Джавад Хатамиафкуиех.
Для обучения и валидации моделей разработчики использовали 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», — отметил еще один из авторов разработки, научный сотрудник научного центра комплексного исследования и эффективной разработки недр кафедры недропользования и нефтегазового дела инженерной академии РУДН, кандидат технических наук Владимир Разумный.
По мнению авторов, новая модель прогнозирования может быть использована при разработке стратегий устойчивого управления водными ресурсами, при оценке рисков для критической инфраструктуры (здания, дороги, трубопроводы), а также при принятии решений в области территориального планирования и сельского хозяйства.