Сервис климатических данных НИМБУС: алгоритм автокоррекции и уточнения реанализов для задач почвенного мониторинга и моделирования
Температурный и водный режимы почв определяются многолетним ходом атмосферных осадков и температуры воздуха, что делает качество климатических данных важным для задач почвенной датологии, моделирования гумусообразования и оценки деградации почвенного покрова. Широко применяемые продукты глобального реанализа (ERA5, CFSv2) содержат систематические ошибки, особенно значимые для территории России с её неравномерной сетью метеостанций. Настоящая работа посвящена разработке и апробации сервиса климатических данных НИМБУС, обеспечивающего корректированные данные об осадках и температуре для нужд экологического и почвенного мониторинга.
Архитектура сервиса включает пять последовательных компонентов. Источниками данных служат реанализ ERA5-Land (0.1°, обновление ежесуточно), реанализ и оперативный прогноз CFSv2 (обновление каждые 6 часов), климатический архив CMIP6 и цифровая модель рельефа DEM. На их основе обучены две независимые ML-модели на базе алгоритма XGBoost — для температуры воздуха и для суточных осадков — с использованием данных 520 российских метеостанций за период 1980-2023 гг.
ML-коррекция существенно улучшила качество данных по обоим параметрам. Для температуры RMSE снизился с 1.99 до 1.70 °C (улучшение на 14%), а систематическое смещение практически обнулилось. Для осадков RMSE сократился с 5.48 до 2.71 мм/сут (−53%), а частота дождливых дней скорректирована с завышенных 38% до 25%, что приближено к реальным 26% по наблюдениям.
Обработанные данные хранятся в формате ZARR и доступны через REST API и интерфейс командной строки. ML-коррекция применяется опционально по запросу пользователя. Подход универсален: модели строятся один раз и применимы к любым источникам данных, что делает сервис масштабируемым инструментом для задач, требующих длительных климатических рядов высокого качества, — включая моделирование динамики органического вещества почв, оценку климатической уязвимости почвенного покрова и верификацию моделей водного баланса на территории России.
Исследование выполнено при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации (Соглашение No 075-15-2024-545 от 24 апреля
2024 г.).
1.6. Почвенная даталогия: математические методы, ГИС и дистанционное зондирование
Стенд-холл 1 (коридор 3 этажа)