Ice and Snow (E-Journal) / Лёд и Снег
Not a member yet
681 research outputs found
Sort by
Анализ неоднородности химического состава снежного покрова с использованием методов кластеризации (k-means) и ГИС-технологии
Get PDFThe purpose of the work is a comparative analysis of the geochemical spectra of melt water and dust in the snow cover of the city of Tyumen and its surroundings. Sampling was carried out in 2020 using standard methods. Content of macro-elements (Na, Mg, Al, P, S, K, Ca, Fe, Mn) was determined by the ICP-AES atomic emission method (iCAP-6500, Thermo Scientific, USA), microelements – by mass spectrometry with inductively coupled plasma ICP- MS (X-7 Thermo Elemental, USA). The main method of analyzing the inhomogeneity of the territory was multidimensional cluster analysis (k-means). If sampling points have a high (or low) content of individual chemical elements, but are located among the points with lower (or higher) content, then the problem of formation of them arises. The problem points of water-soluble macro-elements have a high content of Na, Ca and Mg that results from the use of different anti-icing reagents. Macro-elements of the solid phase of snow are mostly similar in composition to background soils; the problem points are more often found in the northern part of the city, however some of them may be observed in other sites. According to the geochemical spectrum, microelements of the liquid phase of the snow cover are divided into four clusters. Background cluster С1 is located at the maximum distance (20–35 km) from the city center. It is distinguished by higher contents of Ni, Cu, Pb, Li, Sn, W relative to the background cluster С2. The cluster С2 has the lowest content of microelements and combines some points of the background also in the central part of the city. Cluster С3 (2 points) is located in the industrial area. By the composition of microelements, the cluster С4 has a geochemical spectrum similar to the С2 cluster, but with a higher content of them. According to the content of microelements in the solid phase, the C1 cluster combines the background and partly urban areas. Clusters С2 and С3 are similar in geochemical spectrum, but differ in the content of heavy metals. Geographically, they tend to the northern part of the city. Problem points are notable in cluster C4. They are located far from the industrial zone and main roads. Their localization may be caused by the precipitation of snow dust from the atmosphere during its regional transport.Исследован химический состав снежного покрова в г. Тюмень и его окрестностях. Для изучения неоднородности территории использовался кластерный анализ (k-means). Его результаты отражают концентрирование на местности точек, схожих по геохимическому спектру, вокруг некоторых сравнительно однородных ядер. Обнаружены точки с высоким содержанием тяжёлых металлов, удалённые от источников загрязнения. Предполагается, что вымывание аэрозолей жидкими осадками из атмосферы может создавать повышенную концентрацию некоторых элементов в снежном покрове в виде мозаичных пятен. Кластеризация позволяет выявлять неоднородность химического состава снега, а использование ГИС-технологий – визуализировать расположение выделенных кластеров
Концентрация нерастворимых частиц в свежевыпавшем снеге на северо-западе Кольского полуострова в 2018 г.
No full textВ результате исследований концентраций твердых аэрозольных частиц в свежевыпавшем снеге на севере Кольского полуострова было выявлено, что с января по май 2018 г. средняя концентрация твердых аэрозольных частиц составляла 4.04±0.24 мг/л (n=47), а средний поток аэрозольных частиц на поверхность земли 2.10±0.09 мг∙м2 за один снегопад. За зимний период 2018 г. (120 суток) на север Кольского полуострова поступило порядка 1.85-2.37 тыс. тонн аэрозольного осадочного вещества, из них 22-25 тонн Zn, 3.6-4.2 тонны Cu, 0.95-1.1 тонна Pb и 650-750 кг Cd. По результатам исследований предварительно выделено два импактных района на севере Кольского полуострова, а Мурманский берег разделен на три фоновых района, каждому из которых соответствует свой природно-ландшафтный комплекс
Оценка времени образования гряд торосов в арктических и замерзающих морях
No full textПредложена уточненная методика на основе анализа распределения толщины блоков льда, слагающих надводную часть гряды тороса, и толщины ровного льда термического нарастания. После образования гряды тороса толщина блоков льда в его надводной части не изменяется, в то время как толщина ледяного поля, на котором расположена гряда, продолжает увеличиваться. Разность между толщиной ровного льда и модальным значением толщины ледяных блоков дает величину нарастания льда за период существования гряды тороса. Анализ оценки возраста тороса показал, что существует значимая зависимость минимальной толщины консолидированного слоя от времени образования гряды тороса. Выявлена важная тенденция – в торосах раннего образования существует повышенная прочность льда на изгиб
Эволюция озёр у ледника Джикиуганкез (Северное Приэльбрусье) в 1957–2020 гг. с учётом подземных каналов стока
Get PDFEvolution of lakes near the Dzhikiugankez Glacier in the north of Elbrus for the period of 1957–2020 was studied using a comparative interpretation of aerial and satellite images as well as aerial and ground surveys in 2007–2018. Within this period the area of the Dzhikiugankez Glacier (43,35 N, 42,53 E) decreased by 8.2 km2. On the territory previously occupied by the glacier and close to it, 19 lakes appeared at different times, which dynamically developed and broke through. The lakes cover the area of 0.43 km2, that equals to 5.21% of the total icefree area. The average area of the lakes is 26.6 thousand m2. The maximum (the lake East Birdzhaly) is 89 thousand m2. In total there were six lakes larger than 25 thousand m2. They are concentrated in depressions on the surface of an ancient lava flow dammed by glaciers, dead ices and moraine lines. At a certain stage in the evolution of lakes, water from them penetrated through these barriers and, thus, formed subglacial and underground drainage channels. In 2013, during helicopter flights, an underground drainage channel with a length of more than 80 m was detected in the moraine line around the Lake «Podkova». The survey made possible to determine decreasing in the lake level by 2 m, and the accumulation of water with a volume of up to 48 thousand m3 in the cavities of the moraine massif, until it reaches the outer slope. The accumulated volume of water interflowed through the underground channel gradually, but despite the pot-holes on its bottom, no mudflow happened in the valley. Although in another case, the formation of an underground drainage channel from the Severnoye Chungurchat Lake was accompanied by a lake breakthrough and a mudflow. Other characteristic features of the evolution of lakes and changes in the direction of drainage from glaciers are also analyzed in the paper.По данным дешифрирования аэрофотоснимков и космических снимков за 1957–2020 гг., а также полевых наблюдений и вертолётных облётов определены особенности эволюции озёр у ледника Джикиуганкез и механизмы их прорыва, в том числе по подземным каналам. На примере озёр Подкова, Северное Чунгурчат и Балык Южное показано, что формирование подземных каналов стока не обязательно приводит к сходу селевых потоков, однако даже небольшие озёра могут быть очагами значительных селей
Каменные глетчеры хребта Улахан-Чистай
No full textНа хребте Улахан-Чистай, при помощи дистанционного картографирования, установлено 1812 каменных глетчеров, которые расположены в интервале высот 550–2450. Основная их часть относиться к присклоновым типам каменных глетчеров. Активные генерации этих образований расположены в осевой части хребта. Их средняя абсолютная высота составляет 1726 м. Полевые исследования для заверки результатов дистанционного картографирования были проведены в верхнем течении р. Курэтэр, который расположен в восточном склоне хребта
Распределение снегозапасов в низкогорных ландшафтах бассейна р. Майма (Русский Алтай)
No full textПредставлены результаты наблюдений и картографического моделирования распределения максимальных снегозапасов в низкогорных лесных ландшафтах бассейна р. Майма в период с 2014/15–2017/18 гг. Предложен алгоритм картографирования с использованием ландшафтной картографической основы и введением поправок с учетом особенностей рельефа и характера подстилающей поверхности, применение которого возможно в исследовании особенностей снегонакопления в лесных низкогорных ландшафтах. Данные инструментальных наблюдений и расчетов подтверждают зависимость снегонакопления в бассейне от высотного градиента, характера растительности, экспозиционных условий и крутизны поверхности. Устойчиво высоки значения снегозапасов в пределах чернево-таёжных ландшафтов на теневых склонах с углом наклона до 20о. Минимальные значения снегозапасов наблюдаются в подтаёжной части бассейна на склонах световых и переходных экспозиций с углом наклона более 20о
Тепловые деформации ледяного покрова пресного водоема в малоснежных регионах
Get PDFВ работе проведены экспериментальные исследования сухих трещин в пресном ледяном покрове озера Арахлей, расположенного в Забайкальском крае, вызванных вариациями температуры верхних слоев. Были замерены суточные вариации температуры ледяного покрова по высоте. В ходе экспериментальных исследований, с использованием дифференциального датчика деформации, было обнаружено, что верхний слой ледяного покрова, за счет изменения его температуры, находится в напряженном состоянии. При приближении температуры воздуха к температуре фазового перехода лед-вода происходит разгрузка ледяного покрова
Chalaati Glacier variations in the past centuries, Georgian Caucasus, based on Dendrochronological and Beryllium-10 data
No full textGlacier variations over the past centuries are still poorly documented on the southern slope of the Greater Caucasus. In this paper, the change of Chalaati Glacier in the Georgian Caucasus from its maximum extent during the Little Ice Age has been studied. For the first time in the history of glaciological studies of the Georgian Caucasus, 10Be in situ Cosmic Ray Exposure (CRE) dating was applied. The age of moraines was determined by tree-ring analysis. Lichenometry was also used as a supplementary tool to determine the relative ages of glacial landforms. In addition, the large-scale topographical maps (1887, 1960) were used along with the satellite imagery - Corona, Landsat 5 TM, and Sentinel 2B. Repeated photographs were used to identify the glacier extent in the late 19th and early 20th centuries. 10Be CRE ages from the oldest lateral moraine of the Chalaati Glacier suggest that the onset of the Little Ice Age occurred ~0.74 - ~0.62 kyr ago (CE ~1280-1400), while the dendrochronology and lichenometry measurements show that the Chalaati Glacier reached its secondary maximum extent again about CE ~1810. Since that time to 2018 the glacier area decreased from 14.93±1.45 km2 to 9.89±0.50 km2 (33.75±7.4% or ~0.16 yr-1), while its length decreased by ~2280 m. The retreat rate was uneven: it peaked between 1940 and 1972 (~22.5 m yr-1), while the rate was slowest in 1910-1930 (~4.0 m yr-1). The terminus elevation rose from ~1620 m to ~1980 m in ~1810-2018
Стохастическое моделирование полей сплочённости ледяного покрова для оценки условий плавания по трассе Северного морского пути
Get PDFArticle describes a probabilistic model (stochastic generator) of spatial-temporal variability of sea ice concentration. Values of the ice concentration are generated at the nodes of the spatial grid with 10 km resolution; the model time step is one day. The change in ice concentration with time (temporal variability) is modeled on the basis of a matrix of transient probabilities (discrete Markov chain), each row of which is a distribution function of the conditional probability of changes in the ice concentration. Spatial variability is determined by empirical probability fields, with which the observed changes in fields of the ice concentration are associated with known conditional probability distribution functions. To identify the parameters of the stochastic generator, satellite data from the OSI SAF project for the period 1987–2019 were used. The generator takes into account seasonal, interannual and climatic variability. Interannual and climatic variability are determined on the basis of a stochastic model of changes in the types of ice coverage. In order to verify the developed stochastic generator, we compared the statistical indicators of observed and calculated ice fields. The results showed that the fieldaverage absolute error of statistical characteristics of the ice concentration (mean and standard deviation) does not exceed 3.3%. The discrepancy between the correlation intervals of ice coverage calculated from the model and measured ice concentration fields does not exceed 2 days. The variograms of the modeled and observed fields have a similar form and close values. As an example, we determined the duration of navigation of Arc4 ice class ships between the Barents and Kara Seas using synthetic fields of the ice concentration reproduced by the stochastic generator.Описана созданная вероятностная модель пространственно-временнóй изменчивости сплочённости ледяного покрова. Временнáя связанность обеспечивается за счёт использования цепей Маркова, а пространственная – путём введения эмпирических полей вероятности. Модель учитывает синоптическую, сезонную, межгодовую и климатическую изменчивости ледяного покрова. Определение параметров стохастического генератора выполнено на основе архивных данных проекта OSI SAF. Верификация модели показала, что средняя по полю абсолютная ошибка статистических показателей сплочённости (среднее и стандартное отклонение) относительно исторических данных не превышает 1/3 балла. Автокорреляционные функции ледовитости и вариограммы отдельных полей сплочённости по модельным и фактическим данным имеют схожий вид. На основе результатов расчёта вероятностной модели полей сплочённости рассчитаны даты начала и окончания навигации судов ледового класса Arc4 между Баренцевым и Карским морями