Nature Scientific Reports: Высокоточное прогнозирование температурного режима почвы с использованием различных методов глубокого обучения в условиях изменения климата
Температура почвы является критически важным параметром, влияющим на экологические и гидрологические процессы, однако её точное прогнозирование в условиях изменения климата остаётся сложной задачей из-за низкого разрешения климатических моделей и сложных взаимодействий между почвой и атмосферой. В данном исследовании разработана модель глубокого обучения для детализации температуры почвы (на глубине 5 см) в западном Иране в условиях сценариев изменения климата. Используя ансамбль из трёх взаимодополняющих методов — анализа важности методом случайного леса (Gini), анализа важности перестановок и анализа SHAP (SHapley Additive exPlanations) — авторы определили оптимальные предикторы из 26 доступных переменных CanESM5 (CMIP6). Четыре модели глубокого обучения — CNN, LSTM, GRU и гибридная CNN-LSTM — были оценены на предмет эффективности детализации с использованием исторических данных (1980–2014 гг.). Гибридная модель CNN-LSTM превзошла другие, достигнув наивысшей точности (NSE > 86%, RMSE < 4,3°C) за счёт учёта пространственных и временных зависимостей в термической динамике почвы. Оценка правдоподобности тренда каждого сценария (2015–2020 гг.) выявила региональные климатические закономерности: западные станции, расположенные в более засушливых районах и чувствительные к потеплению, соответствовали сценариям SSP245/SSP370, в то время как восточные станции, находящиеся под влиянием гор Загрос, продемонстрировали обратную связь по охлаждению и осадкам в пользу сценариев SSP119/SSP126. Прогнозы на будущее в рамках сценариев SSP126, SSP245 и SSP585 показали нелинейную реакцию температуры почвы, при этом сценарии с высокими выбросами (SSP585) вызвали первоначальное охлаждение (-4,11°C к 2040 году), за которым последовало ускоренное потепление (+2,09°C к 2100 году). В отличие от этого, сценарии с низким и средним уровнем выбросов (SSP126, SSP245) приводят к стабильному умеренному потеплению. Это вызывает резкое изменение десятилетних тенденций для сценария SSP585, переход от сильного похолодания к быстрому потеплению, и изменяет статистический профиль климата. Результаты подчёркивают, что высокие выбросы откладывают, но в конечном итоге вызывают наиболее интенсивное потепление, указывая на критическое влияние сценариев выбросов на будущие темпы и характер изменения температуры почвы.