Методы робастного разукрупнения данных и проекций при неопределенностях: исследования изменений земельного покрова и землепользования
Рассмотрены взаимозависимости между системами землепользования на локальном, национальном и глобальном уровнях, которые обусловливают необходимость разработки новых методов системного анализа для интеграции моделей землепользования разных масштабов. Разработаны новые общие подходы получения разукруп...
Saved in:
| Published in: | Кибернетика и системный анализ |
|---|---|
| Date: | 2017 |
| Main Authors: | , , , , , , , , |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2017
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/144683 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Методы робастного разукрупнения данных и проекций при неопределенностях: исследования изменений земельного покрова и землепользования / Ю.М. Ермольев, Т.Ю. Ермольева, П. Хавлик, А. Монье, Д. Леклер, С. Фритц, М. Оберштайнэр, С.В. Киризюк, Е.Н. Бородина // Кибернетика и системный анализ. — 2017. — Т. 53, № 1. — С. 31-41. — Бібліогр.: 12 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862720377707298816 |
|---|---|
| author | Ермольев, Ю.М. Ермольева, Т.Ю. Хавлик, П. Монье, А. Леклер, Д. Фритц, С. Оберштайнэр, М. Киризюк, С.В. Бородина, Е.Н. |
| author_facet | Ермольев, Ю.М. Ермольева, Т.Ю. Хавлик, П. Монье, А. Леклер, Д. Фритц, С. Оберштайнэр, М. Киризюк, С.В. Бородина, Е.Н. |
| citation_txt | Методы робастного разукрупнения данных и проекций при неопределенностях: исследования изменений земельного покрова и землепользования / Ю.М. Ермольев, Т.Ю. Ермольева, П. Хавлик, А. Монье, Д. Леклер, С. Фритц, М. Оберштайнэр, С.В. Киризюк, Е.Н. Бородина // Кибернетика и системный анализ. — 2017. — Т. 53, № 1. — С. 31-41. — Бібліогр.: 12 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Кибернетика и системный анализ |
| description | Рассмотрены взаимозависимости между системами землепользования на локальном, национальном и глобальном уровнях, которые обусловливают необходимость разработки новых методов системного анализа для интеграции моделей землепользования разных масштабов. Разработаны новые общие подходы получения разукрупненных оценок на основании принципа кросс-энтропии, которые робастны относительно множества возможных праеров. Методы робастного разукрупнения учитывают так называемые небайесовские неопределенности, т.е. неполноту, отсутствие, ошибки в данных. В многочисленных практических исследованиях, проведенных в Китае, странах Африки, Бразилии, Украине, предложенные подходы позволили получить локальные прогнозы развития и изменения землепользования, соответствующие реальным тенденциям и ожиданиям.
Розглянуто взаємозалежності між системами землекористування на локальному, національному та глобальному рівнях, які обумовлюють необхідність розроблення нових методів системного аналізу для інтеграції моделей землекористування різних масштабів. Розроблено нові загальні підходи одержання розукрупнених оцінок на підставі принципу крос-ентропії, які є робастними відносно чисельності можливих праерів. Методи робастного розукрупнення враховують так звані небаєсівські невизначеності, тобто неповноту або відсутність даних, помилки у них. У чисельних практичних дослідженнях, проведених у Китаї, країнах Африки, Бразилії та Україні, запропоновані підходи дозволили отримати локальні прогнози розвитку і зміни землекористування відповідно до реальних тенденцій і очікувань.
The interdependencies among land use systems at national and global levels motivate the development of advanced systems analysis approaches for integration of land use models operating at different scales. The paper develops novel general approaches based on cross-entropy principle for downscaling aggregate data and projections, which are robust with respect to feasible priors. Robust downscaling methods account for the so-called non-Bayesian uncertainties, i.e., not complete, unobservable, or erroneous information or data. In numerous case studies in China, Ukraine, Brazil, the approaches allowed to derive local development projections of land use and land use change consistently with existing trends and expectations.
|
| first_indexed | 2025-12-07T18:25:25Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-144683 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 0023-1274 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T18:25:25Z |
| publishDate | 2017 |
| publisher | Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Ермольев, Ю.М. Ермольева, Т.Ю. Хавлик, П. Монье, А. Леклер, Д. Фритц, С. Оберштайнэр, М. Киризюк, С.В. Бородина, Е.Н. 2019-01-01T20:21:41Z 2019-01-01T20:21:41Z 2017 Методы робастного разукрупнения данных и проекций при неопределенностях: исследования изменений земельного покрова и землепользования / Ю.М. Ермольев, Т.Ю. Ермольева, П. Хавлик, А. Монье, Д. Леклер, С. Фритц, М. Оберштайнэр, С.В. Киризюк, Е.Н. Бородина // Кибернетика и системный анализ. — 2017. — Т. 53, № 1. — С. 31-41. — Бібліогр.: 12 назв. — рос. 0023-1274 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/144683 519.21 Рассмотрены взаимозависимости между системами землепользования на локальном, национальном и глобальном уровнях, которые обусловливают необходимость разработки новых методов системного анализа для интеграции моделей землепользования разных масштабов. Разработаны новые общие подходы получения разукрупненных оценок на основании принципа кросс-энтропии, которые робастны относительно множества возможных праеров. Методы робастного разукрупнения учитывают так называемые небайесовские неопределенности, т.е. неполноту, отсутствие, ошибки в данных. В многочисленных практических исследованиях, проведенных в Китае, странах Африки, Бразилии, Украине, предложенные подходы позволили получить локальные прогнозы развития и изменения землепользования, соответствующие реальным тенденциям и ожиданиям. Розглянуто взаємозалежності між системами землекористування на локальному, національному та глобальному рівнях, які обумовлюють необхідність розроблення нових методів системного аналізу для інтеграції моделей землекористування різних масштабів. Розроблено нові загальні підходи одержання розукрупнених оцінок на підставі принципу крос-ентропії, які є робастними відносно чисельності можливих праерів. Методи робастного розукрупнення враховують так звані небаєсівські невизначеності, тобто неповноту або відсутність даних, помилки у них. У чисельних практичних дослідженнях, проведених у Китаї, країнах Африки, Бразилії та Україні, запропоновані підходи дозволили отримати локальні прогнози розвитку і зміни землекористування відповідно до реальних тенденцій і очікувань. The interdependencies among land use systems at national and global levels motivate the development of advanced systems analysis approaches for integration of land use models operating at different scales. The paper develops novel general approaches based on cross-entropy principle for downscaling aggregate data and projections, which are robust with respect to feasible priors. Robust downscaling methods account for the so-called non-Bayesian uncertainties, i.e., not complete, unobservable, or erroneous information or data. In numerous case studies in China, Ukraine, Brazil, the approaches allowed to derive local development projections of land use and land use change consistently with existing trends and expectations. ru Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Кибернетика и системный анализ Системний аналіз Методы робастного разукрупнения данных и проекций при неопределенностях: исследования изменений земельного покрова и землепользования Методи робастного розукрупнення даних і проекцій при невизначеностях: дослідження змін земельного покриву та землекористування Robust downscaling approaches to disaggregation of data and projections under uncertainties: case of land use and land use change systems Article published earlier |
| spellingShingle | Методы робастного разукрупнения данных и проекций при неопределенностях: исследования изменений земельного покрова и землепользования Ермольев, Ю.М. Ермольева, Т.Ю. Хавлик, П. Монье, А. Леклер, Д. Фритц, С. Оберштайнэр, М. Киризюк, С.В. Бородина, Е.Н. Системний аналіз |
| title | Методы робастного разукрупнения данных и проекций при неопределенностях: исследования изменений земельного покрова и землепользования |
| title_alt | Методи робастного розукрупнення даних і проекцій при невизначеностях: дослідження змін земельного покриву та землекористування Robust downscaling approaches to disaggregation of data and projections under uncertainties: case of land use and land use change systems |
| title_full | Методы робастного разукрупнения данных и проекций при неопределенностях: исследования изменений земельного покрова и землепользования |
| title_fullStr | Методы робастного разукрупнения данных и проекций при неопределенностях: исследования изменений земельного покрова и землепользования |
| title_full_unstemmed | Методы робастного разукрупнения данных и проекций при неопределенностях: исследования изменений земельного покрова и землепользования |
| title_short | Методы робастного разукрупнения данных и проекций при неопределенностях: исследования изменений земельного покрова и землепользования |
| title_sort | методы робастного разукрупнения данных и проекций при неопределенностях: исследования изменений земельного покрова и землепользования |
| topic | Системний аналіз |
| topic_facet | Системний аналіз |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/144683 |
| work_keys_str_mv | AT ermolʹevûm metodyrobastnogorazukrupneniâdannyhiproekciiprineopredelennostâhissledovaniâizmeneniizemelʹnogopokrovaizemlepolʹzovaniâ AT ermolʹevatû metodyrobastnogorazukrupneniâdannyhiproekciiprineopredelennostâhissledovaniâizmeneniizemelʹnogopokrovaizemlepolʹzovaniâ AT havlikp metodyrobastnogorazukrupneniâdannyhiproekciiprineopredelennostâhissledovaniâizmeneniizemelʹnogopokrovaizemlepolʹzovaniâ AT monʹea metodyrobastnogorazukrupneniâdannyhiproekciiprineopredelennostâhissledovaniâizmeneniizemelʹnogopokrovaizemlepolʹzovaniâ AT leklerd metodyrobastnogorazukrupneniâdannyhiproekciiprineopredelennostâhissledovaniâizmeneniizemelʹnogopokrovaizemlepolʹzovaniâ AT fritcs metodyrobastnogorazukrupneniâdannyhiproekciiprineopredelennostâhissledovaniâizmeneniizemelʹnogopokrovaizemlepolʹzovaniâ AT oberštainérm metodyrobastnogorazukrupneniâdannyhiproekciiprineopredelennostâhissledovaniâizmeneniizemelʹnogopokrovaizemlepolʹzovaniâ AT kirizûksv metodyrobastnogorazukrupneniâdannyhiproekciiprineopredelennostâhissledovaniâizmeneniizemelʹnogopokrovaizemlepolʹzovaniâ AT borodinaen metodyrobastnogorazukrupneniâdannyhiproekciiprineopredelennostâhissledovaniâizmeneniizemelʹnogopokrovaizemlepolʹzovaniâ AT ermolʹevûm metodirobastnogorozukrupnennâdanihíproekcíiprineviznačenostâhdoslídžennâzmínzemelʹnogopokrivutazemlekoristuvannâ AT ermolʹevatû metodirobastnogorozukrupnennâdanihíproekcíiprineviznačenostâhdoslídžennâzmínzemelʹnogopokrivutazemlekoristuvannâ AT havlikp metodirobastnogorozukrupnennâdanihíproekcíiprineviznačenostâhdoslídžennâzmínzemelʹnogopokrivutazemlekoristuvannâ AT monʹea metodirobastnogorozukrupnennâdanihíproekcíiprineviznačenostâhdoslídžennâzmínzemelʹnogopokrivutazemlekoristuvannâ AT leklerd metodirobastnogorozukrupnennâdanihíproekcíiprineviznačenostâhdoslídžennâzmínzemelʹnogopokrivutazemlekoristuvannâ AT fritcs metodirobastnogorozukrupnennâdanihíproekcíiprineviznačenostâhdoslídžennâzmínzemelʹnogopokrivutazemlekoristuvannâ AT oberštainérm metodirobastnogorozukrupnennâdanihíproekcíiprineviznačenostâhdoslídžennâzmínzemelʹnogopokrivutazemlekoristuvannâ AT kirizûksv metodirobastnogorozukrupnennâdanihíproekcíiprineviznačenostâhdoslídžennâzmínzemelʹnogopokrivutazemlekoristuvannâ AT borodinaen metodirobastnogorozukrupnennâdanihíproekcíiprineviznačenostâhdoslídžennâzmínzemelʹnogopokrivutazemlekoristuvannâ AT ermolʹevûm robustdownscalingapproachestodisaggregationofdataandprojectionsunderuncertaintiescaseoflanduseandlandusechangesystems AT ermolʹevatû robustdownscalingapproachestodisaggregationofdataandprojectionsunderuncertaintiescaseoflanduseandlandusechangesystems AT havlikp robustdownscalingapproachestodisaggregationofdataandprojectionsunderuncertaintiescaseoflanduseandlandusechangesystems AT monʹea robustdownscalingapproachestodisaggregationofdataandprojectionsunderuncertaintiescaseoflanduseandlandusechangesystems AT leklerd robustdownscalingapproachestodisaggregationofdataandprojectionsunderuncertaintiescaseoflanduseandlandusechangesystems AT fritcs robustdownscalingapproachestodisaggregationofdataandprojectionsunderuncertaintiescaseoflanduseandlandusechangesystems AT oberštainérm robustdownscalingapproachestodisaggregationofdataandprojectionsunderuncertaintiescaseoflanduseandlandusechangesystems AT kirizûksv robustdownscalingapproachestodisaggregationofdataandprojectionsunderuncertaintiescaseoflanduseandlandusechangesystems AT borodinaen robustdownscalingapproachestodisaggregationofdataandprojectionsunderuncertaintiescaseoflanduseandlandusechangesystems |