- PII
- S0869587324080061-1
- DOI
- 10.31857/S0869587324080061
- Publication type
- Article
- Status
- Published
- Authors
- Volume/ Edition
- Volume 94 / Issue number 8
- Pages
- 749-759
- 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.
- Keywords
- опасные процессы оползень карст геокриологические опасности радон геологический риск прогноз модель
- Date of publication
- 02.08.2025
- Number of purchasers
- 0
- Views
- 65
References
- 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.
