Разработка гибридного программного комплекса для контроля эрозионных процессов и оценки эффективности мелиоративных мероприятий с использованием рекомендательных алгоритмов

Аннотация

Исследование решает задачу оперативного контроля эрозионных процессов и обоснования мелиоративных мероприятий, преодолевая разрыв между изолированными моделями и практическими управленческими потребностями. Цель разработать гибридный программный комплекс, объединяющий физико-географическое моделирование и машинное обучение с рекомендательными алгоритмами, для мониторинга, прогноза и выбора мер на больших территориях. Научная новизна заключается в интеграции RUSLE и градиентного бустинга в единую архитектуру с геоинформационной базой и модулем многокритериальной оптимизации, что обеспечивает совместимость данных и автоматизацию решений. Методы основаны на модульной архитектуре: сбор и предобработка, аналитическое ядро, визуализация и поддержка решений. Использованы ЦМР SRTM 30 м, мультиспектральные снимки Landsat 8/9 и Sentinel-2, почвенные карты, осадки из метеонаблюдений и ERA5. Реализация на Python с GDAL/OGR, GeoPandas, Rasterio, Scikit-learn и TensorFlow, хранилище PostgreSQL/PostGIS. Гибридная модель вычисляет факторы R, K, LS, С, Р по RUSLE и корректирует прогноз бустинговой моделью, обученной на полевых измерениях. Рекомендательный модуль ранжирует мероприятия (контурная вспашка, террасирование, лесополосы, залужение) по интегральному индексу эффективности и затрат. Апробация в пилотном районе показала рост точности по сравнению с базовой RUSLE: для пашни R2 увеличился с 0.62 до 0.85, для пастбищ с 0.71 до 0.89, для лесов с 0.78 до 0.92; RMSE и МАЕ снизились на десятки процентов. Комплекс радикально ускорил обработку: полный цикл анализа для 1000 км сократился с 391.5 до 36.6 мин (ускорение 10.69). Рекомендательный модуль демонстрирует рациональный компромисс между экологической отдачей и бюджетом, предлагая технически и экономически реализуемые меры. Обсуждение и чувствительный анализ подтверждают доминирующее влияние факторов С и LS: вариации вызывают изменение прогноза свыше 30%, тогда как К и R оказывают меньший вклад. Практическая значимость состоит в переходе от констатации деградации к проактивному планированию, включая сценарное моделирование и приоритизацию мер. Ограничения связаны с качеством исходных данных и необходимостью актуализации моделей; перспективы расширение источников наблюдений, MLOps и углубление экономических оценок. Программный комплекс готов к промышленной интеграции.