Научная статья на тему 'ГЕОПРОСТРАНСТВЕННЫЙ АНАЛИЗ РЕСУРСОВ И СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ'

ГЕОПРОСТРАНСТВЕННЫЙ АНАЛИЗ РЕСУРСОВ И СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
10
1
Читать
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Журнал
Вестник науки
Область наук
Ключевые слова
геопространственный анализ / природные ресурсы / социально-экономическое развитие / машинное обучение / картография / региональный мониторинг / устойчивое развитие / нейронные сети / градиентный бустинг / geospatial analysis / natural resources / socio-economic development / machine learning / mapping / regional monitoring / sustainable development / neural networks / gradient boosting

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Федотов И. С.

В данной статье рассматривается расширенное применение машинного обучения и геоинформационных технологий для анализа пространственного распределения природных ресурсов и оценки социально-экономического развития в разных регионах. Уделяется особое внимание разнообразным моделям машинного обучения, таким как случайные леса (Random Forest), методы градиентного бустинга (XGBoost, CatBoost) и нейронные сети, способные выявлять закономерности и прогнозировать динамику изменения ресурсной базы. Описывается комплексный подход, при котором к данным о природных факторах добавляются показатели экономической активности и демографии, что позволяет более точно оценивать уровень благосостояния населения и устойчивость развития территорий.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
Предварительный просмотр
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

GEOSPATIAL ANALYSIS OF RESOURCES AND SOCIO-ECONOMIC DEVELOPMENT

Article presents an expanded overview of how machine learning and geoinformation technologies can be used to analyze the spatial distribution of natural resources and assess socio-economic development across diverse regions. Special attention is devoted to various machine learning models, such as Random Forest, gradient boosting methods (XGBoost, CatBoost), and neural networks, which can detect patterns and predict changes in resource availability. The article describes a comprehensive approach where economic and demographic indicators are added to environmental data, enabling a more accurate assessment of population welfare and regional sustainability.

Текст научной работы на тему «ГЕОПРОСТРАНСТВЕННЫЙ АНАЛИЗ РЕСУРСОВ И СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ»

УДК 004

Федотов И.С.

магистрант 1 курса Северный (Арктический) федеральный университет (г. Архангельск, Россия)

ГЕОПРОСТРАНСТВЕННЫЙ АНАЛИЗ РЕСУРСОВ И СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ

Аннотация: в данной статье рассматривается расширенное применение машинного обучения и геоинформационных технологий для анализа пространственного распределения природных ресурсов и оценки социально-экономического развития в разных регионах. Уделяется особое внимание разнообразным моделям машинного обучения, таким как случайные леса (Random Forest), методы градиентного бустинга (XGBoost, CatBoost) и нейронные сети, способные выявлять закономерности и прогнозировать динамику изменения ресурсной базы. Описывается комплексный подход, при котором к данным о природных факторах добавляются показатели экономической активности и демографии, что позволяет более точно оценивать уровень благосостояния населения и устойчивость развития территорий.

Ключевые слова: геопространственный анализ, природные ресурсы, социально-экономическое развитие, машинное обучение, картография, региональный мониторинг, устойчивое развитие, нейронные сети, градиентный бустинг.

Современная наука всё активнее использует инновационные методы обработки данных, чтобы глубже понять закономерности распределения природных ресурсов и их связь с социально-экономическими процессами. На протяжении длительного времени основными источниками сведений для подобных исследований были локальные полевые наблюдения, описательные статистические модели и разрозненные картографические материалы. Однако в последние десятилетия ситуация коренным образом изменилась: благодаря

развитию технологий дистанционного зондирования и появлению высокоточных спутниковых систем исследователи получили доступ к гораздо большему объёму детализированных данных.

Один из ключевых инструментов при работе с такими массивами сведений - геоинформационные системы (ГИС). Они позволяют эффективно интегрировать разнородные данные (спутниковые снимки, цифровые карты, статистические показатели), накладывать их друг на друга и выявлять скрытые пространственные паттерны. Машинное обучение на этом этапе служит своеобразным «интеллектуальным фильтром», способным выделить наиболее значимые факторы, объясняющие ту или иную динамику, например, изменение продуктивности сельскохозяйственных земель или вырубку лесных массивов.

Природные ресурсы, такие как вода, полезные ископаемые, леса и плодородные земли, часто рассматриваются в качестве ключевых факторов экономического роста. Однако на практике обнаруживается, что наличие большого ресурсного потенциала вовсе не гарантирует высоких темпов развития. Ключевую роль играет инфраструктура: если регион испытывает нехватку транспортных путей, логистических центров или не получает достаточных инвестиций, даже богатые угольные или нефтяные месторождения могут оставаться неосвоенными. Именно здесь методы машинного обучения, интегрированные в ГИС, дают возможность видеть многомерную картину, сопоставляя информацию о ресурсном потенциале и состоянии инфраструктуры.

Случайные леса (Random Forest) и методы градиентного бустинга (CatBoost, XGBoost) особенно полезны, когда исследователю необходимо учесть большое количество признаков, от геологических условий до уровня доходов на душу населения. Они позволяют строить не только точные прогнозные модели, но и оценивать значимость различных факторов. К примеру, если мы изучаем влияние лесного покрова на доходы местных жителей, алгоритм может показать, что кроме прямого фактора вырубок имеет

большое значение близость перерабатывающих предприятий или уровень развития дорожной сети, обеспечивающей вывоз древесины.

Нейронные сети, в том числе свёрточные (CNN), могут применяться при работе со спутниковыми снимками высокго разрешения. Свёрточные сети хорошо справляются с распознаванием характерных текстур и объектов на фотографиях, что важно при анализе структуры городской застройки, состояния почв или мониторинга водных объектов. Например, если нужно автоматически определить площади селитебных зон или выявить участки незаконной вырубки леса, то свёрточные сети становятся эффективным инструментом компьютерного зрения.

Особую актуальность приобретают задачи кластеризации регионов по схожим социально-экономическим показателям. Методы машинного обучения (k-means, иерархическая кластеризация, DBSCAN) помогают группировать территории с похожей ресурсной обеспеченностью и уровнем развития. Это необходимо для целевого принятия управленческих решений: если в одном кластере собрались регионы с низкой доступностью питьевой воды и высокими темпами роста населения, то именно туда имеет смысл направлять инвестпроекты по строительству водохранилищ или совершенствованию систем водоснабжения.

Важный аспект - оценка динамики изменений во времени. Региональный мониторинг подразумевает не только фиксирование текущего уровня благосостояния или интенсивности использования ресурсов, но и прогнозирование того, как эти показатели будут меняться в будущем. Методы машинного обучения, обучающиеся на временных рядах и пространственных данных одновременно, позволяют моделировать различные сценарии. Например, можно оценить, что произойдёт при резком скачке цен на нефть, новых климатических условиях или изменении миграционных потоков из сельской местности в города. Таким образом, региональные власти получают инструмент для более обоснованного среднесрочного и долгосрочного планирования.

С точки зрения устойчивого развития, нельзя не упомянуть экологическую составляющую. Тщательный анализ спутниковых снимков в сочетании с наземными обследованиями позволяет выявлять деградацию почв, сокращение лесных массивов и потерю биоразнообразия. Машинное обучение способно выявлять тенденции, которые не всегда очевидны при поверхностном рассмотрении. Например, модель может показать, что, несмотря на формально стабильные лесные площади, качество лесов ухудшается из-за болезней деревьев или чрезмерной эксплуатации. Такие выводы имеют прямое значение для разработки экологических норм и инвестиционных программ в регионе.

Наконец, следует отметить и практическую значимость геопространственных исследований: результаты подобных работ всё чаще находят отражение в муниципальных и федеральных программах развития. Цифровые карты, дашборды и интерактивные онлайн-платформы, созданные на базе ГИС и алгоритмов машинного обучения, делают процесс принятия решений более прозрачным и понятным для разных групп заинтересованных сторон - от учёных и чиновников до представителей бизнеса и широкой общественности.

Таким образом, расширенный геопространственный анализ ресурсов и социально-экономического развития с применением современных алгоритмов машинного обучения обеспечивает всестороннее понимание процессов, влияющих на благосостояние регионов. Он позволяет одновременно учитывать природные, экономические и социальные факторы, формируя основу для принятия стратегически взвешенных и экологически ответственных решений в интересах долгосрочного прогресса.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1. Цифровые технологии анализа геопространственных данных для целей устойчивого развития региона // Ьйр8://суЬег1ептка.ги/аг11с1е/п/181Ёгоууе-

tehnologii-analiza-geoprostranstvennyh-dannyh-dlya-tseley-ustoychivogo-razvitiya-regiona-opyt-mordovskogo-universiteta;

2. ГИС картографирование природных ресурсов // https://geo.bsu.by/images/pres/soil/gismapnr/gismapnr02.pdf;

3. Анализ использования технологий больших данных в российских регионах // https://w.vestnykeps.ru/0423/4.pdf

Fedotov I.S.

Northern (Arctic) Federal University (Arkhangelsk, Russia)

GEOSPATIAL ANALYSIS OF RESOURCES AND SOCIO-ECONOMIC DEVELOPMENT

Abstract: article presents an expanded overview of how machine learning and geoinformation technologies can be used to analyze the spatial distribution of natural resources and assess socio-economic development across diverse regions. Special attention is devoted to various machine learning models, such as Random Forest, gradient boosting methods (XGBoost, CatBoost), and neural networks, which can detect patterns and predict changes in resource availability. The article describes a comprehensive approach where economic and demographic indicators are added to environmental data, enabling a more accurate assessment of population welfare and regional sustainability.

Keywords: geospatial analysis, natural resources, socio-economic development, machine learning, mapping, regional monitoring, sustainable development, neural networks, gradient boosting.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.