Анализ данных и машинное обучение при моделировании динамики берегов Карского моря, на примере западного побережья Байдарацкой губы

В условиях изменения климата изучение арктических берегов приобретает особую актуальность, особенно для участков, сложенных многолетнемерзлыми грунтами. Мерзлые грунты, залегающие в береговых обрывах, являются основной причиной активного развития эрозионных процессов, связанных с как термическим, так и механическим разрушением пород. Среди ключевых процессов, влияющих на трансформацию арктических берегов, выделяют термокарст, термоабразия, термоденудация и термоэрозия. Эти процессы приводят к отступанию берегов, что связано с увеличением продолжительности периодов с положительными температурами воздуха, сокращением безледного периода и увеличением ветро-волновой энегргии.
Многие криогенные процессы могут быть легко идентифицированы с помощью спутниковых снимков. Например, участки, где преобладает термоэрозия, можно распознать по характерной сетке полигонов, образованной ледяными жилами, видимыми на снимках. Анализ геоморфологических особенностей берега позволяет выделить участки, наиболее подверженные термоабразии, где интенсивное разрушение берегов связано с воздействием волн.
Для детального изучения динамики береговой линии был выбран участок побережья протяженностью 5 км, расположенный между островами Торасавэй и Левдиев на Уральском берегу Байдарацкой губы Карского моря. Этот регион находится в зоне сплошного распространения многолетнемерзлых грунтов, температура которых варьирует от -1,5 до -5 °С, что способствует высокой уязвимости побережья к эрозионным процессам. Темпы разрушения берега оценивались по спутниковым снимкам высокого разрешения, а также данным полевых исследовании. В дальнейшем для изучения динамики берегов данного участка использовались различные методы анализа данных. В ходе работы были выявлены характерные признаки побережья, позволяющие определить зоны, более подверженные отступанию. Эти результаты помогают лучше понять факторы разрушения арктических берегов и разработать методы прогноза. Работа была выполнена при поддержке Фонда «Интеллект».