ОЦЕНКА ЭВОЛЮЦИИ МОРФОЛОГИЧЕСКОЙ СТРУКТУРЫ ТЕРМОКАРСТОВЫХ РАВНИН КРИОЛИТОЗОНЫ В СВЯЗИ С КЛИМАТИЧЕСКИМИ ИЗМЕНЕНИЯМИ ПО МАТЕРИАЛАМ КОСМИЧЕСКОЙ СЪЕМКИ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Вопрос изменения геокриологических условий и ландшафта криолитозоны в связи с климатическими изменениями в настоящее время является актуальным и активно изучается многими исследователями. Однако при этом изменению морфологической структуры и количественному анализу уделяется недостаточно внимания. Цель настоящего исследования – количественный анализ морфологической структуры эрозионно-термокарстовой и озерно-термокарстовой равнины. Исследование проведено по материалам космической съемки: архивные снимки Corona с разрешением 3–12 м/пикс, за 1961–1979 гг. и набор современных снимков высокого разрешения 0.5–2.5 м/пикс за 2008–2019 гг. Анализ изменений морфологической структуры термокарстовых равнин проводился по ключевым участкам, расположенным в зоне сплошной многолетней мерзлоты, на севере Западно-Сибирской низменности, в устье р. Лена, в Восточной Сибири, на Баффиновой Земле. Проверка статистических различий между выборками 1961–1979 и 2013–2019 гг. по критерию Смирнова выявила статистические значимые различия в распределениях площадей озер эрозионно-термокарстовых равнин только на двух участках. На одном из этих участков изменения носят плавный характер с сохранением интегрально-экспоненциального вида распределения площадей озер. Оценка значимости статистических различий за 1964–1976 и 2008–2014 гг. для озерно-термокарстовых равнин выявила значимое различие только для одного участка. Изменение морфологической структуры эрозионно-термокарстовых равнин в связи с климатическими изменениями протекает более интенсивно, чем у озерно-термокарстовых равнин; изменения затронули 22% ключевых участков против 12% у озерно-термокарстовых равнин. Ключевые участки с выявленными изменениями относятся к полуострову Ямал. Устойчивость морфологических структур к климатическим изменениям выше, чем у отдельных компонентов ландшафта. На климатические изменения в первую очередь реагируют эрозионные процессы, что приводит к изменению распределений площадей термокарстовых озер эрозионно-термокарстовых равнин при интенсификации их спуска и превращения в хасыреи.

Об авторах

А. С. Викторов

Институт геоэкологии им. Е.М. Сергеева Российской академии наук
Уланский переулок

Автор, ответственный за переписку.
Email: vic_as@mail.ru
Россия, 101000, Москва, 13, стр. 2

М. В. Архипова

Институт геоэкологии им. Е.М. Сергеева Российской академии наук
Уланский переулок

Email: vic_as@mail.ru
Россия, 101000, Москва, 13, стр. 2

В. Н. Капралова

Институт геоэкологии им. Е.М. Сергеева Российской академии наук
Уланский переулок

Email: vic_as@mail.ru
Россия, 101000, Москва, 13, стр. 2

Т. В. Орлов

Институт геоэкологии им. Е.М. Сергеева Российской академии наук
Уланский переулок

Email: vic_as@mail.ru
Россия, 101000, Москва, 13, стр. 2

О. Н. Трапезникова

Институт геоэкологии им. Е.М. Сергеева Российской академии наук
Уланский переулок

Email: vic_as@mail.ru
Россия, 101000, Москва, 13, стр. 2

Список литературы

  1. Викторов А.С., Капралова В.Н., Орлов Т.В., Трапезникова О.Н. и др. Анализ развития морфологической структуры озерно-термокарстовых равнин на основе математической модели // Геоморфология. 2015. № 3. С. 3–13.
  2. Викторов А.С., Капралова В.Н., Орлов Т.В., Трапезникова О.Н. и др. Математическая морфология ландшафтов криолитозоны. 2016. М.: РУДН, 232 с.
  3. Викторов А.С. Математическая модель термокарстовых озерных равнин как одна из основ интерпретации материалов космических съемок // Исследование Земли из космоса. 1995. № 5. С. 42–50.
  4. Методическое руководство по инженерно-геологической съемке масштаба 1 : 200 000 (1 : 100 000–1 : 500 000) / ВНИИ гидрогеологии и инж. Геологии. [Е.С. Мальников, Н.Г. Верейский, Л.А. Островский и др.]. М.: Недра. 1978. 391 с.
  5. Полищук В.Ю., Полищук Ю.М. Геоимитационное моделирование полей термокарстовых озер в зонах мерзлоты: монография. Ханты-Мансийск: УИП ЮГУ, 2013. 128 с.
  6. Grosse G., Romanovsky V., Walter K. et al. Distribution of thermokarst lakes and ponds at three yedoma sites in Siberia. 2008.
  7. Kravtsova V.I., Rodionova T.V. Research of the dynamics of the area and number of thermokarst lakes in different regions of the permafrost zone of Russia using satellite images // Cryosphere of the Earth. 2016. V. 20. № 1. P. 81–89.
  8. Kotlyakov V.M., Velichko A.A., Glazovsky A.F., Tumskaya V.E. The past and present of the Arctic cryosphere // Bulletin of the Russian Academy of Sciences, 2015. V. 85. No 5–6. P. 463–471.
  9. Morgenstern A., Overduin P.P., Günther F., et al. Thermo-erosional valleys in Siberian ice-rich permafrost // Permafrost and Periglac Process. 2020. N. 32 (1). P. 59–75. https://doi.org/10.1002/ppp.2087
  10. Muster S. et al. Size distributions of Arctic waterbodies reveal consistent relations in their statistical moments in space and time // Frontiers in Earth Science. 2019. V. 7. P. 5. https://doi.org/10.3389/feart.2019.00005
  11. Muster S., Roth K., Langer M., Lange S., et al. PeRL: a circum-Arctic Permafrost Region Pond and Lake database // Earth Syst. Sci. Data, 2017. V. 9. P. 317–348. https://doi.org/10.5194/essd-9-317-2017
  12. Nicolsky D.J., Romanovsky V.E., Panda S.K., Marchenko S.S., Muskett R.R. Applicability of the ecosystem type approach to model permafrost dynamics across the Alaska North Slope // J. Geophys. Res. Earth Surf. 2017. V. 122. P. 50–75. https://doi.org/10.1002/2016JF003852
  13. Nitze I., Grosse G., Jones B.M., Arp C.D., et al. Landsat-Based Trend Analysis of Lake Dynamics across Northern Permafrost Regions // Remote Sensing. 2017. V. 9. № 7. https://doi.org/10.3390/rs9070640
  14. Olefeldt D., Goswami S., Grosse G., Hayes D.J., et al. Arctic Circumpolar Distribution and Soil Carbon of Thermokarst Landscapes // Nature Communications. 2016. https://doi.org/10.3334/ORNLDAAC/1332
  15. Pekel J.-F., Cottam A., Gorelick N., Belward A. High-resolution mapping of global surface water and its long-term changes // Nature. 2016. https://doi.org/10.1038/nature20584

Дополнительные файлы


© А.С. Викторов, М.В. Архипова, В.Н. Капралова, Т.В. Орлов, О.Н. Трапезникова, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».