№ 3 (2023)

На основе результатов обработки 437 радиолокационных интерферограмм, полученных по данным радиолокатора спутника Sentinel-1 в период с начала 2018 г. до начала разрушительной сейсмической активности, произошедшей в Турции в феврале 2023 г., с использованием метода Stacking InSAR построены поля скоростей смещения блоково-разломной структуры и выявлены основные геодинамические процессы в районе Восточно-Анатолийского разлома. Установлены аномальные смещения блоков вдоль этого разлома, которые приурочены к землетрясению с магнитудой 6.7, состоявшемуся 24 января 2020 г. С использованием кластерного анализа временных рядов полей скоростей установлены зоны напряженно деформированного состояния основных блоков, в период, предшествующий этому землетрясению. Показано, что эпицентры землетрясений, произошедших в феврале 2023 г., расположены в районе этих зон. Сделан вывод о необходимости использования такой методики для оценки напряженно деформированного состояния с целью прогнозирования сейсмоактивности.

Трудоемкость измерений фитомассы на пробных площадках сдерживает экстраполяцию точечных данных на территории, сопоставимые с хозяйственными угодьями или ландшафтными единицами. Вегетационные индексы, рассчитываемые по космическим снимкам, обычно рассматриваются как индикаторы зеленой фитомассы и используются для ее площадных оценок. В исследовании решается задача установить информативность нормализованного разностного вегетационного индекса NDVI в зависимости от фракционной структуры живой и мертвой надземной фитомассы, сезонной динамики биологического круговорота, гидротермических условий и ландшафтной позиции. Использованы результаты ежемесячных измерений фракций надземной фитомассы на 13 площадках в фитоценозах залесскоковыльной и ковылковой формаций в Буртинской степи (заповедник “Оренбургский”) с мая по сентябрь в 2015–2020 гг. Для каждого срока по космическим снимкам Landsat рассчитаны значения NDVI на всех площадках. Гипотезы о геоботанических, гидротермических, фенологических и ландшафтных факторах информативности NDVI проверялись расчетом коэффициентов корреляции Спирмена, средствами дисперсионного и мультирегрессионного анализа. Несовпадение сезонных пиков NDVI и зеленой фитомассы не согласуется с распространенным представлением о прямом индикационном значении NDVI. Общая живая фитомасса более четко коррелирует с индексом в июне и июле, слабее – в конце сезона. NDVI оказался чувствительным не столько к запасам зеленой фитомассы как таковой, сколько к массе и доле разнотравья и соотношению живой и мертвой фитомасс. В поздневесеннее и раннелетнее время NDVI наиболее тесно связан с разнотравьем, в июле – со злаками. Подтвердилась гипотеза о возможности экранирования зеленой массы ветошью, что приводит к снижению NDVI несмотря на сохранение или рост зеленой фитомассы. NDVI может занижать реальную зеленую фитомассу, если происходит резкий прирост массы ветоши, обычно – во второй половине лета и начале осени. NDVI более адекватно отражает состояние надземной фитомассы степных сообществ, длительное время не подвергавшихся воздействию пожаров, по сравнению с горевшими сообществами и залежами.

Статья посвящена задаче разработки нового варианта модели морфологической структуры эрозионно-термокарстовых равнин на основе широкого использования материалов космической съемки. С помощью использования данных дистанционного зондирования был разработан вариант модели, учитывающий разный ход термокарстовых процессов на водораздельной поверхности и пониженной поверхности хасыреев. Данная модель была эмпирически проверена на восьми выбранных ключевых участках, которые расположены в различных физико-географических, климатических и геокриологических условиях. Проверка проводилась на основе использования материалов космической съемки высокого разрешения. Разработанный вариант модели подтверждается статистическим анализом распределений площадей озер в пределах водораздельной поверхности и пониженной поверхности хасыреев и показывает существование динамического равновесия в возникновении, росте и спуске термокарстовых озер. Анализ показывает, что морфологическая структура эрозионно-термокарстовых равнин эволюционно меняется, сокращая площадь основной водораздельной поверхности по зависимости, близкой к экспоненте; конкретный вид зависимости зависит прежде всего от отношения плотности генерации озер и плотности расположения истоков эрозионных форм. Использование предлагаемого нового варианта модели позволяет уточнить оценку риска поражения линейных сооружений, пересекающих эрозионно-термокарстовые равнины.

В статье представлена методика определения водозапаса облачности по данным дневных измерений радиометра МСУ-ГС, установленного на борту российского гидрометеорологического спутника “Арктика-М” № 1. В основе представленной методики лежат физические принципы взаимодействия электромагнитного излучения с частицами облачности в коротковолновой области спектра на длинах волн 0.55 и 4.0 мкм. Полученные по данным радиометра МСУ-ГС оценки водозапаса облачности сопоставлялись с аналогичными оценками по данным радиометров AMSU/MHS и AHI. По результатам сопоставления искомые оценки водозапаса капельной облачности находятся в допустимых пределах погрешности измерений, не превышающей 50 г/м². В тоже время в силу конструктивных особенностей радиометр МСУ-ГС не позволяет с требуемой точностью восстанавливать водозапас кристаллической облачности. В среднем оценка водозапаса кристаллической облачности по данным МСУ-ГС занижена на 110 г/м², а среднеквадратическая ошибка составляет 158 г/м² по сравнению с данными радиометра AHI. Полученные оценки водозапаса были внедрены в геоинформационную систему “Арктика-М”, обеспечивающую доступ к данным КА “Арктика-М” № 1 и результатам их тематической обработки в режиме, близкому к реальному времени.