- Код статьи
- S0869587324080061-1
- DOI
- 10.31857/S0869587324080061
- Тип публикации
- Статья
- Статус публикации
- Опубликовано
- Авторы
- Том/ Выпуск
- Том 94 / Номер выпуска 8
- Страницы
- 749-759
- Аннотация
- В статье рассматриваются закономерности распространения проявлений опасных геологических процессов на территории России и вопросы их прогнозирования. Показано, что локальный прогноз развития опасных процессов всегда направлен на конкретный объект, явление или группу явлений в пределах ограниченных территорий и подразумевает расчёт параметра, характеризующего устойчивость массива грунтов, для чего непременно применяется расчётная модель. Успех прогноза зависит от качества модели и достоверности введённых в неё экспериментальных параметров. При детерминированном расчёте для минимизации числа возможных следствий очевидным или неочевидным образом пренебрегают вариативностью причин, вызывающих опасный процесс. В вероятностном варианте с помощью обычного перебора рассматривается большее количество возможных сочетаний действующих факторов. К сожалению, нельзя утверждать, что это повышает надёжность расчётов, поскольку их точность зависит от качества используемой расчётной модели и учёта неоднородности среды.
- Ключевые слова
- опасные процессы оползень карст геокриологические опасности радон геологический риск прогноз модель
- Дата публикации
- 01.08.2025
- Всего подписок
- 0
- Всего просмотров
- 63
Библиография
- 1. Зеркаль О.В., Махинов А.Н., Кудымов А.В. и др. Буреинский оползень 11 декабря 2018 г. Условия формирования и особенности механизма развития // Геориск. 2019. Т. XII. № 4. С. 46−58.
- 2. Фоменко И.К. Современные тенденции в расчётах устойчивости склонов // Инженерная геология. 2012. № 6. С. 44−53.
- 3. Аманова Г.С., Вознесенский Е.А. Инженерно-геологическое моделирование пространственной неоднородности грунтов // Грунтоведение. 2023. № 2. С. 13–28.
- 4. Сергеев Д.О., Перльштейн Г.З., Мерзляков В.П. и др. Геоэкологические риски функционирования ведущих природно-технических комплексов на территории криолитозоны России // Вопросы географии. Сб. 142: География полярных регионов / Отв. ред. В.М. Котляков. М.: Издательский дом “Кодекс”, 2016. С. 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. Микляев П.С., Сергеев Д.О., Карпенко Ф.С. и др. Разработка методики инженерно-геокриологического мониторинга состояния автомобильных дорог в криолитозоне // Материалы XVII Общероссийской научно-практической конференции и выставки “Перспективы развития инженерных изысканий в строительстве в Российской Федерации”, Москва, 28 ноября‒2 декабря 2022 г. М.: ООО “Геомаркетинг”, 2022. С. 228−233.
- 7. Методические рекомендации по организации инженерно-геокриологического мониторинга и оборудованию инженерно-геокриологических стационарных мониторинговых постов в полосе отвода автодорог в криолитозоне. ОДМ 218.11.007-2023. Росавтодор, 2023.
- 8. Сергеев Д.О., Перльштейн Г.З., Хименков А.Н. и др. Аэровизуальные обследования для оценки опасности экзогенных геологических процессов на трассе магистрального нефтепровода (гл. 13) // Безопасность России. Правовые, социально-экономические и научно-технические аспекты. Безопасность средств хранения и транспорта энергоресурсов. М.: МГОФ “Знание”, 2019. С. 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. Национальный атлас России. Т. 2. Карстовые пещеры. https://nationalatlas.ru/
- 11. Кочев А.Д. Региональные особенности изучения и оценки опасности карстового и связанных с ним процессов // Сергеевские чтения. Региональная инженерная геология и геоэкология. Вып. 25. Материалы годичной сессии Научного совета РАН по проблемам геоэкологии, инженерной геологии и гидрогеологии (28−29 марта 2024 г.). М.: Геоинфо, 2024. С. 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.
