Статья: МОНИТОРИНГОВЫЕ, ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ И ЭКСПЕДИЦИОННЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ (2025)

Статическое зондирование является одним из наиболее доступных и достаточно достоверных для целей проектирования способом определения плотности песчаных грунтов в массиве, в том числе, расположенных ниже уровня грунтовых вод. Как известно, отбор монолитов таких грунтов с помощью грунтоносов затруднен и далеко не всегда целесообразен, а соответственно, распространенный, в нормативной документации метод «режущего кольца» выполнить не представляется возможным. Альтернативный метод замещения объема, доступный для применения на поверхности, либо в шурфах также не решает проблему определения плотности на больших глубинах. Гамма-гамма каротаж широкого распространения не имеет и в современных реалиях применяется крайне редко.

Однако, несмотря на преимущества статического зондирования перед тремя вышеописанными методами и возможность расчета параметра p по результатам статического зондирования, в действующей российской нормативной документации соответствующая методика не представлена. В статье рассмотрен зарубежный опыт вычисления плотности песков в зависимости от сопротивления конуса ненормализованного и нормализованного, муфты трения, порового давления; проведено сравнение зарубежных и отечественных методик, сделаны выводы о их применимости.

Традиционные методы гидрологического прогнозирования, основанные на линейных зависимостях между снегозапасами, осадками и стоком, часто демонстрируют недостаточную точность, особенно в условиях изменчивого климата и экстремальных гидрометеорологических явлений. В данной статье проведен анализ эффективности классических подходов на примере реки Пур (пос. Самбург), который выявил значительные погрешности в прогнозах слоя стока (до 27 %), объема половодья (до 29 %) и максимальных расходов воды (до 105 %). Эти результаты подчеркивают ограниченность существующих методов и необходимость внедрения современных технологий.

В качестве альтернативы рассмотрено применение нейросетевых моделей, способных учитывать нелинейные взаимосвязи. Нейросети продемонстрировали высокую точность прогнозирования с погрешностью 5 см для максимальных уровней воды. Их ключевые преимущества включают адаптивность к новым данным и устойчивость к аномальным условиям.

Результаты исследования подтверждают, что нейросетевые методы могут быть успешно использованы в оперативной практике для улучшения гидрологических прогнозов. В статье также предложены рекомендации по внедрению гибридных подходов, сочетающих физико-статистические модели с машинным обучением, и развитию автоматизированных систем мониторинга. Переход к технологиям искусственного интеллекта представляет собой важный шаг в повышении надежности прогнозов и минимизации рисков, связанных с половодьями и другими гидрологическими явлениями.

Гидрологические модели — ключевой инструмент исследования процессов приземного влагооборота в условиях изменчивого климата и ограниченности данных наблюдений. Развитие гидрологического моделирования требует комплексного расширения как его теоретических основ, так и информационного обеспечения, перспективы которого, в частности, связаны с развитием структурно-гидрографического анализа речных систем. В рамках этого направления важной задачей является развитие методов и технологии моделирования речной сети на основе цифровых моделей рельефа.

Рассматривается возможность построения региональной модели речной сети, в том числе для неизученных бассейнов, с помощью современных методов и технологий структурно-гидрографического анализа речных систем. Моделирование выполнялось на основе ЦМР FABDEM в среде ArcMap 10.8.2, с использованием авторского инструмента-надстройки для среды ArcGIS Desktop, реализующего единый алгоритм определения истоков водотоков и построения речной сети на основе подбора порогового значения функции инициации (критериального индекса). В данном исследовании применена модель с двумя калибруемыми параметрами для решения проблемы «коротких» притоков при моделировании речной сети. На примере черноморского побережья Кавказа показаны возможности моделирования речной сети с двумя параметрами при использовании различных вариантов функций инициации, с помощью метода ранжирования выбраны наилучшие из них. Проанализированы различия в моделировании речных сетей в бассейнах с различными высотными характеристиками, показано преимущество комплексного энергетического индекса (CEI) для моделирования речной сети в средне- и низкогорных областях. Показана возможность моделирования речных сетей на основе региональных обобщений параметров модели.

За последние 40 лет наблюдается критическое сокращение объемов специализированных полевых исследований в области лавиноведения и снеговедения. Количество снеголавинных станций, осуществляющих регулярный мониторинг и систематический сбор данных о снеголавинных процессах, значительно уменьшилось, а доступность накопленных материалов, включая архивные данные предшествующих периодов, существенно ограничена вследствие их коммерциализации. На фоне возрастания научно-технологических возможностей натурных исследований снега и лавин, а также активизации подобных работ в зарубежных странах, сложившиеся в нашей стране обстоятельства свидетельствуют о неблагоприятных условиях для прогрессивного развития отечественного лавиноведения и сильного отставания в этом направлении от других стран. При этом площадь пораженности территории лавинными процессами в России гораздо больше, чем в Европе, а условия лавинообразования — разнообразней. Среди приоритетных направлений — создание специализированных научно-исследовательских полевых центров изучения снеголавинных процессов в регионах с их высокой интенсивностью проявления. В качестве пилотного проекта такого центра предлагается рассмотреть его организацию в Сахалинской области. В статье проводится анализ природно-климатических, географических и социально-экономических предпосылок для формирования такого полевого центра на Сахалине. Представлен обзор международного опыта функционирования научно-исследовательских центров в Швейцарии, Японии, США, Норвегии и других странах, где применяются передовые методики мониторинга и прогнозирования лавинной опасности. Подчеркивается необходимость возобновления систематических наблюдений и расширения сети полевых станций на Дальнем Востоке России для повышения безопасности населения и устойчивого развития территорий. В статье также обсуждаются организационные вопросы, рекомендуемый штат сотрудников и необходимое техническое обеспечение центра.

Статья посвящена изучению закономерностей многолетних колебаний уровней воды бессточных озер Чаны и Сартлан, расположенных на юге Западной Сибири. Как известно, уровень воды является интегральным показателем состояния водных ресурсов водоема, и изучение его динамики является важной научной задачей, позволяющей предсказать и смягчить неблагоприятные водохозяйственные и экологические ситуации, возникающие как при резком снижении (осушение береговой террасы), так и резком повышении (затопление прибрежных территорий) уровней озер. На основании данных стандартных гидрометеорологических наблюдений и их корректировки, и использования климатических архивов, получены расчетные многолетние ряды среднегодовых и среднемесячных значений уровней воды рассматриваемых озер, а также температуры воздуха и сумм осадков в районах их расположения. Выявлены закономерности многолетних колебаний указанных характеристик за период с 1944 по 2020 гг. и дана количественная оценка изменений уровней озер за период c 1979 по 2020 гг. в условиях нестационарной климатической ситуации