Аннотация:Предметом исследования является геокриологическая обстановка участка, расположенного на окраине города Норильск, вблизи зоны шлаковых отвалов Никелевого завода. Изучаемая территория представляет собой прямоугольную область размером примерно 600 на 1000 метров. Основная задача исследования состоит в оценке пространственного распределения физических свойств мерзлых пород в пределах разреза. Разрез изучается посредством геофизических методов до глубин вплоть до пятнадцати метров, а апробация данных достигается данными скважин, достигающих в среднем до глубины пятнадцати метров, причём глубина до забоя одной скважины достигает 20 метров. Полученные данные разрозненны и имеют неоднородный характер, что создаёт необходимость применения методов интерполяции для формирования непрерывных моделей распределения геофизических параметров. Рассматриваются существующие алгоритмы интерполяции, включая трёхмерный байесовский подход с настройкой радиуса поиска, количества соседей и типа ковариационной функции. Такой подход позволяет учитывать изменчивость свойств грунтов и повышать точность пространственных моделей. Таким образом, исследование направлено на адаптацию методов интерполяции для достоверного моделирования геокриологических условий. Для анализа используются геофизические и статистические методы, реализуемые в ArcGIS Pro. Интерполяция проводится с использованием байесовского эмпирического метода, после чего полученная модель изучается на предмет достоверности. Заверка выполняется сравнением с данными бурения и геоморфологического исследования. Основные выводы исследования: разработана методика, которая объединяет данные, полученные из геофизических исследований, и методы статистической обработки для моделирования свойств мерзлых пород. Это показало, что трёхмерный подход помогает лучше описывать изменчивость среды и повышать точность моделей, что подтверждается данными бурения. Так, мощность сезонно-талого слоя по геофизическим данным подтвердилась в каждой из скважин, а изменчивость прослеживается в соответсвии с геоморфологическими и литологическими особенностями территории. Произведена адаптация трёхмерного статистического метода, Байосовского кригинга 3D в частности, к условиям многолетней мерзлоты. Изучено влияние таких параметров как: тип ковариационной функции, масштаб поднаборов данных, количество соседей и радиус поиска. В рамках исследуемой территории впервые проанализирована эффективность применения эмпирического кригинга, как метода интерполяции. Полученные данные имеют прикладное значение для обоснования инфраструктурных проектов и рационального использования природных ресурсов исследуемой территории.