Цель. Продемонстрировать новый подход для оценки предрасположенности территории к развитию овражной эрозии на основе алгоритмов машинного обучения.
Процедура и методы. Ключевыми исследовательскими методами стали: моделирование на основе машинного обучения (с использованием метода сглаженной многоуровневой оценки) и геоинформационное моделирование. Для анализа существующих подходов к оценке предрасположенности территории к развитию овражной эрозии использован анализ литературных источников. Непосредственно для проведения самой оценки авторы применили один из современных методов машинного обучения — CatBoost, который предусматривает создание ансамбля из нескольких моделей машинного обучения (ансамблирование моделей).
Результаты. Предложен новый метод — сглаженной многоуровневой оценки предрасположенности территории к развитию овражной эрозии на примере Воробьёвского района Воронежской области. Рассмотрены сходства и различия предлагаемого подхода с уже существующими методами, базирующимися на идее ансамблирования. Обоснованы 2 новые метрики для оценки точности работы предлагаемого метода — RF1 и NDF. Введены понятия мягкого, жёсткого и взвешенного уровней моделирования, позволившие оценить вклад морфометрии рельефа в развитие овражной эрозии. Установлено, что наибольшее влияние на этот процесс оказывают абсолютные и относительные высоты местности, LS-фактор, водосборная площадь и экспозиция склона. Вместе они объясняют 95% площадей существующей овражной эрозии в регионе. По итогам моделирования на территории Воробьёвского района Воронежской области было выявлено 2 853 га земель с высокой и очень высокой предрасположенностью к развитию овражной эрозии. В ландшафтном отношении им соответствуют остепненные долинно-балочные склоны южных экспозиций, отличающиеся наибольшей протяжённостью, крутизной и высотой, имеющие вогнутый поперечный профиль и значительные водосборные площади.
Теоретическая и/или практическая значимость. Предложен новый подход на основе методов машинного обучения по оценке территории на предмет её предрасположенности к развитию овражной эрозии. С практической точки зрения, предлагаемые в работе идеи и сам методический подход могут быть использованы для получения более надежного результата по сравнению с рядом классических методов и технологий машинного обучения, что особенно актуально при анализе крупных регионов с высокой неравномерностью распределения овражных форм рельефа.
Цель - определение места эрозионных склоновых ландшафтов в территориальной организации бассейновых геосистем для научно обоснованного выделения элементов ландшафтно-экологического каркаса и оптимизации структуры природопользования. Материалы и методы. В качестве методологической основы исследования использованы представления о склоновых ландшафтах как объекте исследования. Предметом изучения послужили динамико-генетические системы склоновых ландшафтов (первично- и вторично-тектонические, террасированные, эрозионно-делювиальные и эрозионные). Для целей структуризации бассейновых геосистем применен метод ландшафтно-морфологической декомпозиции, включающий в себя выделение структурно-морфологических подсистем, а также их анализ с точки зрения структуры и соотношения различных типов динамико-генетических систем склоновых ландшафтов. Результаты и обсуждение. Проводится разделение бассейновой геосистемы на три подсистемы: гидрографическую, уровенную и склоновую. Обосновывается выделение различных типов уровенных и склоновых ландшафтов. В рамках отделов (верхнего, среднего и нижнего) бассейновых геосистем проводится изучение их структурно-морфологической организации в целом и выявление места эрозионных склоновых ландшафтов, в частности. Заключение. На примере бассейна р. Девица определено место эрозионных склоновых ландшафтов как в бассейновой геосистеме в целом, так и по структурно-морфологическим зонам, в частности, что позволяет более объективно подойти к процессу управления природопользованием бассейновых динамико-генетических систем склоновых ландшафтов.