Рассмотрены вопросы применения нового подхода к прогнозированию пространственно-временной динамики полей в условиях современных климатических изменений, основанного на методах и алгоритмах энтропийно-рандомизированного машинного обучения, позволяющих вычислять оценки функций плотности распределения вероятностей (ПРВ) параметров модели и измерительных шумов. Разработана процедура тестирования рандомизированных моделей динамической регрессии. Рандомизированное прогнозирование реализовано в виде алгоритмов трансформации оптимальных ПРВ в соответствующие им случайные последовательности. Для прогнозирования климатических параметров предложена модель динамической регрессии со входом в виде случайной последовательности , ПРВ которой определяются с помощью процедуры энтропийно-рандомизированного машинного обучения и коллекции обучающих данных. Развиваемые процедуры и технологии рандомизированного прогнозирования применены для обучения, тестирования и прогнозирования эволюции площади термокарстовых озер Западной Сибири. Проведен анализ экспериментальных результатов дистанционного исследования динамики полей термокарстовых озер в зоне мерзлоты. С использованием этих данных построены рандомизированные прогнозы эволюции озер. Для иллюстрации представлен результат прогнозирования на 15-летний период изменения площадей озер в зоне сплошной мерзлоты Западной Сибири.