Geological hazards on the territory of Russia: their distribution and development prediction

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The article deals with the regularities of distribution of manifestations of dangerous geological processes on the territory of Russia and the issues of their reliable forecast. It is demonstrated that local forecast of dangerous processes development is always directed to a specific object, phenomenon or group of phenomena within limited territories and implies the calculation of some parameter characterizing the stability of the soil massif, for which a certain calculation model is necessarily applied. And the success of the forecast depends on the quality of this model and the reliability of the experimental parameters entered into it. In deterministic calculation, the variability of causes causing the process is obviously or unobviously neglected in order to minimize the number of possible consequences. In the probabilistic variant, more possible combinations of acting factors are usually considered by enumeration. Unfortunately, it cannot be claimed that this increases the reliability of calculations, since the key point is the quality of the calculation model used and the consideration of the heterogeneity of the environment.

Full Text

Restricted Access

About the authors

E. A. Voznesensky

Sergeev Institute of Environmental Geoscience of the Russian Academy of Sciences; Lomonosov Moscow State University

Author for correspondence.
Email: eugene@geoenv.ru

доктор геолого-минералогических наук, директор, профессор геологического факультета

Russian Federation, Moscow; Moscow

References

  1. Zerkal O.V., Makhinov A.N., Kudymov A.V. et al. Bureya landslide 11 December 2018. Conditions of formation and features of the development mechanism // Georisk. 2019, vol. XII, no. 4, pp. 46−58.
  2. Fomenko I.K. Modern tendencies in calculations of slope stability // Engineering Geology. 2012, no. 6, pp. 44−53.
  3. Amanova G.S., Voznesensky E.A. Engineering-geological modelling of spatial heterogeneity in soils // Gruntovedenie. 2023, no. 2, pp. 13−28.
  4. Sergeev D.O., Perlstein G.Z., Merzlyakov V.P. et al. Geoecological risks of functioning of the leading natural-technical complexes on the territory of the Russian cryolithozone // Voprosy geografii. Coll. 142: Geography of polar regions / Ed. by V.M. Kotlyakov. M.: Publishing House “Codex”, 2016, pp. 57−75.
  5. Sergeev D., Chesnokova I., Morozova A. Estimation of the Past and Future Infrastructure Damage Due the Permafrost Evolution Processes // AGU Proceedings. San Francisсo, 2015.
  6. Miklyaev P.S., Sergeev D.O., Karpenko F.S. et al. Development of the methodology of engineering-geocryological monitoring of the state of highways in the cryolithozone // Proceedings of the XVII All-Russian Scientific and Practical Conference and Exhibition “Prospects for the development of engineering surveys in construction in the Russian Federation”, Moscow, 28 November-2 December 2022. M.: LLC “Geomarketing”, 2022, pp. 228−233.
  7. Methodological recommendations on organisation of engineering-geocryological monitoring and equipping of engineering-geocryological stationary monitoring posts in the road right-of-way in the cryolithozone. ODM 218.11.007-2023. Rosavtodor, 2023.
  8. Sergeev D.O., Perlstein G.Z., Khimenkov A.N. et al. Aerial Visual Surveys for Hazard Assessment of Exogenous Geological Processes on the Trunk Oil Pipeline Route (Chapter 13) // Security of Russia. Legal, socio-economic and scientific-technical aspects. Safety of means of storage and transport of energy resources. M.: MGOF “Znanie”, 2019, pp. 295−309.
  9. Osipov V., Aksyutin O., Sergeev D. et al. Using the Data of Geocryological Monitoring and Geocryological Forecast for Risk Assessment and Adaptation to Climate Change // Energies. 2022, vol. 15, no. 3, article number 879.
  10. National atlas of Russia. V.2. Karst caves. https://nationalatlas.ru/
  11. Kochev A.D. Regional peculiarities of studying and assessing the danger of karst and related processes / Sergeev Readings. Regional Engineering Geology and Geoecology. Iss. 25. Proceedings of the annual session of the Scientific Council of the Russian Academy of Sciences on problems of geoecology, engineering geology and hydrogeology (28−29 March 2024). M.: Geoinfo, 2024, pp. 66−70.
  12. Gavriliev S., Petrova T., Miklyaev P., Karfidova E. Predicting radon flux density from soil surface using machine learning and GIS data // Science of The Total Environment. 2023, vol. 903, article number 166348.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. The manifestation of active landslides in Russia in 2020 Source: according to the state monitoring of the state of the subsoil; compiled by the candidate of Geological and mineralogical Sciences O.V. Zerkal.

Download (1MB)
3. Fig. 2. The number of active landslides in Russia in 1994-2020. Source: according to the state monitoring of the state of the subsoil; summarized by the candidate of Geological and mineralogical Sciences O.V. Zerkal.

Download (14KB)
4. Fig. 3. Spatial field of distribution of the angle of internal friction of soils at the base of structures of the capital construction facility of the nuclear complex Source: [3].

Download (1MB)
5. Fig. 4. A schematic map of the manifestations of geocryological processes associated with economic damage during the period 2000-2015. Source: [5].

Download (1MB)
6. Fig. 5. Structure of the database section “observation post” on the highway Source: [6].

Download (447KB)
7. Fig. 6. Forecast of changes in soil temperatures at different depths for the conditions of Central Yamal: RCP 8.5 scenario, depth in meters is indicated by color, undisturbed conditions Source: [9].

Download (571KB)
8. Fig. 7. Karst danger on the territory of Russia

Download (1MB)
9. Fig. 8. Areas of distribution of the largest karst cavities Source: [11].

Download (1MB)
10. Fig. 9. Map of radon flux density in Moscow Source: [12].

Download (570KB)

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

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».