МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ЗАГРЯЗНЕНИЯ РАЙОНОВ ПАДЕНИЯ РАКЕТ-НОСИТЕЛЕЙ

2026

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.54309/ijict.2026.27.3.026
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.