МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ЗАГРЯЗНЕНИЯ РАЙОНОВ ПАДЕНИЯ РАКЕТ-НОСИТЕЛЕЙ

2026

Full text Open access: Gold Metadata (CSL-JSON)
DOI 10.54309/ijict.2026.27.3.026
Data confidence 70 medium
How this score is calculated

It is built from checkable properties of the record itself: whether the article has a DOI, how many independent sources confirmed its data, whether the required fields are filled in, and how recent the latest confirmation is. Disagreement between sources and a missing identifier lower it. A value of 80 or above means the record was published without further checking; 60 to 79 means it is published at reduced confidence, with a manual check advisable. A record verified by an editor by hand is never pushed below 90 by a recalculation. This scores our data about the article, not the article itself.

Abstract

Экологический мониторинг районов падения отделяющих-ся частей ракет-носителей требует оценки загрязнения почв несимметричным диметилгидразином (НДМГ) и N-нитрозодиметиламином (NDMA), определе-ние которых трудоёмко и дорого. Цель работы состояла в проверке того, можно ли предсказать факт такого загрязнения по косвенным показателям: положению пробы относительно центра падения, глубине отбора, pH, содержанию нитратов, нитритов и нефтепродуктов. Использован открытый датасет обследования места аварии ракеты-носителя «Союз-ФГ» в Казахстане: 53 пробы почвы с измерен-ными НДМГ и NDMA, 63 записи за 2018 и 2019 гг. Сами НДМГ и NDMA из признаков исключены. Логистическая регрессия, метод k ближайших соседей, случайный лес и градиентный бустинг сравнены с правилом по расстоянию при повторной, пространственной и временной кросс-валидации. Логистическая ре-грессия и случайный лес достигли ROC-AUC 0,75–0,76 против 0,59 у правила по расстоянию, а на пробах 2018 г. с полностью измеренной химией 0,85–0,87. Наи-более информативны содержание нитратов и глубина отбора. Модель примени-ма для отбора проб, требующих дорогостоящего анализа, в геоинформационных системах мониторинга.