Архив статей

Актуальность исследования обусловлена ростом уязвимости социо-эколого-экономических систем к опасным природным явлениям (ОПЯ), особенно в горных регионах в условиях изменения климата. Цель работы – выявить особенности территориальной дифференциации и провести количественную оценку интенсивности проявления ОПЯ на уровне сельских поселений Республики Алтай. Методы исследования включали пространственный анализ с применением ГИС-технологий (QGIS, GRASS), балльную оценку интенсивности проявления комплекса ОПЯ (заторы, наледи, паводки, сели, лавины, экстремальные температурные явления и др.), а также анализ официальных данных и материалов наблюдений. Результаты работы и обсуждение. Разработана детальная пространственная модель рисков, позволившая ранжировать сельские поселения по степени опасности (от 4 до 13 баллов). Выделены территории с наибольшей концентрацией угроз (например, Коргонское, Теньгинское, Курайское сельские поселения) и установлена вариабельность спектра ОПЯ в разных районах. Разработаны дифференцированные по уровню риска рекомендации по адаптации и снижению уязвимости инфраструктуры, включающие инженерную защиту, регламентацию застройки и совершенствование систем мониторинга.

В рамках исследования изучена способность анионных и неионогенных поверхностно-активных веществ (ПАВ) эффективно очищать песчаную почву от углеводородов, содержащихся в каменноугольной смоле. Экспериментальные данные подтвердили, что совместное применение этих веществ в водных растворах приводит к образованию смешанных мицелл. Это, в свою очередь, вызывает синергетическое усиление моющих свойств ПАВ, что делает их более эффективными в процессе очистки. Актуальность: в результате проведённого исследования были выявлены эффективные композиции для нейтрализации углеводородов каменноугольной смолы, обладающие высоким потенциалом детоксикации. Проведена комплексная оценка поверхностно-активных соединений, присутствующих в составе синтетических моющих средств (СМС), в контексте их применения для рекультивации загрязнённых углеводородами каменноугольной смолы грунтов. Цель работы заключалась в детальном анализе поверхностной активности отдельных индивидуальных ПАВ и их комбинаций, а также в установлении оптимальных концентрационных параметров этих веществ для эффективного удаления углеводородов из почвенных матриц. Для выполнения поставленных целей использовались физико-химические методы исследований компонентного состава водных вытяжек, согласно аттестованным методикам, методами ВЭЖХ (высокоэффективной жидкостной хроматографии); ГХ-ПИД (газовой хроматографии с пламенно-ионизационным детектором). Результаты работы показали, что совместное действие неионогенного и анионного ПАВ при введении в составы комплексона Трилона Б усилило моющую способность составов. В процессе эксперимента изучена абсорбция неионогенных и анионактивных составов ПАВ, а также их совместное действие. В результате образования неоднородных мицелл их совместная работа приводит к усилению синергетического эффекта ПАВ.

Актуальность работы определяется необходимостью разработки методики краткосрочного прогноза землетрясений, которая позволила бы снизить ущерб от них. Авторами анализируется возможность формирования краткосрочного прогноза землетрясений для территории Камчатки на основе двух атмосферных предвестников – линейных облачных аномалий и областей аномального (пониженного) содержания озона в атмосфере. Целью работы является оценка информативности совокупности данных предвестников для формирования прогноза. Методом исследования является анализ данных о состоянии облачного слоя и о содержании озона в атмосфере на основе общедоступных данных дистанционного зондирования Земли в видимой части спектра и карт распределения озона. Для поиска линейных облачных аномалий на большом массиве данных авторами разработана и протестирована компьютерная программа, основанная на методах машинного обучения. Результаты работы: авторами получена оценка достоверности и надежности линейных облачных аномалий как предвестника для краткосрочного прогноза в отдельности и в совокупности с озоновым предвестником; не подтверждается гипотеза о возможности практического использования данного предвестника при формировании краткосрочного прогноза для территории Камчатки.

В статье представлены результаты комплексного морфометрического анализа водосборного бассейна реки Сунжа, являющейся важной водной артерией Северного Кавказа. Актуальность исследования обусловлена возрастающим антропогенным воздействием и климатическими изменениями, определяющими необходимость детального изучения характеристик речных бассейнов для прогнозирования гидрологических процессов и оценки экологических рисков. Целью работы является анализ морфометрических характеристик водосборного бассейна реки Сунжа для дальнейшей оценки их влияния на гидрологические и экологические процессы в регионе. Методы. В ходе работы были использованы геопространственные методы в том числе встроенные инструменты программного комплекса ArcGIS. Результаты. На основании исследования были получены основные морфометрические характеристики бассейна реки Сунжа. Установлено, что бассейн характеризуется значительной морфометрической неоднородностью, обусловленной сложным орографическим строением и выраженной высотной дифференциацией. Полученные количественные параметры составляют фундаментальную основу для прогнозирования гидрологического режима, оценки паводковой опасности и разработки научно обоснованных мероприятий по рациональному природопользованию в условиях современных климатических и антропогенных вызовов.

В работе представлен новый метод выделения техногенной составляющей вертикальных смещений земной поверхности, основанный на модифицированном фильтре Калмана с элементами робастной статистики и байесовской адаптации параметров. Предложенный метод — гибридный фильтр скрытых слоёв (ГФСС) — позволяет повысить точность разделения сезонных, сейсмотектонических и техногенных смещений за счёт введения отдельного скрытого состояния для сезонной компоненты, применения распределения Стьюдента вместо нормального закона ошибок и адаптивной корректировки дисперсии шумов наблюдений. Численные эксперименты на синтетических данных, имитирующих реальные наблюдения на геодинамических полигонах, показали, что новый метод снижает среднеквадратическую ошибку (СКО) выделения техногенной составляющей на 25–30 % по сравнению с фильтром Калмана и более чем в два раза по сравнению с линейной регрессией. Также показано, что гибридная процедура обеспечивает устойчивость оценок при неполных рядах наблюдений и смене режима разработки: алгоритм корректно реагирует на структурные сдвиги, подавляет разрежённые выбросы, автоматически перенастраивает ковариации и сохраняет сходимость при сильной сезонности. Метод пригоден для интеграции с InSAR и GNSS, масштабируется на большие сети реперов. Поддерживается оценка доверительных интервалов тренда, онлайн-обновление параметров и выявление аномальных кластеров оседаний.