АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ ИЗМЕНЕНИЙ КЛИМАТА НА ПРОДОВОЛЬСТВЕННУЮ БЕЗОПАСНОСТЬ НА ОСНОВЕ РЕКУРРЕНТНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Аннотация

В представленной научной статье проводится многоаспектное, детальное системно-математическое исследование деструктивного воздействия глобальных и региональных климатических изменений на параметры продовольственной безопасности с использованием современных методов интеллектуального анализа данных и глубокого обучения. Актуальность данной работы обусловлена нарастающей нестабильностью погодных условий, увеличением частоты проявления экстремальных засух, смещением вегетационных периодов и необходимостью формирования адаптационных механизмов в агропромышленном комплексе для гарантированного обеспечения населения продуктами питания. В рамках статьи осуществляется подробная пространственно-временная декомпозиция факторов климатического воздействия, последовательно анализируются метрики урожайности ведущих сельскохозяйственных культур, гидротермические коэффициенты, динамика деградации почвенного покрова и показатели влагообеспеченности территорий. Автор детально рассматривает алгоритмические аспекты построения и обучения рекуррентных нейронных сетей с архитектурой долгой краткосрочной памяти (LSTM), агрегированных с механизмами временного внимания, для предиктивного моделирования объемов валового сбора зерновых культур и экспериментально доказывает превосходство нейросетевого анализа над классическими статистическими моделями экстраполяции трендов. Особое место в исследовании занимает сценарное моделирование устойчивости агросферы к экстремальным погодным шокам на среднесрочную перспективу.