Российские ученые из МГУ нашли способ повысить точность спутниковых прогнозов
В последние годы прогнозы точности, основанные на спутниковых данных, становятся важными для развития отраслей – от сельского хозяйства до экологии и безопасности. Однако реальность такова, что данные, поступающие с орбит, часто оказываются неполными, зашумленными или приходят с задержкой. Это создает серьезные трудности для построения надежных моделей и прогнозов, поскольку классические вычислительные методы не рассчитаны на такие условия.
Именно эту проблему решили решить ученые Московского университета и Института вычислительной математики РАН. Их новая разработка - математический алгоритм, способный учитывать неравномерное поступление информации при моделировании движущих процессов. Такой подход позволяет не только повысить точность расчетов, но и сделать модели более устойчивыми к ошибкам и пробелам в данных.
В основе метода лежит идея: не пытаться «достроить» отсутствующую информацию, а грамотно учитывать ее влияние на итоговый результат. Это особенно важно для зондирования Земли, где пропуски и задержки - скорее правило, чем заключение. Новый алгоритм позволяет оценить, достоверно чувствительную модель к тем или иным погрешностям, и скорректировать расчеты в зависимости от реального объема и качества текущих данных.
По словам разработчиков, их методика применима не только к спутниковым наблюдениям, но и к другим задачам, где необходимо поддерживать состояние систем на основе неполных данных. Например, в климатическом моделировании, мониторинге возникновения событий или даже в экономических расчетах, где информация поступает с задержкой.
Предложенный подход позволяет более точно учитывать влияние данных и определять чувствительность вычислительных моделей к ошибкам измерений. Это важно при обработке спутниковых данных, где недостача информации является надежным обеспечением.
Работа российских специалистов уже получила поддержку Российского научного фонда, а подробные результаты опубликованы в профильном научном журнале. Внедрение такого алгоритма может стать новым стандартом для анализа спутниковых данных, что, в свою очередь, открывает новые возможности для прогнозирования и управления техногенными процессами.