Динамика озёр на леднике Федченко за 2016–2021 гг.

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Малый уклон и сплошной моренный покров ускоряют развитие озёр на последних 11.5 км ледника Федченко на Памире. Рассматриваются площади озёр за 2016–2021 гг., выделенных на основе двух индексов по снимкам Sentinel-2. Озёра в сумме занимали около 2% площади участка, но значительно поменялись амплитуда их площади и режим, выросла сумма положительных температур, а относительная площадь небольших озер удвоилась.

Об авторах

С. В. Косковецкая

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Автор, ответственный за переписку.
Email: svkoskovetskaya@edu.hse.ru
Россия, Москва

Список литературы

  1. Бассейн р. Муксу (А – система ледника Федченко) // Каталог ледников СССР. Т. 14. Вып. 3. Ч. 8А. М.: Гидрометеоиздат, 1968.
  2. ALOS DSM: Global 30m v3.2. // Электронный ресурс. https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/JAXA_ALOS_AW3D30_V3_2 Дата обращения: 30.03.2024.
  3. Bazilova V., Kääb A. Mapping Area Changes of Glacial Lakes Using Stacks of Optical Satellite Images // Remote Sensing. 2022. V. 1. № 23. P. 5973.
  4. Benn D., Bolch T., Hands K., Gulley J., Luckman A., Nicholson L., Quincey D., Thompson S., Toumi R., Wiseman S. Response of debris-covered glaciers in the Mount Everest region to recent warming, and implications for outburst flood hazards // Earth–Science Reviews. 2012. V. 114. № 1–2. P. 156–174.
  5. Cook S.J., Quincey D. Estimating the volume of Alpine glacial lakes // Earth Surface Dynamics Discussions. 2015. V. 3. P. 559–575.
  6. Harmonized Sentinel-2 MSI. // Электронный ресурс. https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/COPERNICUS_S2_HARMONIZED Дата обращения: 20.05.2024.
  7. Lambrecht A., Mayer C., Aizen V., Floricioiu D., Surazakov A. The evolution of Fedchenko Glacier in the Pamir, Tajikistan, during the past eight decades // Journ. of Glaciology. 2014. V. 60. № 220. P. 233–244.
  8. Lambrecht A., Mayer C., Wendt A., Floricioiu D., Völksen C. Elevation change of Fedchenko Glacier, Pamir Mountains, from GNSS field measurements and TanDEM–X elevation models, with a focus on the upper glacier // Journ. of Glaciology. 2018. V. 64. № 246. P. 637–648.
  9. Lützow N., Veh G., Korup O. A global database of historic glacier lake outburst floods // Earth System Science Data. 2023. V. 15. № 7. P. 2983–3000.
  10. Melling L., Leeson A., McMillan M., Maddalena J., Bowling J., Glen E., Sandberg Sørensen L., Winstrup M., Lørup Arildsen R. Evaluation of satellite methods for estimating supraglacial lake depth in southwest Greenland // The Cryosphere. 2024. V. 18. № 2. P. 543–558. https://doi.org/10.5194/tc-18-543-2024
  11. Paul F., Bolch T., Briggs K., Kääb A., McMillan M., McNabb R., Nagler T., Nuth C., Rastner P., Strozzi T., Wuite J. Error sources and guidelines for quality assessment of glacier area, elevation change, and velocity products derived from satellite data in the Glaciers_cci project // Remote Sensing of Environment. 2017. V. 203. P. 256–275. http://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2017.08.038
  12. RGI 7.0 Consortium. Randolph Glacier Inventory – A Dataset of Global Glacier Outlines, Version 7.0. Boulder, Colorado, USA: NSIDC: National Snow and Ice Data Center, 2023.
  13. Smith C.S.R. Observing the Seasonal Evolution of Supraglacial Ponds in High Mountain Asia: A Supervised Classification Approach // Apollo – University of Cambridge Repository. 2022. P. 1–132. https://doi.org/10.17863/CAM.89716
  14. Stokes C.R., Popovnin V., Aleynikov A., Gurney S.D., Shahgedanova M. Recent glacier retreat in the Caucasus Mountains, Russia, and associated increase in supraglacial debris cover and supra-/proglacial lake development // Annals of Glaciology. 2007. V. 46. P. 195–203. https://doi.org/10.3189/172756407782871468
  15. USGS Landsat 8 Collection 2 // Электронный ресурс. https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/LANDSAT_LC08_C02_T1_TOA Дата обращения: 20.05.2024.
  16. Veettil B.K., Kamp U. Glacial Lakes in the Andes under a Changing Climate: A Review // Journ. of Earth Science. 2021. V. 32. P. 1575–1593.
  17. Wendleder A., Schmitt A., Erbertseder T., D’Angelo P., Mayer C., Braun Matthias H. Seasonal Evolution of Supraglacial Lakes on Baltoro Glacier from 2016 to 2020 // Frontiers in Earth Science. 2021. V. 9. P. 1–16. https://doi.org/10.3389/feart.2021.725394
  18. Zeller L., McGrath D., McCoy S.W., Jacquet J. Seasonal to decadal dynamics of supraglacial lakes on debris-covered glaciers in the Khumbu Region, Nepal // EGUsphere. 2023. P. 1–27. https://doi.org/10.5194/egusphere-2023-1684

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025

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».