Применение метода машинного обучения для оценки биомассы трески в Северо-Курильской зоне

Аннотация

Исследуются уловы тихоокеанской трески Gadus macrocephalus на промысле и в научной съемке с целью найти относительную биомассу трески и ее неопределенность в Северо-Курильской зоне в 2021 и 2022 гг. с использованием многофакторного подхода. Используется вся доступная в ТИНРО информация за эти годы для проведения сравнительного анализа посредством метода машинного обучения — ансамблевого метода случайного леса (Random forest) в процедуре множественного заполнения пропусков последовательными уравнениями — Multiple Imputation by Chained Equations (MICE). Коэффициент детерминации относительно тестовых данных превышал 0,8 при использовании данных научной съемки 2021 г., а при использовании промысловых данных он превышал 0,5. Тем не менее относительно исходной дисперсии: таковая в MICE была ниже более чем на 82 % по данным научной съемки. Выявлено, что биомасса трески осталась на прежнем уровне в 2022 г. относительно 2021 г. Предлагается расширить район исследований и список наблюдаемых орудий лова из-за их пространственной сегрегации для снижения вероятности искажения оценок в связи с большой площадью экстраполяции.