Аннотация:
Контроль за загрязнением воздуха имеет большое значение для стран Европы и Азии. В рамках Конвенции ООН по дальнему трансграничному переносу воздушных загрязнений (СLRTAP) реализуется программа UNECE ICP Vegetation, направленная на определение наиболее неблагополучных областей, создание региональных карт и улучшение понимания природы долгосрочных трансграничных загрязнений. В Объединенном институте ядерных исследований была разработана облачная платформа, предоставляющая участникам программы ICP Vegetation удобные инструменты для сбора, анализа и обработки данных мониторинга. В настоящее время в системе содержится информация о более чем 6000 точках пробоотбора в 40 регионах различных стран Европы и Азии.
Важным этапом контроля является моделирование загрязнений в местах, где частота исследований или плотность покрытия сети сбора образцов недостаточны. Одним из подходов к прогнозированию загрязнений является использование специализированных статистических моделей и методов машинного обучения совместно с различными количественными показателями точек сбора образцов и информацией о концентрациях элементов. Наиболее перспективным источником количественных показателей для обучения моделей являются космические снимки в различных спектрах. Обученная должным образом модель позволит получать прогноз по концентрациям элементов, используя исключительно космоснимки. Специализированная платформа Google Earth Engine предоставляет широкие возможности для анализа и обработки данных от более чем 100 различных проектов дистанционного зондирования земли, удобный интерфейс разработчика на JavaScript и программный интерфейс на Python для использования в сторонних приложениях.
В работе рассматривается возможность использования статистических показателей космоснимков, полученных от платформы Google Earth Engine, совместно с данными мониторинга состояния окружающей среды проекта ICP Vegetation для обучения моделей, способных прогнозировать концентрацию тяжелых металлов в определенных регионах.