Лёд и Снег · 2021 · Т. 61 · № 1

УДК 551.578.46

doi: 10.31857/S2076673421010074

Опыт применения высокочастотного георадара для ландшафтной снегомерной

съёмки в окрестностях городов Кировск (Хибины) и Апатиты

Институт географии РАН, 119017, Москва, Россия

*rob31@mail.ru

Experience in using high-frequency georadar for landscape snow survey in the vicinity of Kirovsk

(the Khibiny Mountains) and Apatitу (the Kola Peninsula)

R.A. Chernov*, A.Ya. Muraviev

Institute of Geography, Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia

*rob31@mail.ru

Received June 2, 2020 / Revised October 17, 2020 / Accepted December 22, 2020

Keywords: snow cover, radar sounding, snow depth, snow density, snow pits, landscape, Khibiny Mountains.

Summary

The results of processing of a profile snow-measuring survey of snow cover in the Khibiny Mountains are pre-

sented. The survey was performed during the period of maximum snow accumulation (March of 2020) on the

main elements of the landscape: mixed forest on the plain, open woodlands at the bottom of valleys, plateaus,

wooded slopes, and upper slopes without woody vegetation. The averaged values of snow storage for different

types of the landscapes were obtained for the period of the maximum snow accumulation in the snowy winter

of 2019/20. The maximum snow storage (> 700 mm w.e.) was determined for areas on the high plateaus and

open woodlands at the bottom of valleys. Minimum snow storage (> 400 mm w.e.) was recorded in areas of

mixed forest on the plain and on an ice cover of lakes. Measurements of snow depth were carried out by the

standard method (a handspike) and the ground-based radio-echo sounding using georadar with the frequency

of 1600 MHz. The accuracy of this method allows measuring of the snow depth with accuracy of 1 cm for a

dense snow and 2 cm for a loose one. Thus, the accuracy of measuring the snow depth with the radar is com-

parable to the accuracy of a handspike. A large number of radar measurements of snow depth on the profiles

makes possible to determine the spatial variability of this value and its statistical characteristics. As a result, a

vertical gradient of snow accumulation was defined as 25 mm w.e. per 100 m. The smallest spatial variability of

snow depth was observed on profiles in the forests on the plain, in woodlands, and on the upper slopes. On pro-

files with complex relief (plateau, lower slopes), the spatial variability of snow depth is significant - the standard

deviation was within limits of 30%. Based on the results of processing the field data, a map of snow storage over

the studying area during the period of maximum snow accumulation was constructed. When constructing the

map, we took into account the averaged data of the measurements for each type of landscape, the boundaries of

woody vegetation, the height, steepness of slopes, and the high-altitude gradient of snow accumulation. It was

found that features of the spatial distribution of snow cover were primarily due to the location of natural land-

scape complexes. The role of changes in snow storages with altitude was found to be insignificant.

Citation: Chernov R.A., Muraviev A.Ya. Experience in using high-frequency georadar for landscape snow survey in the vicinity of Kirovsk (the Khibiny

Mountains) and Apatity (the Kola Peninsula). Led i Sneg. Ice and Snow. 2021. 61 (1): 103-116. [In Russian]. doi: 10.31857/S2076673421010074.

Поступила 2 июня 2020 г. / После доработки 17 октября 2020 г. / Принята к печати 22 декабря 2020 г.

Ключевые слова: снежный покров, радиолокационные измерения, толщина снежного покрова, плотность снега, снежные шурфы,

ландшафт, Хибины.

Исследовано пространственное распределение снежного покрова с помощью высокочастот-

ного георадара в период максимальных снегозапасов в Хибинских горах в многоснежную зиму

2019/20 г. Наблюдения в смешанном лесу, редколесье на дне долин, на плато, залесённых и оголён-

ных склонах показали, что распределение снежного покрова обусловлено прежде всего естествен-

ными границами природных ландшафтных комплексов. Изменение снегозапасов с высотой выра-

жено лишь на отдельных протяжённых склонах.

Введение

температурный режим грунтов и многолетней

мерзлоты. Недостаточная изученность совре

Снежный покров - важный элемент ланд

менного состояния снежного покрова матери

шафта; он участвует в формировании расти

ковой части Евразийской Арктики затрудняет

тельного и почвенного покровов, определяет

эффективное освоение арктических территорий.

 103 

Снежный покров и снежные лавины

Снежный покров в Хибинских горах распределён

Большинство авторов отмечают, что к ос

крайне неравномерно из-за сильной расчленён

новным факторам изменчивости характеристик

ности рельефа и метелевого переноса снега. Зна

снежного покрова относятся сложный рельеф и

чительную изменчивость его пространственных

режим снегонакопления; последний определяет

характеристик - толщину, плотность и связан

ся частой сменой погодных условий, что харак

ных с ними механических свойств - отмечали и

терно для Кольского полуострова. Несмотря на

ранее [1, 2]. Некоторое представление о макси

доступность Хибинских гор, масштабные снего

мальных снегозапасах и лавинной активности в

мерные съёмки в условиях Хибин - крайне тру

Хибинах позволяют получить карты атласа [3].

доёмкая задача. Периоды устойчивой погоды, как

Однако из-за мелкого масштаба карты макси

правило, кратковременны, и традиционные сне

мальных снегозапасов (1:10 000 000) детальных

госъёмки не позволяют исследовать обширную

данных о распределении снежного покрова в Хи

территорию. Применение радиолокации для ис

бинах здесь не приводится, а величина макси

следования снежного покрова даёт возможность в

мальных снегозапасов определяется как «более

короткий срок собрать обширный материал [12].

200 мм слоя воды» для всего горного массива.

Правда, в этом случае значительное время уходит

Сложный рельеф, значительное количество

на обработку данных, так как число полученных

твёрдых осадков, выпадающих в Хибинах, и про

измерений увеличивается в тысячи раз. Использо

странственное перераспределение снега способ

вание высокочастотного георадара «Пикор-Лёд»

ствуют образованию лавин разного типа [4, 5].

для снегомерной съёмки в многоснежную зиму

Работы по изучению снежного покрова с целью

показало значительные преимущества наземно

прогноза лавинной опасности начаты здесь

го радиозондирования по сравнению с традици

почти 100 лет назад, накоплен значительный ма

онной снегосъёмкой - время измерений на каж

териал, в том числе благодаря Хибинской учеб

дом профиле значительно сократилось. При этом

но-научной базе МГУ (ХУНБ). Фактический ма

точность измерений толщины снежного покрова

териал по снежному покрову отражён в редких

с помощью радиолокации сопоставима с изме

публикациях на основе мониторинга в долине

рением щупом. Основная цель настоящей рабо

оз. Большой Вудъявр и на отдельных склонах в

ты - определить средние значения снегозапасов

окрестностях города Кировск.

на рассматриваемой территории с учётом особен

Снежный покров Хибин изучался также для

ностей распределения снежного покрова на пери

оценки изменений климата в Субарктике. Вы

од максимума снегонакопления.

делены тенденции в изменении снежности зим

и зимних температур по данным метеостан

ций (ГМС) Кольского полуострова [4, 6, 7], что

Характеристика района исследований

вполне согласуется с общими тенденциями на

севере Русской равнины [8]. Охват исследований

Хибины - горный массив на Кольском по

изменчивости снежного покрова Хибин очень

луострове в 150 км к северу от Полярного круга,

разный. Обработка спутниковых снимков и

характеризующийся платообразными сглажен

обобщение полученных ранее сведений о харак

ными вершинами высотой до 1190 м. Здесь раз

теристиках снежного покрова позволили делать

виты широкие троговые долины, цирки и кары с

лавинные прогнозы в зависимости от зимних

крутыми склонами. Климатическое влияние Ат

условий [5] в масштабах всего горного масси

лантики и Арктического бассейна способствует

ва. Напротив, исследования пространственной

значительному накоплению снега и продолжи

изменчивости снежного покрова в масштабах

тельной зиме. Устойчивый снежный покров об

склона или лавиносбора выполняли для реше

разуется в конце октября - начале ноября и дер

ния задач лавиноведения [9]. Прежние оценки

жится до начала мая. В отдельные годы сроки

средней толщины снежного покрова были даны

схода снега отмечены во второй половине мая,

с учётом ландшафтного разнообразия Хибин

а на горных плато снег лежит до июня. Продол

ских гор [10, 11], однако данных о снегомерных

жительность зимнего периода - более 210 дней.

съёмках в период максимального снегонакопле

Устойчивые отрицательные температуры воздуха

ния опубликовано мало.

характерны с ноября по апрель.

 104 

Р.А. Чернов, А.Я. Муравьев

Рис. 1. Участки ландшафтной снегосъёмки в 2020 г.:

1 - участки работ; 2 - профили измерений; 3 - реки; 4 - абсолютная высота, м

Fig. 1. Areas of snow mapping of landscapes in 2020.

1 - work sites; 2 - measurements profiles; 3 - rivers; 4 - elevation, m

По архивным данным ГМС Апатиты [13], с 2010

в 2010-2020 гг. - 84 см. Однако зима 2019/20 г. ока

по 2020 г. температуры зимнего периода (ноябрь-

залась значительно более снежной - максимальная

апрель) изменялись от -6,5 до -9,2 °С. С зимы

толщина снежного покрова увеличилась до 99 см.

2014/15 г. отмечается тренд к похолоданию: за по

В окрестностях Кировска толщина снега превы

следние годы температура понизилась приблизи

шала 1 м, а на отдельных участках была более 2,5 м.

тельно на 1 °С. При этом сумма зимних осадков

Снегомерные работы проводили в окрестностях

остаётся прежней. Среднее значение максималь

городов Кировск и Апатиты (южная часть Хибин)

ной толщины снежного покрова на ГМС Апатиты

на различных ландшафтных участках (рис. 1).

 105 

Снежный покров и снежные лавины

Данные и методы

ние данных границ в программном обеспечении

«Пикор-Лёд 4.1» даже при оптимальных на

В работе использованы результаты съём

стройках имеет погрешности. В большинстве

ки снежной толщи георадаром «Пикор-Лёд»

случаев вылеты такого определения границ легко

(многофункциональный контрольно-индика

восстановить визуально в записи отражений, а их

ционный прибор «Пикор-Лёд», ТУ 6683-002-

суммарная длительность не превышает 10-15%

092550026-2015, предприятие-изготовитель ООО

длины записи радарограмм. Причина появле

ФПК «ЭСТРА»), выполненной в марте 2019 и

ния вылетов связана со случаями, когда значе

2020 гг. в окрестностях городов Кировск и Апа

ния плотности снега между слоями или с под

титы в различных ландшафтных условиях. Тол

стилающей поверхностью отличаются мало.

щина сезонного снежного покрова в районе ис

Корректировка вылетов вносит незначительные

следований в марте близка к максимальной.

изменения в средние величины. Если эта проце

Отсутствие таяния снега позволяет успешно ис

дура выполняется одним оператором, то разли

пользовать высокочастотный георадар для зон

чия средней толщины не превышают 0,5%.

дирования снежной толщи. Радар «Пикор-Лёд»

На погрешность результата сильнее всего

предназначен для подповерхностного зондиро

влияет диэлектрическая проницаемость снега,

вания льда, снега и других материалов природ

величина которой зависит от плотности и струк

ного и техногенного генезиса с низким влагосо

туры снежного покрова. Величина диэлектри

держанием. Согласно паспортным данным, его

ческой проницаемости устанавливается в на

центральная частота - 1600 МГц, точность из

стройках перед началом съёмки. Для подбора её

мерений толщины льда - 1-2 см, а минималь

значений необходимы предварительные изме

ный размер объекта исследований (разрешающая

рения толщины щупом и проверка показаний

способность) - 3 см. По данным производите

георадара на экране. Другие настройки георада

ля, прибор позволяет определять толщину льда

ра (число регистрируемых границ, чувствитель

в диапазоне 5-200 см, а толщину снега - в диа

ность, вертикальный масштаб шкалы экрана)

пазоне 5-300 см [14]. В зависимости от характера

также выбираются на основе предварительных

поверхности прибор можно переносить на руках,

измерений щупом. Результаты дешифрирова

на кронштейне или устанавливать на сани.

ния радарограмм экспортируются в обменный

Настройки программного обеспечения геора

формат. Дальнейшую статистическую обработ

дара позволяют работать со снежным покровом

ку данных проводили в редакторах электронных

в широком диапазоне его толщины и плотности.

таблиц Microsoft Excel и LibreOffice Calc. Для

Опыт использования прибора в арктических ус

уточнения диапазона настроек радара пройде

ловиях показал, что с его помощью можно изме

ны и исследованы тестовые профили на плот

рять снежный покров в эрозионных врезах тол

ном и рыхлом снегу. Длина профилей измеря

щиной до 8 м [15]. Положения границ снежной

лась рулеткой, а проверочные измерения щупом

толщи непрерывно отображаются на экране ком

проводили с шагом 1 и 5 м в зависимости от из

пьютера в виде гиперболических отражений и

менения толщины снега по профилю. Для опре

маркируются линиями раздела слоёв (сред). Чис

деления плотности снега в слоях и характе

ленное значение текущей толщины показывает

ра подстилающей поверхности были пройдены

ся на экране. Это позволяет в режиме реального

шурфы. Дополнительно рассмотрены возмож

времени оценивать измеряемую величину, осо

ности использования радара в руках оператора

бенности положения границ, а при необходи

и на санях-волокушах. В большинстве случаев

мости ставить метки контрольных точек непо

в условиях горного рельефа предпочтительнее

средственно в записи. В дальнейшем в процессе

было нести оборудование на руках. Таким обра

обработки данных радарограмм выделяли ста

зом была проведена подготовка к измерениям на

бильные границы в соответствии с гиперболи

ландшафтных профилях в Хибинах.

ческими отражениями, записанными в формате

Выбор участков ландшафтной снегосъёмки

DEL. Границы поверхности и основания снеж

основан на результатах ландшафтного райони

ного покрова на радарограммах корректировали

рования [10]. Участки работ определены заранее

вручную, так как автоматизированное определе

в ноябре 2018 г. до начала формирования снеж

 106 

Р.А. Чернов, А.Я. Муравьев

Таблица 1. Толщина снежного покрова на различных ландшафтных участках Хибин в марте 2020 г.*

Ландшафтные участки

Высотный диа

Длина

Измерения георадаром

Измерения щупом в отдельных

(комплексы) и опытные

пазон профилей

профиля

«Пикор-Лёд» на профиле

точках на профиле

площадки

и площадок, м

L, м

Hc, см

σ, см

Hc, см

ϱ, %

Смешанный лес на равнине

190-195

200

1,3

9800

130,4

8,6

121

Нижние склоны

380-450

420

1,5

19000

196,3

53,6

161

Верхние склоны

500-860

800

1,5

30000

138,2

31,2

138

Плато

855-895

520

1,7

10000

175,0

42,9

182

Днища долин

310-330

1400

1,5

25000

203,0

10,7

205

«Зимник»

190-200

300

1,7

8750

71,8

6,1

«Трасса»

200

220

1,5

5000

98,6

5,9

*ε - диэлектрическая проницаемость; N - число измерений; Hc - средняя толщина снежного покрова; σ - среднеквад-

ратичное отклонение на профиле; ϱ - относительное отклонение от среднего значения измерений георадаром.

ного покрова, что позволило выделить основ

профиля. Это связано с объективными труд

ные типы ландшафтов района исследований и

ностями ручных измерений при толщине снега

наметить расположение профилей снегомерной

более 2 м. Критерием служила величина средней

съёмки. Съёмка проводилась по линейным про

ошибки выборки из генеральной совокупно

филям разной протяжённости (до 1400 м), ко

сти данных. При этом средняя ошибка выборки

торая, как правило, не превышала 300 м. Длина

была меньше, чем приемлемая погрешность из

профиля определялась условием ландшафтной

мерений. Желаемый результат - различия двух

однородности рассматриваемого участка. Всего

методов менее 10%. Средняя ошибка выборки

выполнено 50 радарный профилей с тестовыми

рассчитывалась на основе значений среднеквад-

измерениями щупом на пяти характерных участ

ратичного отклонения толщины снежного по

ках ландшафта Хибин: смешанный лес; днища

крова и числа точек измерения щупом. В табл. 1

долин (преимущественно заняты редколесьем);

приведены эти значения для профилей. Измере

залесённые склоны; склоны выше леса; горные

ния щупом проводили параллельно измерениям

плато. Отдельные измерения выполняли на по

радаром, так как положение точек маркирова

верхности озёр. Радиолокационную запись на

лось на поверхности снега в тот момент, когда в

профиле вели непрерывно, её состояние прове

записи ставилась метка на радарограмме. Опти

ряли визуально на экране компьютера, где были

мальные настройки георадара подбирали в на

отражены текущие границы и толщина снежно

чальной точке каждого профиля по совпадению

го покрова. Возможность контролировать грани

толщины снежного покрова. Пространственное

цы и толщину снега в режиме реального времени

положение всех профилей во время съёмки фик

существенно упрощает процесс настройки рада

сировали с помощью GPS-навигатора. Погреш

ра и измерений. Измерения щупом выполнены

ность измерений георадаром оценивалась со

с разным шагом на границах профиля и в слу

гласно методике радиолокационных измерений

чайных точках. На тестовых профилях снежного

снежного покрова на ледниках [16, 17].

покрова измерения щупом проводили с разным

На каждом исследуемом участке выполне

шагом (около 5 м) в смешанном лесу на равнине

ны исследования характеристик снежного по

вблизи г. Апатиты. Тестовый профиль отмеряли

крова в шурфах. Стратиграфию снежной толщи

рулеткой, измерения радаром и щупом вели при

описывали по методике Международной клас

разных настройках с целью выбора оптималь

сификации сезонно-выпадающего снега [18].

ных. Наилучший результат давало расхождение

Для оценки средних снегозапасов горной терри

двух методов в определении средней толщины

тории выделено несколько типов ландшафтов:

снежного покрова приблизительно в 1%.

верхние (безлесные) склоны; нижние (залесён

На профилях в Хибинах измерения проводи

ные) склоны; платообразные горные вершины;

ли радаром. С помощью щупа выполняли выбо

равнинные участки днищ долин (преимуще

рочную проверку в случайных точках на каждом

ственно занятые редколесьем); озёра; техноген

профиле, как правило, 2-3 измерения на 100 м

но преобразованные ландшафты (населённые

 107 

Снежный покров и снежные лавины

Рис. 2. Фрагмент радарограммы (а) и толщина снежного покрова на плато (б):

1 - толщина снежного покрова по георадару; 2 - контрольные измерения щупом; 3 - участок, показанный на радаро

грамме; см. текст

Fig. 2. Fragment of the radar recording (a) and the thickness of the snow cover at plateau (б):

1 - thickness of the snow cover by radar; 2 - control measurements with a probe; 3 - the section shown on the radar recording; see text

пункты, промышленные зоны, карьеры, отва

толщину снежного покрова георадаром и щупом.

лы, железные и автомобильные дороги и т.п.).

Плотность снега и его структурные характеристи

Дешифрирование границ разных ландшафтов

ки определяли в шурфах. На каждом ландшафт

и озёр выполняли в ручном режиме по спутни

ном участке проходили не менее двух шурфов.

ковому снимку Pléiades-1A от 26.07.2017 (орто

Настройки георадара подбирали с учётом наилуч

продукт) с пространственным разрешением 2 м

шего совпадения толщины снежного покрова, из

в мультиспектральном диапазоне и разрешением

меренной двумя способами. Пример фрагмента

панхроматического канала 0,5 м. Дополнитель

записи радарограммы и толщины снежного по

но использовали результаты обработки мозаики

крова на участке плато (высота 890 м) показан на

цифровой модели рельефа ArcticDEM v3.0 [19] с

рис. 2. На радарограмме (см. рис. 2, а) границы

пространственным разрешением 10 м - растро

снежного покрова проведены автоматически на

вые изображения экспозиции и уклонов поверх

основе программного обеспечения «Пикор-Лёд».

ности района исследований. Также по ArcticDEM

Вертикальная шкала строится автоматически, на

v3.0 были построены изогипсы поверхности и

ней указана толщина снежного покрова в метрах

определены средние высоты различных типов

(слева); цифра «194» на мониторе указывает тол

ландшафтных комплексов (как среднее значение

щину снежного покрова в точке измерения. Поле

высот ячеек ЦМР в пределах их границ). За скло

радарограммы показывает внутренние отражения

ны принимались поверхности с углами наклона

в слоях снежного покрова, которые в данном при

более 10°. Днища долин и платообразные горные

мере практически не наблюдаются, так как снеж

вершины были ограничены наклоном поверх

ная толща на плато сложена метелевым снегом

ности менее 10°. Высокое пространственное раз

и имеет однородное строение без чётких границ

решение спутникового снимка позволяло уверен

разновозрастных слоёв. Обработка радарограм

но опознавать на нём древесную растительность.

мы показана в виде графика изменения толщины

снежного покрова на части профиля на плато (см.

рис. 2, б). Фрагмент записи (см. рис. 2, а) относит

Результаты и обсуждение

ся к центральному участку профиля (см. рис. 2, б).

Точками показаны значения тестовых измерений

Полевые исследования снежного покрова про

толщины щупом.

водили в окрестностях городов Кировск и Апа

Предварительный анализ полученных дан

титы с 11 по 15 марта 2020 г. Как уже отмечалось,

ных съёмки георадаром «Пикор-Лёд» показал,

толщину снежного покрова измеряли в преде

что автоматическое определение границ кров

лах разных типов ландшафтов на заранее наме

ли и подошвы снежного покрова в программе

ченных профилях. На каждом профиле измеряли

«Пикор-Лёд» (входит в комплектацию георада

 108 

Р.А. Чернов, А.Я. Муравьев

ра) в отдельных случаях даёт неудовлетворитель

Таблица 2. Физико-механические и структурные характе-

ный результат, поэтому для установления не

ристики снежного покрова, полученные в шурфах на

каждом участке

прерывных границ необходимо проверять всю

Средние характеристики снежного по

запись на профиле и исправлять «провалы гра

Ландшафтные

крова в шурфах (12-15 марта 2020 г.)*

ниц» вручную. Эта процедура значительно улуч

участки

Hc,

ρ,

κ,

Dmax,

шает результат дешифрирования границ снеж

(комплексы)

см

г/см³

мм в.э.

мм

ного покрова, так как случайный сбой сигнала

Смешанный лес

140

0,28

392

исключается. Характеристики участков, на ко

на равнине

торых проведены измерения, а также результаты

Нижние склоны

155

0,31

474

1,2

обработки радарограмм и измерений толщины

Верхние склоны

136

0,33

448

1,5

снежного покрова щупом приведены в табл. 1.

Плато

250

0,38

949

Длина профилей сильно различалась, что

Днища долин

184

0,35

628

1,5

связано прежде всего с пространственной одно

«Зимник»

0,43

255

родностью участков и трудоёмкостью измерений

«Трасса»

110

0,33

369

щупом. Опытные площадки «Зимник» и «Трас

*Hc - толщина снега; ρ - плотность снега; W - снегозапас в

са» в лесной зоне использованы для настройки

шурфе; κ - доля слоёв снега, находящихся в стадии конструк

георадара. В процессе работ отмечено, что про

тивного метаморфизма: отношение толщины этих слоёв ко

всей толщине снежного покрова; Dmax - размер кристаллов.

странственная изменчивость толщины снежно

го покрова на подготовленной лыжной и снего

ходной трассах невелика, поэтому был выполнен

нине. Пространственная изменчивость толщины

ряд повторных измерений георадаром и щупом

снежного покрова характеризуется величиной

для настройки георадара. В настройках геора

среднеквадратичного отклонения σ (см. табл. 1),

дара значения диэлектрической проницаемо

которая оказалась максимальной для профи

сти, числа импульсов и чувствительности приё-

лей, расположенных в нижней части склонов.

ма сигнала подбирали таким образом, чтобы на

Это обусловлено сложным рельефом подстила

уплотнённом снегу трассы различия в толщи

ющей поверхности. На таких участках профи

не снежного покрова, измеренные георадаром

ли неоднократно пересекали эрозионные врезы

и щупом, были минимальны - около 1-2 см.

и толщина снежного покрова варьировала в ди

Определение диапазона изменчивости этих па

апазоне от 1,1 до 2,5 м. Поскольку контроль

раметров для уплотнённого снега («Зимник» и

ные измерения щупом не охватывали участки

«Трасса») и для рыхлого снега под пологом леса

врезов, заметённых снегом, различия средних

позволили в дальнейшем сократить время на

величин, полученных разными методами, ока

стройки георадара на других участках.

зались значительными - 22% (см. табл. 1, ве

Общие черты распределения снежного по

личина ϱ). Определение толщины снежного

крова в ландшафте в снежную зиму 2019/20 г.

покрова разными методами показало, что при

выявили значительные ландшафтные различия

небольших значениях σ различия в средних ве

в снегозапасах. В целом распределение снежно

личинах минимальны. Так, для участков верхней

го покрова в многоснежную зиму соответствует

части склонов, в редколесье на дне долин и на

выявленному ранее распределению в нормаль

опытных площадках различие средней толщины

ные зимы [10], но выражено оно более явно. Эти

снежного покрова, измеренной разными спосо

различия отмечены не только на профилях, но

бами, было в пределах 1%, что даже меньше ин

и в шурфах. В табл. 2 приведены значения тол

струментальной погрешности обоих методов.

щины, плотности и снегозапасов, полученные

В каждом типе ландшафта были получены

в шурфах, а также структурные характеристики

средние значения плотности снега в шурфах.

снежного покрова.

Зимой 2019/20 г. снежная толща развивалась

Наибольшие средние значения толщины

по типу уплотнения, а рост кристаллов снега в

снежного покрова были установлены в нижних

слоях был замедлен. Основная причина этого -

частях склонов, на плато и в редколесье на дне

чрезвычайно снежная зима: количество осадков

долины; наименьшие значения естественного

в этот год превысило норму в 1,44 раза. На гор

снежного покрова - в смешанном лесу на рав

ных плато толщина снежного покрова достигала

 109 

Снежный покров и снежные лавины

Рис. 3. Стратиграфический разрез снежного

покрова на плато (высота 890 м):

a - 26.03.2019 г.; б - 13.03.2020 г.; в редколесье на

дне долин (высота 320 м) в окрестности г. Киров

ска: в - 27.03.2019 г., г - 13.03.2020 г.

Условные обозначения согласно [18]: 1 - частич

но разрушенные снежинки; 2 - мелкие округлые

частицы; 3 - крупные округлые частицы; 4 -

огранённые кристаллы; 5 - округляющиеся огра

нённые кристаллы; 6 - глубинная изморозь; 7 -

цепочки кристаллов глубинной изморози; 8 - ле

дяной слой; 9 - плотность снега в слое, г/см³

Fig. 3. Stratigraphy of the snow cover on the

plateau:

a - 03/26/2019; б - 03/13/2020; in the open woodland

at the bottom of the valleys (altitude 320 m) in the vicin

ity of Kirovsk city: в - 27/03/2019, г - 13/03/2020.

Legend in accordance with [18]: 1 - small rounded par

ticles; 2 - large rounded particles; 3 - partly decom

posed precipitation particles; 4 - faceted crystals; 5 -

rounding faceted particles; 6 - depth hoar; 7 - chains

of depth hoar; 8 - ice layer; 9 - snow density in layer,

g/cm³

2,5 м, в редколесье на дне долин она составля

ную и многоснежную зимы. Наибольшие раз

ла 1,8 м, в лесной зоне на равнине - 1,1-1,4 м.

личия отмечаются в лесной зоне на равнине, где

Плотность снежного покрова определялась как

ветровое уплотнение минимально и дополни

средняя плотность по шурфу с учётом вклада

тельное накопление снега заметно сказывает

плотности каждого слоя снега и ледяных корок.

ся на условиях метаморфизма. Менее заметные

В шурфах выполнены исследования характе

различия обнаружены при сравнении горных

ристик снежного покрова, проведены измере

участков, где первоначальное ветровое уплотне

ния толщины, плотности слоёв снега и оценены

ние слоев случается часто. Стратиграфия снеж

средние размеры кристаллов (см. табл. 2). Раз

ного покрова для плато и редколесья на дне

личия средней плотности при сравнении лесно

долин по данным исследования проб шурфов,

го участка на равнине, редколесья на дне долин

пройденных в марте 2019 и 2020 гг., приведена

и склонов оказались небольшими. Самая значи

на рис. 3. Условные обозначения в стратиграфи

тельная плотность снега отмечена на плато, чему

ческих разрезах даны в соответствии с Между

способствуют уплотнение снега под влиянием

народной классификацией сезонного снега [18].

ветра и давление массы вышележащих слоёв. На

Доля слоёв снега в стадии конструктивного ме

площадке «Зимник» большая плотность снега

таморфизма зимой 2019/20 г. была невелика,

определена механическим уплотнением снега

максимальные размеры кристаллов снега, от

снегоходной техникой.

меченные в нижних слоях, не превышали 1,5-

В марте 2020 г. шурфы были пройдены в тех

2,0 мм (см. табл. 2 и рис. 3).

же точках, что и в марте 2019 г. Это позволило

В марте 2020 г. снежная толща на всех участ

сравнить строение снежной толщи в нормаль

ках была сложена слоями зернистого снега под

 110 

Р.А. Чернов, А.Я. Муравьев

класса RGlr, в верхней части разреза - RGxf, а в

ные различия в величине снегозапасов. С учётом

нижней части - огранёнными кристаллами FCso

средней плотности снежного покрова в лесу на

и FCxr. Небольшие кристаллы глубинной изморо

равнине (0,28 г/см³) и плотности снега на плато

зи DHcp обнаружены в нижнем слое всех шурфов

(0,38 г/см³) различия достигают 400 мм в.э., т.е.

и только на участке с механическим уплотнени

на плато снегозапасы более чем вдвое превышают

ем снега; размер кристаллов глубинной изморо

снегозапасы в лесной зоне на равнине.

зи был около 2 мм (см. табл. 2). Плотность снега

На основе обработанных полевых данных,

в разрезе (цифры справа от стратиграфического

полученных в марте 2020 г., была составлена

разреза, см. рис. 3) увеличивается с глубиной до

карта максимальных снегозапасов части Хибин в

больших значений - 0,44 г/см³. Тонкие ледяные

районе Кировска (рис. 4). Условия зимнего сезо

корки толщиной менее 0,3 мм встречаются редко.

на 2019/20 г. характеризуются высокой снежно

В марте 2019 г. на тех же участках снежная толща

стью - максимальной за последние 10 лет. Так,

была более стратифицирована как по разнообра

на ГМС Апатиты сумма осадков с ноября 2019 г.

зию кристаллов снега, так и по плотности.

по апрель 2020 г. составила 349 мм [13] при сред

Несмотря на значительные различия зим

них значениях 242 мм в период с 2010 по 2020 г.

по количеству осадков, оказалось, что снеж

Исходные данные для составления карты -

ная толща сохраняет общие черты развития - в

средние значения толщины снежного покрова

нижних слоях формируется горизонт вторич

и плотности снежного покрова в шурфах, из

но-идиоморфных форм кристаллов разной ста

меренные на высоте профилей и приведённые в

дии развития. Этот горизонт мало уплотняется

табл. 1 и 2. Расчётные, средние по высоте снего

со временем. Верхний горизонт сложен плот

запасы на ландшафтных участках даны в табл. 3.

ными слоями, формирующимися при ветровом

На границах ландшафтных участков величину

воздействии и при действии оттепелей. Скач

снегозапасов оценивали с учётом их высотного

ки плотности в нижних слоях снежного покро

градиента, составившего 25 мм в.э. (7,6 см снега

ва обнаружены в записи регистрируемых гра

при его средней плотности 0,33 г/см³) на 100 м

ниц георадаром, особенно на участке «Трасса»,

подъёма. Было сделано допущение, что среднее

где мощный горизонт глубинной изморози пе

значение снегозапасов соответствует средней

рекрыт плотным слоем снега. Это позволяет в

высоте участка. Далее был проведён расчёт сне

дальнейшем рассмотреть возможность опреде

гозапасов на средних высотных уровнях в каж

ления толщины слоя разрыхления в толще снега

дом типе ландшафтов с учётом измеренного вы

около лавинно-опасных склонов, особенно в

сотного градиента снегонакопления.

условиях нормальных зим, на примере зимы

Границы района, охватываемого картой, вклю

2018/19 г. (см. рис. 3).

чали в себя все основные типы ландшафтов, ха

Ранее отмечалось, что максимальная толщи

рактерные для южной части Хибин. Границы

на снежного покрова приурочена к ландшафтам,

ландшафтных комплексов определяли при визу

расположенным на днищах долин [10]. Подоб

альном дешифрировании по спутниковому сним

ный аспект был подтверждён по результатам сне

ку Pléiades-1A от 26.07.2017 г. с использованием ре

гомерной съёмки 2020 г. (см. табл. 1). Увеличение

зультатов анализа наклона поверхности (растровое

толщины снежного покрова с высотой, характер

изображение наклона поверхности, созданное на

ное для горных территорий, на склонах Хибин

основе мозаики ArcticDEM v3.0 с пространствен

выражено неявно. Небольшой высотный гради

ным разрешением 10 м). К горным плато относили

ент снегонакопления, отмеченный на склонах,

привершинные поверхности с наклоном менее 10°.

характеризуется увеличением толщины снежно

Ниже плато горные постройки обрамляет пояс без

го покрова на 7,6 см на 100 м подъёма. Эта ве

лесных (верхних) склонов, ниже которых распола

личина оказалась в 5-6 раз меньше, чем изме

гается пояс горных склонов, занятых лесной рас

ренная на ледниках Западного Шпицбергена в

тительностью (нижних). Равнинные участки днищ

подобном диапазоне высот [20]. Высотные разли

долин, занятые преимущественно редколесьем,

чия толщины снежного покрова на протяжённых

включали в себя территорию на дне горных долин с

склонах не превышают 0,7 м при толщине снеж

наклоном поверхности менее 10°. Береговые линии

ного покрова более 1,5 м. Более выражены высот

озёр и границы антропогенно преобразованных

 111 

Р.А. Чернов, А.Я. Муравьев

Таблица 3. Снегозапасы в районе исследований в пределах различных ландшафтных комплексов в период максималь-

ного снегонакопления.

Ландшафтные участ

Общая пло

Доля в исследуе

Средняя

Средний снегозапас, измерен

Расчётный снегозапас на

ки (комплексы)

щадь*, км²

мой площади, %*

высота, м

ный по профилям, мм в.э.

средней высоте, мм в.э.

Нижние склоны

15,6±0,8

11,3

430

608±36

612±36

Верхние склоны

92,1±1,0

66,5

710

456±27

464±27

Плато

2,5±0,1

1,8

1070

665±38

714±39

Днища долин

23,6±0,9

17,0

370

710±41

707±41

Озёра

4,7±0,2

3,4

340

185±10

*За вычетом техногенно-преобразованных ландшафтов.

ли по ЦМР. Так, на верхних безлесных склонах рас

ванными и природными ландшафтами определе

чётный снегозапас 500 мм в.э. приурочен к высотам

ны инфраструктурой района.

около 900 м. Расчётный снегозапас 700 мм в.э. на

Основной вклад в погрешность величины

плато был приурочен к высотам около 1015 м.

снегозапасов даёт ошибка в определении толщи

При построении карты учитывалось, что про

ны снежного покрова радаром на исследуемом

странственная изменчивость толщины и плот

профиле, которая составляет 5% в соответствии

ности снежного покрова в пределах каждого

с методикой, изложенной в работах [17, 21]. Ин

типа ландшафта была небольшой и в пересчё

струментальная погрешность весового метода

те на снегозапас оказалась существенно мень

определения плотности снега - около 0,01 г/см³.

ше установленных градаций величины снего

Общая инструментальная погрешность оценки

запасов на карте. Отметим, что расстояние от

снегозапаса рассчитывалась как среднеквадра

участков измерений до наиболее отдалённых от

тичное значение погрешностей радарных изме

них участков карты (см. рис. 4) не превышает

рений и весового метода определения плотности

9 км. Мы допускаем, что в масштабе выделен

снега. В итоге погрешность определения сне

ного района условия снегонакопления на участ

гозапаса составила 5,5-6,0% в зависимости от

ках с подобными типами ландшафта были близ

ландшафтных условий. Средняя величина сне

ки как по толщине снежного покрова, так и по

гозапасов с учётом погрешности находится в

плотности. При небольшом высотном градиен

пределах выбранных диапазонов их изменчиво

те снегонакопления полученные границы рас

сти в ландшафтных зонах, что позволяет в пер

пределения снежного покрова незначительно

спективе планировать более детальные иссле

отличались от границ естественных ландшаф

дования отдельных участков ландшафта Хибин.

тов. Наиболее протяжённая и изменчивая в про

Максимальные снегозапасы для техногенно-

странстве граница на карте проведена между за

преобразованных ландшафтов (9,1% площади

лесёнными нижними склонами (600-700 мм в.э.)

района исследований) не оценивались. Подоб

и безлесными верхними склонами ниже 900 м

ные оценки требуют отдельного исследования

(400-500 мм в.э.). Именно в нижних склонах мы

перераспределения снежного покрова в резуль

отметили наибольшую пространственную из

тате хозяйственной деятельности, что выходит за

менчивость толщины снежного покрова. Дру

рамки задач данной работы.

гие границы ландшафтных комплексов - гра

Максимальные снегозапасы в границах бере

ницы между залесёнными склонами и днищами

говых линий озёр оценивали на основе измерений

долин (более 700 мм в.э.), границы горных плато

на оз. Малый Вудъявр и на двух небольших озё

между градациями «600-700 мм в.э.» и «более

рах в окрестностях г. Апатиты и пос. Кукисвум

700 мм в.э.» - были более однородны. Распре

чорр. Полевые работы, выполненные в марте 2019

деление снегозапасов по высоте имеет два мак

и 2020 гг., показали принципиальное отличие си

симума (см. рис. 4), поэтому границы «более

туации на ледяном покрове озёр от окружающих

700 мм в.э.» отмечаются в двух случаях: на высо

ландшафтов. На озёрном ледяном покрове толщи

те 275 м в, южной части крупной горной доли

на снежного покрова была более чем вдвое мень

ны к югу и юго-западу от Кировска, и на высоте

ше, чем на берегах. Толщина снежного покрова

1015 м. Границы между техногенно-преобразо

составляла 35-40 см, нижние 5-10 см из которых

 113 

Снежный покров и снежные лавины

были обводнены. Отметим, что эти озёра располо

лах характерных элементов ландшафта Хибин:

жены на разных высотах - 380, 335 и 180 м. Снеж

редколесье на днищах долин; нижних залесён

ный покров на озёрах формируется после образо

ных и верхних безлесных горных склонах; плато;

вания прочного ледяного покрова. При этом для

смешанном лесу на равнинах предгорий. Рабо

озёр в районе исследований типичен прорыв воды

ты выполнялись по профилям, проложенным на

из-под ледяного покрова в результате действия ве

однородных участках местности, протяжённо

совой нагрузки снежного покрова.

стью до 1,4 км. Использование георадара в усло

На созданной нами карте видны основные

виях масштабных снегомерных работ показало

закономерности распределения снегозапасов.

значительные преимущества метода без поте

Наибольшие величины максимальных снегоза

ри точности измерений. Георадар «Пикор-Лёд»

пасов (более 700 мм в.э.) характерны для поло

с частотой сигнала 1600 МГц позволяет опре

гих днищ долин и платообразных горных вер

делять толщину снежного покрова с точностью

шин. Меньшими величинами (600-700 мм в.э.)

1 см для плотного снега и 2 см для рыхлого.

отличаются платообразные горные вершины

Таким образом, измерения георадаром по точ

ниже 1010-1020 м и нижние части горных скло

ности сравнимы с измерениями щупом. Боль

нов, покрытые лесом. Максимальные снегоза

шое число измерений толщины снежного по

пасы на безлесных горных склонах существенно

крова на профилях, производимые с помощью

меньше, но увеличиваются с высотой от 400-500

георадара, даёт возможность установить про

до 500-600 мм в.э. Наименьшие снегозапасы

странственную изменчивость этой величины и

(менее 200 мм в.э.) характерны для поверхности

её статистические характеристики.

ледяного покрова озёр, что связано с особенно

Ландшафтная снегосъёмка в условиях мно

стями их ледового режима. Большую часть пло

госнежной зимы 2019/20 г. позволила обнару

щади (66,5%) исследуемой территории Хибин

жить значительные пространственные разли

(за вычетом техногенно-преобразованных ланд

чия в распределении снежного покрова, которые

шафтов) занимают безлесные горные склоны

обусловлены главным образом пространствен

(см. табл. 3). Остальная территория преиму

ной и высотной сменой ландшафтных ком

щественно занята выположенными днищами

плексов. Максимальные снегозапасы (свыше

долин (17,0%) и залесёнными нижними частями

700 мм в.э.) получены для редколесья на днищах

горных склонов (11,3%). Минимальная доля за

долин и на горных плато, а минимальные (менее

нимаемой площади характерна для платообраз

400 мм в.э.) характерны для безлесных склонов

ных горных вершин (1,8%) и озёр (3,4%).

гор и смешанного леса на равниной территории.

Карта снегозапасов отражает особенности

Высотные изменения снегозапасов выражены

снегонакопления в зависимости от ландшафтных

лишь на протяжённых горных склонах. По ре

условий, изменения осадков с высотой и мете

зультатам измерений на горных склонах опре

левого перераспределения снега. Максимальное

делён вертикальный градиент снегонакопления:

снегонакопление приурочено к пологим поверх

25 мм в.э. на 100 м.

ностям днищ долин и плато, минимальное - к

По результатам обработки данных измере

горным склонам без древесной растительности.

ний построена карта максимальных снегоза

Высотная дифференциация количества выпада

пасов участка Хибин (около 138 км²) в районе

ющих твёрдых осадков играет здесь второстепен

Кировска. На карте показано распределение

ную роль и лучше выражена на протяжённых гор

снегозапасов в снежную зиму 2019/20 г., в ос

ных склонах с большим перепадом высот.

нову которого положены данные полевых из

мерений и обработки космических снимков.

По результатам исследования шурфов получе

Выводы

ны данные о строении снежной толщи на раз

личных ландшафтных участках. Наиболее явные

В марте 2020 г. были проведены снегомер

различия отмечены при сравнении результатов

ные работы в Хибинских горах и в лесной зоне

двух зим - 2018/19 и 2019/20 гг., которые были

в окрестностях городов Кировска и Апатиты.

разными по условиям снегонакопления. Так, в

Выполнена ландшафтная снегосъёмка в преде

обычную зиму 2018/19 г. снежная толща разви

 114 

Р.А. Чернов, А.Я. Муравьев

валась по типу разрыхления и более половины

Создание карты максимальных снегозапасов про

толщины снежного покрова находилось в ста

ведено в рамках темы Государственного задания

дии конструктивного метаморфизма. В снеж

№ 0148-2019-0004 (АААА-А19-119022190172-5).

ную зиму 2019/20 г. снежная толща развивалась

по типу уплотнения и её строение было относи

Acknowledgments: A study of the spatial distribution

тельно однородно.

of snow cover and processing of the data obtained

was supported by a grant Russian Foundation for

Благодарности. Исследование пространственного

Basic Research (RFBR) № 18-05-60067. Creating a

распределения снежного покрова и обработка по

map of the maximum snow reserves produced with

лученных данных проведены при поддержке

ing the framework of the research project № 0148-

РФФИ в рамках научного проекта № 18-05-60067.

2019-0004 (AAAA-A19-119022190172-5).

Литература

References

1. Войтковский К.Ф. Механические свойства снега.

1. Voitkovskiy K.F. Mekhanicheskie svoistva snega. Mechan

М.: Наука, 1977. 126 с.

ic properties of snow. Moscow: Nauka, 1977: 126 p. [In

2. Трошкина Е.С., Сапунов В.Н., Селиверстов Ю.Г., Чер-

Russian].

ноус П.А. Динамика снежного покрова в Хибинах

2. Troshkina E.S., Sapunov V.N., Seliverstov Yu.G., Chernous P.A.

(1936-2002 гг.) // МГИ. 2005. № 99. С. 112-115.

Dynamics of snow cover in Khibiny Mts. (1936-2002).

3. Атлас снежно-ледовых ресурсов мира. Под ред.

Materialy Glyatsiologicheskikh Issledovaniy. Data of Gla

В.М. Котлякова. Т. 1. М: изд. РАН, 1997. 392 с.

ciological Studies. 2005, 99: 112-115. [In Russian].

4. Глазовская Т.Г. Возможное изменение снежности

3. World atlas of snow and ice resources. Ed. V.M. Kot

и лавинной активности вследствие прогнозируе

lyakov. V. 1. Moscow: Russian Academy of Sciences,

мого глобального потепления // МГИ. 2000. № 88.

1997: 392 p.

С. 70-73.

4. Glazovskaya T.G. Possible change of snowiness and ava

5. Викулина М.А., Черноус П.А. Прогнозирование ла

lanche activity as a result of predicted global warm

виноопасных ситуаций с использованием ГИС-

ing. Materialy Glyatsiologicheskikh Issledovaniy. Data of

технологий. // Проблемы прогнозирования чрез

Glaciological Studies. 2000, 88: 70-73. [In Russian].

вычайных ситуаций. Докл. V науч.-практ. конф.

5. Vikulina M.A., Chernous P.A. Forecasting avalanche

М., 2006. C. 311-320.

situations using GIS technologies. Problemy prog-

6. Заика Ю.В., Викулина М.А., Черноус П.А. Много

nozirovaniya chrezvychainykh situatsiy. Dokladyi V

летняя динамика нивальных процессов в Хиби

nauchno-prakticheskoi konferentsii. Emergency fore

нах // Лёд и Снег. 2012. № 1 (117). С. 69-74. doi:

casting problems. Reports of the V scientific and prac

10.15356/2076-6734-2012-1-69-74.

tical conference. Moscow, 2006: 311-320.

7. Vignols R.M., Marshall G.J., Gareth W.R., Zaika Y.,

6. Zaika Yu.V., Vikulina M.A., Chernous P.A. Long-term

Phillips T., Blinova I. Assessing snow cover changes in

dynamics of nival processes in the Khibiny Mountains.

the Kola Peninsula, Arctic Russia, using a synthesis

Led i Sneg. Ice and Snow. 2012, 1 (117): 69-74. doi:

of MODIS snow products and station observations //

10.15356/2076-6734-2012-1-69-74. [In Russian].

The Cryosphere. Discuss. 2019. № 9. P. 1-33. doi:

7. Vignols R.M., Marshall G.J., Gareth W.R., Zaika Y., Phil-

10.5194/tc-2019-9.

lips T., Blinova I. Assessing snow cover changes in the Kola

8. Китаев Л.М., Володичева Н.А., Олейников А.Д. Мно

Peninsula, Arctic Russia, using a synthesis of MODIS

голетняя динамика снежности на северо-западе

snow products and station observations. The Cryo

Русской равнины // МГИ. 2007. № 102. С. 65-72.

sphere. Discuss. 2019, 9: 1-33. doi: 10.5194/tc-2019-9.

9. Черноус П.А., Осокин Н.И., Чернов Р.А. Простран

8. Kitaev L.M., Volodicheva N.A., Oleynikov A.D. Long-term

ственная изменчивость толщины снежного по

dynamics of snowiness in northwestern part of Russian

крова на горном склоне (архипелаг Шпицбер

Plain. Materialy Glyatsiologicheskikh Issledovaniy. Data

ген) // Лёд и Снег. 2018. Т. 58. № 3. С. 353-358.

of Glaciological Studies. 2007, 102: 65-72. [In Russian].

doi: 10.15356/2076-6734-2018-3-353-358.

9. Chernous P.A., Osokin N.I., Chernov R.A. Spatial vari

10. Сапунов В.Н., Сапунова Г.Г., Глазовская Т.Г., Сели-

ability of the snow depth on mountain slope in Sval

верстов Ю.Г., Соловьев А.Ю. Ландшафтная диф

bard. Led i Sneg. Ice and Snow. 2018, 58 (3): 353-358.

ференциация в распределении снежного покрова

doi:10.15356/2076-6734-2018-3-353-358. [In Russian].

в горах Субарктики (Хибинские горы) // МГИ.

10. Sapunov V.N., Sapunova G.G., Glazovskaya T.G., Seliv-

2001. Вып. 91. С. 55-59.

erstov Yu.G., Soloviev A.Yu. Landscape differentiating

 115 

Снежный покров и снежные лавины

11. Казаков Н.А., Генсиоровский Ю.В., Жируев С.П.

of snow cover distribution in Khibiny mountains. Ma-

Литолого-стратиграфические комплексы снеж

terialy Glyatsiologicheskikh Issledovaniy. Data of Glacio-

ного покрова // Криосфера Земли. 2018. Т. XXII.

logical Studies. 2001, 91: 55-59. [In Russian].

№ 1. С. 72-93. doi: 10.21782/KZ1560-7496-2018-

11. Kazakov N.A., Gensiorovskiy J.V., Zhiruev S.P. Snow

1(72-93).

lithostratigraphic complexes. Kriosfera Zemli. Earth′s

12. Мачерет Ю.Я. Радиозондирование ледников. М.:

Cryosphere. 2018, XXII (1): 72-93. doi: 10.21782/

Научный мир, 2006. 392 с.

EC2541-9994-2018-1(63-81).

13. Электронный ресурс: rp5.ru

12. Macheret Yu.Ya. Radiozondirovanie lednikov. Radio-

14. Электронный ресурс: https://uwbs.ru/products/

echo sounding of glaciers. Moscow: Scientific World,

izmeritel-tolschiny-lda-picor-ice/

2006: 392 p. [In Russian].

15. Василевич И.И., Чернов Р.А. К оценке снегозапасов

13. https://rp5.ru.

в русловых врезах методом георадиолокации на

14. https://uwbs.ru/products/izmeritel-tolschiny-lda-pi

территории Арктического региона // Проблемы

cor-ice/.

Арктики и Антарктики. 2018. № 64 (1). С. 5-15.

15. Vasilevich I.I., Chernov A.A. Estimation of snow re

doi: 10.30758/0555-2648-2018-64-1-5-15.

serves in watercourses in the Arctic Region. Proble-

16. Котляков В.М., Мачерет Ю.Я., Сосновский А.В.,

my Arktiki i Antarktiki. Arctic and Antarctic Research.

Глазовский А.Ф. Скорость распространения ра

2018, 64 (1): 5-15. doi: 10.30758/0555-2648-2018-64-

диоволн в сухом и влажном снежном покро

1-5-15. [In Russian].

ве // Лёд и Снег. 2017. Т. 57. № 1. С. 45-56. doi:

16. Kotlyakov V.M., Macheret Y.Y., Sosnovsky A.V., Gla-

10.15356/2076-6734-2017-1-45-56.

zovsky A.F. Speed of radio wave propagation in dry and

17. Лаврентьев И.И., Кутузов С.С., Глазовский А.Ф.,

wet snow. Led i Sneg. Ice and Snow. 2017, 57 (1): 45-56.

Мачерет Ю.Я., Осокин Н.И., Сосновский А.В., Чер-

doi: 10.15356/2076-6734-2017-1-45-56. [In Russian].

нов Р.А., Черняков Г.А. Толщина снежного покрова

17. Lavrentiev I.I., Kutuzov S.S., Glazovsky A.F., Mache-

на леднике Восточный Грёнфьорд (Шпицберген)

ret Y.Y., Osokin N.I., Sosnovsky A.V., Chernov R.А., Cher-

по данным радарных измерений и стандартных

niakov G.A. Snow thickness on Austre Gronfjordbreen,

снегомерных съёмок // Лёд и Снег. 2018. Т. 58.

Svalbard, from radar measurements and standard snow

№ 1. С. 5-20. doi: 10.15356/2076-6734-2018-1-5-20.

surveys. Led i Sneg. Ice and Snow. 2018, 58 (1): 5-20. doi:

18. Fierz C., Armstrong R.L., Durand Y., Etchevers P.,

10.15356/2076-6734-2018-1-5-20. [In Russian].

Greene E., McClung D.M., Nishimura K., Satyawa-

18. Fierz C., Armstrong R.L., Durand Y., Etchevers P.,

li P.K., Sokratov S.A. The international classification

Greene E., McClung D.M., Nishimura K., Satyawali P.K.,

for seasonal snow on the ground (UNESCO, IHP (In

Sokratov S.A. The international classification for seasonal

ternational Hydrological Programme)-VII, Technical

snow on the ground (UNESCO, IHP (International Hy

Documents in Hydrology, No 83; IACS (Internation

drological Programme)-VII, Technical Documents in

al Association of Cryospheric Sciences) contribution

Hydrology, No 83; IACS (International Association of

№ 1). Paris: UNESCO/Division of Water Sciences,

Cryospheric Sciences) contribution No 1). Paris: UNES

2009: vi+67+18 p.

CO/Division of Water Sciences, 2009: vi+67+18 p.

19. Porter C., Morin P., Howat I., Noh M.-J., Bates B.,

Peterman K., Keesey S., Schlenk M., Gardiner J.,

Tomko K., Willis M., Kelleher C., Cloutier M., Husby E.,

Foga S., Nakamura H., Platson M., Wethington M.Jr.,

Williamson C.; Bauer G., Enos J., Arnold G., Kram-

Williamson C., Bauer G., Enos J., Arnold G., Kram-

er W., Becker P., Doshi A., D’Souza C., Cummens P.,

Laurier F., Bojesen M. 2018, «ArcticDEM», Har

vard Dataverse, V1. https://doi.org/10.7910/DVN/

vard Dataverse. V.1. https://doi.org/10.7910/DVN/

OHHUKH. Архив данных от 29.08.2018.

OHHUKH. Archive of data from 29.08.2018.

20. Вшивцева Т.В., Чернов Р.А. Пространственное

20. Vshivtseva T.V., Chernov R.A. Spatial distribution of

распределение снежного покрова и поле темпе

snow cover and temperature in the upper layer of a

ратур в верхнем слое политермического ледни

polythermal glacier. Led i Sneg. Ice and Snow. 2017, 57

ка // Лёд и Снег. 2017. Т. 57. № 3. С. 373-380. doi:

(3): 373-380. doi: 10.15356/2076-6734-2017-3-373-

10.15356/2076-6734-2017-3-373-380

380. [In Russian].

21. Lapazaran J.J., Otero J., Martin-Espanol A., Navar-

ro F.J. On the errors involved in ice-thickness esti

ro F.J. On the errors involved in ice-thickness estimates

mates I: ground penetrating radar measurement er

I: groundpenetrating radar measurement errors. Journ.

rors // Journ. of Glaciology. 2016. V. 62. № 236.

of Glaciology. 2016, 62 (236): 1008-1020. doi: 10.1017/

P. 1008-1020. doi: 10.1017/jog.2016.93

jog.2016.93.

 116 