Аннотация. 

Статья посвящена важной проблеме разработки информационной технологии моделирования пространственно-временной динамики полей термокарстовых озер как интенсивных источников эмиссии метана в атмосферу арктических территорий. Рассмотрена геоимитационная модель поля термокарстовых озер в виде набора случайных окружностей, свойства которой были определены по экспериментальным данным спутниковых измерений площадей озер на ограниченной территории в зоне мерзлоты Западной Сибири. С использованием спутниковых данных, полученных в последнее время для озер на разных арктических территориях за период 1985-2022 гг., дано экспериментальное обоснование применимости модели на всей территории Российской Арктики. Проведено количественное определение параметра модели, являющегося функцией времени и климатических параметров – среднегодовой температуры и уровня осадков – на разных арктических территориях России. Рассмотрены вопросы генерирования последовательностей псевдослучайных чисел, используемых для моделирования пространственно-временной динамики полей арктических озер с учетом климатических изменений. С помощью компьютерных экспериментов с геоимитационной моделью динамики полей термокарстовых озер получены прогнозы изменения размеров озер в разных арктических регионах на ближайшее десятилетие.

Ключевые слова: 

термокарстовые озера, геоимитационное моделирование, распределение озер по размерам, космические снимки, климатические изменения, Арктика.

DOI 10.14357/20718632240309

EDN PTSGHP

Стр. 95-106.

Литература

1. Holgerson M.A., Raymond P.A. Large contribution to inland water CO2 and CH4 emissions from very small ponds. Nat Geosci. 2016;9:222–6. DOI: 10.1038/ngeo2654

2. Popkov Y.S., Popkov A.Y., Dubnov Y.A. Entropy randomization in Machine Learning. CRC Press, 2023. DOI: 10.1201/9781003306566

3. Dubnov Y. A., Popkov A. Y., Polishchuk V. Y. et al. Randomized Machine Learning Algorithms to Forecast the Evolution of Thermokarst Lakes Area in Permafrost Zones // Automation and Remote Control. – 2023. – Vol. 84, No. 1. – P. 56-70. – DOI: 10.1134/s0005117923010034.

4. Моисеев Н.Н., Свирежев Ю.М. Системный анализ динамических процессов биосферы // Вестник Академии Наук СССР. 1979. № 2. С. 47-54.

5. Лоу А., Кельтон В. Имитационное моделирование. Классика Computer Science. – СПб.: Питер; Киев: Издательская группа BHV, 2004. – 847с.

6. Полищук В. Ю., Полищук Ю.М. Геоимитационное моделирование полей термокарстовых озер в зонах мерзлоты. – Ханты-Мансийск : Югорский государственный университет, 2013. – 129 с. – ISBN 978-5-9611-0079-2.

7. Polishchuk V., Polishchuk Y. Modeling and prediction of dynamics of thermokarst lake fields using satellite images // Permafrost: Distribution, Composition and Impacts on Infrastructure and Ecosystems : Editors: Oleg S. Pokrovsky (CNRS, Toulouse, France and Tomsk State University, Russia). – New York : Nova Science Publishers, Inc., 2014. – P. 205-234. – DOI: 10.978-94-007-4569-8.

8. Кравцова В. И., Родионова Т.В. Исследование динамики площади и количества термокарстовых озер в различных районах криолитозоны России по космическим снимкам // Криосфера Земли. – 2016. – Т. 20, № 1. – С.81-89.

9. Викторов А. С., Капралова В. Н., Орлов Т. В. Трапезникова О.Н., Архипова М.В., Березин П.В., Зверев А.В., Панченко Е.Н., Садков С.А. Закономерности распределения размеров термокарстовых озёр // Доклады Академии наук. – 2017. – Т. 474, № 5. – С. 625-627. – DOI:10.7868/S0869565217050218.

10. Webb E. E., Liljedahl A. K., Cordeiro Ja. A. Permafrost thaw drives surface water decline across lake-rich regions of the Arctic // Nature Climate Change. – 2022. – Vol. 12, No. 9. – P. 841-846. – DOI: 10.1038/s41558-022-01455-w.

11. Cooley S. W., Ryan J. C., Smith L. C. Pitcher L.H., Pavelsky T.M. Arctic-Boreal Lake Dynamics Revealed Using CubeSat Imagery // Geophysical Research Letters. – 2019. – Vol. 46, No. 4. – P. 2111-2120. – DOI: 10.1029/2018GL081584.

12. Полищук Ю. М., Муратов И. Н., Полищук В.Ю. Исследование извилистости береговых границ термокарстовых озёр Западной Сибири по снимкам высокого разрешения "Канопус-В" // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2019. – Т. 16, № 5. – С. 130-137. – DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-5-130-137.

13. Муратов И. Н., Байсалямова О. А., Полищук Ю. М. Изучение распределения по размерам термокарстовых озер восточной части Российской Арктики на основе совмещения данных со снимков Sentinel-2 и Канопус-В // Исследование Земли из космоса. – 2023. – № 4. – С. 52-59. – DOI: 10.31857/S0205961423040061.

14. Полищук В. Ю., Куприянов М. А., Полищук Ю. М. Анализ взаимосвязи изменений климата и динамики термокарстовых озёр в арктической зоне Таймыра // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2021. – Т. 18, № 5. – С. 193-200. – DOI 10.21046/2070-7401-2021-18-5-193-200.

15. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем // М.: Изд-во «Наука», 1968. – 356 с.

16. Callagan T.V., Jonassson S. Arctic ecosystems and environmental change // Phil. Trans. Roy Sos London A., 1995 Vol. 352. – P. 259-276. DOI: 10.1098/rsta.1995.0069.

17. Kupriyanov M.A., Kochergin G.A., Muratov I.N., Polishchuk Y.M. Accuracy Analysis of Remote Measurement of Thermokarst Lakes Parameters for Field Dynamics Modeling Problems // Atlantis Press: Advances of Social Science, Education and Humanities Research. 2020. Vol. 483. P. 237-241. DOI: 10.2991/aisr.k.201029.046.

18. Rocher-Ros G., Stanley E.H., Loken L.C., Casson N.J., Raymond P. A., Liu S., Amatulli G., Sponseller R. A.Global methane emissions from rivers and streams // Nature. – 2023. – Vol. 621, No. 7979. – P. 530-535. – DOI 10.1038/s41586-023-06344-6.