Зависимость опасных гляциальных процессов от изменений горных ледников и погодных аномалий (РФФИ)НИР

Dependence of glacier hazards on change of alpine glaciers and weather anomalies

Источник финансирования НИР

грант РФФИ

Этапы НИР

# Сроки Название
1 1 января 2018 г.-31 декабря 2018 г. Зависимость опасных гляциальных процессов от изменений горных ледников и погодных аномалий
Результаты этапа: Проведен анализ данных дистанционного зондирования, гляциологической и гидрометеорологической информации, имеющейся в распоряжении коллектива. Наилучшим образом материалом обеспечены Приэльбрусье, ледник Колка (Кавказ), бассейны р.Ала-Арча и Аламедин, а также массив Ак-Шийрак (Тянь-Шань). По данным районам имеются базы данных, содержащие информацию об изменениях ледников, опасных процессах гляциального генезиса, во всех районах (кроме ледника Колка) имеются длиннорядные метеостанции (Терскол, Ала-Арча и Тянь-Шань-Кумтор). В распоряжении коллектива имеются суточные данные по температурам и осадкам для этих метеостанций (по Терсколу до 2013 г., по Ала-Арче и Тянь-Шань-Кумтору до 2018 г.). Прямая метеорологическая информация является основой как для выявления вклада метеоаномалий в зарождение опасных гляциальных процессов, так и для проверки данных ре-анализа, и потому критически важна. Для всех территорий в распоряжении коллектива проекта имеются ГИС с контурами ледников на разные даты, что позволяет сравнить изменения в очагах опасных гляциальных процессов с фоновыми по районам. Мозаика космических снимков Sentinel-2 MSI 2018 г. была составлена на Центральный Кавказ. Была произведена взаимная привязка данной мозаики с другими снимками высокого разрешения, в частности, Pleiades (Эльбрус, долина р.Адылсу), SPOT 6-7 (западная часть Центрального Кавказа от Эльбруса до Безенги, окрестности г.Казбек). Все снимки были подвергнуты ортокоррекции. На Тянь-Шане снимки Sentinel-2 MSI 2018 г. были скачаны для массива Ак-Шийрак и участка Киргизского хребта, мозаика не составлялась. Снимки были интегрированы в ГИС, созданные коллективом проекта ранее. На основании ручного дешифрирования космических снимков Sentinel 2 MSI обновлен каталог ледников массива Ак-Шийрак (Тянь-Шань). Снимки были интегрированы в ГИС «Оледенение массива Ак-Шийрак» и увязаны с более ранними снимками SPOT-5, Terra ASTER, Landsat (различные версии) и GeoEye (на малую часть массива). Для того, чтобы упростить ручное дешифрирование, с помощью функции синтеза каналов (Composite Bands) в ArcToolbox растровые данные каналов 1, 2, 3 были объединены в один для получения комбинации «естественные цвета». При предыдущих оценках площади оледенения массива Ак-Шыйрак фирново-ледяная облицовка независимо от ее местоположения (в области питания или близ языков) всегда включалась в площадь ледников (Кузьмиченок, 1989). Для сохранения преемственности, а также для выполнения требований «Руководства…» (1966) мы включали фирново-ледяную облицовку в площадь ледников. Вслед за (O’Gorman, 1996; Pieczonka and Bolch, 2015) мы оцениваем максимальную ошибку при проведении границы ледника в 0,5 пикселя. Для каждого ледника ошибка определения площади за счет качества изображения оценивалась как произведение длины периметра ледника на размер 0,5 пикселя на местности. Ошибка оценки площади оледенения массива Ак-Шыйрак оценивалась как сумма ошибок оценки площади отдельных ледников. Около 3% от общей площади оледенения массива Ак-Шыйрак покрыто мореной. На отдельных ледниках доля площади заморененного льда достигает 13%. С учетом трудностей однозначного дешифрирования границ заморененного льда и частого перехода ледника в каменный глетчер без выраженных признаков контакта мы оцениваем ошибку определения площади заморененного льда в 50%. Суммарная ошибка определения площади оледенения массива Ак-Шыйрак, по снимку SPOT-5 2013 г. составляла 5,6 км2 или 1,6% (Petrakov et al., 2016), по снимку Sentinel 2 MSI 2018 г. 9 км2 или 2,7%. Фактические значения погрешности существенно уменьшаются за счет взаимной компенсации положительных и отрицательных ошибок. Установлено, что в 2018 г. площадь оледенения массива Ак-Шийрак составила 335 км2. В 2003-2013 гг. оледенение массива Ак-Шийрак сократилось на 21,9 км2 а в 2013-2018 гг. – на 15 км2. Темпы сокращения площади ледников выросли с 0,59% в год до 0,93% в год. Сокращение площади сопровождалось отступанием ледников, составившим в 2003-2013 гг. 11 м/год, а в 2013-2018 гг. 19 м/год, в среднем для всех ледников массива. Ускорение темпов сокращения ледников объясняется продолжающимся с 1970-х гг. статистически значимым ростом температуры воздуха со скоростью 0,36°С в 10 лет. Следует отметить, что в период 1930-1970-х гг. роста температуры по данным метеостанции Тянь-Шань не было. Тенденций изменения годового количества осадков с начала метеонаблюдений (1930-е гг.) не выявлено. В массиве Ак-Шийрак наиболее быстро сокращаются малые ледники, расположенные на склонах южной экспозиции. Это объясняется повышенным вкладом длинноволновой радиации в энергетический баланс ледников, размеры которых меньше вмещающей формы рельефа (Olyphant, 1986). Более быстрое сокращение малых ледников по сравнению с большими отмечается по всей высокогорной Азии (Azam et al., 2018; Che et al., 2018; Zhang et al., 2018). На фоне сокращения ледников продолжалось наступание техногенных каменных глетчеров, сложенных льдом, перемещенным из ледника Давыдова, и отвалами пустой породы. В 2013-2018 гг. техногенный каменный глетчер в долине ледника Лысый продвинулся на 450 м, а его площадь увеличилась на 0,3 км2. Техногенный каменный глетчер в долине ледника Давыдова продвинулся еще больше: от 560 м (центральная часть) до 690 м (правая часть) и 870 м (левая часть). Наступание глетчера в долине ледника Давыдова привело к необходимости переноса базового лагеря Кумтор Голд Компани. При продолжении наступания в ближайшие годы (2-5 лет) возможно подпруживание реки Кумтор. Темпы разрастания приледникового озера Петрова, крупнейшего в районе, незначительно понизились. Правая часть языка ледника Петрова отступала в 2013-2018 гг. со скоростью 45 м/год. В левой части язык вышел на сушу и разрастания озера не происходило. Геофизические исследования свидетельствуют о том, что озеро будет увеличиваться при сохранении тенденции сокращения ледников в районе. Вероятность прорыва озера Петрова пока невелика. Потепление климата ведет к снижению устойчивости моренной дамбы, поэтому в будущем как вероятность прорыва, так и опасность прорыва будут возрастать. Для обновления каталога ледниковых озер Центрального Кавказа была составлена мозаика космических снимков Sentinel-2 MSI 2018 г. и SPOT-7 2017 г. Данная мозаика охватывает весь район исследований. Обработка снимков осуществлялась с использованием алгоритмов SNAP [http://step.esa.int/main/download/]. Озера дешифрировались автоматически, с использованием индексов NDWI, MNDWI и AWEI (Катаев, Бекеров, 2017). Для выявления контуров водных объектов были выбран типовые значения индексов NDWI > 0,4, MNDWI >= 0,9 и AWEI >7550. Для исключения из выборки ледников был использован слой с контурами ледников, экспортированный из ГИС, составленной нами ранее. Дополнительно были использованы цифровые модели рельефа, находящиеся в открытом доступе, ALOS PALSAR с разрешением 12,5 м и ASTER GDEM с разрешением 30 м. По данным ЦМР были составлены слои с уклонами поверхности и выделены уклоны менее 10º. На этапе 2018 г. для тестовой территории не удалось подобрать единый индекс, который позволил бы выявить все озера. По всей видимости, общепринятые индексы не учитывают разнообразие типов горных озер. Например, NDWI не выявил озера с высокой мутностью: Башкара (после прорыва 01.09.2017), Микельчиран, Кривое, но зато хорошо выявил небольшие неглубокие каровые озера с прозрачной водой, которые кажутся синими на снимке в видимом диапазоне (Донгуз-Орункель верхнее, Накра, Мкяра). Индекс MNDWI, наоборот, подходит для более мутных озер, однако, залив озера Малое Азау, примыкающий к леднику, он не выявил. Индекс AWEI, несмотря на то, что довольно хорошо выделил озера, оконтурил также много снежников. Сравнение автоматических методов дешифрирования с местами расположения озер, выявленных в предыдущих исследованиях, и со снимком в видимом спектре в целом, удовлетворительное. Однако, проведенный анализ показывает, что для ледниковых озер невозможно использовать только один индекс, нужна их комбинация. Более того, после автоматического дешифрирования озер требуется тщательная ручная проверка результатов дешифрирования. Оценка сопоставимости прямых метеоданных с результатами ре-анализа проводилась на примере Киргизского хребта. Для выявления температурных аномалий использовались наборы данных Berkeley Raw, Berkeley Homogenized и NOAA ISD, а также прямые данные с метеостанций Ала-Арча и Бишкек. Была выявлена хорошая пространственная корреляция температурных аномалий, как между обеими станциями, так и с данными ре-анализа. Для осадков использовались наборы данных Aphrodite, GHCN-D и TRMM 3B42. Зона наилучшей пространственной корреляции вытянута вдоль гребня хребта, в паре станций Ала-Арча - Бишкек корреляция снижается. Максимальные значения коэффициента корреляции составляют 0,79, минимальные, при выходе на равнину – 0,68. В горных районах не отмечается корреляции ниже 0,73 при удалении от Ала-Арчи на 100 км. Во всех случаях анализировались температуры и осадки с 1 мая по 31 августа, т.е. в период, когда на Киргизском хребте отмечались прорывы ледниковых озер и селевые потоки, в т.ч. и гляциального генезиса. В результате были выявлены аномалии температур и осадков как в день события, так и за определенные сроки до него (средняя температура и сумма осадков за 3, 5, 7, 14 и 28 дней до события). Для оценки была использована база данных, предоставленная коллегами из Института Водных Проблем и гидроэнергетики НАН Кыргызстана и насчитывающая 117 событий, начиная с 1950 г. Данная база имеет свои ограничения, т.к. не все события, особенно небольшого масштаба, были зафиксированы; в ряде случаев могут быть неточности в датах или месте события. Следует отметить, что данная база прошла значительную предварительную фильтрацию, в ходе которой сомнительные события отсеивались. Достоверность итоговой базы подтверждает хорошая корреляция между датами схода гляциальных и дождевых селей и экстремальными погодными условиями. Только один селевой поток дождевого генезиса сошел в день без аномалий, аномалий не было и во время предшествующего периода. На примере короткого временного отрезка сделана попытка проанализировать роль метеоаномалий в формировании гляциальных селей. Установлено, что менее 50% событий приурочено к дням с температурами или осадками ниже 10% обеспеченности. Остальные события приурочены к обеспеченности температур и осадков от 50 до 90%. Сход гляциальных селей отмечался в 8% дней с температурами и осадками ниже 10% обеспеченности. Данные результаты носят предварительный характер и требуют дополнительного анализа. Для оценки изменений ледника Колка в 2014-2017 гг. были обработаны материалы цифровой наземной стереоскопической съёмки, проведенной коллективом проекта в 2014, 2016 и 2017 гг. Материалы 2018 г. находятся в стадии обработки. Результатом обработки в программном комплексе Agisoft PhotoScan стали цифровые модели поверхности ледника (ЦМП) за 2014, 2016 и 2017 гг.. Agisoft PhotoScan используется для обработки воздушных и наземных стереоскопических съёмок, в том числе и на ледниках (Погорелов и др., 2017; Brun et al., 2016). Полевые работы были разделены на два этапа: а) GNSS (Global Navigation Satellite System) – определение координат опорных точек; б) стереофотосъёмка ледника. Камеральные работы выполнялись в три этапа: а) вычисление координат опорных точек; б) обработка стереофотографий и получение ЦМП; в) сравнение и анализ полученных ЦМП. Координаты опорных точек определялись с помощью комплекта одночастотных GNSS-приёмников Trimble R3. Съёмку вели без штатива, антенну размещали непосредственно на координируемой точке. Измерения проводили в режиме «Fast Static». Минимальная продолжительность измерений на точке (при наличии сигнала от шести спутников и более) – 15 мин. Выбор расположения опорных точек определялся уверенной дешифрируемостью на фотоснимках, равномерным расположением по поверхности ледника, доступностью и безопасностью при проведении измерений. Стереофотосъёмка выполнялась цифровой зеркальной камерой Canon EOS 5D Mark II. Использовался объектив Canon 50mm f/1.8 с фиксированным фокусным расстоянием. Съёмка проводилась в режиме приоритета диафрагмы (Av) с максимальным диафрагменным числом для предотвращения «размыва» объектов. Фокусировка осуществлялась «вручную» на бесконечность. При значениях ISO не более 400 освещённость объекта позволяла выполнять съёмку с выдержкой 1/250–1/500 с, поэтому съёмка проводилась без использования штатива. Фотосъёмка велась с произвольных базисов, расположенных на орографически левой морене ледника Колка и на хребте, разделяющем долины ледников Колка и Шау. Точки съёмки выбирались исходя из условий местности. Основное требование – отсутствие (или минимальная площадь) объектов на переднем плане кадра, при этом расстояние между точками съёмки составляло менее 100 м. Направление съёмки выбиралось таким образом, чтобы покрыть объект съёмки максимальным числом стереопар снимков. В некоторых случаях с одной точки съёмки выполнялось фотографирование в разных направлениях. Обработка фотографий проводилась в фотограмметрическом программном комплексе Agisoft PhotoScan и была разделена на несколько этапов: а) предварительное автоматизированное выравнивание фотографий; б) расстановка опорных точек и оптимизация выравнивания; в) построение плотного облака, содержащего более 11 млн точек, построение ЦМП с разрешением 1 м; г) создание ортофотоплана и экспорт данных для последующего анализа. Отметим, что все этапы обработки, кроме расстановки опорных точек, проводятся автоматически и могут быть запущены в режиме пакетной обработки, что значительно сокращает трудозатраты. Стереофотоснимки, выполненные с базисов, расположенных на левой боковой морене ледника, и стереофотоснимки с базисов, расположенных на восточном отроге г. Шау-хох, обрабатывались раздельно с последующим объединением результатов. Результаты обработки стереофотоснимков (модель поверхности и ортофотоплан) были экспортированы в формат GeoTIFF, который поддерживается большинством ГИС-пакетов. После построения ЦМП по результатам съёмки за каждый год выполнялось их сравнение в программном комплексе QGIS 2.18. Продольный и поперечные профили строили с использованием инструмента Profile Tool. Карты изменения высоты поверхности ледника построены на основе результатов сравнения ЦМП, выполненного в модуле «Калькулятор растров». Вычисление изменений объёма осуществлялось в модуле Raster Volume программного приложения SAGA (2.3.2), внедрённого в оболочку QGIS. После обработки данных съемки установлено, что погрешность определения координат опорных точек не превышает 0,30 м в плане и 0,5 м по высоте, что соответствует точности пунктов планово-высотного обоснования масштаба 1:5000. Погрешности уравнивания фотоснимков в Agisoft PhotoScan по опорным точкам не превышают 2,3 м в плане и 0,7 м по высоте. Для оценки точности полученных ЦМП проведено сравнение значений высот, измеренных геодезическими GNSS-приёмниками и ЦМП. Полученные результаты позволяют сделать вывод, что в нашем случае цифровая наземная стереофотосъёмка может использоваться при создании ЦМП с точностью по высоте до 1,5 м. Основная зона повышения поверхности Колки приурочена к верхней части ледника и к подножию северной стены Казбекско-Джимарайского массива. В нижней части языка Колки участки значительного, до 30 м повышения поверхности, чередуются с участками понижения поверхности, которые частично заняты небольшими термокарстовыми озерами. Установлено, что в 2014–2016 гг. объём накопления ледово-каменного материала на поверхности ледника составил 3,4±0,5 млн куб.м., а в 2016–2017 гг. – 4,0±0,5 млн куб.м. В среднем за 2014–2017 гг. этот параметр составляет 2,5±0,3 млн куб.м/год. С учётом площади ледника 1,10 кв.км такое накопление за три года соответствует увеличению высоты поверхности на 2,2 м/год. Рост объёма ледника Колка контрастирует с потерей объёма опорных для Кавказа ледников Джанкуат и Гарабаши, и быстрое восстановление этого ледника по-прежнему продолжается на фоне неблагоприятной для кавказского оледенения ситуации. С 2002 г. объём Колки увеличился почти на 50 млн.куб. м. На примере бассейнов рек Ала-Арча и Аламедин (Киргизский хребет, Тянь-Шань) проанализированы изменения ледников в последние десятилетия и сделана попытка выявить вклад изменений ледников и перигляциальной зоны в селевую активность. Для этого использованы топографические карты масштаба 1:50000 1964 г., космические снимки Landsat 1977, 2000 и 2015 гг., аэрофотоснимки разных лет и высокодетальные снимки 2005-2018 гг. из сервиса SAS Planet (без точной даты). Дешифрировались собственно ледники, чистый лед и заморененные языки, моренные комплексы, в состав которых включались морены ниже фронта ледника и каменные глетчеры, а также озера. Горизонтали на топографической карте были оцифрованы. Полученная ЦМР была использована для моделирования толщины льда по состоянию на 1964 г. Для моделирования толщины льда по состоянию на 2015 г. использовалась ЦМР SRTM разрешением 30 м/пиксель (1 arcsec) и контуры ледников по состоянию на 2015 г. Установлено, что площадь оледенения в 1964-2015 гг. сократилась с 99 кв.км до 74 кв.км. Средние темпы сокращения площади ледников составили 0,5% в год в бассейне Ала-Арчи и 0,6% в год в бассейне Аламедина. Отличия в темпах сокращения площади могут объясняться как меньшим средним размером ледников в бассейне Аламедина, так погрешностями оценок. Ускорения деградации оледенения, типичного для ряда районов Высокой Азии, не произошло. Вероятно, это объясняется широким распространением моренного покрова на языках ледников. Объем ледников за то же время сократился почти на треть. Ретроспективное моделирование подледного рельефа на основе топокарты 1964 г. привело к позитивному результату: модель показала наличие замкнутых углублений ложа в нижней части ледников Адыгене и Учитель. В настоящее время оба этих углубления заняты озерами, притом озеро у фронта ледника Учитель продолжает расширяться за счет отступания ледника. Совместно со специалистами Университета Женевы и Института Водных Проблем и гидроэнергетики НАН Кыргызстана на основании дендрохронологического анализа построена хронология селевой деятельности на основных селевых конусах бассейнов Ала-Арча и Аламедин. Усиление активности гляциальных селей в долине р.Аксай отмечалось в середине 20 века, т.е. в период стабилизации (Айзин, 1988) и незначительного наступания ледника (Bolch, 2015). Гляциальные сели формировались за счет прорыва внутриледниковых полостей. Вероятно, движение льда на языке приводило к блокировке каналов стока и последующему прорыву. Ускорение темпов деградации ледника привело к резкому ослаблению активности гляциальных селей в этом бассейне, последние события имеют дождевой генезис. Выявлен интересный факт: селеактивность на 6 исследованных конусах обратно связана с относительным сокращением площади ледника, т.е. чем быстрее сокращаются ледники, тем слабее селевая активность. Этот вывод противоречит большинству известных работ (например, Chiarle, 2007; Stoffel, Huggel, 2012) и, вероятно, носит региональный характер. Важную роль в ослаблении селевой деятельности играют каменные глетчеры: селевая активность обратно связана с отношением площадей каменных глетчеров, комплекса конечных морен и заморененных участков ледников к площади открытого льда. Каменные глетчеры понижают пиковые расходы воды с ледников, что ослабляет эрозионный потенциал гляциальных паводков и снижает вероятность формирования селевого потока. Для моделирования прохождения селевого потока, возникшего при прорыве оз. Башкара 1 сентября 2017 г., использовалась двумерная модель RAMMS: DEBRIS FLOW (Christen et al., 2010). RAMMS (Rapid Mass Movements) – это программный пакет, который позволяет осуществлять моделирование снежных лавин, селевых потоков и камнепадов. Для моделирования селевых потоков RAMMS использует однофазный подход. В гидравлической модели, предложенной А. Фелми (Voellmy, 1955), скорость частиц осредняется по нормали к склону, поэтому распределение характеристик потока по его глубине не рассматривается. Модель не предполагает деформации сдвига. В модели учитываются два параметра: безразмерный коэффициент сухого трения µ и коэффициент турбулентного трения ξ, м/с2 (Christen et al., 2008; 2010). Входными параметрами для модели RAMMS являются общий объем селевого потока и параметры трения. Для проведения моделирования требуются также цифровая модель рельефа, данные о максимальных расходах селевого потока и форме гидрографов. Результаты моделирования представлены в виде плановой картины распределения скоростей течения, уровней селевой поверхности и глубин селевого потока в пределах расчетной области. По нашим данным, объем жидкой фазы потока составил порядка 1,1 млн м3, основная часть ее, 800 тыс. м3, была сброшена из озера, в селевой паводок было вовлечено 350 – 500 тыс. м3 твердого материала (Петраков и др., 2017; Черноморец и др., 2018). Получить значения объема твердого материала, вовлеченного в селевой поток, на основе сопоставления разновременных ЦМР по снимкам SPOT-6 и Pleiades пока не удалось из-за искажений, возникающих, вероятно, вследствие малого количества опорных точек для привязки снимков в нижней части долины р.Адылсу. В 2019 г. будет набран необходимый массив опорных точек, что позволит получить независимую оценку вовлечения твердого материалаю В программе RAMMS для построения входного гидрографа прорыва используется оценка общего объема селевого потока и эмпирические зависимости между общим объемом и максимальным расходом воды (Rickenmann, 1999). Для построения гидрографа использовались следующие параметры: • объем, W = 700 000 м3; • максимальный расход воды, Qmax = 600 м3/c; • время наступления пика, t1 = 60 с; • время окончания излива, t2 = 2 333 c; • максимальная скорость течения Vmax = 15 м/с Плотность селевого потока была задана 1450 кг/м3, что соответствует водокаменному селю. Коэффициент сухого трения был задан в соответствии с рекомендациями разработчиков программы RAMMS (Christen et al., 2010) по тангенсу уклона склона в зоне аккумуляции выше альпинистского лагеря «Джантуган» µ = 0,107. Был использован средний для селевых потоков коэффициент турбулентного трения ξ = 1 000 м/с2 (Christen et al., 2010). В качестве исходных данных для моделирования прорыва озера использовалась цифровая модель местности, построенная по стереопаре снимков со спутника Spot-6 с разрешением 3,2 м (дата съемки 1 августа 2017 г.). Для пойменных территорий, покрытых растительностью, была проведена корректировка рельефа. Для этого использовался алгоритм, представленный в программном обеспечении с открытым кодом ГИС Whitebox Geospatial Analysis Tools (Lindsay, 2014). Алгоритм Remove Off-Terrain Objects разработан для создания поверхности земли в ЦМР для городских и сельскохозяйственных ландшафтов, однако, в зимних условиях при отсутствии листвы может применяться и для негустых лесов и кустарников. Поскольку при прорыве оз. Башкара поток прошел по языку ледника Башкара, затем попал в оз. Лапа и пошел далее по долине, то входной створ для моделирования был расположен на зандровой площадке ниже оз. Лапа. Замыкающий створ находился ниже впадения р. Адылcу в р. Баксан. Ниже этого места селевой поток трансформировался в наносоводный паводок, поэтому ниже слияния целесообразно проводить новый этап моделирования с новыми параметрами. Использованные при моделировании селевого потока параметры и входной гидрограф позволили получить предварительное представление о селевом потоке. Можно полагать, что селевой поток был водокаменного типа, имел скорости в среднем до 6 м/с, плотность около 1450 кг/м3. Полученные в ходе моделирования значения совпадают с оценками скорости и времени добегания, основанными на фактических данных (Черноморец и др., 2018). Модельная площадь затопления в районе альплагеря «Джантуган» незначительно больше фактической, оцененной по космическому снимку Pleiades, снятому 3 сентября 2017 г. Заложенные параметры модели требуют дополнительной калибровки и проверки. Заданная треугольная форма гидрографа может завышать расход и скорость потока, а коэффициент турбулентного трения следует менять в зависимости от условий подстилающей поверхности и преобладающего типа транспорта наносов. Сравнение результатов моделирования прогнозного (Petrakov et al., 2012) и фактического сценариев прорыва показали, что площадь затопления различается незначительно, однако скорости течения при моделировании фактического сценария ниже, что кажется более вероятным. Различия в результатах моделирования заложены в свойствах самих моделей. На наш взгляд, моделирование селевого потока в программе RAMMS отражает реальную ситуацию лучше по сравнению с FLO-2D, поскольку учитывает крутизну склонов, турбулентность и вязкость потока. Другие модели, разработанные изначально для водных потоков на равнинных территориях (например, STREAM и FLO-2D), требуют более тщательной калибровки и не могут полностью учитывать горные условия. Полученные результаты являются новыми, находятся на мировом уровне и важны не только для гляциологии, но для других наук о Земле. Особое значение имеет продолжение инструментального мониторинга ледника Колка для уточнения прогноза сроков его восстановления и возможности повторения гляциальных катастроф. Все результаты были получены на основе современных методов. Практическая значимость результатов заключается в возможности их использования для снижения риска опасных природных явлений в горно-ледниковых районах.
2 1 января 2019 г.-31 декабря 2019 г. Зависимость опасных гляциальных процессов от изменений горных ледников и погодных аномалий. этап 2
Результаты этапа: Проведена экспедиция на ледник Колка, выполнена высокодетальная съемка ледника и окружающих его склонов. Проанализирована связь гляциальных селей на Кавказе с погодными аномалиями. Обобщена информация по опасным гляциальным процессам в Центральной Азии.
3 1 января 2020 г.-31 декабря 2020 г. Зависимость опасных гляциальных процессов от изменений горных ледников и погодных аномалий. этап 3
Результаты этапа: Выявлена роль изменений горных ледников и метеорологических аномалий в активности опасных гляциальных процессов.

Прикрепленные к НИР результаты

Для прикрепления результата сначала выберете тип результата (статьи, книги, ...). После чего введите несколько символов в поле поиска прикрепляемого результата, затем выберете один из предложенных и нажмите кнопку "Добавить".