РАЗРАБОТКА ИИ-МОДЕЛЕЙ ДЛЯ АНАЛИЗА АРКТИЧЕСКИХ РЫНКОВ С УЧЕТОМ СЕЗОННОСТИ, ЛОГИСТИЧЕСКИХ ОГРАНИЧЕНИЙ И КЛИМАТИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ

DEVELOPMENT OF AI MODELS FOR ANALYZING ARCTIC MARKETS TAKING INTO ACCOUNT SEASONALITY, LOGISTICAL RESTRICTIONS, AND CLIMATIC FACTORS

Olga Ergunova

Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University,

Russia, St. Petersburg

Ksenia Kikkas

Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University,

Russia, St. Petersburg

Andrey Somov

Candidate of Economic Sciences, Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University,

Russia, St. Petersburg

АННОТАЦИЯ

В статье рассматриваются подходы к разработке моделей искусственного интеллекта для анализа арктических рынков, функционирующих в условиях высокой сезонной зависимости, ограниченной логистической доступности и экстремальных климатических факторов. Авторами выделены ключевые параметры, определяющие поведение рынка, и обосновано применение соответствующих ИИ-методов, включая LSTM, RNN, GNN, байесовские сети и деревья решений. Представлены тепловая карта и логическая схема, демонстрирующие взаимосвязь между факторами среды и инструментами анализа. Предложенные модели позволяют повысить точность прогнозирования, оптимизировать управление северными поставками и адаптировать инфраструктурное планирование к особенностям Арктики.

ABSTRACT

The article discusses approaches to developing artificial intelligence models for analyzing Arctic markets that operate under conditions of high seasonal dependence, limited logistical accessibility, and extreme climatic factors. The authors identify key parameters that determine market behavior and justify the use of appropriate AI methods, including LSTM, RNN, GNN, Bayesian networks, and decision trees. A heat map and a logical diagram are presented to demonstrate the relationship between environmental factors and analysis tools. The proposed models allow for improved forecasting accuracy, optimized management of northern supplies, and adaptation of infrastructure planning to the specific features of the Arctic.

Ключевые слова: искусственный интеллект, арктические рынки, сезонность, логистические ограничения, климатические факторы.

Keywords: artificial intelligence, Arctic markets, seasonality, logistical constraints, and climate factors

Введение. Развитие арктической экономики требует внедрения интеллектуальных решений, способных адаптироваться к экстремальным внешним условиям. В контексте цифровой трансформации актуальной становится задача использования ИИ для анализа и прогнозирования рыночной ситуации в Арктике.

Цель исследования: разработка и обоснование применения ИИ-моделей для анализа арктических рынков с учетом сезонных, логистических и климатических ограничений, с целью повышения эффективности прогнозирования и управления.

Задачи:

• выделить ключевые параметры, влияющие на функционирование арктических рынков;
• сопоставить каждый параметр с соответствующим ИИ-инструментом анализа;
• разработать алгоритм комплексной оценки рыночной ситуации на основе ИИ;
• провести визуализацию результатов в виде тепловых и логических схем;
• оценить перспективы применения моделей в управлении поставками и инфраструктурным планированием.

Научная новизна: предложена структурированная матрица соответствия ИИ-моделей и факторов анализа арктических рынков, а также обоснована применимость LSTM, GNN, RNN и других ИИ-моделей в условиях ограниченного навигационного окна, высокой волатильности и логистических рисков.

Обзор литературы. Развитие арктических территорий России требует всестороннего учета логистических, климатических и инфраструктурных факторов. Согласно данным Ассоциации морских торговых портов, объем грузооборота в арктических портах за 2024 год превысил 35 млн тонн, что подтверждает возрастающую стратегическую значимость Северного морского пути как канала транспортировки в условиях ограниченного навигационного периода [1]. Это требует применения интеллектуальных моделей прогнозирования, в частности LSTM и CNN, для планирования и анализа логистических окон.

Особую роль в устойчивом функционировании арктических поставок играет «Северный завоз», как показано в обширном отчете Восточного центра государственного планирования [2], где отмечены логистические сложности, сезонная зависимость и высокая стоимость доставки. Решение подобных задач в современных условиях невозможно без привлечения методов оптимизации и ИИ-моделей, способных адаптироваться к резко меняющимся внешним условиям.

Научные публикации последних лет акцентируют внимание на необходимости инновационных подходов в управлении арктическими системами жизнеобеспечения. Г.Е. Кокиева [3] и А.Н. Пилясов, Е.С. Путилова [6] подчеркивают важность учета пространственных особенностей региона при планировании экономических инициатив, что напрямую связано с задачами кластеризации и сценарного моделирования. А.В. Крутиков, О.О. Смирнова и Л.К. Бочарова [4] в своей стратегии развития Арктики обосновывают необходимость цифровизации и внедрения ИИ как ключевого инструмента адаптации к экстремальным условиям.

М.А. Питухина и А.Д. Белых [7] демонстрируют практические примеры использования ИИ в Мурманской области, где технологии искусственного интеллекта уже применяются для управления логистическими потоками, прогнозирования погодных условий и оптимизации ресурсов. Это согласуется с подходами, основанными на графовых нейросетях (GNN) и байесовских моделях для оценки вероятности сбоев в поставках.

В.Н. Лаженцев [5] и Т.П. Скуфьина, М.Н. Митрошина [8] подчеркивают необходимость системного подхода к пространственному и экономическому планированию, что усиливает аргументацию в пользу комплексных ИИ-решений с возможностью интеграции разнородных данных о климате, транспортной доступности и инфраструктурных ограничениях. В. А. Цветков, М.Н. Дудин и А.А. Юрьева [9], в свою очередь, акцентируют внимание на вызовах и угрозах, связанных с геополитической нестабильностью и необходимостью адаптивного управления в высокорисковых условиях, что делает особенно актуальными методы машинного обучения и систем на базе правил.

В.А. Крюков, Я.В. Крюков, С.В. Кузнецов и др. [10] в коллективной монографии обосновывают важность интегрального подхода к управлению рисками в Арктике и подчеркивают роль цифровых технологий в устойчивом развитии. В совокупности все указанные источники демонстрируют высокий потенциал использования ИИ-моделей — от методов прогнозирования временных рядов до деревьев решений и PCA — для анализа и поддержки принятия решений в арктической экономике России.

Методика исследования. Методика основана на системной идентификации ключевых факторов, влияющих на арктические рынки, с последующим сопоставлением каждого из них с подходящей ИИ-моделью. Использованы методы анализа временных рядов (LSTM), рекуррентные и графовые нейросети, байесовские сети, деревья решений и PCA. Каждый метод применялся к соответствующим данным — климатическим, логистическим, рыночным и нормативным. Результаты обобщены в виде таблицы параметров, тепловой диаграммы и схемы соответствия факторов и ИИ-инструментов.

Основная часть. Таблица 1 систематизирует основные группы факторов, влияющих на работу арктических рынков, включая сезонность, логистику, климат, рыночную динамику и государственное регулирование, для каждого параметра указаны источники данных и соответствующие методы искусственного интеллекта, применяемые для анализа и прогнозирования в условиях Арктики.

Таблица 1.

Ключевые параметры для разработки ИИ-моделей анализа арктических рынков

На основе таблицы 1 можно сделать комплексную оценку развития ИИ-технологий для анализа арктических рынков России. Безледовый период навигации в российских арктических портах в 2024 году составлял в среднем 120-150 дней, что требует применения LSTM-моделей для прогнозирования оптимальных временных окон поставок через Северный морской путь. Индекс сезонных колебаний спроса на основные товары в арктических регионах России показал увеличение на 15-20% в зимние месяцы 2024 года, особенно на продукты питания и топливо, что успешно моделируется рекуррентными нейросетями.

Диаграмма (рис. 1) визуализирует диапазоны критически важных параметров, влияющих на функционирование арктических рынков, включая сезонность, логистические ограничения и климатические факторы. Представленные данные позволяют определить направления применения ИИ-моделей — от LSTM и графовых нейросетей до байесовских сетей и деревьев решений — для повышения эффективности анализа и прогнозирования в условиях Арктики.

Рисунок 1. Тепловая диаграмма ключевых параметров для разработки ИИ-моделей анализа арктических рынков России (2024)

 (составлено авторами на основе источников: [1; 2]).

Стоимость транспортировки грузов в российской Арктике в 2024 году достигла 8-12 рублей за тонну/км, что в 3-4 раза выше среднероссийских показателей, требуя применения регрессионных моделей и алгоритмов оптимизации маршрутов. Индекс доступности логистической инфраструктуры в арктических регионах России составил 0,3-0,4 от общероссийского уровня в 2024 году, что делает графовые нейросети критически важными для планирования мультимодальных перевозок. Вероятность задержки поставок в российской Арктике в 2024 году увеличилась до 35-45% из-за экстремальных погодных условий, что требует внедрения байесовских сетей для управления рисками.

Диаграмма (рис. 2) отображает соответствие между ключевыми факторами функционирования арктических рынков — такими как сезонность, логистика, климатические условия и ценовая динамика — и методами искусственного интеллекта, применяемыми для их анализа. Представленная схема демонстрирует, какие ИИ-модели целесообразно использовать для прогнозирования, оптимизации и управления рисками в условиях Арктики.

Рисунок 2. Схема соответствия ИИ-методов и факторов анализа арктических рынков

(составлено авторами)

Средняя зимняя температура в арктических регионах России в 2024 году составила -28°C до -35°C, что критично влияет на условия хранения товаров и требует применения кластеризации по климатическим зонам для оптимизации логистики. Годовое количество осадков в российской Арктике в 2024 году варьировалось от 200 до 600 мм, влияя на состояние транспортной инфраструктуры и потребительский спрос, что успешно анализируется методами главных компонент и прогностического моделирования.

Глубина вечной мерзлоты в ключевых арктических регионах России составляет 300-800 метров, что критично для планирования инфраструктурных проектов и эффективно анализируется деревьями решений. Индекс объема торговли через российские арктические порты в 2024 году вырос на 12% до 35 млн тонн грузооборота, что требует применения сверточных нейросетей для анализа товарных потоков. Волатильность цен на базовые товары в российской Арктике в 2024 году составила 25-30%, превышая общероссийские показатели в 1,5 раза, что делает LSTM-модели незаменимыми для прогнозирования ценовой динамики и управления рисками арктической торговли.

Вывод. Проведенный анализ показал, что безледовый период в арктических портах в 2024 году составил 120–150 дней, требуя применения LSTM-моделей для прогнозирования временных окон. Уровень логистических затрат достиг 8–12 ₽/т*км, что в 3–4 раза выше общероссийских значений, что обосновывает использование моделей регрессии и оптимизации. Вероятность задержек достигла 35–45%, при этом индекс доступности инфраструктуры составил всего 0,3–0,4 от национального уровня. Все это делает актуальным использование GNN и байесовских сетей. Повышение торгового оборота на 12% в 2024 году до 35 млн тонн подтверждает потенциал развития. В перспективе целесообразно интегрировать предложенные модели в цифровые платформы управления северными поставками и инфраструктурными проектами.

Список литературы:

1. Ассоциация морских торговых портов. Грузооборот морских портов России за январь-декабрь 2024 года [Электронный ресурс] // Ассоциация морских торговых портов. – 2025. – Режим доступа: https://www.morport.com/rus/news/gruzooborot-morskih-portov-rossii-za-yanvar-dekabr-2024-goda (дата обращения: 20.08.2025).
2. Восточный центр государственного планирования. Отчет НИР «Северный завоз» [Электронный ресурс]. – Владивосток: Востокгосплан, [2024]. – 469 с. – Режим доступа: https://vostokgosplan.ru/wp-content/uploads/otchet-nir_severnyj-zavoz.pdf (дата обращения: 20.08.2025).
3. Кокиева, Г. Е. Инновационные пути управления отраслями жизнеобеспечения в Арктике / Г. Е. Кокиева // Научно-технический вестник Поволжья. – 2020. – № 3. – С. 63-65. – EDN ZIWFVS.
4. Крутиков, А. В. Стратегия развития российской Арктики. Итоги и перспективы / А. В. Крутиков, О. О. Смирнова, Л. К. Бочарова // Арктика и Север. – 2020. – № 40(40). – С. 254-269. – DOI 10.37482/issn2221-2698.2020.40.254. – EDN ILYHBA.
5. Лаженцев, В. Н. Арктика и Север в контексте пространственного развития России / В. Н. Лаженцев // Экономика региона. – 2021. – Т. 17, № 3. – С. 737-754. – DOI 10.17059/ekon.reg.2021-3-2. – EDN PWHOPP.
6. Пилясов, А. Н. Новые проекты освоения российской Арктики: пространство значимо! / А. Н. Пилясов, Е. С. Путилова // Арктика и Север. – 2020. – № 38. – С. 21-43. – DOI 10.37482/issn2221-2698.2020.38.21. – EDN CVMSZZ.
7. Питухина, М. А. Использование технологий искусственного интеллекта в российской Арктике на примере Мурманской области / М. А. Питухина, А. Д. Белых // Арктика и Север. – 2023. – № 52. – С. 167-179. – DOI 10.37482/issn2221-2698.2023.52.167. – EDN RKDSRM.
8. Скуфьина, Т. П. Трансформация социально-экономического пространства российской Арктики в контексте геополитики, макроэкономики, внутренних факторов развития / Т. П. Скуфьина, М. Н. Митрошина // Арктика и Север. – 2020. – № 41. – С. 87-112. – DOI 10.37482/issn2221-2698.2020.41.87. – EDN CXQQLV.
9. Цветков, В. А. Стратегическое развитие арктического региона в условиях больших вызовов и угроз / В. А. Цветков, М. Н. Дудин, А. А. Юрьева // Экономика региона. – 2020. – Т. 16, № 3. – С. 680-695. – DOI 10.17059/ekon.reg.2020-3-1. – EDN YEBGDQ.
10. Экономика современной Арктики: в основе успешности эффективное взаимодействие и управление интегральными рисками / В. А. Крюков, Я. В. Крюков, С. В. Кузнецов [и др.]. – Апатиты: Кольский научный центр РАН, 2020. – 245 с. – ISBN 978-5-91137-416-7. – DOI 10.37614/978.5.91137.416.7. – EDN NKAJQM.