Матвей Никитенко-Валиахметов: Методы кластеризации атмосферных вихрей в Баренцевом и Карском морях

На 60-м семинаре Центра наук о Земле МФТИ 13 августа 2026 года в 16:30 по московскому времени (13:30 UTC) выступил Матвей Никитенко-Валиахметов, студент кафедры океанологии СПбГУ. Научный руководитель работы — Белоненко Татьяна Васильевна, СПбГУ (Санкт-Петербург), научный консультант — Гавриков Александр Владимирович, ИО РАН (Москва). Доклад был посвящен предварительным результатам исследования «Методы кластеризации атмосферных вихрей в Баренцевом и Карском морях».

Исходную выборку составили атмосферные вихри, вручную прослеженные в полях региональной модели WRF за часть 2019 года: в докладе речь шла примерно о 1700 траекториях за восемь с половиной месяцев при горизонтальном разрешении 6 км и часовом шаге. Для каждой траектории вычислялись термодинамические, кинематические и геометрические характеристики в момент зарождения и в момент максимального развития, определенный по критерию Rortex. Из первоначального набора были отобраны около 15 признаков, включая характеристики ветра, давления, температуры, влажности, осадков, вертикальных движений, завихренности, радиуса и перемещения вихря. Коррелированные пары сокращались по матрице линейной корреляции Пирсона с выбранным порогом 0,7; докладчик прямо отметил субъективность этого порога.

Матвей рассмотрел принципы k-средних, иерархической кластеризации Уорда, гауссовых смесей и самоорганизующихся карт. Для текущего предварительного расчета использовался метод k-средних. Число кластеров оценивалось по инерции и нескольким метрикам качества и воспроизводимости с повторными подвыборками и сравнением с шумовыми данными. Подробно разбиралось решение с семью кластерами. Проекции t-SNE и UMAP помогали изучать взаимное расположение объектов, но рассматривались только как диагностические визуализации, а не как самостоятельное доказательство разделимости.

В представленных расчетах некоторые физические характеристики кластеров были похожи для стадий зарождения и максимального развития. Траектории, сопоставленные по пространству и времени с двумя независимыми базами полярных мезоциклонов, концентрировались более чем в одном кластере. Это обсуждалось как возможный признак неоднородности таких вихрей и рабочая гипотеза для дальнейшего исследования, а не как установленная физическая классификация. Сопоставление также ограничено различиями между моделью, спутниковыми продуктами и независимыми каталогами, поэтому близость траекторий сама по себе не подтверждает идентичность случаев.

Основная дискуссия была посвящена методологии. Участники предложили заранее выбрать единый критерий качества и применять его последовательно при сравнении алгоритмов и числа кластеров, проверить альтернативные методы и гиперпараметры, а также статистически оценить различимость групп. Отдельно подчеркивалось, что алгоритм оптимизирует собственную функцию качества и не гарантирует физически объективной типизации: экспертное знание может помогать интерпретации, но одновременно вносить смещение. Поэтому представленные семь кластеров, возможное разделение полярных мезоциклонов и сходство результатов на разных стадиях остаются предварительными наблюдениями, требующими проверки и физического обоснования.