Томский государственный университет ведет работу по цифровизации данных экологического мониторинга на карбоновом полигоне в Томской области. Ученые используют технологии искусственного интеллекта и машинного обучения для высокоточной оценки цикла углерода – главной составляющей парниковых газов. Измерения помогают прогнозировать новые выбросы активных соединений в атмосферу. Исследования ТГУ проводятся в рамках госзадания при поддержке Минобрнауки РФ.
Карбоновые полигоны представляют собой научно-исследовательские площадки, где ученые круглосуточно измеряют потоки углекислого газа и метана, удерживающих тепло у поверхности Земли и вызывающих глобальное потепление. Томская область с ее уникальными ландшафтами и Васюганскими болотами – ключевой регион для изучения трансформации климата, так как местные экосистемы одновременно и аккумулируют, и выделяют гигантские объемы углерода. Однако точечные замеры не позволяют составить полную картину в масштабах всей Сибири – для этого требуются технологии анализа больших данных (Big Data).
– Наш проект подразумевает решение пяти задач, связанных с сельским хозяйством, – рассказывает научный сотрудник лаборатории биоразнообразия и экологии НИИ ББ ТГУ Юрий Колесниченко. – Алгоритмы машинного обучения используются для обработки разнородных потоков информации. В частности, сейчас ИИ помогает нам исследовать устьичную проводимость растений, то есть скорость, с которой углекислый газ (CO2) проникает внутрь листьев или водяной пар выходит наружу через микроскопические поры (устьица), чтобы мы могли объективно оценивать их газообмен. Это важно с точки зрения того, сколько углерода они поглощают и сколько продуцируют.
Ученые ТГУ на карбоновом полигоне Томской области
Фото предоставил Юрий Колесниченко
Основная цель исследования – объективно оценить картину на Томском карбоновом полигоне. Экстраполировать съемку конфокального микроскопа с десятков тысяч устьиц и потом масштабировать ее на весь лес или луг – это дорогостоящая и трудозатратная задача, если выполнять ее стандартными методами.
Как отмечают ученые, в Сибири есть самые разные ландшафты: от лесов, лугов, болот с их богатым видовым разнообразием до высшей водной растительности на озерах. Каждое растение «дышит» по-своему, и даже на одном небольшом участке параметры могут сильно отличаться. Усреднить показатели невозможно, это всё равно что пытаться измерить дыхание целого города, измерив дыхание одного человека.
– С помощью конфокального микроскопа Carl Zeiss LSM 780 NLO мы изучаем отдельные устьица, – поясняет младший научный сотрудник Центра биотестирования безопасности нанотехнологий и наноматериалов ТГУ Сергей Моргалёв. – Это необходимо, чтобы набрать данные для обучения нейросети. Инструменты искусственного интеллекта позволят осуществить точный переход от локального мониторинга конкретных экосистем к моделированию глобальных изменений окружающей среды. Понимание особенностей газообмена полей, лесов и болота на Томском карбоновом полигоне позволит оценить, сколько парниковых газов они забирают из атмосферы и в какой момент.
Это, в свою очередь, поможет найти более эффективные способы подбора растительности для управления природным «поглотителем» углекислого газа и метана.
Проект «Баланс углерода болотных и луговых экосистем юга Западной Сибири и Алтая: мониторинг, моделирование, управление» реализуется при поддержке Минобрнауки РФ (FSWM-2026-0008).
Добавим, что на карбоновом полигоне работают студенты автономной магистерской программы (АМП) «Изучение Сибири и Арктики» Томского госуниверситета. В 2026-2027 учебном году они могут выбрать тему дипломной работы, связанную с ИИ, или продолжить свои исследования в гидрологии, ботанике, экологии.