Обоснование целесообразности выполнения заявки представлено в файле "Заявка СПбГУ Мероприятие 1 08102020.docx"
4.3.7.2 Актуальность проблемы, научная значимость решения проблемы
Современная стратегия развития Российской Федерации (РФ) включает программы широкомасштабного развития и поддержки арктических и северо-восточных территорий страны, обладающих ресурсной базой стратегического значения. В прогнозе долгосрочного социально-экономического развития РФ на период до 2030 года изменения климата указаны в качестве одного из основных внешних вызовов.
В настоящее время во всем мире Арктика и сопредельные территории подвергаются беспрецедентному за историческое время по своим последствиям изменению климата. Среднегодовая температура в регионе растет в два раза быстрее, чем в остальном мире, оказывая существенное влияние на все компоненты окружающей среды (Оценочный доклад…, 2008; Holmes et al., 2013 и др.). В течение последних десятилетий в России наблюдается увеличение температуры многолетнемерзлых пород и мощности сезонно-талого слоя (Romanovsky et al., 2010; Гарагуля и др., 2012; Sherstyukov, Sherstyukov, 2015 и др.). Потепление климата и деградация многолетней мерзлоты приводят к трансформации гидрологического цикла, в том числе изменению влажности отложений и напочвенного растительного покрова, усилению водообмена подземных и поверхностных вод, сезонного перераспределения элементов водного баланса (Романовский и др., 2009; Quinton et al., 2011; Шепелев, 2011; Connon et al., 2014; Георгиади, Кашутина, 2016; Walvoord and Kurylyk, 2016; Фролова и др., 2018). Однако, механизмы, приводящие к наблюдаемым изменениям речного стока в криолитозоне, до сих пор не выявлены (Smith et al., 2007; Rawlins et al., 2009; Tananaev et al., 2016).
Многолетняя мерзлота существенно изменяет водообмен между подземными и поверхностными водами, способствует наледеобразованию, криогенному перераспределению стока и криогенным паводкам. Протаивание и промерзание пород обуславливает межгодовую и сезонную динамику емкостей задержания воды на водосборе. Механизмы взаимодействия поверхностного и подземного стока, водовмещающих пород и мерзлых отложений изменчивы в пространстве и во многом определяются ландшафтными характеристиками. Тесная взаимосвязь потоков воды и тепла в речных бассейнах криолитозоны обуславливает значительную чувствительность системы к климатическим и антропогенным изменениям, а также влияет на функционирование мерзлотных экосистем. Процессы изменения подземного стока воды также оказывают обратное влияние на распределение мерзлоты путем усиления тепловых потоков с помощью конвективного переноса (Романовский и др., 2009).
Количественные оценки реакции мерзлоты, влияния динамики деятельного слоя на связь поверхностных и подземных вод и формирование речного стока в будущем остаются неопределенными вследствие нелинейного характера взаимодействий между климатом и мерзлотными ландшафтами (Lawrence and Slater, 2006; Burn and Nelson, 2006; Tezlaff and др., 2015).
Одновременно усиливается антропогенное воздействие, связанное с комплексным индустриальным и инфраструктурным освоением северных территорий, в том числе с разработкой и обустройством месторождений полезных ископаемых, строительством дорог, линий электропередач и других линейных сооружений, промышленных объектов и населенных пунктов, строительством гидротехнических сооружений (мостовых и трубопроводных переходов, водозаборов, дамб и др.). Все эти работы в той или иной мере оказывают влияние на естественные ландшафты и протекающие в них процессы.
В контексте развития экономики региона особенно важен вопрос об устойчивости инфраструктуры. Проведенные в США исследования показали, что для поддержания нормативной ра¬ботоспособности существующей на Аляске инфраструктуры в период до 2030 г. по¬требуется от 3,6 до 6,1 млрд. долларов, и около 7,6 млрд. в период до 2080 г. (Grebenets et al., 2013). Хотя подобные перспективные оценки для России отсутствуют, можно предположить, что с учетом значительно большего числа инфраструктурных объектов в криолитозоне расходы на их поддержание также будут более высокими. Уже сейчас только лишь на обслуживание трубопроводов в районах распространения многолетнемерзлых пород в России ежегодно расходуется около 55 миллиардов рублей (Streletsky et al., 2012).
На территории Северо-Востока России многолетнемерзлые породы имеют как сплошное распространение в приарктической области, так и прерывистое в южной. Водообмен между поверхностными и подземными водами происходит почти исключительно по подрусловым таликам различного генезиса, приводя к образованию многочисленных наледей (Алексеев, 2016; Макарьева и др., 2019). В настоящее время имеются отрывочные данные о том, что наледный режим сильно изменился за последние 30 лет, что прямо отражает изменения в системе водообмена поверхностных и подземных вод региона. Предположительно это связано с увеличением доли стока надмерзлотных вод и динамике подрусловых таликов в связи с потеплением климата (Глотов и др., 2020), однако прямых доказательств этому в настоящее время нет. Кроме того, предполагается существенное изменение структуры водообмена в долинах рек, где на протяжении почти столетия происходит масштабное изменение строения русловых отложений в процессе добычи золота, глубокое изменение геокриологических условий при промерзании дражных полигонов и антропогенноле изменение таликовых зон и процессов водообмена. В целом динамика наледных образований, изменение стока рек Северо-Востока, в том числе антропогенно обусловленное, напрямую определяют рентабельность добычи россыпного золота, что является основой экономики региона исследований, риски эксплуатации автодорожной сети, во многом связанной с долинами рек, режим эксплуатации водохранилищ и водоснабжения населенных пунктов. Поэтому научное изучение происходящих изменений в системе водообмена Северо-Востока, их прогноз на ближайшее будущее является насущной задачей научного обеспечения развития территории Северо-Востока. Скоординированные междисциплинарные усилия в области мониторинга, изучения процессов в различных масштабах и развития методов моделирования процессов водообмена необходимы для научно-обоснованных прогнозов будущих изменений в криолитозоне и заблаговременной разработке методов адаптации всех сфер жизнедеятельности человека к таким изменениям.
4.3.7.3 Конкретная задача в рамках проблемы, на решение которой направлен проект, ее масштаб
Изучение механизмов взаимодействия и прогноз водообмена подземных и поверхностных вод криолитозоны Северо-Востока России в условиях меняющегося климата и промышленного освоения
4.3.7.4 Научная новизна поставленной задачи, обоснование достижимости решения поставленной задачи и возможности получения запланированных результатов
Изучению механизмов связи подземных и поверхностных вод в криолитозоне и обоснованному прогнозу её изменений в будущем уделяется много внимания в современной научной литературе (Пигузова, 1971; Шварцев, 1996; Подземные..., 2003; Шепелев, 2011; Sugimoto and Maximov, 2012; Фотиев, 2013; Анисимова и Павлова, 2014; Глотов и Ушаков, 2020; Трегубов и др., 2020). Решение поставленной задачи и обобщение результатов возможно только на региональном уровне с учетом особенностей климата, геологического строения, рельефа, геокриологических характеристик, ландшафтов. В значительной степени оно зависит от наличия полевых данных совместных наблюдений за динамикой состояния мерзлоты, гидрогеологическими условиями на водосборах и стоком рек, позволяющих не только выявить механизмы их взаимодействия, но и проследить динамику в исторической перспективе, обосновать прогноз изменений в будущем.
Научная новизна поставленной задачи заключается в следующем:
1) Впервые за последние 30 лет на Северо-Востоке России будет организован комплексный мониторинг состояния мерзлоты, гидрогеологических условий и процессов формирования стока на нескольких ключевых участках. Репрезентативность выбранных ключевых участков позволит перенести результаты исследований на региональный уровень, а разработанные подходы к решению поставленной задачи будут актуальны и для других регионов криолитозоны.
2) Вновь организованные режимные наблюдения на опорном наледном полигоне позволят изучить динамику наледеобразующих источников и осуществить расчет динамических запасов подземных вод. Геофизические и гидрогеологические данные будут использованы для установления связи между типами и структурой гидрографической сети и местоположением подрусловых таликов. Это даст возможность оценить интенсивность и трансформацию водообменных процессов при изменении природной среды и климата.
3) Впервые на основе данных мониторинга, изотопной геохимии и разработанной модели водообмена будут даны количественные оценки доли подземного питания в стоке рек в различные фазы водного режима Северо-Востока.
4) Впервые на основе данных дистанционного зондирования будет составлен «Атлас мерзлотных ландшафтов», включая ландшафты, нарушенные в результате деятельности золотодобывающих компаний. С учетом опубликованных и вновь полученных данных атлас позволит систематизировать прогнозируемые изменения водообмена в различных типах ландшафтов в зависимости от реакции мерзлых толщ и таликов на климатические изменения, а также оценить степень преобразования системы водообмена в пределах антропогенно-нарушенных участков, а также их вклад в изменение гидрологического и экологического режима рек Северо-Востока.
5) Впервые для региона Северо-Востока будет разработан прогноз изменений режима и геохимического состава природных вод как следствие трансформации структуры водообмена в результате потепления климата и деятельности человека.
Достижимость решения поставленной задачи обусловлена использованием комплекса методов (подробное описание приведено в соответствующем разделе). Картирование мерзлотных ландшафтов для целей составления атласа позволит установить их многообразие, выбрать ключевые участки для первой фазы реализации проекта, как в естественных природных условиях, так и на участках долин, измененных золотодобывающей деятельностью. Эта часть проекта реализуется силами участников проекта по открытым спутниковым данным, верифицируемым для задач проекта в ходе полевых работ. На ключевых участках будет проведен комплекс геофизических исследований и бурение скважин для организации температурного и гидрогеологического мониторинга подземных вод, создана сеть гидропостов для наблюдений за гидрологическими характеристиками рек. Для реализации этой части в проекте участвуют геофизики со своей аппаратурой, мерзлотоведы и гидрологи. Бурение будет произведено с помощью местных подрядных организаций, заинтересованных в результатах проекта. Гидрогеохимические и изотопные исследования, а также другие лабораторные работы будут проведены в СПбГУ, ААНИИ, ИМЗ СО РАН, сотрудники которых являются участниками проекта. Гидрологическое моделирование, увязывающее все аспекты и результаты исследований, а также используемое для оценки текущего состояния и прогноза изменений характеристик водообмена, будет проводиться на модели «Гидрограф», разработанной в СПбГУ при непосредственном участии руководителя проекта. Исходя из вышесказанного достижимость решения поставленной задачи у коллектива не вызывает сомнений.
Возможность получения запланированных результатов проекта определяется следующими факторами:
1) Наличие данных непрерывных долгосрочных наблюдений за состоянием мерзлоты, гидрогеологическими условиями и стоком рек на выбранных ключевых участках в исторический период, что позволит проследить динамику трансформаций характеристик мерзлоты, гидрогеологических условий и стока и связать их с изменениями климата.
2) Традиционные методы исследования состояния талых и мерзлых зон (мониторинг, ландшафтная индикация, бурение) будут дополнены детальными геофизическими съемками, методами изотопной геохимии и гидрохимии, автоматизированными наблюдениями с высоким временным разрешением и математическим моделированием.
3) В проекте будут использоваться методы гидрологического моделирования, в явном виде учитывающих динамику деятельного слоя и его переменных состояний в гидрологических расчетах. Разработка новых алгоритмов и параметризации, описывающих механизмы связи подземных и поверхностных вод, будет производиться совместно с геокриологами на основе данных мониторинга. Авторами модели показаны возможности переноса параметров с малых изученных водосборов на крупные неизученные, что дает основание считать поставленные в данном проекте задачи регионализации результатов исследований как решаемые.
4) Наличие инфраструктуры и человеческих ресурсов для организации полноценного комплексного мониторинга объектов исследования – сотрудничество с Северо-Восточной научно-исследовательской мерзлотной станцией и Институтом мерзлотоведения им. П. И. Мельникова СО РАН позволит использовать транспорт, инфраструктуру и инженерный персонал в регионе исследования.
5) Междисциплинарный состав и опыт участников – коллектив проекта представлен геокриологами, гидрогеологами, гидрологами, геофизиками, специалистами в сфере анализа данных дистанционного зондирования, а также изотопной геохимии ведущих научно-исследовательских центров России (СПбГУ, МГУ, ИМЗ СО РАН, ИНГГ СО РАН, ААНИИ), имеющими опыт полевых исследований и теоретических разработок.
6) Рекогносцировочные работы, проведенные участниками проекта на объектах Северо-Востока в 2016-2020 гг.
4.3.7.5 Современное состояние исследований по данной проблеме
Данные наблюдений за температурой мерзлых пород на территории России показывают её повышение в последние 20-30 лет (Romanovsky et al., 2010). Деградация криолитозоны приводит к значительным изменениям в водообмене поверхностных и подземных вод на локальном, региональном и континентальном уровнях. При оттаивании мерзлых толщ формируются новые емкости подземного задержания и пути движения воды в виде сквозных и несквозных таликов, а также происходят быстрые изменения ландшафтов и условий на поверхности, влияющие на питание, поверхностное задержание и сток воды (например, термокарст, просадки грунта и т.д., Романовский, 1973; Quinton et al., 2011; Шепелев, 2011; Connon et al., 2014). Предполагается, что деградация криолитозоны приведет к переходу от преобладания поверхностного стокобразования к подземному, что находит подтверждение в гидрологических и геохимических данных на южной границе криолитозоны (Романовский и др., 2009). При деградации многолетней мерзлоты усиливается водообмен между поверхностыми и подземными водами, поземный надмерзлотный и подмерзлотный сток, речной сток в течение зимней межени. Прямые и косвенные свидетельства таких изменений наблюдаются в различных холодных регионах мира (Подземные..., 2003; Osterkamp, 2005; Yoshikawa et al., 2007; Walvoord and Striegl, 2007; Åkerman and Johansson, 2008; Mazhitova et al., 2008; Harris et al., 2009; Шепелев, 2011; Quinton et al., 2011; Brutsaert and Hiyama, 2012; Hinzman et al., 2013; Jepsen et al., 2013; Анисимова и Павлова, 2014; Fedorov et al., 2014).
Оценки реакции мерзлоты, влияния динамики деятельного слоя и таликов на связь поверхностных и подземных вод в будущем остаются неопределенными вследствие высокой пространственной неоднородности мерзлотных ландшафтов и их нелинейного взаимодействия с климатом (Lawrence, Slater, 2005, 2006; Burn, Nelson, 2006; Шепелев, 2011; Фотиев, 2013; Tezlaff et al., 2014). Так, хотя предполагается, что увеличение глубины сезонноталого слоя (СТС) приводит к интенсификации надмерзлотного и меженного стока (Walvoord, Striegl, 2007, Tananaev et al., 2016), коэффициент фильтрации водонасыщенной почвы убывает с глубиной в типичных условиях северной тайги (Quinton and Baltzer, 2013; Streletskiy et al., 2015). Таким образом, если уровень вод СТС понижается вместе с увеличением глубины СТС, водопропускная способность слоя уменьшается (Koch et al., 2014). Направленность и интенсивность изменений зависит от локальных климатических, орографических и ландшафтных условий.
Вместе с трансформацией поверхностного и подземного стока при деградации криолитозоны изменяются запасы воды в различных элементах гидрологических систем. Однако полевые данные, наблюденные в различных условиях, противоречивы как по величине изменений, так и по их направленности.
Известны свидетельства увеличения площади таликов в криолитозоне Канады и Аляски (Yoshikawa, Hinzman, 2003; Smith et al., 2005; Jepsen et al., 2013; Walvoord, Kurylyk, 2016). Динамика озер исследуется как показатель деградации мерзлых отложений (Кравцова, Быстрова, 2009; Кравцова, Тарасенко, 2011; Тарасенко и др., 2013; Veremeeva, Gubin, 2009). Сравнивая содержание трития в озерах, болотах, водоносных горизонтах и атмосферных осадках в северо-восточной части провинции Альберта в Канаде Gibson et al. (2015) пришли к выводу, что основным источником питания увеличивающихся озер региона является вода, образовавшаяся при таянии мерзлоты. Fedorov et al. (2013) оценили вклад вытаивания подземных льдов в водный баланс термокарстового озера в Центральной Якутии в 30-35 % от приходной части. Другие авторы придерживаются мнения, что вклад оттаявшей воды при деградации мерзлоты не может стать основной причиной увеличения стока (Walvoord and Kurylyk, 2016).
Обобщение и прогноз взаимодействия мерзлоты, поверхностного и подземного стока на локальном и региональном уровнях возможны только на основе математических моделей, адекватно описывающих как формирование температурного поля, так и гидрологический цикл в различных мерзлотных ландшафтах и гидрогеологических условиях. Традиционно в геокриологии, гидрологии и гидрогеологии формировались различные подходы к моделированию природных процессов в криолитозоне. Так, в геокриологии обычно моделируются такие параметры природной среды, как температура, распространение мерзлоты и глубина протаивания и промерзания. Фильтрация воды, влажность пород, поверхностный и подземный сток рассматриваются как один из факторов формирования температурного поля и практически не учитываются в расчетах. Простейшим способом расчета глубины протаивания и промерзания отложений является формула Стефана, согласно которой глубина протаивания определяется суммой среднесуточных положительных температур поверхности. Такой подход не учитывает динамику влажности отложений, конвективный теплоперенос, изменение теплофизических свойств пород во времени и с глубиной и требует калибровки при каждом применении в новых условиях. Уравнение Стефана многократно дорабатывалось при гидрологических исследованиях (Woo et al., 2004; Hayashi et al., 2007; Kurylyk et al., 2014b; Kurylyk, 2015; Kurylyk and Hayashi, 2016) и сейчас используется во многих гидрологических моделях и моделях поверхности суши. Аналитическая формула расчета глубины протаивания Кудрявцева (1977) показывает более точные результаты по сравнению с подходом Стефана благодаря, в частности, учету температурной сдвижки за счет теплоемкости пород. Аналитические формулы и многие другие расчетные методики глубины протаивания не учитывают влияние растительности (Schramm и др., 2007; Zhang и др., 2000), динамики влажности в почве (Сосновский, 2006; Малевский-Малевич и др., 2007) и формирования снежного покрова.
Задачей моделирующей гидрологии является расчет и прогноз стока воды в замыкающем створе речного бассейна. Большинство разработанных на настоящий момент гидрологических моделей не имеют алгоритмов описания формирования мерзлотного водоупора.
Среди гидрологических моделей, которые описывают процессы тепло- и влагопереноса в мерзлой почве и были протестированы в холодных регионах Земли, можно назвать модель TopoFlow (Schramm et al., 2007, Bolton 2006), Cold Region Hydrological Model (CHRM) (Pomeroy et al., 2007; Fang et al., 2013; Marsh et al., 2020; Fang and Pomeroy, 2020), распределенную модель формирования стока в мерзлоте Кучмента (2000), модель GEOTop (Rigon et al. 2006; Dall’Amico et al. 2011). В России развиваются модели SoilWater – Atmosphere – Plants (SWAP, Гусев, Насонова, 2010), ECOMAG (Motovilov, 2013) и модель Гидрограф (Виноградов, 1988; Semenova, 2013).
Многие модели формирования стока, включающие в себя алгоритмы расчета гидротермического режима пород (TopoFlow, GEOtop, CHRM, VIC и др.) применяются только на нескольких небольших хорошо изученных водосборах Арктики на относительно коротких отрезках времени (например, TopoFlow в бассейне руч. Imnavait на Аляске, CHRM в бассейнах руч. Wolf, Granger, Marmot, Smith в Канаде). Это связано с применением неадекватных подходов моделирования гидрологических процессов, когда параметры моделей, определяемые методами калибровки, мало соотносятся с физико-географическими характеристиками водосборов и не могут быть перенесены на неизученные бассейны.
В гидрогеологии задачей моделирования является описание движения воды в водоносном горизонте, которое обычно не связывается ни с речным стоком, ни с процессами протаивания и промерзания. В последние годы разрабатываются так называемые криогидрогеологические модели (McKenzie et al., 2007; Bense et al., 2012; Endrizzi et al., 2014; Karra et al., 2014; Frederick and Buffett, 2015), в которых на основе сопряжения трехмерных уравнений теплопереноса и уравнений Ричардса рассчитывается движение воды в таликовых зонах. Этот подход требует большого объема информации о свойствах водоносных пластов и не учитывает водообмен с речными водами. Как правило, криогидрогеологические модели применяются для описания гипотетических объектов и для моделирования ограниченных и хорошо изученных участков.
Гидрологические и гидрогеологические модели для зоны сплошной мерзлоты не учитывают связь подземного и речного стока. Общепринятой в гидрологическом моделировании является гипотеза о том, что подошва СТС формирует непроницаемый водоупор, а связь подземных и речных вод отсутствует. Таким образом, сток малых и средних рек, перемерзающих до дна зимой, моделируется исключительно за счет вод СТС и поверхностного стока, а сток крупных рек зимой обеспечивается транзитными водами, формирующимися в верхних частях речных бассейнов за пределами сплошной криолитозоны. Не соответствующая наблюдаемым природным явлениям упрощенная схема моделирования процессов формирования стока в мерзлоте и методы калибровки параметров не позволяют получать обоснованные прогнозы изменений гидрологического режима и состояния мерзлоты в будущем.
Наледи являются элементами водной системы криолитозоны, характерными для многих рек Северо-Востока и не только. Их возникновение связано с разгрузкой как подземных, так и поверхностных вод, поэтому в зависимости от типа питающих вод реакция наледей на изменение климата будет различной (Романовский, 1984). Наледи, питающиеся глубинными подмерзлотными водами, как правило, имеют постоянное стабильное питание, объем их почти неизменен. Наледи, питающиеся грунтовыми водами, наоборот, из года в год меняют свои размеры и способны к миграции. В последнее десятилетие отмечается изменчивость наледеобразования в различных природно-климатических условиях и на разных континентах (Алексеев, 2016; Morse, Wolfe, 2016; Makarieva et.al., 2019; Gagarin et.al., 2020; Crites et.al., 2020). Наибольшее влияние на рост наледей оказывают величина грунтового стока и зимние температуры воздуха. Однако до настоящего времени большинство результатов получено на основании дистанционных методов исследования, что требует инструментальной верификации в полевых условиях. Большинство мониторинговых наледных исследований ограничивается 2-5 годами, что недостаточно, учитывая продолжительность климатических циклов. Поэтому предлагаемые работы направлены на восстановление ранее проводимых измерений морфометрических и гидрологических параметров наледей, имеющих 30-ти летнюю продолжительность. В гидрологическую модель будет включен блок, учитывающий формирование наледей и растягивание периода летнего стока за счет их таяния.
Изотопный метод (измерение концентрации стабильных изотопов дейтерия и кислорода 18) давно и с успехом применяется в гляциологии и палеогеографии для выяснения генезиса образования льдов и для реконструкции температурных условий в далёком прошлом. В частности, изотопные исследования подземных льдов были выполнены на Чукотке, что позволило реконструировать температурные условия в позднем голоцене (Буданцева и др., 2018). Изучение стабильных изотопов воды также широко используется в гидрологии (Isotopes in water cycle, 2005). Изотопный состав отдельных компонент гидрологического режима (атмосферных осадков, речного стока, подземных вод, талых ледниковых вод и т.д.) может служить надёжным подспорьем (а в некоторых случаях – единственным доступным методом) в масс-балансовых расчётах наряду с классическими методами гидрологии. Изотопный состав водоёмов может быть использован для оценки величины испарения. Наконец, изотопный состав осадков – интегральный климатический показатель, на протяжении последних десятилетий используемый для верификации моделей общей циркуляции атмосферы (Hoffmann et al., 2000). Также для установления генезиса подземных вод будет использован гидрохимический метод. Как и изотопные исследования он позволит установить особенности химического состава и минерализации разных типов вод в зависимости от их происхождения и идентифицировать их, оценивая водный баланс различных гидрологических объектов. Работы подобного рода для Северо-Востока России авторам неизвестны.
Данные космической съемки Земли в оптическом и радиолокационном диапазонах спектра являются важнейшим источником информации о современном состоянии и динамике ландшафтов криолитозоны. Обзор современного состояния вопроса приведен в статье (Bartsch et al., 2016). Снимки в оптическом диапазоне спектра используются для картографирования ландшафтов арктической зоны с 1990-х гг. (Joria, Jorgenson, 1996; Virtanen et al., 2004; Fraser et al., 2012). В последующие годы для решения этой задачи начали применять также радиолокационные данные, преимуществом которых является независимость от влияния облачности (Banks et al., 2013; Duguay et al., 2016). Множество исследований посвящено анализу изменения площади водных объектов в тундровой зоне (Trofaier et al., 2013), в том числе термокарстовых озер. Наибольшую ценность имеют многолетний ряд спутниковых данных Landsat, на основе которых изучаются, в частности, современные изменения площади термокарстовых озер (Кирпотин и др., 2008; Кравцова, Быстрова, 2009; Jones, Arp, 2015; Swanson, 2019). Характеристики наледей и их многолетняя изменчивость по снимкам Landsat оценивались для территории Аляски (Yoshikawa et al., 2007; Morse, Wolfe, 2015; Pavelsky, Zarnetske, 2017) и Северо-Востока России (Makarieva et al., 2019). Многолетние ряды спутниковых данных могут быть полезны для выявления как климатически-обусловленных изменений наледей, так и для идентификации изменений режима грунтовых вод, которые оказывают существенное влияние на процессы образования наледей.
4.3.7.6 Предлагаемые методы и подходы, общий план работы на весь срок выполнения проекта
В проекте будут использованы следующие группы методов:
1) методы дистанционного зондирования и полевые описания мерзлотных ландшафтов;
2) геофизические методы исследований и бурение скважин;
3) режимные гидрометеорологические наблюдения, гидрологический, гидрогеологический и геокриологический мониторинг;
4) геохимические и изотопные методы исследований водообмена и качества природных вод (речных и подземных, а также атмосферных осадков);
5) математическое моделирование пространственно-временной динамики толщ мерзлых и талых пород, ее влияния на процессы формирования речного стока и интенсивность водообмена подземных и поверхностных вод.
Описание методов
Методы дистанционного зондирования
Методы дистанционного зондирования используют данные, получаемые двумя способами: съёмка Земли из космоса и использование беспилотных летательных аппаратов (дронов). Анализ спутниковых снимков высокого разрешения используется на первом этапе для выделения на их основе характерных типов ландшафтов местности (включая преобразованные золотодобывающей промышленностью) и ключевых участков, в пределах которых будут проводиться режимные наблюдения (мониторинг), оценка динамики ландшафтов в результате климатических изменений и антропогенной деятельности.
Работа будет выполняться на основе снимков высокого разрешения Sentinel-2/MSI и архивов космических снимков миссии Landsat (с 1980-х гг. по н.в.). Такой длинный ряд непрерывных спутниковых наблюдений (более 30 лет) позволит проследить многолетнюю динамику ландшафтов ключевых районов Северо-Востока России. На основе анализа изменения спектральных характеристик местности будет проанализирована трансформация природных ландшафтов ключевых районов вследствие потепления климата и деятельности человека. Для этого будут использованы методы автоматизированного и экспертного дешифрирования космических снимков, прошедших атмосферную коррекцию.
В результате экспертного дешифрирования снимков будут выделены участки, подвергшиеся негативному техногенному влиянию вследствие золотодобычи, определены границы антропогенно-нарушенных районов, выделены новые элементы инфраструктуры (дороги, промышленные объекты, места хранения промышленных отходов).
На основе методов автоматизированного дешифрирования планируется выделить участки трансформации ландшафтов, которые могут быть связаны как с хозяйственным освоением территорий, так и с природными и климатическими факторами. К таким явлениям относятся подтопления территории, изменение состояния водоемов и мутности воды, деградация почвенно-растительного покрова. Для этого будет выполнен расчет спектрального индекса NDVI, анализ пространственно-временной динамики которого покажет наличие негативных процессов в состоянии растительного покрова ключевых районов, а также изменение его границ. Анализ яркости объектов в ближнем инфракрасном канале и расчет индекса mNDWI (модифицированный нормализованный разностный водный индекс) послужит основой для выявления зон подтопления и анализа их многолетней динамики. Использование красного спектрального канала при изучении состояния водных объектов послужит источником информации о динамики мутности воды, обусловленной поступлением больших объемов взвешенных веществ в водные объекты. Предлагаемый набор методов обеспечит комплексный анализ ландшафтов в районах развития золотодобывающей промышленности на Северо-Востоке России и позволит проанализировать их пространственно-временную динамику. Привлечение к анализу климатических данных позволит определить в каких случаях трансформация ландшафтов вызвана изменениями климата, а в каких – деятельностью человека (исполнители А.Н. Шихов, П.Г. Михайлюкова).
Создание детальных ортофотопланов ключевых участков будет проводиться с помощью дронов DJI Phantom 4 Pro и DJI Mavic 2 air, с привязкой к координатам и возможностью сопоставления разновременных планов в программном комплексе Metashape (операторы дронов А.А. Осташов, Л.А. Гагарин, В.Е. Тумской).
Полевые описания мерзлотных ландшафтов
Мерзлотно-ландшафтная съемка проводится в пределах ключевых участков на основе результатов дистанционного зондирования и включает в себя полевое описание выделенных ландшафтов с учетом их мерзлотно-геологических особенностей, почвенного и растительного покровов, особенностей снегонакопления и т.д. Для этого используются традиционные полевые маршрутные наблюдения с привязкой точек наблюдения с помощью GPS и составлением ландшафтных карт-схем и профилей (съемка проводится специалистами-мерзлотоведами Л.А. Гагариным и В.Е. Тумским).
Геофизические методы исследований
Для выбранных ключевых участков, содержащих наледи и наледные поляны, а также измененные в ходе золотодобычи участки речных долин, будут проведены геофизические исследования, нацеленные на установление тектонических нарушений, по которым может осуществляться разгрузка подземных вод и питание наледей, а также для определения некоторых параметров наледей. Кроме того, геофизические исследования позволят установить конфигурацию и мощности мёрзлых толщ и таликовых зон. Для решения геолого-структурных и геокриологических задач будет использоваться георадиолокация (ГРЛ), электротомография (ЭТ), бесконтактное электропрофилирование (БИЭП), зондирование становлением поля в ближней зоне (ЗСБ). Зондирования методом ЗСБ будут проведены трёхканальной аппаратурой Fast Snap (ООО «Сигма-Гео», г. Иркутск) по профилям с генераторной петлёй 100×100 м и приёмными датчиками ПДИ-50. Расстояние между точками измерений составит 50 м. По данным ЗСБ будут построены геоэлектрические разрезы по результатам 1-D инверсии до глубины 300-500 м.
Электротомография будет выполнена с помощью аппаратуры Скала64-к15 (ООО «КБ электрометрии», г. Новосибирск) с шагом 10 м до глубины 200 м. Профили будут пересекать долины рек с выходом в борта. Расстояние между профилями ЭТ в зависимости от размеров (протяженности) наледи будет составлять 100-250 м. Кроме этого, на отдельных участках будут проведены детальные площадные исследования для получения 3-D геоэлектрических моделей таликовых зон. При этом зондирования проводятся с шагом 5 м, а расстояние между профилями не превышает 50 м. Метод БИЭП будет использован при зондированиях со льда для выявления путей фильтрации воды под наледью, оконтуривания таликов. Для измерений будет использована трёхканальная аппаратура ВЕГА (ООО «Логис»). Метод БИЭП комплексируется с методом георадиолокации, а результаты интерпретируются совместно. При этом границы, установленные по ГРЛ, учитываются при решении двумерной обратной задачи БИЭП.
Георадиолокация будет выполнена с помощью георадаров ОКО-2 и ОКО-3 (ООО «Логис») с антенными блоками центральной частоты 150 и 250 МГц. Также для максимальной глубинности будет применены низкочастотные линейные антенны с центральной частотой 50 МГц. Ожидаемая глубинность зондирований до 30 м. Данные ГРЛ позволят определить толщину наледи и выявить подлёдный сток и талики.
Комплексный анализ результатов разномасштабных геофизических исследований даёт возможность существенно уменьшить неоднозначность интерпретации геофизических данных. По результатам геофизических исследований будут определены места заложения скважин.
Главные исполнители раздела геофизических исследований – В.В. Оленченко, И.И. Христофоров.
Бурение скважин
Для верификации геофизических данных, проведения гидрогеологических наблюдений и термометрических работ будет проведено бурение 2-3 скважин глубиной не менее 20 м и 3 скважин глубиной 3-5 м. Скважины будут также использоваться для установления геологического строения и состава пород, определения их тепло- и воднофизических свойств, необходимых для дальнейшего математического моделирования. Глубокие скважины будут пройдены в пределах водоносных таликов, выявленных геофизическими методами, и нацелены на изучение гидрогеологических характеристик подземных вод и определение величин годовых теплооборотов. Мелкие скважины будут пройдены в характерных ландшафтах ключевых участков для наблюдений за изменениями мощности деятельного слоя. Бурение скважин планируется провести с помощью привлеченных организаций Магаданской области, имеющих буровую установку типа УРБ-2А2 или аналогичную. Описание керна, отбор образцов и организация термометрических наблюдений с помощью температурных логгеров фирмы Hobo и производства ИЗМИРАН (г. Троицк, МО), будут осуществлены В.Е. Тумским и Л.А. Гагариным.
Режимные гидрометеорологические наблюдения, гидрологический, гидрогеологический и геокриологический мониторинг
Гидрометеорологические наблюдения включают в себя режимные измерения на оборудованных метеоплощадках температуры и влажности воздуха, количества атмосферных осадков, силы и направления ветра, давления воздуха. Для этого будут использоваться автоматизированные системы наблюдений, а для их контроля привлекаться данные действующей государственной сети гидрометеостанций, ближайших к ключевым участкам исследований. Для измерения метеорологических параметров и осадков будут использоваться приборы фирмы Hobo Onset и производства ИМКЭС РАН, для наблюдения за снежным покровом планируется использовать экспериментальные приборы производства Башкирского государственного университета (Миннегалиев и др., 2020). Основной исполнитель А.А. Землянскова.
Гидрологический мониторинг будет осуществляться на существующих и созданных в рамках проекта гидропостах на реках. Последние будут созданы в соответствии с требованиями гидрологических исследований. На них будут проводиться режимные измерения уровня, температуры и минерализации речных вод, а также их расхода. В рамках гидрологического мониторинга будет проводиться периодический отбор проб воды для определения их гидрохимического и изотопного составов. Для наблюдения за уровнем, минерализацией и температурой воды будут использоваться приборы фирмы Hobo Onset и производства ИМКЭС РАН. Для измерения расходов воды будут использоваться гидрологические вертушки, например ИСП-1М. Главные исполнители – О.М. Макарьева, Н.В. Нестерова, А.А. Осташов.
Гидрогеологический мониторинг включает в себя режимные измерения уровня подземных вод в специально оборудованных скважинах, их температуры и минерализации, с параллельным периодическим отбором проб на гидрохимический и изотопный составы. Для этого будут использованы традиционные уровнемеры, используемые в гидрогеологии, а также термокосы с интегрированными в них датчиками минерализации вод производства ИЗМИРАН (г. Троицк, МО). Основные исполнители В.Е. Тумской и Л.А. Гагарин.
Наледеметрические работы будут выполняться для получения морфометрических и гидрологических параметров наледей. Для этого будет оборудована сеть наледеметрических вех. Дополнительно ежемесячно будет проводиться дистанционная съемка наледной поляны с дронов для последующего сопоставления цифровых моделей местности, аналитика которых позволит оценить морфометрические параметры наледи. Данные о мощности наледи, помимо измерения по вехам, будут детализированы с помощью георадиолокационных исследований. Для большей детализации планируемых исследований будут использоваться космоснимки мультиспектральные и радарного спектра. В итоге полученные результаты (площадь, объем и прирост/стаивание наледи) будут сопоставлены с рядом климатических параметров, выявлена их корреляция, а также оценена доля наледного питания в речном стоке. Главные исполнители – О.М. Макарьева, Н.В. Нестерова, А.А. Осташов.
Геохимические и изотопные методы исследований
Гидрохимические и изотопные исследования необходимы для установления генезиса природных вод и их различения при изучении водообмена. Гидрохимический анализ подразумевает отбор образцов воды и льда из разных источников в разное время, определение их химического состава традиционными методами «мокрой» химии или на масс-спектрографах. Планируется определение содержания как макрокомпонентов, так и микрокомпонентов, в химических лабораториях СПбГУ и Института мерзлотоведения им. П.И. Мельникова (г. Якутск). Исследования стабильных изотопов кислорода и водорода имеют ту же цель, что и гидрохимические исследования, проводятся по общепринятой методике в Лаборатории изменений климата и окружающей среды ААНИИ с использованием лазерных анализаторов Picarro L2130-i и Picarro L2140-i (А.А. Екайкин). Методика измерения изотопного состава и теоретические основы изотопного метода детально изложены в (Екайкин, 2016). Главный исполнитель – А.А. Екайкин.
Определение свойств горных пород
Определение гранулометрического состава отложений, тепло- и воднофизических свойств (теплопроводность, теплоемкость, влажность или льдистость, коэффициент пористости, плотность) будут проводиться традиционными методами по ГОСТ 25100, 5180 и др. в специализированных лабораториях СПбГУ, Института мерзлотоведения или других организаций.
Математическое моделирование
Математическое моделирование температурного режима грунтов, динамики и свойств деятельного слоя, связи подземных и поверхностных вод, процессов формирования стока будет выполняться на основе детерминированной гидрологической модели Гидрограф, разработанной в Государственном гидрологическом институте и активно развиваемой в настоящее время группой гидрологов СПбГУ и ИМЗ СО РАН (Виноградов, 1988; Виноградов и Виноградова, 2010; Vinogradov et al., 2011).
Модель зарекомендовала себя работоспособным инструментом исследования и прогноза гидрологических процессов в зоне мерзлоты (Semenova et al., 2013) и на неизученных речных бассейнах (Lebedeva et al., 2015). Алгоритмы модели сочетают физически-обоснованные и концептуальные подходы в описании процессов наземного гидрологического цикла, что позволяет сохранить баланс между сложностью расчетных схем и ориентацией на ограниченную входную информацию для моделирования. Выпадение и задержание осадков, накопление, уплотнение и стаивание снежного покрова, динамика влаги и тепла в снеге и в верхних горизонтах грунта, включая промерзание и протаивание, описываются в модели в явном виде. Подземное питание, склоновая и русловая трансформация стока, ветровое перераспределение снега, испарение рассчитываются концептуальными методами, которые показали свою эффективность в различных условиях холодных регионов (Semenova et al., 2013; Semenova et al., 2014; Lebedeva et al., 2014). Использование в качестве входной информации небольшого числа метеорологических переменных (температура и влажность воздуха, осадки) позволяет применять модель на малоизученных речных бассейнах. Результатом моделирования служат суточные расходы воды в замыкающем створе, Основные параметры модели относятся к стокоформирующим комплексам – сходным по характеристикам почвы и растительности типам подстилающей поверхности на водосборе. Наборы параметров, уточненные на изученных водосборах (бассейнах-аналогах), можно переносить на неизученные бассейны со сходными типами подстилающей поверхности без калибровки (Semenova и др., 2013; Лебедева и др., 2015). Это свойство модели Гидрограф позволяет применять ее в задаче оценки изменений гидротермического режима ландшафтов и речного стока в связи с прогнозируемыми изменениями климата. Модель «Гидрограф» применяется на водосборах любых размеров от почвенной колонки (Лебедева и др., 2015) до бассейна р. Лены (Vinogradov et al., 2011) без изменения структуры и алгоритмов.
Метод расчета тепловой динамики в верхнем слое почвогрунтов основан на нескольких приемах, упрощающих дифференциальное уравнение теплопроводности в почвенном профиле и позволяющих привести систему дифференциальных уравнений к системе линейных алгебраических уравнений без потери качества результатов расчета. Также предложены подходы к определению коэффициентов теплопроводности и теплообмена расчетных слоев почвы в условиях промерзания/протаивания и переменной влажности. В качестве параметров модели используются физические свойства материалов, слагающих почвенный профиль, такие как плотность, пористость, удельная теплопроводность и теплоемкость, максимальная водоудерживающая способность. На основе данных наблюдений такие свойства могут быть обобщены и систематизированы для почвенных профилей, характерных для основных ландшафтов, и использованы на водосборах со схожими условиями формирования стока без применения методов калибровки. Алгоритмы, описывающие процессы теплового баланса почвогрунтов, и результаты верификации предложенного метода в зоне сплошной мерзлоты на объектах КВБС, опубликованы в статьях (Виноградов и др., 2015; Лебедева и др., 2015; Semenova et al., 2015; Lebedeva et al., 2015).
В предлагаемом методе отсутствуют ограничения, связанные с допущением о стационарности моделируемой системы, принятом в большинстве моделей взаимодействия поверхности суши с атмосферой. Изменения ландшафтов после нарушений (лесной пожар, вырубка и т.д.) могут быть описаны динамическим набором параметров, при котором значения параметров меняются в течение расчетного периода согласно схеме трансформации почвенно-растительного покрова (Semenova et al., 2015; Семенова и др., 2015).
Авторами модели была показана возможность эффективного переноса параметров модели с малых, хорошо изученных водосборов на крупные бассейны, находящиеся в сходных ландшафтных условиях, но не охваченных наблюдениями. Модель «Гидрограф успешно применялась в условиях малых, средних и крупных бассейнов Российской Арктики, включая рр. Витим, Лена, Индигирка, Яна и Колыма, и Канады (Vinogradov и др., 2011; Lebedeva and Semenova, 2013a; Семенова и др., 2015; Лебедева и др., 2015; Lebedeva et al., 2015a; Lebedeva et al., 2015b; Lebedeva и др., 2015c; Semenova и др., 2015a; Semenova и др., 2015b; Lebedeva and Semenova, 2013b; Semenova и др., 2013; Макарьева и др., 2020а; Макарьева и др., 2020б;).
Гидрологическая модель Гидрограф, единственная известная нам в России и мире детерминированная модель формирования стока, в концептуальном виде учитывающая наличие на водосборе различных бассейновых емкостей, имеющих характерное время истечения и объем, в том числе с характеристиками скоростей влагообмена до десятков и сотен лет.
Разработанная Виноградовым (1988, 2010) концептуальная система стоковых элементов – иерархическая последовательность ярусов их расположения, принимающих участие в питании рек, основана на допущениях о том, что емкостные и фильтрационные свойства водовмещающих горных пород закономерно уменьшаются с глубиной залегания. Также уменьшается с глубиной и интенсивность истечения подземных вод в речную сеть с одновременным увеличением запасов воды в подземных горизонтах. Система стоковых элементов также постулирует, что при увеличении площади бассейна увеличивается количество дренируемых горизонтов подземных вод, а «возраст воды» (время, прошедшее от выпадения осадков до появления воды в русловой сети) в руслах рек может достигать десятков и сотен лет.
Хотя гидрогеологам давно известны данные о значительных запасах воды в подземных горизонтах, доходящие до десятков тысяч миллиметров слоя (Шварцев, 1996), эти данные не используются при гидрологическом моделировании, а наличие среди источников питания даже малых и средних рек подземных горизонтов с большим временем водообмена игнорируется. В зоне распространения мерзлоты вопрос моделирования связи поверхностных и подземных вод стоит еще более остро. Несмотря на существование водоносных сквозных и несквозных талых зон (Романовский, 1983; Шепелев, 2011), в гидрологических моделях мерзлота принимается сплошным водоупором, а источником питания рек принимаются исключительно осадки и воды сезонно-талого слоя (напр., Hinzman et al., 2005).
В проекте данные мониторинга, геохимического и геофизического анализа будут использоваться для определения роли подземного питания в формировании речного стока, в том числе, времени водообмена и запасов вод в подземных горизонтах. Полученные новые натурные данные станут основой для совершенствования алгоритмов и методов параметризации модели. После верификации модели на основе исторических и вновь полученных данных наблюдений будут производиться модельные эксперименты для оценки влияния таликов и мерзлоты на подземный и поверхностный сток, а также проекции возможных последствий изменения климата на талики, мерзлоту и сток рек рассматриваемых регионов.
Обоснование выбора ключевых участков
Для количественной оценки трансформации характеристик мерзлых толщ, гидрогеологических условий и речного стока в условиях изменений климата необходимо наличие данных наблюдений, полученных ранее в условиях стационарного климата, и пополняющихся современными наблюдениями в условиях изменяющегося климата.
На территории Северо-Востока России (Магаданская область) расположены уникальные научные стационары и природные объекты, на которых мониторинг гидрологических и криогенных процессов, типичных для всего региона, а также значительных по площади горных территорий Сибири и Северо-Востока, производился на протяжении десятков лет. Это – Колымская Водно-Балансовая станция (КВБС) (пос. Стоковое), функционировавшая в период 1948-1997 гг., а также стационар Анмангындинской наледи (25 км от пос. Усть-Омчуг), на котором проводились наблюдения с 1962 г. до конца 90-х годов. Таких стационаров с длительным рядом наблюдений не существует ни в одной северной стране мира. Хотя именно в СССР была организована первая в мире система комплексных научных гидрологических стационаров в различных климатических условиях, за последние 30 лет Россия значительно отстала от других северных стран в плане инструментальных исследований процессов гидрологического цикла криолитозоны, включая развитие криогенных процессов.
Одним из основных этапов проекта станет восстановление наблюдательной сети стационаров этих двух стационаров, существовавших во второй половине XX века, создание и развитие новых объектов наблюдений и проведение комплексных исследований с помощью современных методов, аппаратуры и способов обработки данных.
Для изучения антропогенного фактора изменения водообмена в долинах рек, где происходит добыча россыпного золота, будут проведены исследования, аналогичные вышеописанным: комплекс геофизических исследований, бурение скважин с регистрирующей аппаратурой, создание гидропостов и т.д. В качестве представительного ключевого участка на основании данных дистанционного зондирования будет выбран один из участков речной долины р. Сусуман в районе г. Сусуман, где золотодобыча ведется с 40-х годов XX века до настоящего времени.
Общий план работ на два года
1) Проведение дистанционных исследований для картирования естественных и антропогенно-нарушенных ландшафтов бассейнов рек Северо-Востока с целью выбора ключевых участков для проведения мониторинговых исследований.
2) Проведение геофизических исследований для установления мерзлотно-геологического и гидрогеологического строения ключевых участков.
3) Оборудование площадок мониторинга на ключевых участках (бурение гидрогеологических и температурных скважин, установка гидрологических постов, метеорологических станций, осадкомеров, установка логгеров давления, температуры, минерализации), ландшафтные исследования для верификации данных дистанционного зондирования и создания ландшафтного атласа.
4) Проведение режимных гидрометеорологических, гидрогеокриологических, изотопных и геохимических наблюдений на ключевых участках.
5) Проведение мерзлотно-ландшафтных съемок в разные сезоны года.
6) Типизация генезиса природных вод Северо-Востока на основе их характеристик и данных мониторинга в пределах ключевых участков.
7) Параметризация гидрологической модели на основании результатов проведенных наблюдений.
8) Моделирование процессов формирования стока в бассейнах рек для количественной оценки влияния естественных и антропогенных факторов, определяющих динамику водообменных процессов криолитозоны в условиях меняющегося климата.
9) Прогноз режима и геохимического состава природных вод как следствие изменения структуры водообмена в результате изменения климата и деятельности человека.
4.3.7.7 Имеющийся у коллектива исполнителей научный задел по проекту (в данном пункте заполняется текстовое описание задела, а размещение прочей подтверждающей информации описано в п. 4.3.20)
Коллектив участников давно занимается изучением криосферы, гидросферы и литосферы Земли в своих областях. Опыт соответствующих полевых, лабораторных и модельных исследований, полученный как в разных районах мира, так и непосредственно на территории Северо-Востока России, позволяет быть уверенным в выполнимости поставленных задач.
Гидрологический коллектив под руководством О.М. Макарьевой (О.М. Макарьева, Н.В. Нестерова, А.А. Осташов, А.А. Землянскова) имеет обширный задел по разработке и применению методов математического моделирования для исследований и расчета гидрологических процессов и явлений в различных физико-географических условиях, а также оценки влияния климатических изменений на гидрологический режим малых и крупных рек. Разработаны и апробированы методы расчета и прогноза гидрологических характеристик в криолитозоне в современных условиях нестационарной природной среды и климата, на основе распределенной детерминированной гидрологической модели Гидрограф. О.М. Макарьева является правообладателем комплексной программы детерминированной распределенной гидрологической модели «Гидрограф», которая будет использоваться в проекте (свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ No 2018619084, дата регистрации 30.07.2018.). Проведено исследование ландшафтов и их влияния на процессы формирования стока, выявлены и систематизированы основные свойства, определяющие функциональные связи между факторами подстилающей поверхности и климата и гидрологическим режимом. На основе полученных результатов параметризована и верифицирована математическая модель формирования стока Гидрограф. Проведено моделирование переменных состояний снежного покрова, протаивания и промерзания почвы, испарения, а также процессов формирования стока для малых и средних изученных и неизученных бассейнов: горных ландшафтов Северо-Востока России (Semenova et al., 2013; Semenova et al., 2014; Виноградов и др., 2015; Макарьева и др., 2020) на основе данных Колымской водно-балансовой станции; горных ландшафтов хребта Сунтар-Хаята (Макарьева и др., 2019) на основе данных станции Сунтар-Хаята; ландшафтов южной тайги зоны БАМ на основе данных полигона «Могот» (Нестерова и др., 2018); горных рек Республики Тувы (Макарьева и др., 2019б); рек Иркутской области (Макарьева и др., 2020).
Проведен анализ многолетней изменчивости гидрологических характеристик стока рек Сибири и Северо-Востока (Tananaev et al., 2016; Makarieva et al., 2019). Высказана гипотеза о том, что основным фактором изменения зимнего стока рек криолитозоны является изменение фазового состояния осадков – перехода твердых осадков в жидкие в переходные месяцы в связи с повышением температуры воздуха (Makarieva et al., 2019; Макарьева и Нестерова, 2020). Авторами создана и обновляется база данных, содержащая информацию о результатах специальных наблюдений на мерзлотных и гидрологических стационарах, материалов экспедиций для зоны мерзлоты России (напр., Makarieva et al., 2017; 2018). Был проведен расчет характеристик максимального стока для малых рек в зоне распространения многолетней мерзлоты. Рассчитанные характеристики максимального стока половодья и паводков сравнивались с величинами расходов воды, определенных по кривым обеспеченности, построенным на основе наблюденных данных. Авторами показано, что в районах исследования выбор рек-аналогов, обеспеченных данными наблюдений за последние 20-25 лет, ограничен 2-3 вариантами водотоков, не имеющими альтернативы для территорий площадью до нескольких сотен тысяч квадратных километров.
Участниками проекта (А.Н. Шихов, А.А. Осташов, Н.В. Нестерова) под руководством О.М. Макарьевой разработаны методика и представлены результаты создания электронного каталога наледей для бассейна р. Индигирка на основе снимков Landsat и исторических данных (Макарьева и др., 2019; Makarieva et al., 2019). Оценена многолетняя динамика площади наиболее крупных наледей. Далее эта работа при поддержке РГО и РФФИ была продолжена для других бассейнов Северо-Востока России – бассейнов рек Яны, Колымы, Анадыря и Пенжины. Первые результаты изложены в работах (Makarieva et al., 2019; Макарьева и др., 2018, Alexeev et al., 2020).
В 2020 г. под руководством О.М. Макарьевой участниками проекта (В.Е. Тумской, Л.А. Гагарин, Н.В. Нестерова. А.А. Осташов, А.А. Землянскова) проведены рекогносцировочные мерзлотные и гидрологические полевые исследования на Анмынгындинской наледи (Магаданская область).
Участник проекта А.Н. Шихов имеет значительный опыт проведения исследований на основе многолетних рядов данных дистанционного зондирования Земли. В частности, создана картографическая база данных ветровалов в лесной зоне Европейской России за 1987-2016 гг., оценены вызывающие их метеорологические явления, пространственное распределение и временная изменчивость (Shikhov and Chernokulsky, 2018; Chernokulsky and Shikhov, 2018; Shikhov et al., 2020; Chernokulsky et al., 2020). В области тематики данного проекта с 2017 г. А.Н. Шихов принимает участие в исследованиях наледей по спутниковым данным Landsat и Sentinel-2 (Makarieva et al., 2019; Макарьева и др., 2018, Alexeev et al., 2020).
Участник проекта П.Г. Михайлюкова имеет значительный опыт выполнения исследований на основе данных дистанционного зондирования Земли разного спектрального диапазона и пространственного разрешения. Выполнены работы по анализу динамики рельефа вулканических областей на основе радиолокационных данных (Михайлюкова, Тутубалина, 2016; Михайлюкова и др, 2020), по анализу точности методов расчета альбедо снежно-ледниковых поверхностей на основе космических снимков (Петраков и др., 2019), оценке динамики городских территорий (Verichev et al., 2018, 2019), а также имеется опыт участия в составлении экологических атласов (Экологический Атлас. Черное и Азовское моря, 2019).
В качестве научного задела по тематике проекта выступают также результаты геофизических исследований субаэральных таликов, межмерзлотных таликов бестяхской террасы реки Лены (Гагарин, 2012; Tetsuya et al., 2013; Olenchenko et al., 2017; Гагарин и др., 2019) и гидрогеологического полигона Шестаковка (Центральная Якутия) (Лебедева и др., 2019), каменных глетчеров Тянь-Шаня и Алтая (Khristoforov, 2018; Галанин и др., 2017; Дьякова и др., 2020). Участники проекта В.В. Оленченко и И.И. Христофоров имеют опыт комплексных исследований методами георадиолокации, электротомографии, БИЭП, в результате которых определены критерии интерпретации радарограмм, геоэлектрических разрезов для выделения границ надмерзлотных и внутримерзлотных обводнённых таликов, камено-ледяных ядер, участков подлёдного стока (Khristoforov, 2018; Лебедева и др., 2019; Оленченко и др., 2019; Гагарин и др., 2019). Кроме этого, были построены трёхмерные геоэлектрические модели и определены геофизические признаки русел подземного стока, по которым происходит движение воды в отложениях террас и разгрузка в подошве (Angelopoulos et al., 2019).
Мерзлотно-ландшафтные исследования, как и геологические исследования рыхлых образований Северо-Востока, проводятся членами проекта (Л.А. Гагарин, В.Е. Тумской) на протяжении последних 20 лет в разных районах, от Южной Якутии до арктических горных систем. Исследования рыхлых мерзлых образований проводились в долинах рек Сусуман и Дебин (Тумской и др., 2020), большой комплекс исследований проводится с 2017 г. в районе наледи на р. Самокит. Имеется большой опыт бурения и отбора образцов на различные виды анализов, их интерпретации. В 2020 г. начаты совместные исследования в долинах рек Анмангында, Сусуман и Кюбюме (изучение ландшафтов и наледных процессов, применение дронов для картирования наледей и наледных полян).
Изотопные измерения выполняются в Лаборатории изменений климата и окружающей среды (ЛИКОС ААНИИ) на рутинной основе с 2010 года. За это время были разработаны и успешно апробированы методики измерений изотопного состава (включая измерение концентрации редкого изотопа кислород 17) с помощью лазерных анализаторов (Екайкин, 2016). Сотрудники ЛИКОС успешно применяли эти методы для палеоклиматических и гляциологических исследований в центральной Антарктиде (например, Ekaykin et al., 2017, Casado et al., 2018). Полученные палеоклиматические данные вошли в сводную климатическую кривую нашей планеты за последние 2000 лет (PAGES2k, 2017). Сотрудники ЛИКОС принимали участия в многочисленных проектах исследования ледников Кавказа (Mikhalenko et al., 2015; Rets et al., 2019), Алтая (Bantcev et al., 2019), Шпицбергена (Скакун и др., 2020), Новой Земли (Михаленко и др., 2017) и других районов. С помощью изотопных методов был изучен механизм формирования булгунняхов Шпицбергена (Demidov et al., 2019). Выполнены гидрологические исследования акватории Ладожского озера (Kostrova et al., 2019), а также гидрологической системы подледникового озера Восток (Ekaykin et al., 2010; Lipenkov et al., 2016). Проведены уникальные исследования изотопного состава водяного пара в акватории Южного океана во время антарктической циркумполярной экспедиции ACE (Thurnherr et al., 2020).
4.3.7.8 Детальный план работы на первый год выполнения проекта
1) Дистанционные исследования: выбор источника данных дистанционного зондирования, разработка идентификационных признаков (сопряженная с проведением полевых работ) и создание Атласа мерзлотных ландшафтов Северо-Востока, включая выделение участков, нарушенных в результате деятельности золотодобывающих компаний Северо-Востока (исполнители А.Н. Шихов, П.Г. Михайлюкова, январь – октябрь 2021).
2) Выбор ключевых участков для детальных и режимных исследований. Одними из них предварительно являются район Анмангындинской наледи и КВБС, другие, с нарушенными условиями, будут выбраны по результатам дистанционного зондирования (совместно коллектив проекта, январь – март 2021 г.).
3) Проведение геофизических исследований на ключевых участках для установления геологического строения, оценки конфигурации таликовых зон, наличия тектонических нарушений, установления взаимосвязи геолого-гидрогеологического строения с гидрологическим режимом подземных и поверхностных вод, выбора участков для бурения гидрогеологических и термометрических скважин. Приоритетный порядок: район Анмангындинской наледи, КВБС (основные исполнители В.В. Оленченко, И.И. Христофоров, март-апрель 2021 г.).
4) Бурение скважин для режимных измерений температуры, минерализации и уровня подземных вод, мощности сезонно-талого (сезонно-мерзлого) слоя, верификации геофизических данных, определения геологического строения, состава и свойств горных пород. Приоритетный порядок – после соответствующих геофизических исследований (исполнители – привлечение сотрудников ИМЗ СО РАН, март – апрель 2021 г.).
5) Полевые исследования динамики криогенных ландшафтов, составление детальных планов ключевых участков, описание размеров и строения Анмангындинской наледи. Аэрофотосъемка с помощью дронов (исполнители – Л.А. Гагарин, В.Е. Тумской, А.А. Осташов, май – октябрь 2021 г.).
6) Установка научного оборудования, комплексный мониторинг состояния мерзлоты, подземных и поверхностных вод на объектах исследования, который будет включать наблюдения в автоматизированном и ручном режиме (исполнители – О.М. Макарьева, Н.В. Нестерова. А.А. Землянскова, А.А. Осташов, В.Е. Тумской, Л.А. Гагарин, май – октябрь 2021 г.):
• Автоматизированные и ручные наблюдения за уровнями подземных вод СТС и таликов.
• Автоматизированные наблюдения за температурным и влажностным режимом пород в различных ландшафтах.
• Автоматизированные наблюдения за уровнем, температурой и минерализацией воды в водотоках.
• Измерения расхода воды в водотоках.
• Автоматизированные метеорологические наблюдения (температура и влажность воздуха, жидкие осадки, давление, скорость ветра).
• Маршрутные снегомерные съемки в период максимального снегонакопления.
7) Регулярный отбор проб воды подземных источников, рек, ручьев, озер, выпадающих жидких осадков, поверхностных емкостей задержания, подземного льда и снега перед снеготаянием для определения химического состава и содержания стабильных изотопов (дейтерия и кислорода 18) (исполнители – Н.В. Нестерова. А.А. Землянскова, А.А. Осташов, март – октябрь 2021 г.):
8) Анализ многолетней изменчивости метеорологических элементов, состояния мерзлоты и гидрологических и гидрогеологических характеристик на ключевых объектах по материалам исторических и собственных наблюдений (исполнители – О.М. Макарьева, Н.В. Нестерова. А.А. Землянскова, январь – октябрь 2021 г.).
9) Оценка параметров гидрологической модели на основе исторических данных. Подготовка необходимой входной информации в формате ГИС. Разработка блока гидрологической модели, учитывающей наледную составляющую речного стока (исполнители – О.М. Макарьева, Н.В. Нестерова. А.А. Землянскова, январь – октябрь 2021 г.).
10) Написание годового отчета и подготовка публикаций (совместно коллектив проекта, октябрь – декабрь 2021 г.)
4.3.7.9 Ожидаемые научные и (или) научно-технические результаты (без перечисления указанных в п.п. 4.3.11, 4.3.13, 4.3.14) и их научная значимость (например, оценка соответствия запланированных результатов мировому уровню исследований, возможность практического использования запланированных результатов).
1. Типизация ландшафтов Северо-Востока России по мерзлотно-гидрологическим условиям водообмена подземных и поверхностных вод, процессам наледеобразования. Продолжает предыдущие исследования на новом качественном уровне, соответствует мировому уровню исследований или превосходит его.
2. Создание Атласа ландшафтов Северо-Востока России с выделением территорий, нарушенных в процессе золотодобычи. Аналоги такого Атласа авторам неизвестны.
3. Результаты изучения геолого-тектонического и геокриологического строения ключевых участков: района Анмангындинской наледи, КВБС, долины р. Сусуман. Детальные комплексные целевые исследования такого рода проводятся впервые, позволят решить вопросы как геолого-картировочного плана, так и вопросы формирования наледей.
4. Результаты мониторинговых наблюдений: гидрологических, гидрогеологических, геокриологических. Уникальные данные, аналога которым в таком объеме и сочетании нет.
5. Результаты аналитических исследований образцов (гидрохимических, изотопных, теплофизических, водно-физических и физических). Позволят решить вопросы происхождения и типизации подземных вод, получить характеристики природной среды для целей моделирования. Будут востребованы при проведении изыскательских работ на россыпных месторождениях золота в регионе.
6. Результаты моделирования водообмена в различных мерзлотно-ландшафтных условиях с учетом возникновения наледей и изменения поверхностных условий в результате антропогенной деятельности. Прогноз изменения водообмена с учетом изменений климата и деятельности человека. Уникальные результаты на высшем мировом уровне.
7. Оценка соотношения различных типов природных вод в структуре речного стока и ее динамика в результате влияния различных факторов (климатических и антропогенных). Фундаментальный результат, который может быть использован как в дальнейших исследованиях такого направления на других участках и в других регионах, так и в практических целях водоснабжения от артелей до городов.
4.3.7.10 Планируемый объем дополнительно привлеченных средств из внешних по отношению к СПбГУ источников за весь период выполнения проекта
Коллектив проекта (О.М. Макарьева, Н.В. Нестерова, А.Н. Шихов, А.А. Осташов. Л.А. Гагарин) участвуют в выполнении инициативного проекта РФФИ «Наледи-тарыны Северо-Востока России как индикаторы трансформации геокриологических систем в условиях изменений климата» (2020-2022, 1 500 000 рублей в год).
Коллектив проекта тесно сотрудничает с Северо-Восточной научной исследовательской мерзлотной станцией Института мерзлотоведения СО РАН, готовой предоставить в пользование автотранспорт для передвижения между объектами исследования в пределах федеральной трассы Колыма и временное жилье в пос.Усть-Омчуг в качестве базового лагеря в близкой доступности от Анмангындинской наледи и КВБС.
В результате рекогносцировочных полевых исследований 2020 г. исследовательской группой были налажены связи с организациями Магаданской области, оказывающими нематериальную поддержку:
• с местной администрацией пос. Усть-Омчуг, оказывающей техническую поддержку при проведении полевых работ;
• с золотодобывающими компаниями, готовыми предоставить помощь в проведении геофизических работ и предоставлении дополнительного транспорта;
• с местными СМИ (популяризация исследований среди населения);
• со школой в пос. Усть-Омчуг (популяризация исследований среди школьников).
Также коллектив проекта планирует подать заявки на гранты РНФ и РФФИ.
1 Установка и проведение режимных наблюдений на ключевых участках
В рамках выполнения первого этапа проекта на ключевых участках исследования (Колымской водно-балансовой станции и Анмангындинской наледи) установлено оборудование для мониторинга метеорологических характеристик, подземных и поверхностных вод, состояния многолетнемерзлых пород, снежного покрова. В течение разных периодов гидрологического цикла проведено измерение расходов воды в ключевых створах. Получены и обрабатываются метеорологические и гидрологические данные высокого временного разрешения.
1.1 Режимные наблюдения на Анмангындинской наледи
1.1.1 Регулярные аэросъемки для оценки динамики стаивания наледи
Проведены детальные съемки поверхности наледи и наледной поляны в целях фиксации и изучения процессов образования наледи, формирования бугров пучения, миграции источников изливающихся вод, а также для определения площади наледного тела. Съемки проводятся регулярно в течение каждого полевого выезда с помощью квадракоптера Phantom 4. В марте коптер был оснащен антенной GNSS, что позволяет с высокой точностью (до 5 см) определять высотные отметки поверхности с целью оценки объема наледи в разные фазы ее развития. После обработки данных будут получены ортофотопланы наледи наледной поляны высокого разрешения, детальные данные о процессах излияния наледных вод, положении источников питания, бугров пучения, русловых процессах, данные о площади наледи в различные стадии ее развития, данные об объеме наледи в различные периоды ее развития (Рис. 1). Всего выполнено 17 детальных съемок, по которым можно рассмотреть динамику площади наледи. Из них 7 съемок выполнено в теплый период года во время активного таяния наледи с помощью GNSS антенн, после обработки которых будет известен объем наледи на разные даты.
1.1.2 Регулярные наблюдения за динамикой мощности наледи
В период с октябрь 20 г. до августа 21 г. выполнены ежемесячные съемки толщины льда по трем репрезентативным профилям (длина профилей 1-1,5 км) для определения объема наледи (Рис. 2).
С декабря по май съемки проводились с помощью нивелира. В марте был приобретен комплект оборудования GNSS, позволяющий получать высотные отметки с точностью до 0,5 см. С марта по май съемки велись параллельно нивелиром и GNSS для сравнения, с июня съемки ведутся только GNSS. В период разрушения наледи съемки ведутся с
периодичностью один раз в декаду. В результате обработки получены данные о мощности наледи в различных ее частях в разные фазы развития и разрушения (Рис. 3). Также будут произведены оценка максимального объема наледи, оценка параметров разрушения наледи (уменьшения площади и объема) в зависимости от метеорологических и динамических факторов.
1.1.3 Регулярные гидрологические и водно-балансовые наблюдения
В течение зимнего периода производились измерения расходов воды на гидрологическом посту выше наледи, а также в средней ее части – в тех створах, где сток воды в зимний период не прекращался.
В период половодья измерения расходов воды (с учетом безопасности) проводились на четырех створах (выше (ГП-1), ниже наледи (ГП-2), в средней ее части и на притоке р. Ольчан). После окончания половодья были установлены автоматические логгеры уровня и температуры воды на трех гидрологических постах (выше, ниже наледи, и на притоке р. Ольчан).
Регулярно в различные фазы гидрологического режима ведутся измерения расходов воды (Рис. 4). Таблицы измеренных расходов воды за полевой сезон 2021 года представлены в Табл. 1-3. Во время сильного паводка в июле 2021 года измерения расходов воды были невозможны из-за высокого уровня и скорости течения. В это время был потерян логгер на посту ГП-1. Расчет стока на посту ГП-1 по причине потери данных был произведен на основе зависимости измеренных расходов ГП-1 от расходов на р.Ольчан (Рис. 5). Получены кривые Q(H) для действующих створов (Рис. 7, 9), рассчитаны гидрографы стока (Рис. 6, 8, 10).
Результаты первичной оценки паводка в июле 2021 г. могут быть завышены, в дальнейшем они будут уточнены. Будет получен водный баланс наледной поляны для оценки взаимодействия наледи и речных вод.
1.1.4 Оборудование автоматических метеостанций и осадкомеров в различных частях водосбора
Автоматическая метеорологическая станция установлена в центральной части наледной поляны с июля 2020 года и работает непрерывно. Осадкомер в центральной части наледной поляны функционирует с мая 2021 года, осадкомер в верхней части водосбора (также оборудован датчиком температуры воздуха) установлен в июле 2021 года. Автоматическая метеорологическая станция установлена в конце августа 2021 года на водосборе руч. Слепцова в непосредственной близости от гидрогеологической скважины для получения данных об атмосферном давлении. Получены метеорологические данные часового разрешения – температура воздуха, относительная влажность воздуха, атмосферное давление, данные об интенсивности и количестве жидких осадков.
Результаты измерений представлены на графиках (Рис. 11-15) и в таблицах (Табл. 4-6). На основном участке измерений «База лагерь» среднегодовая температура воздуха за 2020-2021 гг. с сентября по сентябрь составила -8.5℃. Годовое изменение среднесуточной температуры воздуха представлено на Рис. 11.
Переход среднесуточных температур через 0℃ к отрицательным значениям первый раз зафиксирован 23 сентября 2020 г., с 24 сентября по 2 октября 2020 г. значения максимум достигли +3.9℃, а с 3 октября 2020 г. наблюдались температуры ниже нуля с кратковременной оттепелью 13 октября 2020 г.
Минимальная средняя суточная температура воздуха отмечалась в конце декабря и составила -46.1℃ (25.12.2020 г.). Абсолютный минимум температуры воздуха составил -49.1℃, такие значения наблюдались с 05:00 до 07:00 26 декабря 2020 года.
Кратковременный переход среднесуточной температуры воздуха через 0℃ в сторону положительных значений зафиксирован 20-21 апреля 2021 г., устойчивый переход датируется 30 апреля 2021 г.
Наибольшая средняя суточная температура воздуха отмечалась 29 июня 2021 г. и составила 20.1℃. Абсолютный максимум температуры воздуха за период наблюдений составил +33.5℃ и был зафиксирован 30 июня 2020 года в 17:00.
Годовая амплитуда среднесуточных температур составила 66.0℃, а годовая амплитуда абсолютного максимума и абсолютного минимума за период наблюдений составила 82.6℃. Такие широкие колебания температур характерны для резко континентального климата данной территории.
Влажность воздуха на территории «База лагерь» измерялась автоматической метеорологической станцией KESTREL 5000 с интервалом 1 ч. Полученные данные были усреднены до суточных значений и представлены на Рис. 12.
Максимальная влажность отмечалась многократно с сентября 2020 г. по март 2021 г., в апреле 15 и 21 числа, в мае максимум составил 93%. Лето 2021 г. умеренно сухое, среднесуточная влажность воздуха за период июнь-август имеет значение 66%, а максимальная влажность воздуха отмечалась однократно 26 июня и 27 июля, в августе – не достигла предела измерений. Годовая среднесуточная влажность воздуха составляет 69%, а минимальная за период наблюдений – 13% (30 марта 2021 г.).
За период наблюдений 2020-2021 гг. среднее значение атмосферного давления, приведенного к уровню моря, составило 693.2 мм рт. ст. Из осреднения исключены данные, полученные 21-26 января 2021 г., так как наблюдался сбой работы устройства, сильно занижающий значения атмосферного давления. Скорее всего датчик вышел из строя из-за резкого изменения температуры воздуха – 17 января среднесуточная температура воздуха составляла -47℃, 19 числа повысилась до -25℃, 20 января опустилась до -35℃. Скачки в 10-20℃ повлияли на работу устройства.
Среднесуточный ход давления представлен на Рис. 13, с сентября по март прослеживаются резкие колебания атмосферного давления. С 23 по 25 марта наблюдался глубокий циклон с резким падением атмосферного давления на 20 мм.рт.ст.
В Табл. 6 отображены среднемесячные, максимальные и минимальные значения атмосферного давления за месяц.
Количество атмосферных осадков измерялось осадкомером Hobo Onset, RG3-M, установленным на точке «База лагерь» (Рис. 14). По осадкомеру в верховье бассейна р. Анмангында данные получить не удалось, так как приемное устройство вышло из строя. Результаты измерений представлены на рис. Общее количество жидких осадков за период с момента работы датчика (08.05.21 г.) до 06.09.21 г. составило 110.6 мм. В расчет не включена информация о количестве осадков за 25-26 июля, так как датчик переустанавливался в новое место. По ближайшей метеостанции Усть-Омчуг (24898) за этот период выпало 36.8 мм (Рис. 15). Август был сухим – без осадков.
Продолжительный обложной дождь, наблюдавшийся 26 июля 2021 г., привел к образованию паводка, выхода рек из берегов, затоплению проезжей части (Рис. 16).
1.1.5 Снегомерные съемки
Выполнена снегомерная съемка в различных ландшафтах наледной поляны в период максимальных запасов снежного покрова (апрель 21г.). Через каждые 10 м фиксировалась высота снежного покрова, через каждые 50 м – определяли плотность снега с помощью весового снегомера ВС-43. Рассчитан максимальный запас снежного покрова для оценки водного баланса наледи и водосбора р. Анмангынды. Содержание воды в твердых осадках составило 47.2 мм. В октябре 2021 г. установлена снегомерная подушка для фиксации характеристик снежного покрова (Рис. 17).
1.1.6 Отбор проб на геохимию и изотопы
Проводится регулярный отбор проб на гидрохимию и изотопы из речной воды, подземных источников, бугров пучения, наледного льда, жидких и твердых осадков. Отобраны более 300 проб. Пробы на изотопы переданы для обработки в ААНИИ (г. Санкт-Петербург). Пробы на гидрохимию переданы для обработки в ИМЗ СО РАН (г. Якутск).
1.1.7 Визуальные наблюдения за процессами образования наледи
Фиксация процессов и явлений на наледи и наледной поляне проводится регулярно в течение полевых выездов визуально, с помощью фото- и видеосъемки. Получены видео и фотоматериалы, натурные описания процессов и явлений на наледи и наледной поляне в различные периоды формирования наледи. Материалы используются для оформления Атласа наледей Северо-Востока России.
1.2 Регулярные аэросъемки для оценки динамики формирования и стаивания наледи на федеральной трассе «Колыма»
Регулярно проводится съемка гигантской наледи на 20 км Тенькинской трассы (река Нелканджа) для оценки динамики изменения площади наледи в разные фазы ее развития, выполнено 5 съемок для определения ее площади в разный и период времени, а также 1 съемка для дальнейшего определения ее объема. Проведены разовые съемки гигантских наледей по трассе «Колыма» от г. Магадан до г. Усть-Нера в мае 2021 г. (Рис. 18). В начале июля 2021 г. проведены съемки наледей по трассе «Колыма» до г. Якутска. В конце июля в связи со сложной пожароопасной обстановкой и сильным задымлением съемки из г. Якутска по трассе не проводились.
В течение следующего сезона во время полевых выездов будут получены не только площади, но и объемы гигантских наледей в разные фазы их развития. Пример ортофотоплана представлен на Рис. 19.
1.3 Восстановление режимных наблюдений на КВБС
1.3.1 Установка нового оборудования, комплексный мониторинг состояния мерзлоты, подземных и поверхностных вод. Автоматический и ручной мониторинг
В мае 2021 г. установлены логгеры уровня и температуры воды на постах руч. Южный, Северный, Контактовый. Также установлены осадкомеры на водосборах руч. Северный, Южный и Морозова (Рис. 20). Достигнута договоренность, что сотрудниками УГМС проводятся измерения расходов воды на указанных постах с периодичностью 2-7 дней. Получены данные об уровне и расходах воды в замыкающем створе руч. Контактовый, руч. Встреча, руч. Северный и Южный, данные о количестве и интенсивности жидких осадков, температуре воздуха в различных частях КВБС на малых водосборах.
1.3.2 Снегомерные съемки
Выполнены съемки в одном из ландшафтов КВБС в апреле 2021 г. Работы очень трудоемки, пока не ясно, как выполнять их в полном объеме. Получен максимальный запас снежного покрова в одном из ландшафтов КВБС.
1.3.3 Отбор проб на геохимию и изотопы
Ведется отбор проб жидких и твердых осадков на изотопный состав сотрудниками станции с октября 2020 г. Отбор проб речной воды на гидрохимию и изотопы ведется во время полевых выездов, а также сотрудниками станции с периодичностью один раз в десять дней. Пробы на изотопы переданы для обработки в ААНИИ (г. Санкт-Петербург). Пробы на гидрохимию переданы для обработки в ИМЗ СО РАН (г. Якутск).
2 Геофизические работы
Одной из задач первого этапа выполнения проекта являлось проведение геофизических исследований для установления мерзлотно-геологического и гидрогеологического строения ключевого участка Анмангындинской наледи, оценка объема наледи в фазу максимального ее развития.
Для решения поставленных задач были использованы два метода: метод зондирования становлением поля в ближней зоне (ЗСБ) и георадиолокационный (ГРЛ) метод. Работы проводились в марте-апреле 2021 г., в период, когда завершается активная фаза формирования наледи. С помощью метода ЗСБ получена информация о геоэлектрическом строении разрезов на глубину до нескольких сотен метров, а метод ГРЛ дал информацию о строении наледи и пород её основания на глубину до 10 м.
2.1 Характеристика участка исследований
Анмангындинская наледь расположена в центральной части Магаданской области, в верхнем течении р. Колымы, в бассейне р. Анмангында, которая является правым притоком р. Детрин, впадающей в р. Колыму.
В геологическом строении района исследований участвуют пермские и триасовые отложения (Рис. 21, 22), в долинах рек – четвертичный аллювий (Геологическая карта СССР, 1988).
Пермские отложения представлены нерючинской и кулинской свитами (P2nr+kl). Нерючинская свита сложена преимущественно глинистыми сланцами. Вышележащая кулинская свита характеризуется значительным развитием алевролитов, песчаников, мелкогалечных конгломератов и туфогенных сланцев.
Отложения нижнего отдела триаса (Т1) сложены глинистыми и песчано-глинистыми сланцами, а средний отдел триаса представлен анизийским ярусом (T2a), сложенным алевролитами, песчано-глинистыми сланцами.
Современный аллювий в долине р. Анманганды состоит преимущественно из крупно- и среднегалечного материала с подчиненным количеством мелких валунов, гравия, песков, супесей мощностью 6-12 м.
В районе исследований развиты многолетнемерзлые породы, мощность которых на водоразделах достигает 300 м, а в долинах рек сокращается до 80-100 м. Температура ММП в середине прошлого века в слое нулевых годовых колебаний составляла минус 1,7 до минус 3,5 С (Геологическая карта, 1988).
Складчатые структуры района исследований осложнены многочисленными тектоническими разрывами субширотного и северо-западного простирания мощностью от первых метров до 35 м и более. Разломы обычно имеют крутое падение 70-90.
Подземные воды района делятся на подмерзлотные и надмерзлотные. Надмерзлотные воды привязаны к таликовым зонам речных долин и образуют подрусловые потоки в рыхлых аллювиальных отложениях и зоне трещиноватости в коренных породах. При перемерзании подрусловых потоков подземные воды выходят на поверхность выше места перемерзания и формируют наледь. Ширина наледных полей колеблется от 100-150 м до 2 км при длине от 1 до 5 км.
2.1.1 Зондирование становлением поля в ближней зоне (ЗСБ)
Электроразведочные методы геофизики широко применяются для решения геокриологических задач (Зыков, 2007; Hauck, Kneisel, 2008). Успех применения электроразведки основан на высоком контрасте электрических свойств мёрзлых и талых пород, поэтому выделение таликов в мёрзлых породах на первый взгляд является простой задачей. Однако удельное электрическое сопротивление (УЭС) мёрзлых пород определяется также и литологическим составом. Для глинистых мёрзлых пород характерны наименьшие значения УЭС, а максимальное УЭС отмечается у мёрзлых галечников и льдов. В связи с этим возникает неоднозначность интерпретации электроразведочных данных, когда низкоомные аномалии от глинистых разностей неверно истолковываются как талики.
Кроме удельного электрического сопротивления анализируется и поляризуемость пород. Мёрзлые горные породы в некоторых случаях имеют аномальную поляризуемость при измерениях на высоких частотах или ранних временах переходного процесса, вызванного становлением поля и поляризуемостью среды. Повышенную поляризуемость ММП при измерениях индукционными методами связывают с диэлектрической релаксацией льда (Кожевников Н. О., 2021). Кроме мёрзлых пород повышенной поляризуемость также обладают горные породы с электронопроводящими минералами, к которым относятся некоторые сульфиды и оксиды (пирит, халькопирит, магнетит и др.). Однако процессы поляризации мёрзлых пород и рудных минералов отличаются по временным характеристикам. Как правило мёрзлые породы имеют постоянную времени переходного процесса () порядка 10-4 с, а поляризация рудных минералов протекает медленнее, со значениями от 10-3с и более. Присутствие электронопроводящих минералов сильно уменьшает УЭС пород, что можно ошибочно интерпретировать как талик. Однако повышенная поляризуемость таких проводящих толщ сообщает о наличии электронных проводников, что даёт возможность снизить неоднозначность интерпретации.
Таким образом, в процессе интерпретации данных электроразведки при решении геокриологических задач необходимо учитывать влияние на УЭС пород литологии и наличие рудных минералов.
2.1.2 Методика проведения работ методом ЗСБ
В пределах участка исследований в период с 29.03.2021 по 20.04.2021 были выполнены профильные зондирования методом ЗСБ вдоль 9 профилей различной длины (Рис. 23). Профили пересекали саму наледь и русло р. Анмангынды выше и ниже по течению. Также был сделаны зондирования по профилю № 9 вдоль русла ручья в пределах наледи. Схема расположения профилей показана на рисунке 2. Профиль № 1 располагался в 13 км ниже по течению от места образования наледи.
Измерения переходных характеристик выполнены с помощью электроразведочной станции Fast-Snap (http://sigma-geo.ru/fastsnap/). Размер генераторной петли составлял 71×71 м. Регистрация электромагнитного поля осуществлялась одновитковой петлей размером 20×20 метров с разносом от центра генераторной петли 100 метров (Рис. 24). При каждом измерении проводилась фиксация процесса выключения тока в генераторной петле на всех режимах в месте расположения генератора тока.
Перед началом работ предполагалось проводить измерения с использованием соосной петли размером 10×10 метров. Однако, как показали первые измерения, получить достоверные данные с использованием соосных установок не представляется возможным. Оказалось, что при штатном процессе выключения тока за 10 мкс на сигналах становления поля в измерительной рамке возникает колебательный процесс до времен 20 мкс, чего не должно быть в обычных условиях применения метода ЗСБ. Этот колебательный процесс проявлялся даже на минимальных усилениях и при минимальном токе 0.2 А, что приводило к потере информации о разрезе на малых глубинах.
Такого рода колебательные процессы возникают при измерениях над средами с очень высоким удельным электрическим сопротивлением (УЭС), когда вторичные токи от выключения основного тока в генераторной петле не проникают в геологическую среду, а возвращаются обратно в измерительную петлю и генерируют в ней колебательный процесс.
Сравнение результатов измерений соосной и разнесенной установкой на одном из пикетов показали, что спад сигнала не похож на становление поля (Рис. 25). Кривая спада ЭДС, измеренная разнесенной установкой, более гладкая и судя по форме содержит сигнал становления поля.
Таким образом, зондирования методом ЗСБ выполнялись разнесённой установкой, которая позволяла получить сигнал становления поля длительностью до нескольких миллисекунд. Измерительная аппаратура находилась в пластиковых санях (Рис. 26).
Для качественного измерения всего диапазона времен зондирования сила тока в генераторной петле менялась: малый ток – около 0.5 А, средний ток – около 2А, большой ток – около 22 А. Питание генератора осуществлялось тремя автомобильными аккумуляторами емкостью 75 А·ч и напряжением 12 В. На малом токе измерялись сигналы на ранних временах переходного процесса, на большом токе сигналы на поздних временах. В дальнейшем в процессе обработки сигналы с разных режимов тока совмещались с соответствующей нормировкой, чтобы получить всю кривую зондирований, которая содержит информацию о всем измеренном диапазоне времён (глубин). Длительность токового импульса составляла – 20 мс, паузы – 20 мс. Такой режим был выбран исходя из измеряемой длительности сигнала и экономии времени на измерения. Количество измерений на одной точке составило около 7 тысяч импульсов, что было необходимо для подавления шумов и внешних помех, и получения качественного конечного полевого материала.
В процессе проведения работ был измерен процесс выключения тока и было установлено, что длительность процесса выключения составляет около 11.5 мкс, что было учтено в дальнейшей обработке и интерпретации данных в виде сдвига измеренного сигнала на соответствующее время.
Большинство зарегистрированных сигналов ЗСБ имело длительность от 10 мкс до 1 мс, однако в некоторых точках зафиксирована длительность переходного процесса до 4-5 мс, что связано с уменьшением УЭС пород в этих точках. Также отмечены кривые, у которых конечное время измерения составило всего 300–400 мкс. Такие кривые зарегистрированы на участках с очень высоким УЭС пород.
Перекладывание генераторной и измерительной петель по профилю осуществлялось переносом проводов в пешем порядке c использованием портативных навигаторов. При проведении измерений необходимо было соблюдать прямолинейность и точность расположения линий генераторных и приёмных петель. Для этого использовались портативные навигаторы Garmin 64st и 66st, которые имеют точность позиционирования до 3 метров на открытой местности, за счет использования спутников GPS и ГЛОНАСС.
Общий объем работ методом ЗСБ составил 97 физ. набл.
Первичная обработка измеренных данных проводилась в специализированном программном обеспечении для аппаратуры FastSnap. В процессе обработки полевые данные фильтровались, усреднялись и трансформировались в формат, пригодный для геофизической интерпретации. Некондиционные записи и зашумлённые сигналы исключались из набора данных в ходе обработки.
На рисунке 27 и 28 показаны типичные кривые кажущегося сопротивления для пикетов с проводящим разрезом и высокоомным.
Как видно из графиков, кривые на временах после 0.1 мс отличаются по величине на порядок. Информативная часть кривой для высокоомных кривых короче, и не превышает 1 мс, а иногда и 300-400 мкс. Для проводящих же кривых сигналы достоверны до 2-4 мс, что учтено в процессе интерпретации.
После предварительной обработки сигналов была проведена инверсия и получены геоэлектрические разрезы по всем профилям. Инверсия проводилась г.н.с. лаборатории геоэлектрики ИНГГ СО РАН Антоновым Е.Ю. с применением авторской программы TEM-IP (Антонов Е.Ю. и др., 2014).
Инверсия выполнялась в рамках одномерной горизонтально слоистой поляризующейся модели среды (Рис. 29). В каждой точке зондирования путём решения обратной задачи определялась мощность, удельное электрическое сопротивление и поляризуемость слоёв. Затем из набора одномерных моделей составлялся геоэлектрический разрез вдоль профиля при этом значения УЭС интерполировались с помощью программы Surfer.
2.1.3 Результаты исследований методом ЗСБ
Электромагнитные зондирования в долине р. Анмангында показали, что УЭС пород разреза сильно зависит от литологического состава пород. Так, например, на разрезах по профилям 1 и 2, расположенных в области развития пермских глинистых сланцев и алевропесчаников нерючинской и кулинской свит, УЭС пород изменяется в пределах от 6-12 до 125 Ом∙м (Рис. 30). Низкие значения УЭС 6-12 Ом∙м вероятнее всего связаны с пиритизацией глинистых сланцев, что нередко встречается в районе исследований (Рис. 31).
На разрезе по профилю 1 присутствие в разрезе низкоомных глинистых сланцев затрудняет выделение надмерзлотных и внутримерзлотных таликов на фоне мёрзлых пород. На разрезе по профилю 2 на глубине около 200 м выделяется подошва слоя повышенного УЭС. Возможно, что эта граница связана с подошвой многолетнемёрзлых пород. В пункте № 216 в верхней части разреза до глубины 10 м выделяется слой высокого УЭС, представленный аллювиальными песчано-галечниковыми отложениями палеорусла Анмангынды.
На разрезах по профилям №№ 3 и 4 породы имеют очень высокое УЭС (Рис. 32). Профили расположены в области залегания глинистых и песчано-глинистых сланцев нижнего отдела триаса (Т1). Профиль № 3 пересекал устье правого притока р. Анмангынды. Весь разрез по ПР3 имеет высокое УЭС без признаков таликов (Рис. 31а), при этом отмечается повышенная поляризуемость высокоомных пород в пределах 14-27 % с постоянной времени переходного процесса от 6·10-6 до 6·10-5 с, что характерно для мёрзлых пород.
Профиль 4 пересекал пойму р. Анмангында в месте формирования наледи. На разрезе до глубины около 25 м прослеживается слой с УЭС 300 -400 Ом∙м. Этот слой подстилается породами с УЭС 1600 - 2800 Ом∙м и поляризуемостью 16 - 44 % с в диапазоне 10-3-10-4 с. На глубине около 150 м установлена геоэлектрическая граница, интерпретируемая как подошва ММП. В интервале профиля 100 - 300 м отмечается вертикальная область пониженного УЭС 1300 на фоне 2900, интерпретируемая как зона дробления. Ниже по течению от этого профиля 4 происходит накопление льда, а выше по течению в 400 м на зимнем космоснимке отмечается выход подземных вод (ПВ) на поверхность. Это означает, что ниже места выхода ПВ на поверхность верхняя часть разреза перемерзает, что выражается в высоком УЭС пород.
Профиль № 5 пересекает пойму реки, на участке, где не формируется наледь. На геоэлектрическом разрезе по профилю 5 (Рис. 33) в верхней части разреза выделяются маломощные слои пониженного УЭС 60-150 Ом∙м, интерпретируемые как непромерзающие талики, по которым осуществляется подрусловой сток ПВ. Глубина залегания кровли таликов изменяется от 2-3 м в интервале профиля 450-900 м до 8 м в интервале 250-450 м. В интервале профиля 0-250 слой пониженного УЭС установлен на глубине 16-18 м. В пункте 54 рекомендовано пробурить заверочную скважину глубиной до 25 м для установления природы пониженного УЭС пород.
С глубины 50 м на разрезе УЭС выделяется слой пород с УЭС 2000-3000 Ом∙м, интерпретируемый как мёрзлые алевропесчаники. В окончании профиля УЭС алевропесчаников понижается до 1900 на фоне 2400 Ом∙м, что объясняется их повышенной трещиноватостью по разлому.
На геоэлектрическом разрезе по профилю № 6 с глубины 2-3 до 10-12 м также выделяется слой пониженного УЭС 90-150 Ом∙м, который вероятно представляет собой надмерзлотный талик (Рис. 34). Мощность этого слоя изменяется от 10-20 в юго-западной части разреза до 65 м в северо-восточной части разреза у правого берега р. Анмангында. Ниже до глубины 170-250 м залегают породы высокого УЭС (более 1000 Ом∙м). Предполагается, что на глубине 170-250 м расположена подошва ММП (не показана на рисунке). Рекомендовано пробурить две заверочные скважины на пикете 104 глубиной 25 и глубиной 50 м между пикетами 77-74.
Геоэлектрическое строение разреза по профилю № 7 существенно отличается от разреза УЭС по профилю № 6, хотя профили находятся на расстоянии 1200 м. УЭС пород на разрезе по профилю 6 имеют низкие значения 120-150 Ом∙м с локальными аномалиями до 60-70 Ом∙м (Рис. 35). Высокое УЭС отмечается только в самой верхней части разреза до глубины 2,5 -5,0 м у мёрзлых четвертичных аллювиальных отложений.
Изменения характера разреза на профиле 7 по сравнению с разрезом по профилю № 6 говорит о смене геологической обстановки. Здесь мы сталкиваемся с влиянием литологии на распределение УЭС, когда понижение УЭС разреза связано не с изменением температуры ММП, а с увеличением глинистости пород. Между профилями 6 и 7 происходит литологическое замещение толщи алевропесчаников на толщу глинистых сланцев.
В интервале профиля 500-700 м с глубины 5.5 до 25 м установлена область пониженного до 60 Ом∙м УЭС пород. Эта область интерпретируется как талик в трещиноватых коренных породах, по которому происходит фильтрация ПВ. Локальная аномалия пониженного УЭС выявлена также в пункте 133.
В интервале профиля 700-980 м с глубины 20-35 м выделяется зона пониженных (60-90 Ом∙м) УЭС, интерпретируемая как зона трещиноватости.
На профиле № 7 рекомендовано пробурить скважину глубиной 40 м в пункте №121 для установления природы низкоомной аномалии.
На геоэлектрическом разрезе по профилю № 8 верхняя часть разреза до глубины 50-80 м имеет высокое УЭС – от 400 до 1200 Ом·м (Рис. 36). Судя по уровню УЭС эти породы представлены преимущественно песчаниками в мёрзлом состоянии. Внутри этого высокоомного слоя в пункте 150 выделяется локальная область пониженного до 250 Ом·м УЭС глубиной около 50 м. Эта область расположена под руслом рукава Анмангынды и, возможно, представляет подрусловой талик. Еще одна область пониженного УЭС выделяется в пунктах 162, 159, 156 на глубинах от первых метров до 30 м. Предполагается, что выделенные талики из-за глубокого залегания не перемерзают зимой, что обеспечивает беспрепятственный подземный сток без формирования наледей на этом участке долины Анмангынды.
Ниже слоя высокого УЭС залегают породы, имеющие пониженное УЭС (110-160). Вероятно, эти породы сложены глинистыми сланцами. На глубине около 200 м прослеживается кровля слоя с УЭС 50-60 Ом·м. Вполне возможно, что эта граница является подошвой многолетнемёрзлых пород.
В юго-западной части профиля в интервале 0-50 м выделяется субвертикальная проводящая зона, интерпретируемая как зона трещиноватости.
Геоэлектрический разрез по профилю № 9 показывает, что под участком формирования Анмангындинской наледи горные породы имеют очень высокое УЭС, достигающее 1400 Ом·м (Рис. 37а). Приблизительно на границе наледи, в районе пунктов 279-282, происходит резкая смена характера геоэлектрического разреза. УЭС пород уменьшается до первых сотен Ом·м, проявляются крутопадающие аномалии пониженного до 50-60 Ом·м УЭС, а также ложные локальные аномалии высокого УЭС, вызванные поляризационными эффектами среды или влиянием трёхмерных неоднородностей (крутых контактов).
На контакте геоэлектрических комплексов высокого и низкого УЭС в районе пункта 285 предполагается наличие разлома, по которому происходит разгрузка ПВ. Кроме этого, выход зон разломов под рыхлые четвертичные отложения предполагаются на пунктах 300, 306-309 (Рис. 37 б).
В результате электроразведочных исследований установлено следующее.
В пределах участка исследований удельное электрическое сопротивление горных пород определяется в первую очередь их литологическими особенностями, степенью трещиноватости и вещественным составом. Это существенно затрудняет геокриологическую интерпретацию разрезов и делает практически невозможным выделение таликов в условиях низкоомных глинистых сланцев.
В случае высокоомных пород на их фоне в верхней части разреза выделены аномалии пониженного УЭС в толще четвертичных отложений и трещиноватой кровле коренных пород. Такие аномалии интерпретируются как талики. Они залегают на глубинах от 2-3 м, до 16-18 м.
Подошва многолетнемёрзлых пород определена по нижней границе пород высокого и низкого УЭС на глубинах 170-250 м.
Непосредственно под Анмангындинской наледью породы имеют очень высокое УЭС, что изначально стало препятствием при проведении электромагнитных зондирований соосной установкой. Изменение схемы измерений на разнесённую установку позволило зарегистрировать переходные процессы становления поля и выполнить количественную интерпретацию.
2.1.4 Предварительная интерпретация результатов исследований методом ЗСБ
В направлении вверх по течению на границе Анмангындинской наледи происходит резкая смена геоэлектрических комплексов с высокоомного на низкоомный. Предполагается что это тектонический контакт толщи алевропесчаников и глинистых сланцев. Однако не исключено, что под наледью находится интрузия гранитоидов, которая выполняет роль водоупора. Подобные интрузии широко распространены в районе исследований.
Места выходов подземных вод на поверхность выше наледной поляны пространственно совпадают с выходом на поверхность крутопадающих зон пониженного УЭС, интерпретируемых как разломы, по которым вероятно происходит разгрузка ПВ.
Следует отметить, что полученные данные электромагнитных зондирований крайне сложно поддавались инверсии из-за коротких по времени сигналов, осложненных влиянием индукционно вызванной поляризации и трёхмерных неоднородностей. Полученные геоэлектрические модели необходимо уточнять и дополнять данными методов электротомографии и георадиолокации, которые дадут возможность детально изучить строение верхней части разреза и выделить в четвертичной толще надмерзлотные талики. Однако опыт исследований на прииске Гвардеец, расположенном в сходных геологических условиях пермских отложений, показал, что по данным электротомографии невозможно оценить геокриологическое строение низкоомных глинистых сланцев, имеющих одинаково низкое УЭС в талом и мёрзлом состоянии. А георадарный сигнал быстро затухает в проводящей толще и метод становится неинформативным. На фоне низкоомных глинистых сланцев хорошо выделяются высокоомные четвертичные аллювиальные отложения. При этом возникает возможность выявлять в этих отложениях талые и обводнённые зоны комплексом георадиолокации и электротомографии до глубин в первые десятки метров.
2.2 Метод георадиолокации
Основной целью георадарной съемки было определить общий объем наледи, а также изучить распределение мощности льда, образовавшего на наледной поляне. Этот метод целесообразно использовать, если нет возможности проводить регулярную оценку слоя формирования наледи.
2.2.1 Методика проведения работ
В пределах наледной поляны в период с 26.03.2021 по 06.04.2021, что соответствует времени максимальной мощности ледяного тела, выполнено 28 параллельных профилей через каждые 200 метров для определения мощности и объёма наледи. Исследования выполнены с применением сертифицированных георадаров ОКО-3 компании «Логис-ГЕОТЕХ» (г. Раменское, Московская область) с центральными частотами 250 МГц и 400 МГц. Для определения протяженности геофизических профилей применен оптический одометр, прикрепленный к георадару.
В результате предварительных рекогносцировочных работ выбраны оптимальные параметры съемки: развертка по глубине 400нс для АБ-250 МГц (Рис. 38) и 200 наносекунд для АБ-400 МГц, накопление сигналов 16, диэлектрическая проницаемость выбрана 3.2, что соответствует пресноводному льду.
Привязка результатов измерений к местности производились при помощи приемника GPS Garmin 62S. Обработка и интерпретация данных георадиолокации осуществлялась на программном обеспечении GeoScan32, а также при помощи программs CorelDraw.
На Рис. 39 представлен план основных георадарных профилей, расположенных по всей площади наледи.
Профиля пройдены в полном контакте антенн георадара с поверхностью наледи как в пешем варианте (Рис. 40), так и с использованием снегоходной техники (Рис. 41). Использование снегохода значительно ускоряет процесс съемки, при этом скорости приема сигналов блоком управления георадара, адаптированные на высокие скорости вертолётов (до 200 км/ч), позволяют получать данные о глубинном строении объектов, и абсолютно не искажают границы осей синфазности по латерали. Следует отметить, что в залесенных участках, где невозможен проезд на снегоходе, профиля получены строго в пешем варианте.
Снежный покров на самой наледи практически отсутствовал, по залесенным краям толщина снега составляла 0.2 метра и 0.3 метра (максимально). Учитывая непродолжительные снежные участки на краях наледи и их малую толщину, а также сопоставимые скоростные характеристики снега и воздуха, толщина снежного покрова входила в первую фазу зондирующего сигнала и не учитывалась при интерпретации данных.
Для заверки данных георадара пробурены лунки на профилях (Рис. 42), с целью определения фактической мощности льда.
Погрешность определения толщины льда георадаром составила менее 5%.
Все профиля обработаны в программе Geoscan32. Шкала глубины разреза выставлена для льда, значение диэлектрической проницаемости для льда выбрана 3.2.
2.2.2 Результаты георадарных исследований
Ввиду большой протяженности профилей, представить в отчете наглядные материалы весьма затруднительно, поэтому практически все профиля представлены без масштаба.
На Рис. 43 представлен пример обработанного и интерпретированного участка профиля №26 с выявлением наледи (синий цвет). Соотношение вертикального и горизонтального масштаба равна 1:5. Протяженность участка профиля 32 метра.
Отчетливо видна нижняя граница наледи, где на представленном участке её толщина варьируется от 0.2 м до 1.55 метров. Ниже, согласно многочисленным отражениям (усы гиперболы) от локальных неоднородностей, представлены каменистыми включениями коренных пород.
Для каждого из 28 профилей проведена схожая обработка с применением процедур усиления, вычитание среднего, полосовой фильтрации для удаления низкочастотных составляющих сигнала. Интерпретация заключалась в выделение наледи с применением процедуры слои на профиле.
Для каждого из профилей подсчитаны площади сечения наледи в разрезах по профилю, которые приведены в Табл. 7.
На Рис. 44 и 45 представлены георадарные профиля сопоставленные в ряд с учетом протяженности профилей. Для наглядности псевдотрехмерное представление разделено на два рисунка.
Для получения грубой оценки общего объёма наледи высчитана средняя площадь сечения по всем профилям, которая составила 659.7 км2. Общий объем наледи рассчитан на основе средней площади сечения, умноженной на расстояние между первым и последним георадарным профилем. Таким образом, общий объем наледи по результатам георадарной съемки составил 3 562 393 кубических метра. Фактический объём наледи немного больше по причине того, что края некоторых профилей (№8, №17, №18, №22) немного не охватили всю площадь поверхности наледи. Максимальная мощность наледи зафиксирована на профиле № 8 и составила 4.5 м.
Результаты георадиолакационной съемки необходимо также подтверждать методом бурения скважин, что и было сделано на одном из профилей. Отдельный интерес представляют бугры пучения, образующиеся на наледи в результате активного напора воды из трещин. На трех объектах была проведена детальная съемка, результаты которой в настоящий момент обрабатываются. Такая работа представляет научный интерес, так как будет получена информация о структуре объекта.
Ниже приведены примеры обработанных профилей с указанием протяженности, где синим цветом обозначены наледь в разрезе (Рис. 46-47). Каждая горизонтальная линия черного цвета равна 0.5 метров.
2.3 Использование результатов
В результате проделанной работы определены места заложения скважин для верификации геофизических исследований, а также для установления геологического строения и состава пород, определения их тепло- и воднофизических свойств, необходимых для разработки блока при использовании математического моделирования. Рекомендуемая глубина скважин для заверения данных геофизики 20-70 м. Оборудование скважин такой глубины требует значительных средств и времени
3 Бурение скважин на основе анализа данных геофизики, их оборудование датчиками температуры, минерализации, уровня
Проведено бурение и оборудование скважин (Рис. 48):
гидрогеологическая, глубина 5 м, 2 шт., в различных частях наледи – оборудованы фильтром и логгером давления и температуры (талик).
термометрическая на наледной поляне (талик), глубина 12 м, оборудована термокосой 12 м.
термометрическая, глубина 15 м, 2 шт. (гольцы с лишайниковым покрытием, верховья; заболоченное плато в центральной части водосбора). Оборудованы термокосами 12 м.
термометрическая, на террасе в центральной части водосбора. Глубина 5 м. Оборудована термокосой 5 м.
гидрогеологическая, на террасе в центральной части водосбора. Глубина 6 м. Оборудована фильтром и логгером давления и температуры (талик).
Будут получены данные о температуре грунта в различных частях водосбора в таликах и мерзлоте, данные о динамике грунтовых вод в различных частях наледной поляны и в центральной части водосбора.
4 Картирование мерзлотных ландшафтов
На ключевом участке Колымской водно-балансовой станции проведено исследование и картирование динамики криогенных ландшафтов, в том числе составлен детальный ландшафтный план участка.
Согласно районированию по Ландшафтной карте криолитозоны России 1:7 500 000 (Молчанова Л.С. и др., 1998) Колымская водно-балансовая станция (КВБС) находится в пределах горноредколесных и стланиково-редколесных ландшафтов горных сооружений (низкие, средние и высокие горы) сплошного распространения многолетнемерзлых пород (ММП). Общая площадь картируемой территории составляет 21,5 км2.
С даты последнего опубликования информации о ландшафте на КВБС прошло больше 20 лет. За этот период район претерпел некоторые изменения. В 2017 году на станции был мощный пожар, в результате которого выгорела растительность на одном из участков водосбора (склоны водосбора руч. Северный), что требует внесения изменений в ландшафтную карту территории.
Целью настоящей работы было провести современную оценку типа растительности на территории и выделению ландшафтов. Это позволит провести сравнение современных и исторических данных о ландшафтах в зоне распространения многолетней мерзлоты.
4.1 Картографирование криогенных ландшафтов
Для изучения многолетнемерзлых пород (ММП) традиционно широко применяется ландшафтный метод (Тумель, 1945; Баранов, 1965; Мельников и др., 1974; Методика..., 1979; Ландшафты..., 1983; Босиков и др., 1985 и другие). Решение этой задачи существенно дополняется и конкретизируется частными криоиндикационными исследованиями, проведенными в различных регионах обширной области развития ММП с выделением в каждом из них эталонных криоиндикаторов (Соловьев, 1959; Лазукова, 1967; Тыртиков, 1969, 1974; Москаленко, 1999 и другие).
Выявление причинно-следственных природных зависимостей является основным направлением в ландшафтно-криоиндикационных исследованиях, что позволяет, используя ландшафтные построения, распознать сущность и пространственное распределение невидимых (внутренних) свойств природной среды. Мерзлотно-ландшафтные исследования обычно проводят в два этапа: 1) ландшафтно-криоиндикационный, при котором устанавливаются причинно-следственные связи между природно-территориальным комплексом (ПТК) и его мерзлотным содержанием; 2) мерзлотно-ландшафтный или изучение мерзлотно-ландшафтных образований как целостных систем, где в качестве одного из ведущих ландшафтообразующих факторов выступает криогенез.
Природно-территориальный комплекс (ПТК) как объект исследования представляет относительно однородное территориальное образование, где все компоненты находятся в тесной взаимосвязи. В пределах криолитозоны ММП и их основные характеристики – температура, льдистость отложений, мощность сезонно-талого и сезонно-мерзлого слоев (СТС-СМС) – становятся элементами, определяющими сущность ПТК.
ПТК в пределах криолитозоны представляют собой мерзлотно-ландшафтные системы (или мерзлотные ландшафты), функционирование которых осуществляется в значительной степени под воздействием криогенного фактора. Их структура определяется степенью (масштабами и интенсивностью) проявления криогенных процессов. Одной из основных особенностей мерзлотных ландшафтов является наличие льда в литогенной основе. В ряде случаев криогенным фактором обусловлено и развитие собственно мерзлотно-ландшафтных образований – бугров пучения, просадочно-полигональных и солифлюкционных форм, деллей, каменных многоугольников и т. д. В зависимости от своеобразия криогенной составляющей происходит дифференциация ПТК в криолитозоне. Это можно проследить при анализе отдельных компонентов, например, биоты в изменении продуктивности лесов.
В своих исследованиях авторы придерживаются основных положений Ф.Н. Милькова (1956, 1981, 1986), согласно которым ПТК рассматривается с трех позиций – типологической, региональной и парадинамической, образующих три самостоятельные категории ландшафтных комплексов: типологическую, региональную и парагенетическую (парадинамическую – см. Мильков, 1981, 1986).
4.1.1 Методика проведения работ
Ландшафтное разнообразие в пределах КВБС определялось по материалам полевых исследований с применением данных космических снимков из интернет-ресурсов с выделением дешифровочных признаков. Полевые обследования ландшафтов рассматриваемой территории проводились пешим маршрутом. Обследование территории сопровождалось фотографированием ландшафтов и криогенных процессов. Описание растительности включало в себя определение состава древостоя, состава подроста, состава кустарникового яруса с определением покрытия, типа травяно-кустарникового яруса с определением состава флоры и мохового, лишайникового покровов и их проективного покрытия, определения микрорельефа поверхности. Определена глубина сезонного протаивания с помощью металлического щупа на разных типах местности. Пройден ряд шурфов для определения литологического состава поверхностных отложений. Маршрутными исследованиями выявлены основные криогенные рельефообразующие процессы.
Картографические работы были начаты с географической привязки материалов рассматриваемой территории КВБС в среде программы ArcGIS. Произведено дешифрирование космоснимков из интернет-ресурсов – Google, Bing и Yandex ручным методом. Также использовались фондовые и литературные источники. Полученные материалы с применением полевых данных позволили составить ландшафтную карту масштаба 1:10 000. В качестве основных единиц были выбраны типы местности и типы растительности, относящиеся к типологическим комплексам, т.е. единицам ландшафтного (физико-географического) картографирования (Мильков, 1966, 1970а, 1981).
Методика составления геокриологической карты в съемочных масштабах опирается на комплексное изучение двух групп факторов и условий:
1) зональных ландшафтно-климатических;
2) региональных структурно-геологических, гидрогеологических и орографических.
4.1.2 Основные единицы картографирования
Типы местности
«Тип местности» как понятие в географической (ландшафтоведческой) литературе определяется с нескольких точек зрения (Мильков, 1966, 1981). В настоящей работе тип местности рассматривается как «таксономическая единица ландшафтного картирования, промежуточная между типом урочища и типом ландшафта» (Мильков, 19706, с. 137). Помимо этого, Ф.Н. Мильков определяет тип местности как «относительно равноценную в хозяйственном отношении территорию, обладающую закономерным, ей только присущим, сочетанием урочищ» (с. 137), где ведущим фактором его формирования являются рельеф и литологические особенности материнских пород, проявляющиеся на определенном, достаточно широком климатическом фоне.
Тип местности как ландшафтный комплекс формируется под воздействием как региональных, так и биогидроклиматических факторов.
Следует отметить, что как Е.С. Мельниковым и др. (Ландшафты..., 1983), так и Ю.И. Винокуровым (1980), тип местности рассматривается относительно одинаково – как закономерный комплекс сочетания урочищ. Содержание типа местности существенно меняется в зависимости от биогидроклиматической составляющей.
На наш взгляд под типом местности следует понимать территории, сформированные определенным стратиграфо-генетическим комплексом отложений, иногда их частью или сочетаниями, занимающие определенные местоположения в природной среде и обладающие закономерным, им только присущим характером формирования составляющих урочищ.
Стратиграфо-генетический комплекс (аллювиальный, флювиогляциальный, элювиальный, коллювиальный и др.) обусловливает генетическое сходство типа местности. Именно с характером поверхностных отложений связаны происходящие в пределах типов местности геологические (мерзлотно-геологические) процессы, обусловливающие развитие составляющих урочищ. Так, например, делювиальный и коллювиальный комплексы, образующий горно-склоновый тип местности в широтно-зональной группе типов ландшафта, характеризуется развитием морозобойного растрескивания, что вызывает развитие урочищ с характерным кочковатым микрорельефом.
В распределении типов местности необходимо учитывать и такой фактор, как местоположение. Например, аллювиальный комплекс отложений образует пять типов местности: низкотеррасовый (современных долин крупных рек), мелкодолинный (долин малых рек), песчано-грядовый средневысотных террас, древнетеррасовый песчано-галечниковый и горно-долинный. Элювиальный и элювиально-делювиальный комплексы по местоположению подразделяются на три типа местности: плакорный (на равнинах), плоскогорно- и горно-привершинный (в горах). При этом существенную роль играет биогидроклиматический фактор: ареалы распространения типов местности ограничиваются группами типов ландшафтов – широтно-зональной, высотно-поясной и интразональной. Так, например, плакорный тип местности развивается в широтно-зональной, а плоскогорно- и горно-привершинный – в высотно-поясной группе типов ландшафтов.
Содержание типов местности контролируется стратиграфо-генетическими комплексами, литологическими разностями и характером рельефа. Типы местности определяются сочетанием преобладающих криогенных текстур, характером залежеобразующих льдов, параметрами объемной льдистости отложений, а также протекающими в них мерзлотно-геологическими процессами.
Типы растительности
Биогидроклиматический фактор является одним из основных факторов функционирования ММП. При крупномасштабных мерзлотно-ландшафтных исследованиях биогидроклиматическая составляющая отражается в таких таксонах, как тип и подтип растительности.
Границы типов и подтипов растительности определяются соответствующими типами почв и растительности, обусловленными соотношением тепла и влаги. Содержание этих ландшафтных единиц обусловливается гидроклиматическими показателями – радиационным индексом сухости, гидротермическим коэффициентом Селянинова, суммой активных температур и т.д., а также продуктивностью биоты, ее фитомассой.
4.1.3 Результаты исследований
Составлена ландшафтная карта масштаба 1:10 000 на базе программы ArcGis 10.1. (Рис. 49). Она дает полную информацию по ландшафтным условиям территории КВБС, расшифровка номеров легенды (комплексов) дается в Табл. 8. Карта выполнена в формате shp-файлов.
В представляемой карте были выделены растительные ассоциации, существенно влияющие на геокриологические условия. Контуры горных каменистых тундр, зарослей кедрового стланика, лиственничных редколесий и редин, сфагновый марей, травяных лугов и гарей были скоррелированы с контурами на космоснимках. Ландшафтные фации привязывались к типам местности с определенными стратиграфо-генетическими и литолого-фациальными комплексами. Всего было выделено 23 растительных ассоциаций, 3 типа местности: плоскогорно-привершинный, горно-склоновый, горно-долинный (днища горных речек) и гидрография.
Основная единица ландшафтного картографирования на карте урочище – характеризуется определенным сочетанием типологических комплексов: типов местности и типов (подтипов) растительности, обусловленных геолого-геоморфологическими и биогидроклиматическими особенностями внутри природно-территориальных комплексов (ПТК).
Ландшафтная структура на исследуемом участке представлена следующими основными типами местности:
1) плоскогорно-привершинный – характеризуются приводораздельными выровненными участками рельефа с глыбовыми увалами средневысотных и низких хребтов (1100-1500 м). Структура этих типов местности определяется сочетанием тундр горных каменных лишайниковых с зарослями кедрового стланика и лиственничных редин;
2) горно-склоновый – представляют крутые и средней крутизны склоны средневысотных и низких хребтов (1500-900 м), которые заняты кедровым стлаником, лиственничными редколесьями и рединами с влажными марями;
3) горно-долинный (днища горных речек) – приурочен к днищам горных долин мелких речек Контактовый, Встреча, Угроза, Крутой и т.д. Речки, врезающиеся в галечники со слабо меандрирующими руслами. Для малых рек характерны слаборазвитые малые поймы с лугами разнотравно-осоковыми с ивняками.
Наибольшее распространение из 23 ландшафтов получили следующие естественные природно-территориальные комплексы, прилегающие к Колымской водно-балансовой станции: тундры горные каменистые кассиопейно-лишайниковые с редкими кедровыми стланиками и угнетенными лиственницами (комплекс 1-1 – 33,8% от общей площади), заросли кедрового стланика с единичными лиственницами бруснично-багульниковые лишайниковые (комплекс 2-6 – 10,3% от общей площади), лиственничные редины на лишайниково-сфагновой мари с ерниками морошково-багульниково-осоковые (комплекс 2-14 – 4,9% от общей площади), лиственничные редколесья с кедровыми стланиками бруснично-багульниковые лишайниково-сфагновые ( комплекс 2-11 – 4,6% от общей площади), гари на кедровом стланике мертвопокровные с каменными осыпями (комплекс 2-17 – 3,06% от общей площади).
Научный вклад работы состоит в обновлении информации о ландшафтах КВБС и возможности провести анализ их динамики за последние несколько десятков лет. Ландшафтная карта, выполненная в формате shp-файлов, позволяет рассматривать каждый тип отдельно. В связи с репрезентативностью КВБС для горных территорий Северо-Востока данные о мерзлотно-геологических особенностях, почвенном и растительном покровах, особенностях снегонакопления на Колымской водно-балансовой станции в каждом типе ландшафта могут быть использованы на региональном уровне в схожих условиях.
5 Картирование нарушенных ландшафтов Магаданской области
В результате активного освоения регионов Магаданской области в сфере горнодобывающей промышленности, а именно добыча россыпного золота, происходит нарушение ландшафтов, загрязнение рек, перестройка русловой сети, изменение видового состава животных. В задачи проекта входит создание монографии «Атлас мерзлотных ландшафтов», в которую будут входить в том числе ландшафты, нарушенные в результате деятельности золотодобывающих компаний.
На первый год выполнения проекта была поставлена цель - выявить индикационные признаки, разработать автоматический метод определения нарушенных ландшафтов по данным ДЗЗ и выбрать ключевые участки для полевых наблюдений. Ключевой участок для достижения поставленных целей представлен на Рис. 50.
5.1 Методика исследования
Оценка современной площади нарушенных при золотодобыче земель выполнялась на основе экспертного анализа космических снимков оптического диапазона Sentinel-2/MSI. Снимки загружались с открытого сервиса Геологической службы США (https://earthexplorer.usgs.gov/). Помимо этого, привлекались снимки высокого пространственного разрешения, доступные на ресурсах Яндекс.Карты, GoogleEarth. Исторические наборы данных, опубликованные на сервисе GoogleEarth, для некоторых объектов послужили ценным источником информации о многолетней динамике состояния нарушенных при золотодобыче земель. В качестве тестового участка для отработки методик анализа состояния нарушенных земель были выбраны долины рек Сусуман, Берелёх, Колыма, где обширные участки земель нарушены золотодобычей.
Анализ динамики нарушенности земель был выполнен на основе анализа многолетнего архива данных Landsat-5,7,8 и Sentinel-2. В первой год работы над проект был выбран метод расчета значений NDVI в программной среде Google Earth Engine для автоматизации обработки большого набора космических снимков. Выбранная программа позволяет «на лету» просматривать архивы спутниковых изображений, расположенных в открытом доступе, для выбранной территории. Таким образом существенно сокращается время обработки за счет отсутствия необходимости загружать архивы на персональный компьютер.
По результатам анализа архива изображений для разных районов ключевого участка были отобраны безоблачные изображения за 2000, 2001, 2007, 2009, 2010, 2014 – 2021 гг. Такой набор наблюдений позволяет в полной мере проследить развитие негативных процессов на изучаемой территории.
Индекс NDVI как основа анализа был выбран с той точки зрения, что при начале добычи любых полезных ископаемых открытым способом в первую очередь уничтожается растительность. Поскольку сам индекс подчеркивает различия в растительном покрове и его состоянии в различные периоды времени, то анализ его значений позволит выявить новые районы золотодобычи, где растительность отсутствует, а также проследить динамику зарастания для отработанных участков.
Рассчитанные значения NDVI хорошо подчеркивают области, лишенные растительности. На индексных изображениях такие районы имеют значения NDVI, близкие к 0. Это позволяет в дальнейшем автоматизировать выделение нарушенных в результате золотодобычи участков Магаданской области на основе использования пороговых значений индекса. Кроме того, автоматизация процесса выделения нарушенных земель позволит ежегодно обновлять информацию об их актуальных границах, а также оценивать динамику промышленного освоения месторождений Магаданской области и темпов восстановления растительности в регионе.
Оценка восстановления нарушенных земель также выполнялась на основе расчета индекса NDVI по материалам космической съемки аппаратурой Landsat-5, 7, 8, Sentinel-2. Для визуального контроля привлекались космические снимки с ресурсов Яндекс.Карты и GoogleEarth. В качестве тестовых отработанных участков было выбрано два района – недалеко от нежилого поселка Кадыкчан и участок к северу от поселка Большевик.
Выявление загрязнения рек взвешенными веществами выполнялось на основе экспертного анализа космических снимков. Помимо изображений Landsat-5,7,8, Sentinel-2 привлекались также космические снимки компании Planet, предоставляющие доступ к данным в рамках выполнения научных работ.
5.2 Результаты исследования
5.2.1 Оценка современной площади земель, нарушенных при золотодобыче россыпным способом в долинах рек, по снимкам Sentinel-2 за 2020-2021 гг.
Практически на всем протяжении долин рек Сусуман, Берелёх, Колыма наблюдаются либо отработанные участки, либо участки активной золотодобычи. В качестве дешифровочных признаков отработанных участков можно указать:
Наличие признаков зарастания отвалов и объектов инфраструктуры (грунтовых дорог);
Уменьшение концентрации взвешенных частиц в речной воде и водоемах-отстойниках, что ведет к снижению ее яркости в видимом диапазоне спектра (прежде всего в красной зоне);
При анализе многолетних архивов космических снимков – отсутствие признаков увеличения площади разработок.
На Рис. 51 приведен фрагмент космического снимка с ресурса Яндекс.Карты, на котором заметны вышеперечисленные признаки – постепенное зарастание нарушенных земель и низкая мутность воды.
В качестве дешифровочных признаков участков активной золотодобычи можно указать:
Наличие признаков появления новых отвалов (разный оттенок отвалов породы на синтезированных изображениях);
Развитая дорожная сеть в пределах участка с признаками активного использования (отсутствие следов зарастания);
Высокая концентрации взвешенных частиц в речной воде и водоемах-отстойниках;
При анализе многолетних архивов космических снимков – быстрое увеличение площади разработки в течение нескольких лет.
На Рис. 52 приведен фрагмент космического снимка с ресурса Яндекс.Карты, на котором заметны вышеперечисленные признаки – развитая локальная дорожная сеть, различные серо-коричневые оттенки отвалов и высокая мутность воды.
На основе экспертного анализа с учетом вышеперечисленных дешифровочных признаков были установлены современные границы участков, нарушенных при золотодобыче (Рис. 53). Для каждого участка выделены зоны с признаки активной золотодобычей и отработанные зоны. Результаты анализа космических снимков представлены в виде векторного файла в формате shp, где для каждого объекта указаны следующие атрибуты:
Название реки
Год начала золотодобычи (если удалось установить)
Год окончания золотодобычи (для данного атрибута возможны следующие значения: год, нет данных, ведется золотодобыча)
Статус (активная, отработанная, неизвестен)
Площадь
Такой набор атрибутивной информации позволит постепенно накапливать данные и может быть основой регулярного мониторинга состояния нарушенных при золотодобыче земель.
По итогам первого года работ на ключевом участке площадью 82 298 км2 на текущем этапе работ было выделено 2 072 км2 (2.5% от общей площади) нарушенных земель. В следующий год работы будет проведено уточнение площадей на выбранном участке и расширение описанных в отчете методик на всю Магаданскую область.
5.2.2 Оценка динамики нарушенности земель на основе сравнения данных, полученных по снимкам Landsat-7 за 2000-2002 гг. и современным снимкам Sentinel-2 за 2020-2021 гг. Разработка картографических слоев динамики нарушенных земель
Анализ значений NDVI в период 2000 - 2021 гг. позволил определить период, когда началась активная золотодобыча в пределах исследуемого ключевого района. На Рис. 54 приведен пример освоения Наталкинского золоторудного месторождения. Анализ представленных фрагментов индексного изображения показывает, что в период с 2000 – 2010 месторождение практически не развивалось. Зона активной золотодобычи в этот период оставалась без изменения. В 2014 году появляются первые признаки того, что площадь участков по добычи золота в пределах месторождения увеличивается, а с 2016 г. происходит увеличение темпов разработки. Такая картина характерна для многих районов золотодобычи в пределах выбранного ключевого участка Магаданской области.
Таким образом, можно заключить, что в последние годы наблюдается существенное увеличение темпов освоения золоторудных месторождений в регионе. При этом следует отметить экстенсивный характер развития зон золотодобычи. Анализ значений NDVI позволяет достоверно определять участки, где ведется добыча, и выделять отработанные участки. На Рис. 55 приведен пример района добычи (недалеко от поселка Большевик), где соседствуют отработанные территории и участки активной золотодобычи. По данным за 2001 г. выбранный участок выглядит как активный – наблюдаются низкие значения индекса (0.1-0.2), однако для отдельных небольших групп пикселей значения NDVI близки к 0.4 - 0.5, что, вероятно, говорит о наличии небольших отработанных участков, где начались процессы восстановления растительности. По данным за 2021 г. видно, что для центральной части выбранного фрагмента значения NDVI существенно выросли за 20 лет и для отдельных пикселей могут достигать 0.6, что говорит о постепенном восстановлении растительности на отработанном участке. Это подтверждают и высокодетальные снимки, опубликованные на ресурсе Яндекс.Карты.
Рассмотренный выше пример показывает, что значения NDVI достаточно хорошо подчеркивают границы участков активной золотодобычи, а также могут являться основой детальной оценки темпов восстановления растительности на отработанных участках.
5.2.3 Оценка восстановления нарушенных земель на отработанных участках (прежде всего - восстановления растительности) за период с 2000-2002 гг. по 2020-2021 гг.
На Рис. 56 и 57 приведены увеличенные фрагменты космических снимков, опубликованных на сервисе Google Earth, для отработанного участка недалеко от поселка Кадыкчан. На рисунке 55 – северная часть, на рисунке 56 – южная часть отвалов.
Рисунки 56 и 57 хорошо иллюстрируют процесс зарастания отработанных участков. При этом на 2002 г. южная часть, вероятно, уже была выведена из золотодобычи несколько лет, поскольку на снимках наблюдаются признаки зарастания, а значения NDVI (0.2) соответствуют возрасту отработанных участков 5-10 лет. Северная часть отвала в 2002 г. выглядит более свежей, что свидетельствует о процессе завершения добычи золота в этом районе. Это наблюдения подтверждают и значения NDVI. В таблице 9 приведены значения индекса для трех лет для двух участков отвала.
На второй участок (Рис. 58), который был выбран для анализа темпов восстановления растительности, не удалось найти в открытом доступе репрезентативный архив снимков высокого разрешения. Однако, как показал предыдущий пример, значения NDVI достаточно точно отражают состояние отвалов. Анализ рисунка 58 показывает, что за 20 лет значения NDVI существенно возросли (в среднем увеличились с 0.2 в 2001 г. до 0.6 в 2021 г.).
Таким образом, можно заключить, что отработанные районы восстанавливаются в целом медленно – за 20 лет восстановления появляются лишь локальные очаги растительности. Для установления точных темпов восстановления необходимо провести анализ для большей территория и для отвалов разного возраста. Это планируется сделать в следующий год работы на основе тщательного анализа значений NDVI.
5.2.4 Выявление загрязнения рек взвешенными веществами при россыпной золотодобыче; оценка распространения загрязнения вниз по течению от источников, идентификация источников загрязнения
На рисунке 59 приведены фрагменты космических снимков Planet на 2017 и 2021 год на участок к северу от поселка Берелёк. Заметно, что в период активной золотодобычи мутность воды существенно повышается. При этом она остается высокой на протяжении всего летнего сезона на протяжении всех лет активной золотодобычи. Такая ситуация наблюдается на всех участках золотодобычи.
Таким образом, на текущем этапе установлено, что в течение нескольких лет, пока ведется золотодобыча, мутность воды в реках существенно повышается, но достаточно быстро снижается, когда на участке прекращают активную добычу. В рамках работ следующего года будут выполнены работы по автоматизации анализа мутности воды на основе красного канала, а также проведена детальная оценка влияния загрязнения рек на ландшафты Магаданской области.
В 2022 г. в ходе полевых работ летом рекомендуется провести съемку тех участков нарушенных земель, на которых наблюдаются процессы восстановления растительного покрова. На рисунке 60 приведена схема расположения таких участков. Предложенные районы для съемки БПЛА включают в себя отработанные участки разного возраста. Материалы детальной беспилотной съемки позволяет классифицировать отработанные участки по возрасту.
При возможности доступа к тем участкам разработок, которые еще не успели зарасти растительностью, но на которых отсутствуют явные признаки активной разработки, рекомендуется провести детальную съемку для анализа этапов восстановления нарушенных земель на отработанных участках.
Полученные данные позволят оценить степень преобразования системы водообмена в пределах антропогенно-нарушенных участков, а также их вклад в изменение гидрологического и экологического режима рек Северо-Востока.
6 Оценка сезонной динамики характеристик наледей подземных вод по снимкам Sentinel-2 для ключевого участка в бассейне р. Индигирки
Детальная оценка динамики таяния наледи проводится на ключевом участке проекта – стационаре Анмангындинская наледь на основе серии разновременных аэрофотосъемок с последующим построением ортофотопланов и цифровых моделей поверхности, что позволяет оценить также изменение объема льда. Для остальных наледей динамика таяния может быть оценена на основе спутникового мониторинга или расчетным путем.
Целью работы является определение вклада таяния наледей в сток рек Северо-Востока России. Для этого необходимо оценить динамику их таяния в теплый период.
Расчет таяния наледей производится на основе метода Соколова (Соколов, 1975), а для его верификации необходимы регулярные спутниковые наблюдения, позволяющие определить площадь, покрытую льдом, с частотой не менее 2-3 раз в месяц. Такие данные возможно получить на основе спутниковых наблюдений Sentinel-2, которые с 2017 г. (после запуска на орбиту обоих спутников) позволяют получать снимки исследуемого региона каждые 2-3 дня. Реальная частота получения снимков значительно ниже по причине облачности, однако она в 6 раз превышает частоту получения снимков со спутника Landsat-8. Также данные Sentinel-2 имеют более высокое пространственное разрешение (20 м в среднем ИК диапазоне, необходимом для автоматического выделения снежно-ледовых поверхностей), чем снимки Landsat, что способствует повышению точности определения площади наледей.
В рамках настоящего проекта проводится работа по оценке динамики таяния наледей на основе снимков Sentinel-2 на примере бассейна р. Индигирки до пос. Юрты (S = 51,5 тыс. км2), для последующей увязки полученных данных о площади наледей с данными метеорологических и гидрологических наблюдений. Бассейн р. Индигирки до пос. Юрты характеризуется максимальной наледностью из всех бассейнов СВР, на которых в последние годы ведутся непрерывные наблюдения за стоком. Согласно базе данных (Макарьева и др., 2019), на территории данного бассейна по снимкам Landsat выявлено 386 наледей, максимальная площадь которых (оцененная по снимкам с учетом таяния) составляет 435,3 км2. Таким образом, наледность бассейна достигает 0,85%. Из этих наледей 4 относятся к гигантским, т.е. имеют максимальную площадь льда свыше 10 км2.
6.1 Методика исследования
Для расчета динамики площади наледей были получены и обработаны малооблачные снимки Sentinel-2 за 22 различных даты в период с 15.05.2019 по 20.08.2019 (всего 78 снимков). Учитывая большую площадь бассейна, далеко не во всех случаях снимки полностью покрывают площадь бассейна. Для каждой наледи площадь была оценена по снимкам от 1 до 12 раз, при этом наибольшая частота наблюдений характерна для крупных наледей, где лед сохраняется до августа. Для небольших по площади наледей было получено всего от 1 до 4 наблюдений в мае и июне, после чего лед по снимкам уже не наблюдался в связи с полным стаиванием наледи.
При оценке динамики таяния наледей, а также их многолетней изменчивости необходимо учитывать тот факт, что форма наледи от года к году существенно меняется. Также отдельные наледи, которые распознаются по снимкам как два разных, но близкорасположенных ледяных поля, могут в отдельные годы объединяться и представляют собой одну наледь. В связи с этим, расчет площади льда производился в пределах буферных зон радиусом 3 км, построенных вокруг известных наледей. Если в пределы буферной зоны попадали несколько наледей, расположенных вдоль одного водотока, они объединялись. Если близкорасположенные наледи располагались вдоль разных водотоков, они были разделены (Рис. 61).
Выделение льда по снимкам производилось на основе индекса NDSI с применением методики (Makarieva et al., 2019), адаптированной для снимков Sentinel-2. Основное отличие от ранее использованной методики состояло в том, что расчет производился только в пределах буферных зон (Рис. 61), причем все участки льда в пределах одной буферной зоны были отнесены к одной наледи. Это позволяет избежать слияния и пересечения объектов.
6.2 Результаты исследования
Получены данные об изменении площади наледей в течение теплого периода 2019 г. Поскольку для каждой наледи снимки получены за разные даты, была выполнена их группировка по площади, и рассчитана средняя площадь для каждой группы по каждой из рассматриваемых дат (Рис. 62). В некоторых случаях на Рис. 62 видно парадоксальное увеличение площади наледей со временем, что объясняется особенностями данных (каждый раз в группу могли попадать разные наледи). Для крупных наледей такие скачкообразные изменения площади не характерны. В целом полученные данные наиболее информативны для наледей, для которых имеется более 10 наблюдений за период таяния (Рис. 63).
В дальнейшем, аналогичные расчеты динамики таяния наледей по снимкам Sentinel-2 будут выполнены также за 2017-2018 и 2020-2022 гг., что позволит впервые провести верификацию результатов расчета таяния наледей на обширном фактическом материале, а также выявить зависимости скорости стаивания наледей от их геометрических особенностей.
7 Анализ многолетней изменчивости метеорологических элементов, состояния мерзлоты и гидрологических и гидрогеологических характеристик на ключевых объектах по материалам исторических и собственных наблюдений
7.1 Оценка изменений метеорологических и гидрологических характеристик по данным специальных наблюдений Колымской водно-балансовой станции
Использование систематизированных данных Колымской водно-балансовой станции позволяет провести комплексный анализ изменения всех основных гидрометеорологических характеристик за длительный период на малом водосборе в горном труднодоступной районе верховьев р.Колыма.
Температура воздуха. Годовая температура воздуха на основной метеостанции КВБС (Нижняя) повысилась на 1.6°С за период 1951 – 2014 гг. (Рис. 64). Положительные тренды с уровнем значимости р <0,05 наблюдаются с марта по июль и в октябре с повышением температуры на 3.2, 2.6, 4.1, 2.3, 2.2 и 3.7°С за соответствующие месяцы. Также положительный тренд (2.7°С) выделяется в ноябре при уровне значимости р <0,10 . Средняя температура воздуха в теплый период (май – сентябрь) составляет +7.6 °С, за период наблюдений 1951-2014 гг. температура теплого периода повысилась на 2.0 °С (Табл. 10).
Осадки. Годовая сумма осадков на станции Нижняя (КВБС) выросла на 114 мм (32%) за период 1951-2014 гг. (Рис. 65). Тренд с уровнем значимости р <0.05 наблюдается в марте (5.2 мм, 61%) и августе (37 мм, 57%), со значимостью р <0.10 – в сентябре (15 мм, 38%) и ноябре (8.4 мм, 43%) (Табл. 11).
На основе данных КВБС (1950-1997 гг.) был проведен анализ изменений количества осадков в различном агрегатном состоянии – твердых, жидких и смешанных в переходный осенний месяц сентябрь. В среднем за рассматриваемый период сумма осадков в сентябре составила 36 мм, из них 9 мм выпадает в виде снега, 13.9 мм в виде дождя и 12.7 мм в виде смешанных осадков. Доля жидких осадков составляет 42 %, суммарная доля жидких и смешанных осадков составляет 74 %. За рассматриваемый период тренды различных типов осадков не обнаружены. В работе (Makarieva et al., 2019) показано, что на метеорологических станциях в бассейнах рр. Яны и Индигирки увеличение доли жидких осадков в сентябре начинается в период около 1996 г. В связи с закрытием КВБС в 1997 г. определить наличие тренда изменения агрегатного состояния осадков не представляется возможным. Автором была сделана попытка выявить зависимость типа осадков от температуры воздуха, однако, тесных зависимостей рассчитать не удалось.
Также были рассмотрены тренды таких величин экстремальности климата как количество дней с осадками более 10 мм и максимальные суммы осадков за 1, 2, 3, 4 и 5 последовательных дней. В среднем за теплый период количество дней с осадками более 10 мм составляет 6.8. За 65 лет количество дней увеличилось на 4.1 день или 61 %. Одновременно выросли максимальные суммы осадков: максимальная суточная сумма выросла на 7.9 мм или 30% и составляет в среднем 26.5 мм. Количество осадков за два последовательных дня выросло на 11 мм (32.5 %) и составляет 34 мм, за три – выросло на 10.3 мм (26.9%) и составляет 38.1 мм, за четыре дня – выросло на 11.9 мм (27.9%) и составляет 42.5 мм, за пять дней – выросло на 14.3 мм (31.3%) и составляет 45.7 мм (Табл. 12). Значительные изменения (p < 0.05) происходят в сентябре – суммы осадков за 1-5 последовательных дней выросли на величину 34.6-48.1 %.
Сток. Анализ слоев месячного и годового стока (мм) для ручья Контактовый – Нижний (индекс 1102) с 1948 по 2013 гг. выявил изменения гидрологического режима. Годовой сток увеличился на 172 мм или на 53%. Положительные тренды с уровнем значимости р <0.05 наблюдаются в мае и в период с августа по ноябрь, а также с уровнем значимости р <0.10 в июле. Аналогичные изменения наблюдаются в других областях криолитозоны, например, в бассейне р. Лены (Tananaev et al., 2016) и Северной Америке (St. Jacques and Sauchyn, 2009; Yang et al., 2015).
Для малых водосборов КВБС, ручьев Северный, Южный, Встреча, а также створа Контактовый – Средний (индексы постов 1101, 1104, 1105, 1107, 1625) результаты анализа трендов стока воды представлены в Табл. 13. В зимний период ручьи перемерзают и сток на них отсутствует. На руч. Встреча и Северный слой стока увеличился на 32-61 % или 81-163 мм за период с начала 50-х до 2013 года. На всех постах наблюдается увеличение стока в сентябре и на большинстве (на 5-ти из 6-ти постов) в октябре. Также на 4-х постах отмечено значительное увеличение стока в мае и августе (Табл. 13).
На основе анализа данных выяснено, что формирование осеннего стока в большей степени зависит от выпадения жидких осадков в этот период. На Рис. 66-67 приведены графики зависимости слоя стока ручьев КВБС за сентябрь от суммы жидких и смешанных осадков за август и сентябрь на метеостанции Нижняя. Коэффициенты корреляции изменяются от 0.48 до 0.60.
Таким образом, по данным КВБС установлено, что среднегодовая температура воздуха за период 1951-2014 гг. увеличилась на 1.6 °С. Основное потепление наблюдается в теплый период (май-сентябрь, увеличение на 2.0 °С). Также за аналогичный период увеличилась и годовая сумма осадков (рост составил 114 мм). Значимые тренды наблюдаются в марте, августе, сентябре и ноябре. До 1997 года значимых трендов по типам осадков (жидкие/твердые) не выявлено. Для территории станции характерно увеличение экстремальности климата, особенно в сентябре, когда происходят значимые изменения сумм осадков за 1-5 последовательных дней.
В целом годовой сток руч. Контактового увеличился на 53%. Положительные значимые тренды наблюдаются в мае и в период с августа по ноябрь. На малых водосборах станции также происходит увеличение стока, особенно в переходные месяцы. Выявлено, что формирование осеннего стока в большей степени зависит от выпадения жидких осадков в этот период.
7.2 Оценка изменений метеорологических и гидрологических характеристик по данным стандартной сети мониторинга Росгидромет
Температура воздуха. Годовое увеличение температуры воздуха статистически не значимо только для трех из 72 рассматриваемых метеорологических станций за период 1966-2015 гг. (Табл. 14, Рис. 68). Увеличение годовой температуры воздуха варьируется от +1.1°С до +3.7°С со средней величиной +2.2°С. В мае положительные значимые тренды наблюдаются на 56 станциях (+2.5°С). В июле и августе температура растет со средними значениями +2.0°С и +1.8°С соответственно. В сентябре положительные тренды температур наблюдаются на 31 станции (+2.1°С). В октябре температура повысилась на 56 станциях в среднем на +3.9 °С. В ноябре наблюдается наиболее значительное повышение температуры воздуха на 64 станциях региона – в среднем на +5.9°С (Рис. 69). Таким образом, для Северо-Востока характерно значительное повышение температуры воздуха, особенно в переходные осенне-весенние периоды (Makarieva et al., 2019b).
Осадки. Анализ годовых сумм атмосферных осадков для 61 метеорологической станции за период 1966-2015 гг. показал разнонаправленные изменения.
Значимое увеличение среднегодовой суммы осадков произошло на 9 станциях. В среднем увеличение составило 92 мм (24 %). Уменьшение среднегодовой суммы осадков наблюдалось на 10 станциях со средними значениями -167 мм (-45%). Для остальных 42 станций значимых изменений в сумме годовых осадков не было выявлено.
На большинстве станций наблюдается значимое уменьшение осадков в зимний период. В январе на 42 станциях отрицательный тренд в среднем составил -19.4 мм (-88%). В феврале – на 23 станциях (-10.3 мм, -66%). В летний период наибольшее количество значимых трендов наблюдается в августе (на 20 станциях, среднее значение +45.3 мм, +66%).
При анализе также была использована информация об агрегатном состоянии осадков (жидкие, смешанные и твердые) по данным наблюдений на метеорологических станциях, представленных на сайте ВНИИГМИ-МЦД (Булыгина и др., 2019). В Табл. 15 представлены значимые тренды суммарного количества осадков и суммы жидких и смешанных осадков для 34 метеостанций с наличием этого вида наблюдений.
Выявлено, что для большинства из рассматриваемых 34 станций характерен значимый отрицательный тренд осадков в зимнее время (Рис. 70). Уменьшение годовой суммы твердых осадков наблюдается на 22 станциях со средним значением 77 мм (51 %), а на 21 станции уменьшение твердых осадков происходит хотя бы в один зимний месяц. Только на м/с Анадырь наблюдается значимое увеличение годовой суммы твердых осадков на 21 мм (81 %).
Для 16 станций из 34 наблюдается годовой тренд увеличения сумм смешанных и жидких осадков (в среднем на 79 мм, 41%) (Рис. 71). Отрицательный тренд наблюдался только на трех метеостанциях (в среднем на 62%). В течение лета происходит как уменьшение суммы смешанных и жидких осадков, так и увеличение. Наибольший рост наблюдается в августе-сентябре, когда отрицательные тренды не зафиксированы. В сентябре среднее значимое увеличение сумм жидких и смешанных осадков составляет 67 % (16 мм).
Также был произведен анализ изменений доли жидких и смешанных осадков (Табл. 16, Рис. 72). Выявлено увеличение долей в переходные месяцы – в мае и сентябре – октябре, а также в годовых значениях. В среднем в году суммарная доля жидких и смешанных осадков растет на 22 станциях (средняя доля жидких и смешанных осадков – 0.40, тренд – 0.08). В мае положительные изменения происходят на 12 метеостанциях (среднее значение доли жидких и смешанных осадков для метеостанций с положительными изменениями 0.65 – положительный тренд составляет 0.25). В сентябре аналогичные изменения прослеживались на 20 станциях из 34 со средней величиной доли жидких и смешанных осадков 0.77. Величина положительного значимого тренда достигла 0.19.
Таким образом, при отсутствии однонаправленного тренда изменения суммарного количества осадков для территории Северо-Востока России выявлено заметное увеличение доли жидких и смешанных осадков в переходные месяцы (май, сентябрь) и значимое уменьшение твердых осадков в зимние месяцы (Makarieva et al., 2019b; Макарьева, Нестерова, 2020).
Речной сток. Бассейн рр. Яны и Индигирки. Анализ данных о стоке, которые включают в себя месячные и годовые слои стока, рассчитанные на основе суточных данных для 22 гидрологических постов в бассейнах рек Яна и Индигирка (1936-2015 гг.), показал, что на большинстве станций статистически значимые (р < 0.05) положительные тренды наблюдаются в течение осенне-зимнего периода (с сентября по декабрь) и весеннего половодья (май-июнь) (Makarieva et al., 2019b). Статистически значимое увеличение наблюдается на 12 бассейнах из 19 в мае, на 17 из 19 в сентябре, 15 из 19 в октябре, 9 из 19 в ноябре, 6 из 17 в декабре, 4 из 12 в январе, 3 из 8 в феврале и 3 из 7 в марте.
В сентябре сток вырос на 5.8 – 36.8 мм (или 46-111%) на 17 постах, а в октябре на 0.12 – 4.5 мм (или 31 – 118%) на 11 постах из 19 рассматриваемых. В ноябре и декабре положительные тренды характерны для более крупных бассейнов (площадь от 17600 км2). В среднем увеличение стока составило 0.4 мм (72%) на 11 и 0.1 мм (94%) на 6 из 14 не перемерзающих гидрологических створах в эти месяцы. Также значительные изменения годового стока 24–115 мм выявлены на 8 створах, как малых, так и крупных рек. Подробные данные представлены в Табл. 17 - 18.
Речной сток. Бассейны рр. Колымы, Алазеи и рек Чукотки. Для бассейнов рр. Колымы и Алазеи наиболее значительное увеличение стока также прослеживается в осенне-зимний период и в мае (Табл. 19). Общее количество проанализированных гидрологических постов составляет 18.
В мае положительные изменения наблюдались на 11 гидрологических постах (+24 мм, 73 %). Из 18 гидрологических постов только на 5 не были установлены значимые изменения в сентябре и на 4 в октябре. Средние значения изменений для остальных постов достигли 17 мм (69 %) в сентябре и 4.3 мм (69 %) в октябре. На 9 постах в декабре и 7 постах в январе-феврале выявлены положительные изменения стока в период зимней межени. Годовые слои стока увеличились на 9 постах со средним значением 107 мм (52 %). Наибольшим изменениям подвержен сток р. Алазеи – г. Аргахтах, значимые изменения которого наблюдаются каждый месяц.
Для рек Охотского бассейна значимые положительные тенденции прослеживаются почти для всех месяцев года, кроме мая, июня и июля (Табл. 20). Повышение годового стока установлено для всех 5 постов (227 мм, 40 %). Наибольшее увеличение наблюдается в феврале-апреле (в среднем на 80 %), августе (80%) и сентябре (60 %).
В целом, на основе анализа данных о месячном слое стока установлено наличие статистически значимых (р <0.05) положительных трендов в весенний (май) и осенне-зимний период (с августа по декабрь) на большинстве реках различного масштаба всех основных бассейнов Северо-Востока России.
7.3 Оценка изменения температуры почвы
В течение последних десятилетий в России наблюдается увеличение температуры многолетнемерзлых пород и мощности сезонно-талого слоя (Romanovsky et al., 2010; Гарагуля и др., 2012; Sherstyukov, Sherstyukov, 2015 и др.). При деградации многолетней мерзлоты усиливается водообмен между поверхностыми и подземными водами, подземный надмерзлотный и подмерзлотный сток, речной сток в течение зимней межени. Прямые и косвенные свидетельства таких изменений наблюдаются в различных холодных регионах мира (Osterkamp, 2005; Yoshikawa et al., 2003; Walvoord and Striegl, 2007; Harris et al., 2009; Шепелев, 2011; Quinton et al., 2011; Brutsaert and Hiyama, 2012; Анисимова и Павлова, 2014; Fedorov et al., 2014).
На Северо-Востоке наблюдается устойчивое повышение температуры почвы во все сезоны года до глубины 160 см, а также сдвигаются сроки замерзания и оттаивания. По данным трех метеорологических станций региона (Омолон, Островное, Марково) основной теплообмен между атмосферой и почвой происходит весной и летом (Сточкуте, Василевская, 2016). Тем не менее, оценки изменения температур почв часто носят неопределенных характер, что связано с большими погрешностями измерений данных величин на метеорологических станциях и фиксирования на них разнонаправленных трендов (Павлов, 2008).
В работе Ю.В. Сточкуте и Л.Н. Василевской (2016) отмечается, что наиболее тесные корреляции наблюдаются между температурой воздуха почвы на глубине 80 см в зимнее время, что авторы связывают с особым типом почв района. Поэтому для изучения реакции многолетнемерзлых пород на потепление климата был проведен анализ температуры почвы на глубине 80 см для 11 станций Северо-Востока России с наличием данных наблюдений до 2005-2018 гг.
На 9 станциях из 11 наблюдается увеличение температур почв на глубине 80 см. В среднем годовая температура почвы для региона значимо повысилась на 1.7˚С на 7 станциях из 11 (Табл. 21). Наибольшее увеличение происходит в зимние месяцы (декабрь-февраль). Так для января среднее увеличение для 6 станций составило 5.2˚С. В мае значимый положительный тренд наблюдается на 7 станциях (+2.0˚С), в октябре на 8 станциях (+0.7˚С).
Значимые отрицательные тренды наблюдаются на 2 станциях (на Оймяконе – в летний период с мая по сентябрь, и на Среднекане – во все месяцы кроме марта-мая). Авторы связывают резкие изменения характеристик деятельного слоя на станции Оймякон и Среднекан с нарушением условий наблюдений на станции, а не естественными изменениями (Makarieva et al., 2019).
Несмотря на заметное потепление почвы, оценка трендов усугубляется невозможностью всегда достоверно использовать данные наблюдений на метеорологических станциях (Makarieva et al., 2019b). Значительные ошибки при измерениях температуры почвы на станциях в основном зависят от диаметра скважины, глубины и времени измерений (с наибольшими отклонениями особенно в зимний период) (Павлов, 2006).
В мировой практике широкое распространение для проведения подобного анализа получили данные наблюдений за глубинами протаивания на специальных мерзлотных стационарах и международных площадках CALM (Circumpolar Active Layer Monitoring, циркумполярный мониторинг глубины протаивания, URL: https://www2.gwu.edu/~calm/data/north.htm), где изменения проводятся с соблюдением жестких требований. Для горных районов подобный анализ провести не представляется возможным, т.к. ни одной станции в высокогорном районе Северо-Востока не функционирует.
7.4 Оценка изменений ледового режима рек
Ледовый режим рек имеет важное значение для бассейнов северных рек, их экосистем и экономического развития арктической промышленности и транспорта (Magnuson et al., 2000; Beltaos, Prowse, 2009). Формирование ледового режима определяется целым рядом факторов, среди которых водность, тип питания реки, теплообмен водной массы с атмосферой, батиметрия и строение русла (Паромов, Шантыкова, 2010).
В связи с недостаточностью гидрологических постов в данном регионе исследования ледового режима рек ограничены (Cooley, Pavlensky, 2016). В основном исследования изменений максимальной толщины ледового покрова, сроков осеннего становления льда и его весеннего разрушения проводятся на крупных реках. Для северных районов наблюдаются разнонаправленные тенденции изменений ледового режима (Гинзбург, 2005), которые могут варьироваться как в зависимости от региона, так и в пределах речных систем (Cooley, Pavlensky, 2016). Но в целом они указывают на значимое смягчение ледового режима, причем изменения максимальной толщины льда за последний 30-летний период происходят более интенсивно по сравнению с изменениями продолжительности ледостава (Вуглинский, 2014). Так для рек Арктической территории России уменьшение толщины ледового покрова составило в основном 10–20% (Вуглинский, 2014).
В работе (Shiklomanov and Lammers, 2014) констатируются статистически значимые негативные тренды максимальной толщины льда на реках Сибири. На реках Колыма и Яна отмечены отрицательные тренды максимальной толщины льда (13 и 33 см соответственно) и уменьшение длительности ледостава в среднем на 8 дней.
Для территории Республики Саха (Якутия) на отдельных реках, таких как Лена, Чара, Учур, изменение характеристик ледового режима существенно, а на других (Тимптон, Нюкжа) проявляется пока достаточно слабо (Лобанов, Горошкова, 2019). В среднем продолжительность ледостава уменьшается на 5 – 15 дней. Дата начала ледостава наступает в среднем на 3 – 4 дня позже, а дата окончания ледостава раньше на 5 – 8 дней. Интересно, что для территории Якутии средние значения максимального уровня воды в начале ледостава возросли на 51 – 83 см, что, по мнению авторов (Лобанов, Горошкова, 2019), связано с увеличением продолжительности шугохода и объема шуги в условиях более поздних дат начала образования ледового покрова.
Для рек бассейна Верхнего Енисея даты установления сплошного ледостава сдвинулись на более поздние сроки в среднем на 10 дней, а процесс разрушения ледяного покрова начинается на 10–18 дней раньше. Причем выявлено статистически значимое сокращение общей продолжительности ледостава на реках со средней высотой бассейна менее 1500 м (Паромов, 2010). Основные причины этих изменений, по мнению автора (Паромов, 2010), общее увеличение водности осенней и зимней межени, с которым связан рост теплозапаса водной массы, а также уменьшение толщины ледового покрова в результате снижения отрицательных зимних температур воздуха.
Для Забайкалья дата окончания ледостава в среднем сдвинулась на более ранний срок на 3 дня. Смещение дат на более поздние сроки на 1–10 дней произошло в 21% створов. Не изменились даты только в 4% створов. За 50-летний период максимальная толщина льда на большинстве реках уменьшилась (в четверти створов ее уменьшение составило более 30 см) (Обязов, Смахтин, 2014).
Для территории рек арктической зоны Западной Сибири по данным 40 гидрологических постов (1936-2014 гг.) расчеты показали отсутствие статистически значимых изменений в ледовом режиме (Агафонова, 2017).
Изменение дат замерзания рек и величины максимальной толщины льда несколько сильнее зависит от температуры воздуха, чем от водности рек (Гинзбург, 2005; Обязов, Смахтин, 2014). Newton and Mullan (2020) указывают на то, что сход ледового покрова значительно зависит от температуры воздуха, в то время как процессы замерзания льда осенью имеют более сложную природу и показывают ограниченную корреляцию с метеорологическими условиями. В.В. Паромов (2010) утверждает, что наблюдаемый сдвиг дат появления сплошного ледостава зависит в основном от динамического фактора.
В работах (Гуревич, 2009; Джамалов и Потехина, 2010) представлена гипотеза о воздействии речного льда на меженный сток. Так в более холодные зимы, при значительной толщине льда, расход воды в небольших речных бассейнах уменьшается, а в менее суровые зимы происходит уменьшение толщины речного льда и сохранение более высокого стока. В то же время Shiklomanov and Lammers (2014) не подтвердили данную теорию и не обнаружили существенной корреляции между максимальной толщиной речного льда и средним стоком рек в ноябре-апреле.
В мировой практике для исследования ледового режима рек широко используются спутниковые наблюдения (Yang et al., 2020). В работе прогнозируется среднее уменьшение сезонной продолжительности ледового покрова в среднем на 6 дней на 1°C повышения средней глобальной приземной температуры воздуха. Использование спутниковых данных MODIS позволили идентифицировать пространственные и временные закономерности изменения ледового покрова в бассейнах рек Макензи, Лена, Обь и Енисей за период 2000–2014 гг. (Cooley, Pavlensky, 2016). Все статистически значимые временные тенденции отрицательны, что также указывает на общий сдвиг в сторону уменьшения продолжительности ледостава.
На территории исследовательского водосбора р. Танана (Аляска), установлено, что таяние льда усиливается за счет увеличения гидравлического градиента, увеличения подъема грунтовых вод, повышения температуры воздуха, повышения температуры грунтовых вод и увеличения высоты снежного покрова (Jones et al., 2013). Ожидается, что потепление климата в регионах с прерывистой вечной мерзлотой увеличит поступление грунтовых вод в реки, уменьшит температурный градиент между атмосферой и поверхностью раздела лед-вода и увеличит толщину снежного покрова.
В данный момент в мире широко обсуждается будущее влияние потепления климата на изменения ледового режима рек (Beltaos, Prowse, 2009; Magnuson et al., 2000). По оценке (Оценочный доклад…, 2008), на сибирских реках к 2039 г. ожидается сокращение периода ледостава на 20–27 дней и уменьшение максимальной толщины льда на 20–40%. По мнению Shiklomanov and Lammers (2014) в настоящее время необходимы более точные исследования при использовании детальных данных наблюдений на реках меньшего размера.
Для оценки изменений максимальной толщины льда на различных по площади водосборов рек были отобраны репрезентативные ряды. Выбраны следующие критерии репрезентативности: 1) длина анализируемого ряда более 20 лет; 2) разница в количестве значений до 1980 и после 1980 не превышает 50%; 3) наличие данных в современный период (после 2000 г.). Всего для территории Северо-Востока России проанализированы данные 30 гидрологических постов по следующим характеристикам: максимальная толщина льда, дата наступления максимальной толщины, а также изменение даты наступления толщины льда 60 и 90 см (Табл. 14).
На 12 из 30 исследуемых постах наблюдается значимое сокращение максимальной толщины ледового покрова при уровне значимости p < 0,10. В среднем уменьшение составляет 39 см (27%) и изменяется от 16 см (14%) (р. Ясачная – с. Нелемное, бассейн р. Колымы) до 108 см (53%) (р. Колыма – с. Оротук). Уменьшение максимальной толщины льда не сопровождается сдвигом даты наступления этого максимума (Табл). Только на двух постах (3489, р.Инидигирка – Индигирский) и 1566 (р.Тауй – с.Талон) происходит сдвиг даты на 2 и 8 пентады соответственно.
На 7 постах наблюдается увеличение толщины ледового покрова со средним значением 57 см (40%). Максимальное увеличение зафиксировано в бассейне р. Нера – пос. Ала-Чубук (3518) и достигает 113 см или 90%. Положительное отклонение от средней даты достижения максимальной толщины наблюдается на 4 рассматриваемых постах. В целом, увеличение ледового покрова происходят в бассейнах рр. Яна и Индигирка. В то же время, для всех постов в указанных бассейнах наблюдаются более низкие величины толщины льда в периоды 1964-1967 и 2007 г., что в целом совпадает с периодами наиболее высокого стока рек (Makarieva et al., 2019).
Важную роль в формировании ледового покрова играют наледи речных вод, образующиеся в створах постов. Так максимальные изменения в толщине льда наблюдаются именно на постах, на которых, согласно Водному кадастру (1966-2008 гг.), зафиксированы наледные явления, причем для таких постов свойственны как уменьшение толщины льда (например, пост 3489, р. Инидигирка – Индигирский), так и увеличение (пост 3503, р.Агаякан - ГМС Агаякан).
В бассейне р.Колыма – с.Оротук (1001) изменение толщины ледового покрова зависит от антропогенного фактора, так как данные искажены в связи со строительством Усть-Среднеканской ГЭС.
В арктических районах и районах крайнего севера в зимний период, когда водный транспорт недоступен, функционируют зимники. Зимник – автомобильная дорогая, эксплуатация которой возможна только в зимнее время при отрицательной температуре воздуха. Ледовая переправа прокладывается по льду рек, озер, водохранилищ или морей только после тщательной проверки толщины ледяного покрова. Зимние дороги проектируются и создаются ежегодно в таких странах, как Канада, Китай, США, Россия, Финляндия, Норвегия и Швеция. В условиях изменения климата происходит сокращение сроков эксплуатации зимников. В работе (Mullan et al., 2017) отмечается, что на территории Канады для самых тяжелых транспортных средств проезд по зимникам будет невозможен к концу XXI века.
На территории Северо-Востока России зимники проложены по рекам Колыма, Яна и Индигирка. Для оценки даты начала функционирования зимних трасс отобраны данные о толщине льда. Критерием фиксирования даты было достижение толщины 60 и 90 см (Табл. 22). Данные величины обусловлены строительными нормами для проезда колесных автомобилей массой 15 и 35 тонн соответственно.
За последние пятьдесят лет произошло значимое смещение дат образования толщины льда в среднем на 25 дней (от 12 до 39 дней) на 16 из 30 гидрологических постов для 60 см и на 35 дней (от 12 до 64 дня) на 12 постах для 90 см. Более раннее становление льда 90 см наблюдается на 3 постах (на 14, 23 на 49 дней), что также может быть связано с образованием наледей, которые являются важным фактором, осложняющим функционирование зимних ледовых трасс.
Таким образом, на реках Северо-Востока России дата начала использования естественных транспортных артерий может сдвинуться на месяц и более. Необходимо учитывать этот фактор при составлении графика работы автозимников. Сокращение сроков функционирования зимников может повлечь за собой значительный экономический ущерб.
8 Оценка параметров гидрологической модели на основе исторических данных для ключевых объектов.
8.1 Параметризация гидрологической модели «Гидрограф» с использованием данных специальных наблюдений на Колымской водно-балансовой станции и станции Сунтар-Хаята.
В условиях крайней недостаточности данных наблюдений на Северо-Востоке привлечение данных полевых наблюдений для параметризации моделей очень важно. Для параметризации гидрологической модели «Гидрограф» были использованы данных специальных наблюдений на двух объектах: Колымской водно-балансовой станции (КВБС) и станции Сунтар-Хаята.
Колымская водно-балансовая станция (КВБС). КВБС располагается в верховьях р. Колымы, в горной местности (перепад высот 830-1690 м), в зоне сплошного распространения многолетней мерзлоты. С 1948 по 1997 гг. на КВБС действовали десять гидрологических постов на водосборах площадью от 0.27 км2 до 21.6 км2, две метеорологических площадки, 55 осадкомерных пунктов, более 20 мерзлотомеров, несколько гидрогеологических скважин, испарительных, воднобалансовых и стоковых площадок, проводились регулярные снегомерные съемки и экспериментальные исследования частных гидрологических и мерзлотных процессов.
Материалы КВБС использовались многими авторами для исследований процессов формирования стока, происходящих на малом водосборе в зоне многолетнемерзлых грунтов. Их результаты представлены в многочисленных работах, например, Бояринцев Е.Л. и Бояринцев Е.Л. и др. (1980, 1986, 1988, 1991, 1992), Кузнецов А.С. (1966, 1969), Сущанский (2002), Zhuravin S. (2004), Глотов В.Е. (2002), Банцекина Т. В. (2001, 2002), Банцекина Т. В. и Михайлов В.М. (2009), Макарьева и др. (2018а). Также материалы используются при построении и тестировании климатических моделей, моделей формирования стока, динамики растительности и т.д. (Гусев и др., 2006; Гусев и Насонова, 2004; Кучмент и др., 2000; Виноградов и др., 2015; Лебедева и др., 2015, 2017; Макарьева и др., 2020; Semenova et al., 2013; Shmakin, 1998). В диссертации Л.С. Лебедевой (2018) на основе данных КВБС была проведена параметризация модели «Гидрограф» для условий бассейнов рек верхней Колымы (Макарьева и др., 2020).
Высокогорная станция Сунтар-Хаята. Высокогорная станция Сунтар-Хаята, которая функционировала в период 1957–1959 гг. в бассейне р. Сунтар в рамках программы Международного геофизического года. В работе использованы отчетные материалы комплексных наблюдений на Высокогорной станции Сунтар-Хаята из архива Института Мерзлотоведения СО РАН в Якутске. В качестве объекта исследования принят водосбор р. Сунтар – устье р. Сахарыньи (приток р. Индигирки, площадь 7680 км2) с наличием данных наблюдений за стоком (Макарьева и др., 2019в).
Параметризация модели «Гидрограф» проводилась на основе совместного анализа гидротермического режима почвогрунтов и закономерностей стокоформирования в типичных ландшафтах (Макарьева и др., 2020). Для верификации параметров модели был выбран водосбор р.Сунтар – устье р. Сахарынья (р.Индигирка).
Параметры модели разработаны для четырех стокоформирующих комплекса (СФК) (Макарьева и др., 2019в). Для каждого СФК разработана схематизация вертикального почвенно-растительного профиля, учитывающая состав грунта, растительность, процессы снегонакопления и стокоформирования (Рис. 73-74, Табл. 23).
Гольцовый комплекс расположен в высотной зоне 1900-2700 м (средняя высота 2040 м).
Почвенный профиль комплекса сложен крупнообломочными щебнем аргиллитов (удельный вес 2920 кг/м3) с примесью суглинистого материала, сцементированных льдом и включающим прослои чистого льда до 2 м толщины. Растительность отсутствует. Щебень представляет собой разрушенные морозным выветриванием ледниковые валуны и делювий склонов долины. Глубина сезонного протаивания почво-грунтов в пределах гольцового комплекса на высотных отметках более 1700 м колеблется от 55 до 75 см (Граве и др., 1964). Для верхнего слоя делювия характерна незначительная влажность и малозаметные колебания ее содержания в течение теплого сезона, несмотря на значительное количество осадков и неравномерность в их выпадении. Это объясняется хорошими фильтрационными способностями щебнистых грунтов. Не испарившаяся влага легко просачивается в глубину и стекает по мерзлому водоупору. Неудачный опыт сооружения стоковой площадки показал, что водоупор представляет сложную поверхность благодаря наличию глубоких трещин и пустот, хотя и имеющих отрицательную температуру, но не заполненных льдом (Граве, 1959).
Пояс горной тундры соответствует высотам 1450-1900 м (средняя высота 1630 м). Он характеризуется распространением сомкнутого и угнетенного травянисто-мохового покрова с кустарничками. Верхний 10-сантиметровый слой профиля горной тундры составляет моховой покров, под которым залегает горная порода с включениями загрязненного льда. Сезонно-талый слой в горной тундре составляет 80-90 см.
Тайга (1100-1450 м, средняя высота – 1310 м) состоит из разреженного лиственничника на северных склонах и густых лиственничных лесов на южных склонах и занимает 42% площади водосбора.
Заболоченные редколесья и луговые болота приурочены к долинам и поймам рек (828-1100 м, средняя высота 1060 м) и занимают 14%.
Отличительной чертой лиственничной тайги и поймы на заболоченных грунтах является наличие торфяного горизонта, который находится под моховым покровом и распространяется до глубин 20 и 40 см соответственно. Данный слой характеризуется низкими теплопроводными свойствами, повышенной пористостью и водоудерживающей способностью. Глубина сезонного протаивания изменяется в пределах 85-150 см в тайге и 30-115 см в долинах и поймах рек.
Для моделирования вся площадь водосбора покрыта регулярной гексагональной сеткой, узлами которой стали 32 репрезентативные точки (РТ). Из них 3 точки соответствуют гольцовому комплексу, 11 – тундре, 13 – тайге и 5 – заболоченным редколесьям и луговым болотам.
В предположении, что процессы формирования стока в горных районах верховьев р. Колымы и в бассейне р. Сунтар схожи, параметры для СФК горной тундры, тайги, заболоченных редколесий и луговых болот были заимствованы из работы О.М. Макарьевой и др. (2020), которые использовали данные Колымской водно-балансовой станции для их определения. Параметризация гольцового ландшафта рассмотрена далее подробно.
Подготовка входной метеорологической информации. В качестве входной метеорологической информации для моделирования задаются суточные значения температуры и влажности воздуха, количества осадков для каждой станции в пределах или вблизи водосбора (Макарьева и др., 2019в). На основе данных (Справочник по климату СССР, 1968) автором построены зависимости увеличения количества осадков с высотой для теплого (май–август) и холодного (сентябрь–апрель) периодов года (Рис. 75). Годовое количество осадков на станции Сунтар-Хаята более чем в два раза превышает количество осадков, выпадающих в предгорьях. Градиент количества осадков в диапазоне высот 777–1350 и 1350–2068 м составляет 7 мм (5–7 %) и более 35 мм (15–16%) на 100 м соответственно. На основе данных снегомерных съемок Н.А. Граве и М.М. Корейша (1960) показали, что в среднем за 1957–1959 гг. между высотами 2068–2257 и 2257–2477 м над ур. моря градиенты увеличения осадков с высотой устойчивы и составили 35 (5–8 %) и 30 (4–5 %) мм на 100 м соответственно. Количество твердых осадков на высоте 777 м составляет около 25 % от годовой суммы, на высоте 2068 м – около 60 %. При линейной экстраполяции по этим двум точкам процентное содержание твердых осадков на высоте 2900 м достигает 90% от годовой суммы (Граве, Корейша, 1960).
В среднем за период 1957–1964 гг. годовое количество осадков на станции Сунтар-Хаята по показаниям осадкомера составило 555 мм. Однако, в Справочнике по климату СССР (1968) рекомендуется введение поправок на ветровой недоучет и смачивание прибора, достигающих значений 1.7 (в среднем 1.6) для твердых и 1.3 (в среднем 1,16) для жидких осадков, что приводит к оценкам годового количества осадков на высоте 2068 м в 688 мм (Справочник по климату СССР, 1968) и 800 мм на вершинах хребтов (Васильев, Торговкин, 2002).
При интерполяции температуры и дефицита влажности воздуха учитывался годовой ход градиента обеих величин с высотой. Среднемесячные годовые градиенты температуры и дефицита влажности воздуха, рассчитанные по данным метеостанции Сунтар-Хаята (2068 м) и Агаякан (776 м) изменяются от +1.1ºС и +0.01 мБ на 100 м в январе до -1.3ºС и -0.35 мБ на 100 м в июне (Макарьева и др., 2019в).
8.2 Верификация разработанных параметров
Моделирование переменных состояний гольцового ландшафта. Площадка станции Сунтар-Хаята располагалась в гольцовом ландшафте в северном массиве хребта на высоте 2040 м в сквозной ледниковой долине. Здесь проводились различные наблюдения, в том числе измерения температуры почвогрунтов на различных глубинах, наблюдения за снежным покровом и испарением. Эти данные были использованы нами для оценки и уточнения параметров, описывающих гольцовый комплекс (Макарьева и др., 2019в).
Температура почвы. Геотермические измерения производились на площадке Сунтар-Хаята в трех скважинах на глубинах от 10 см до 20 м. Моделирование температуры почвы с суточным расчетным интервалом на различных глубинах проведено с использованием теплофизических свойств почвогрунтов, обобщенных согласно материалам из отчетов Граве и Корейши (1959, 1957, 1960, 1963). Принятые значения среднего объемного веса грунта с пористостью 42% при естественной влажности, при полном насыщении пор льдом и в сухом состоянии равняются 1700, 1930, 1580 кг/м3 соответственно. Величина удельной теплоемкости частиц грунта в сухом состоянии составляет 840 Дж/кг °С, а удельная теплопроводность 1.5 Вт/м °С.
Тепловой баланс почвы по слоям рассчитывается в модели «Гидрограф» в каждый расчетный интервал времени – ежедневно. Для верификации результатов расчета теплового баланса деятельного слоя были использованы наблюденные среднемесячные значения температуры грунта на нескольких горизонтах (до глубины 2 м) на площадке станции Cунтар-Хаята за 1958 год. Средние абсолютные отклонения рассчитанных месячных температур от наблюденных величин составили 1.4 ºС, 1.5 ºС, 1.1 ºС и 0.6 ºС, а их максимальные значения – +3.8 ºС (июнь), +4.0 ºС (ноябрь), +3.2 ºС (июнь) и -1.6 ºС (январь) на глубинах 5, 50, 100 и 200 см соответственно. В целом, рассчитанные и наблюденные величины температуры грунта на разных глубинах соответствуют друг другу (Рис. 76).
Снежный покров. Данные о высоте и запасах снежного покрова на площадке метеорологической станции Сунтар-Хаята использовалась для верификации параметров модели «Гидрограф». Мощность снежного покрова измерялась по трем рейкам, установленным по углам треугольника со сторонами 12 м. Водный эквивалент рассчитывался по среднему значению мощности снежного покрова и объемному весу (Корейша, 1963). Сравнение рассчитанных и наблюденных величин высоты и запасов снежного покрова за зимние сезоны 1958-1959 гг. представлены на Рис. 77 указывает на адекватность модели.
На основе данных снегомерных съемок, которые проводились в районе станции на продольном профиле длиной 3 км с амплитудой высот более 400 м, был рассчитан коэффициент вариации снежного покрова, составивший 0.57. Он был использован при моделировании перераспределения снежного покрова в гольцовом ландшафте.
Испарение. Наблюдения за испарением производились с помощью двух почвенных испарителей системы ГГИ-500-50, которые были установлены на площадке станции Сунтар-Хаята в начале июня 1958 года при сплошном, не начинавшем таять снежном покрове и при отрицательной температуре грунта. Испарители были заполнены щебнистым грунтом, слагающим площадку, вставлены в вырытые гнезда на всю свою высоту и оставлены под снежным покровом до полного естественного таяния последнего на площадке, происходившего 20-27 июля. Наблюдения за испарением продолжались весь август 1958 года. Взвешивание испарителей производилось один раз в пять дней, выпадающие осадки регистрировались ежесуточно в непосредственной близости к испарителям (Граве, 1959).
Наблюденные осадки за август 1958 года составили 77 мм, величина просачивания 36 мм, среднее значение суммарного испарения равнялось 44 мм. Рассчитанное значение суммарного испарения за август этого же года составило 37 мм, а в среднем за теплый период 1957-1964 гг. – 50 мм. Результаты расчета не противоречат наблюдениям на каменных осыпях гольцового комплекса Колымской водно-балансовой станции, на которых значение среднегодового испарения в диапазоне высот 1200-1700 м (1979, 1983-1984 гг.) по данным Л.С. Лебедевой и др. (2017) составило 72 мм.
Результаты моделирования процессов формирования стока. Непрерывное моделирование стока с суточным разрешением было произведено для бассейна р. Сунтар в створе устье р. Сахарынья за 1957-1964 гг. с использованием данных четырех метеорологических станций (Сунтар-Хаята, Нижняя база, Агаякан, Восточная). В период с 1968 по 2012 года моделирование стока для р. Сунтар происходило для периода 1968-1984 гг. с использованием трех метеорологических станций (Агаякан (776 м), Восточная (1287м), Нежданинская (608 м)) и для периода с 1985-2012 гг. с использованием двух метеостанций (Агаякан (776 м), Восточная (1287м)) (Табл. 24). Основные характеристики водного баланса за данные периоды моделирования, а также рассчитанные значения критерия эффективности Нэша-Сатклиффа (NS) (1970) представлены в Табл. 24. Сравнение наблюденных и рассчитанных гидрографов стока на рисунке для каждого года функционирования станции отображены на Рис. 78, гидрографы стока с лучшей, худшей и средней сходимостью для периода 1968-2012 гг. – на Рис. 79.
При моделировании использовались корректирующие коэффициенты 1.1 и 1.15 к твердым и жидким осадкам соответственно. Результаты анализа материалов отчетов (Граве, Корейша и др., 1960, 1963, 1957) и моделирования водного баланса не подтверждают рекомендуемого в (Справочник по климату, 1968) корректирующего коэффициента 1.6 к твердым осадкам, авторы исследования считают его неоправданно завышенным (Макарьева и др., 2019в).
За период 1957-1964 гг. (время функционирования Высокогорной станции Сунтар-Хаята) рассчитанный годовой слой осадков для бассейна р. Сунтар составил в среднем 344 мм, рассчитанный слой стока воды – 199 мм, что в среднем на 10% выше наблюденной величины слоя стока (180 мм). Величина испарения с водосбора составила 143 мм, что в полтора раза ниже величины, указанной для района исследования в (Ресурсы поверхностных вод, 1966). Средний критерий эффективности Нэша-Сатклиффа расчета гидрографов в замыкающем створе составил 0.75. В целом, несмотря на небольшое завышение стока в период половодья, рассчитанные гидрографы стока хорошо совпадают с наблюденными как по фазам, так и абсолютным значениям расходов воды (Макарьева и др., 2019в).
На основе результатов моделирования рассчитан вклад каждого СФК в формирование стока в замыкающем створе (Табл. 25, Рис. 80).
На гольцовый комплекс, занимающий 7 % территории водосбора, приходится 20 % общего стока в замыкающем створе р. Сунтар, а коэффициент стока достигает 0.92. Наибольший вклад на формирование стока водосбора р. Сунтар вносят тундры с долей стока 49 % и коэффициентом стока 0.75. Суммарный сток с ландшафтов тайги и заболоченных редколесий, занимающих 56 % территории, составляет около 31%.
Вклад гольцовых ландшафтов увеличивается в маловодные годы и в бассейне р. Сунтар может достигать 28 % (например, в 1963 году, общий годовой слой стока составил всего 130 мм, а рассчитанный для гольцового комплекса – 513 мм) (Макарьева и др., 2019в).
Результаты моделирования стока за данный период можно признать удовлетворительными, так как критерий эффективности достигает для р. Сунтар в некоторые годы 0.9. Результаты моделирования переменных состояний подтверждают, что разработанный набор параметров удовлетворительно воспроизводит данные наблюдений, полученные на водосборе.
Факторами, обусловливающими погрешность, следует признать низкую точность гидрометеорологических измерений и недостаточно полную оценку доли участия подземных горизонтов в питании рек (Макарьева и др., 2019в).
8.3 Исследование применимости модели «Гидрограф» в задачах прогнозирования изменений стока
Анализ месячных данных стока в бассейнах рек Яна и Индигирка (1936-2015 гг.) показал наличие статистически значимых (Р <0.05) положительных тенденций в мае и осенний период (Makarieva et al., 2019b). Значения трендов для реки Сунтар составили 6.8 мм или 103% в мае, 9.9 мм или 49% в сентябре, 3.3 мм или 70% в октябре и 0.43 мм или 52% в ноябре (Makarieva et al., 2019b). Наблюдается уменьшение количества осадков зимой (от 8 до 13 мм) и отсутствие существенных изменений в другие сезоны. Повышение годовой температуры воздуха на +2.0°С привело к увеличению количества жидких осадков и стока в сентябре примерно на 12 мм. Выявленные зависимости между изменениями стока и количеством жидких осадков в сентябре в период 1991-1996 гг., свидетельствуют о том, что фазовое состояние осадков может быть одним из основных факторов, который влияет на увеличение расхода воды.
Моделирование стока бассейна р.Сунтар за период 1966-2012 гг. позволило количественно воспроизвести выявленные на наблюденных данных тренды увеличения слоев стока (Табл. 26). По данным ранговых корреляционных тестов Манна-Кендалла и Спирмена (Kendall, 1975; Mann, 1945) и теста Петтитта (Pettitt, 1979) значимые положительные тенденции рассчитанного стока наблюдались в мае (1.3 мм или 118 %), сентябре (10.2 мм или 38.1%), октябре (1.3 мм или 33.3%) и ноябре (0.35 мм или 35.9%). Таким образом, в целом моделируемые тренды совпадают с наблюдаемыми (Nesterova et al., 2019). Также согласно расчетам, доля жидких осадков увеличилась в среднем на 10% (или 13,6 мм), что соответствует наблюдаемому значению 12 мм. Точка изменения величин в осенний сезон совпадает с наблюдаемыми данными и относится к периоду 1993-1996 гг. (Рис. 81).
Таким образом, моделирование позволило воспроизвести значения положительных трендов и точки их изменения в течение исследуемого периода, подтверждая гипотезу о том, что увеличение количества жидких осадков осенью из-за потепления климата может быть основным фактором изменения стока в осенне-зимний период в данном регионе.
