Разработан новый метод анализа временных рядов ГНСС-наблюдений
18 февраля 2026 г.
Разработан метод анализа временных рядов спутниковых геодезических наблюдений, основанный на машинном обучении. Результаты опубликованы в Russian Journal of Earth Sciences.
Авторами стали сотрудники Института океанологии им. П. П. Ширшова РАН Ю. В. Габсатаров и И. С. Владимирова.
С конца 1980-х годов данные ГНСС-наблюдений используются для решения широкого спектра проблем геодинамики. Регрессионный анализ временных рядов ГНСС-наблюдений широко используется для анализа спутниковых геодезических данных. Алгоритмы регрессионного анализа используются для решения таких задач, как получение предварительных данных для построения модели очага землетрясения или выявления его предвестников. Активное развитие методологии привело к появлению новых подходов к анализу временных рядов ГНСС-данных. Методы, основанные на машинном обучении, позволяют улавливать сложные нелинейные закономерности и взаимодействия.
Целью настоящего исследования стало построение регрессионной модели для получения корректных оценок составляющих временных рядов во временной области. Они могут быть использованы для изучения аномалий в области деформаций земной поверхности и моделирования геодинамических процессов.
Учёные разработали теоретические основы алгоритма обработки временных рядов ГНСС-наблюдений с использованием методов машинного обучения при решении задачи восстановления регрессии. Этот алгоритм позволяет решить задачу построения линейной модели деформации земной коры в месте расположения ГНСС-станции без использования априорной информации и прямого моделирования. Построенный алгоритм был успешно протестирован посредством анализа временных рядов, полученных на ГНСС-станциях вблизи очагов сильных землетрясений в регионах с разным тектоническим строением: на Японских островах, в Южной Калифорнии и на побережье перу и Чили.
Кроме того, исследователи создали программную реализацию представленного алгоритма. Она позволяет получать исходные данные для построения моделей геодинамических процессов и изучения вариаций в области современных движений и деформаций земной поверхности.
Предложенный подход позволяет построить универсальную интерпретируемую статистически значимую модель временных рядов исключительно при помощи статистических методов анализа данных. В дальнейшем это позволит создавать полностью автоматизированные системы анализа ГНСС-данных.