Probabilistic Regularities of Soil Cover Patterns in Landscapes with Polygonal Wedge Ice Development

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

The widespread distribution of polygonal wedge ice within the cryolithozone necessitates an examination of its formation patterns, development, and morphological features. This paper deals with the identification of probabilistic regularities in soil cover patterns within landscapes with polygonal wedge ice. The study was conducted at 10 key sites in different physiographical environments within the Russian Arctic, Spitsbergen Island, and Banks Island. From high-resolution satellite imagery, the main parameters of the polygonal networks were obtained, such as the area of the polygons, the area of the lakes within them, and the location of the polygon centers. The results of the study allowed us to conclude that the probability of distribution of polygon areas in regions with random polygonal wedge ice networks obeys a lognormal law in different physiographical environments; the distribution parameters vary depending on the specific conditions of each site. The lognormal distribution of polygon areas can be explained by the random process of sequential division of polygons by frost cracking fissures in random, independent ratios. Analysis of the number distribution of polygon centers showed statistically significant deviations from the Poisson distribution on randomly selected sites, indicating that even in landscapes with random networks of polygonal wedge ice, the location of polygons cannot be considered random.

Sobre autores

A. Victorov

Sergeev Institute of Environment Geoscience Russian Academy of Sciences

Email: vic_as@mail.ru
Moscow, Russia

V. Bondar

Sergeev Institute of Environment Geoscience Russian Academy of Sciences

Moscow, Russia

Bibliografia

  1. Бабин Е.М., Бабкина Е.А., Лейбман М.О., Хайруллин Р.Р., Хомутов А.В. Мониторинг изменений рельефа полигональных торфяников, примыкающих к автодороге Заполярное – Тазовский // Гляциология проблемы Арктики и Антарктики. 2022. Т. 68. С. 384–405. https://doi.org/10.30758/0555-2648-2022-68-4-384-405
  2. Васильчук Ю.К., Васильчук А.К. Мощные полигональные торфяники в зоне сплошного распространения многолетнемерзлых пород Западной Сибири // Криосфера Земли. 2016. Т. XX. № 4. С. 3–15. https://doi.org/10.21782/KZ1560-7496-2016-4(3-15)
  3. Губин С.В., Лупачев А. Почвы и отложения озерно-аласных колловин тундр Колымской низменности // Почвоведение. 2020. № 7. С. 775–790.
  4. Гречищев С.Е. Криогенные физико-геологические процессы и их прогноз. М.: Недра, 1980. 382 с.
  5. Данько М.М., Хомутов А.В. Мониторинг полигонально-жильных структур торфяников по берегам озер на севере Пур-Тазовского междуречья // Рельеф и четвертичные образования Арктики, Субарктики и Северо-Запада России. 2022. Вып. 9. С. 64–69. https://doi.org/10.24412/2687-1092-2022-9-64-69
  6. Десяткин Р.В., Иванова А.З., Оконешникова М.В., Десяткин А.Р., Филиппов Н.В. Почвы криогенных форм микрорельефа тундровой и лесотундровой зон Северо-Восточной Якутии // Природные ресурсы Арктики и Субарктики. 2022. Т. 27. № 1. С. 8–108. https://doi.org/10.31242/2618-9712-2022-27-1-98-108
  7. Десяткин Р.В., Лесова С.Н., Оконешникова М.В., Иванова А.З., Платонова Н.В. Мерзлотные почвы бассейна р. Алазея: свойства, минералогический состав и классификация // Почвоведение. 2023. № 2. С. 131–142. https://doi.org/10.31857/S0032180X2260086X
  8. Достовалов Б.Н., Кудрявцев В.А. Общее мерзлотоведение. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1967. 416 с.
  9. Достовалов Б.Н., Попов А.И. Полигональные системы жильных льдов и условия их развития // Доклады на международной конференции по мерзлотоведению. М.: Изд-во АН СССР. 1963. С. 54–61.
  10. Карин С. Основы теории случайных процессов: Пер. с англ. М.: Мир, 1971. 536 с.
  11. Колмогоров А.Н. О логарифмически-нормальном законе распределения размеров частиц при дроблении // Доклады АН СССР. 1941. Т. XXXI. № 2. С. 99–101.
  12. Михайлов И.С. Изменение почвенно-растительного покрова в Высокой Арктике Восточной Сибири // Почвоведение. 2020. № 6. С. 663–672. https://doi.org/10.31857/S0032180X20060088
  13. Панченко Е.Г., Станиловская Ю.В. Спектральный и морфометрический анализ полигонально-жильных структур в Чарской колловине // Arctic Environ. Res. 2017. Т. 17. № 3. С. 185–194. https://doi.org/10.17238 issn2541-8416.2017.17.3.185
  14. Пузаченко Ю.Г. Математические методы в экологических и географических исследованиях: учебное пособие для студентов вузов, обучающихся по
  15. Разумовский И.К. Характер распределения содержаний металлов в рудных месторождениях // Доклады АН СССР. 1940. Т. XXVIII. № 9. С. 815–817.
  16. Романовский Н.Н. Формирование полигонально-жильных структур. Новосибирск: Наука, 1977. 212 с.
  17. Станиловская Ю.В., Мерзляков В.П. Вероятностная оценка опасности полигонально-жильных льдов для трубопроводов // Наука и технологии трубопроводного транспорта нефти и нефтепродуктов. 2013. № 3. С. 48–54.
  18. Тулубалин В.Н. Теория вероятностей. Краткий курс и научно-методические замечания. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1972. С. 234.
  19. Федоров-Давыдов Д.Г., Давыдов С.П., Давыдов А.И., Шмелев Д.Г., Остроумов В.Е., Холодов А.Л., Сороковиков В.А. Термическое состояние почв северной Якутии // Криосфера Земли. 2018. Т. XXII. № 3. С. 52–66. https://doi.org/10.21782/KZ1560-7496-2018-3(52-66)
  20. Фридланд В.М. Структура почвенного покрова. М.: Мысль, 1972. 423 с.
  21. Шмакова Л.Г. Разнообразие автоморфных почв центральной части острова Колгуев как отражение разнообразия почвообразующих пород // Рельеф и четвертичные образования Арктики, Субарктики и Северо-Запада России. 2019. Вып. 6. https://doi.org/10.24411/2687-1092-2019-10627
  22. Шмакова Л.Г., Лобков В.А. Разнообразие почв острова Колгуев с криометаморфическими горизонтами // Бюл. Почв. ин-та им. В.В. Докучаева. 2025. С. 55–36. https://doi.org/10.19047/0136-1694-2024-SPYC-5-36
  23. Kanevsky M., Shur Y., Jorgenson T., Brown D. R.N., Moskalenko N., Brown J., Walker D.A., Raynolds M.K., Buchhorn M. Degradation and stabilization of ice wedges: Implications for assessing risk of thermokarst in northern Alaska // Geomorphology. 2017. 297. P. 20–42.
  24. Kessler M.A., Werner B.T. Self-organization of sorted patterned ground // Science. 2003. V. 299(5605). P. 380–383.
  25. Lachenbruch A. Mechanics of thermal-contraction cracks and icewedge polygons in permafrost // Geological Society of America. 1962. V. 70. P. 69.
  26. Lachenbruch A. Contraction theory of ice-wedge polygons; a qualitative discussion. In: Permafrost, International Conference Proceedings, National Research Council of Canada publication 1287 // National Academy of Sciences. 1966. P. 63–71.
  27. Lefingwell E.K. Ground ice-wedges. The dominant form of ground-ice on the north coast of Alaska // J. Geology. 1915.V. 23. P. 635–654.
  28. Lousada M.F. Ice-wedge polygonal patterns: morphometric analysis and environmental control factors (Adventdalen, Svalbard). 2020. Thesis for: Ph.D.
  29. Mackay J.R. Ice-wedge cracks, western Arctic coast // Can. Geographer. 1989. V. 33. P. 365–368.
  30. Mackay J.R., Burn C.R. The first 20 years (1978–1979 to 1998– 1999) of active layer development, Illisarvik experimental drained lake site, western Arctic coast, Canada // Can. J. Earth Sci. 2002. V. 39. P. 1657–1674.
  31. Ulrich M., Hauber E., Herzschuh U., Hriel S., Schirrmeister L. Polygon pattern geomorphometry on Svalbard (Norway) and western Utopia Planitia (Mars) using high-resolution stereo remote-sensing data // Geomorphology. 2011. V. 134. P. 197–216
  32. Péwe T.L. Ice wedges in Alaska – classification, distribution and climatic significance. In: Permafrost, International Conference Proceedings, National Research Council of Canada publication 1287// National Academy of Sciences. 1966. P. 76–81.
  33. Plug L.J., Werner B.T. A numerical model for the organization of ice-wedge networks // Permafrost Seventh International Conference Proceedings. 1998. P. 897–902.
  34. Ray R.J., Krantz W.B., Caine T.N., Gunn R.D. A model for sorted patterned-ground regularity // J. Glaciology. 1983. V. 29. P. 317–337.
  35. Cynthia Sassenroth, Jean-Pierre Paul de Vera, Nicole Schmitz. Quantitative Investigations of Polygonal Ground in Continental Antarctica: Terrestrial Analogues for Polygons on Mars // Geophys. Res. Abstr. 2017. V. 19. P. EGU2017-16618-2.
  36. Forte E., French Hugh M., Raffi R., Santin I. Investigations of polygonal patterned ground in continuous Antarctic permafrost by means of ground penetrating radar and electrical resistivity tomography: Some unexpected correlations // Permafrost and Periglacial Processes. 2022. V. 3. https://doi.org/10.1002/ppp. 2156

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar

Declaração de direitos autorais © Russian Academy of Sciences, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».