Цифровая трансформация современного почвоведения открывает новые горизонты для применения передовых методов ассимиляции данных в создании высокоточных климатических полей. Интеграция глобальных реанализов с наземными наблюдениями представляет собой ключевую технологию для развития цифрового картографирования почв и систем их интеллектуального мониторинга. Целью исследования является разработка современной методологии ассимиляции климатических данных на основе машинного обучения и оптимальной интерполяции для создания высокоразрешающих пространственно-временных полей метеорологических параметров, адаптированных для задач цифрового почвоведения. Методология объединяет современные подходы обработки больших данных с классическими методами геостатистики. Использован реанализ ERA5-Land как фоновое поле с последующей ассимиляцией данных 521 метеостанции России методом оптимальной интерполяции с адаптивными весами. Разработан алгоритм восстановления пропущенных данных на основе ансамбля методов машинного обучения, включая случайный лес, градиентный бустинг и нейронные сети. Применена кросс-валидация с временным разделением для оценки качества прогнозирования. Созданный инновационный климатический продукт для России, с суточным разрешением и пространственной дискретностью 0.1° за 1980-2020 гг, представляет собой основу для создания систем оперативной ассимиляции климатических данных в цифровом почвоведении. Интеграция с технологиями дистанционного зондирования и методами искусственного интеллекта открывает перспективы создания интеллектуальных систем мониторинга почвенных ресурсов в режиме реального времени. Методология масштабируема и может быть адаптирована для глобального применения, способствуя развитию цифровых технологий в науках о Земле.

Работа выполнена при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации (Соглашение № 075-15-2024-545 от 24 апреля 2024 года)

Современное почвоведение переживает эпоху цифровой трансформации, когда информационные технологии и математическое моделирование открывают новые горизонты для исследования почв. Климатические параметры, определяющие процессы почвообразования и пространственное распределение почвенных типов, требуют точной количественной оценки для создания высокоразрешающих цифровых карт и систем мониторинга. В этом контексте глобальные климатические реанализы представляют инновационный источник пространственно-однородной метеорологической информации, открывающий новые возможности для цифрового картографирования почв, особенно в регионах с редкой наблюдательной сетью. Цель настоящего исследования заключается в комплексной оценке точности современных глобальных климатических реанализов для территории России и разработке научно-методических основ их применения в цифровом почвоведении. Для достижения поставленной цели была проведена систематическая верификация пяти глобальных реанализов (ERA5, ERA5-Land, MERRA-2, JRA-55, CFSR) относительно данных 521 метеостанции за период 1980-2020 гг. Сеть станций обеспечивает репрезентативное охват всех почвенно-климатических зон России от арктических тундр до полупустынь. Методическая основа исследования включала анализ температуры воздуха и атмосферных осадков с использованием комплекса статистических метрик и композитного индикатора точности. Пространственный анализ был выполнен с применением ГИС-технологий для выявления региональных особенностей распределения ошибок, что имеет принципиальное значение для практического применения результатов. Полученные результаты демонстрируют высокую точность воспроизведения температурного режима всеми реанализами с коэффициентами детерминации 0.94-0.98. Наивысшую точность показывает ERA5-Land со среднеквадратичной ошибкой 1.573°C, что обусловлено высоким разрешением (9 км) и специализированными параметризациями поверхности суши. При этом выявлена выраженная сезонная специфика: зимой ERA5-Land демонстрирует минимальное смещение (+0.058°C), тогда как летом все реанализы занижают температуру на 0.1-0.6°C, что критично для моделирования биологической активности почв. Точность воспроизведения режима осадков оказалась существенно ниже с коэффициентами детерминации 0.37-0.56, что отражает фундаментальные сложности параметризации процессов влагооборота. Тем не менее, ERA5-Land и ERA5 показывают наилучшие результаты с минимальным систематическим смещением. Важно отметить, что все продукты занижают интенсивные осадки на 15-40%, что необходимо учитывать при моделировании водного режима почв и оценке эрозионных рисков. Пространственный анализ выявил четкую зависимость точности от физико-географических условий. Наивысшее качество характерно для равнинных территорий лесной зоны европейской части России, где реанализы могут служить надежной основой для цифрового картографирования. Максимальные ошибки наблюдаются в горных системах с увеличением погрешностей в 2-3 раза, а также в восточных регионах из-за континентальности климата и разреженности наблюдательной сети. ERA5-Land может служить базовым климатическим слоем для создания высокоразрешающих карт методами машинного обучения, а интеграция с данными дистанционного зондирования позволит создать системы оперативного мониторинга на национальном уровне. Особые перспективы связаны с моделированием динамики органического вещества, оценкой углеродного баланса и прогнозированием климатических рисков для почвенного покрова. Таким образом, современные глобальные реанализы, особенно ERA5-Land, представляют мощный инструмент для цифрового почвоведения. Разработанная методология верификации формирует научно-методическую базу для интеграции климатических данных в системы цифрового картографирования и мониторинга почв, открывая новые горизонты развития почвоведения в эпоху больших данных и искусственного интеллекта.

Работа выполнена при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации (Соглашение № 075-15-2024-545 от 24 апреля 2024 года)