Создана модель машинного обучения для оценки и картографирования подверженности лесов ветровалам на основе метода Random Forest Regressor. Обучающая выборка собрана на основе открытых спутниковых данных, цифровых моделей рельефа и продуктов их обработки. Данные собраны для восьми крупных ветровалов, которые произошли в разных частях лесной зоны Европейской территории России (ЕТР) – от северной тайги до смешанных и широколиственных лесов. Значения предикторов (независимых переменных) и предиктанта (зависимой переменной) рассчитывались в ячейках регулярной сетки размером 500×500 м. В качестве предиктанта оценивалась доля площади ветровалов от площади леса в ячейке. Предикторами были 16 независимых переменных, характеризующих лесной покров, рельеф и лесопользование. Все переменные были приведены в числовой формат (в частности, оценивалась доля площади в ячейке сетки с преобладанием той или иной лесообразующей породы), и осреднены по площади ячейки. Общее число ячеек в выборке – 46632, в том числе 11508 с ненулевыми значениями площади ветровалов, среднее значение предиктанта (доли площади ветровалов от площади леса в ячейке) составило 4,98%, а средняя доля лесопокрытой площади в ячейке 66,2%. Обучение моделей происходило с использованием библиотеки Scikit-learn на языке программирования Python. Был выполнен подбор параметров модели для минимизации значений среднеквадратичной ошибки. В итоге ее значение составило 0.00265, что составляет 5,32% от среднего значения площади ветровалов в ячейке по выборке. Наиболее значимыми предикторами являются доля сосновых и темнохвойных лесов в ячейке, они имеют максимальные значения коэффициентов корреляции Спирмена с площадью ветровала в ячейке. Проведены два эксперимента с обученной моделью на независимых данных. В первом эксперименте из обучающей выборки были изъяты отдельные случаи ветровалов и выполнялось обучение модели на оставшихся объектах. Исключенные из выборки ветровалы использовались затем в качестве тестовых (независимых) наборов данных. Во втором эксперименте на основе модели, обученной на полной выборке (46632 ячейки) выполнен расчет подверженности лесов Пермского края ветровалам и построена соответствующая карта. Выполнена верификация полученного результата на основе данных о ветровалах на территории края за период 1986-2023 гг. Выявлена высокая корреляция между ожидаемой (модельной) и фактической площадью ветровалов в ячейках сетки (R Спирмена = 0,89), по результатам оценки по 100 градациям ожидаемой площади. В то же время модель и исходные данные имеют ряд недостатков, которые будут корректироваться в ходе дальнейших исследований.
Исследование выполнено при поддержке РНФ и Пермского края, проект № 24-27-20111 Оценка и картографирование риска гибели лесов от ветровалов на основе спутниковых данных и продуктов их обработки (на примере Пермского края)