By this author

Registering Changes in the Prognostic Parameters of the 2024 Kamchatka M = 5.0–7.0 Earthquakes from Space

Issue number 4 from 21.03.2026

Проанализированы спутниковые данные с целью выявления изменений, происходивших в литосфере, атмосфере и ионосфере, в период подготовки и протекания землетрясений с магнитудами M = 5.0-7.0, происходивших в районе Курило-Камчатской дуги с мая по август 2024 г. Для этих сейсмических событий выявлены аномалии линеаментных систем, температуры подстилающей поверхности, уходящего длинноволнового излучения и полного электронного содержания ионосферы. Установлено, что эти аномалии проявлялись в виде вариаций значений отношений суммарных длин локальных линеаментов разных направлений за 4–21 день до землетрясений, противобразных колебаний и изменений температуры подстилающей поверхности, а также уходящего длинноволнового излучения за 8–10 дней до землетрясений, резкого повышения/снижения относительных значений полного электронного содержания ионосферы, проявлявшихся за 1–10 дней до землетрясений. Выявлены взаимосвязи между изменениями линеаментных систем, температуры подстилающей поверхности, уходящего длинноволнового излучения и полного электронного содержания ионосферы при подготовке землетрясения с магнитудой M = 7.0, произошедшего в августе 2024 г.

86 0

Satellite Monitoring of Wildfire Intensity and Wildfire-Induced Emissions of Climate-Active Gases and Aerosols in the Russian Far East

Issue number 5 from 21.03.2026

По результатам спутникового мониторинга исследуются различные типы природных пожаров для 6 групп растительности (хвойные леса бореальной зоны, смешанные и лиственные леса умеренного пояса, кустарники, лесотундра, травянистая растительность и сельскохозяйственные угодья), происходивших на территории Дальнего Востока России в пожароопасный сезон (апрель–октябрь) за период с 2020 по 2024 годы. На основании обработки спутниковых данных с использованием информационного продукта MCD64A1 определены площади природных пожаров и рассчитаны ежегодные объемы вызываемых ими эмиссий углеродосодержащих газов CO, CO, CH и мелкодисперсных аэрозолей PM. Установлено, что 2021 год был аномальным по площади выгоревших участков (90.2 тыс. км), а 2024 характеризувался рекордным объемом пожарных эмиссий климатически активных газов и мелкодисперсных аэрозолей, который составил 257.6 млн тонн. По данным спутникового информационного продукта MCD14 выявлены вариации значений мощности излучения FRP (Fire Radiative Power) для пожаров, происходивших на исследуемой территории с различными типами растительного покрова. Рассчитан показатель FRE (Fire Radiative Energy), позволяющий оценить интегрированную по времени энергию пожара для выгоревших участков с разными группами растительности.

4 0

Classification of Sources of Climate-Active Gas Emissions Based on Satellite Data Using Machine Learning Methods

Issue number 6 from 21.03.2026

С использованием методов машинного обучения по атрибутивным данным спутниковых информационных продуктов проведена классификация тепловых аномалий, связанных с природными пожарами и газовыми факелами на территории Восточной Сибири и Дальнего Востока. На основании проведенного анализа производительности семи различных моделей машинного обучения выбраны три модели с наилучшими метриками качества (Случайный лес, Экстремальный градиентный бустинг и Категориальный бустинг). Введение дополнительных признаков, таких как метеоданные и пространственно-временные характеристики тепловых аномалий, позволило улучшить метрики качества обучения выбранных моделей на 12–25% для спутниковых данных MODIS и на 12–21% для спутниковых данных VIIRS. Для повышения эффективности классификации были использованы подходы к построению ансамблевых моделей. Лучшие две ансамблевые модели были протестированы на новых данных. Модель для данных MODIS с применением подхода Boosting правильно классифицировала 88.6% природных пожаров и 86.4% газовых факелов. Модель для данных VIIRS с применением подхода Stacking правильно классифицировала 97.6% природных пожаров и 97.2% газовых факелов. Полученные результаты позволяют исключить тепловые аномалии, вызванные газовыми факелами, ложно определяемыми как природные пожары, при анализе пожарной активности и повысить точность оценок эмиссий климатически активных газов и аэрозолей, связанных с пожарами.

4 0

Detecting Zones with Anomalous Dynamics of Physical Parameters of the Marine Environment, Recorded from Satellite Data, for Zoning of Vast Marine Areas

Issue number 6 from 21.03.2026

Предложена и апробирована методика комплексного анализа длительных временных рядов распределений информативных параметров водной среды, определяемых по спутниковым данным, для физически обоснованного районирования обширных морских акваторий. Методика основана на подходе, объединяющем возможности статистического, корреляционного и регрессионного анализа, а также методов главных компонент и самоорганизующейся классификации разнородных данных. С использованием результатов обработки и анализа ежедневных пространственно-временных распределений физических параметров, определяемых по спутниковым и модельным данным, в том числе температуры морской поверхности, сплоченности морского льда, уровня и солености морской поверхности с глубиной ретроспективы ~30–40 лет, выявлены и проанализированы особенности зон с аномальной динамикой этих параметров морской среды для акваторий в районе полуострова Камчатка, в Баренцевом море, а также в Атлантической Антарктике. Результаты исследований продемонстрировали работоспособность предложенной методики при решении задач обнаружения районов морей и океанов, характеризующихся нетипичным для рассматриваемого региона режимом межгодовой изменчивости физических характеристик морской среды.

4 0