DOI: 10.7256/2453-8922.2024.1.69404

EDN: GDSACR

Аннотация: Наблюдение за снежным покровом на площадке метеообсерватории сотрудниками географического факультета МГУ ведутся уже длительное время. В статье описываются особенности снегонакопления и стратиграфических исследований. В момент пришедшего в ночь с 14 на 15 декабря 2023 года в Москву третьего с начала снегонакопления циклона, была большая высота сугробов – на метеостанции ВДНХ высота снежного покрова составляла 31 см. За сутки до 15 декабря добавилось ещё 7 см и цифра 38 см стала рекордно большой. На метеостанции МГУ фиксировалась отметка в 49 см. Температура воздуха при этом к вечеру воскресенья 17 декабря поднялась и в последующие дни колебалась от 0 до +2 градусов. Последовала долгая оттепель, дождь и снеготаяние. На 21 декабря на метеостанции ВДНХ снежный покров осел до 24 см (то есть на 15 см), на метеообсерватории МГУ снежный покров осел до 28,5 см (с 49 см – почти на 20,5 см). Трудности классификации слоёв в снежной толще исследовались и исследуется многими практикующими метеорологами, что также рассмотрено в данной работе. Были использованы методы искусственного интеллекта (ИИ) для классификации стратиграфических слоев снежной толщи по данным измерений устройства snow micro pen. Получающиеся в результате метаморфизма формы ледяных кристаллов в снежной толще (округлые–>огранённые–>талые) различаются как по плотности, так и по параметрам, получаемым в результате обработки данных прибора Snowmicropen (MPF(N) – средняя сила сопротивления SD(N)- её стандартное отклонение, и cv- её ковариация). Это даёт возможность кластеризации обработанных данных прибора и произведения типизации новых данных измерений без привлечения результатов непосредственного ручного шурфования. Были обработаны полученные от прибора данные, и путем сравнения с данными непосредственного шурфования снега, делалось сопоставление классифицированных стратиграфических слоев снежной толщи. В дальнейшем по имеющимся классифицированным данным прибора стратиграфических слоев снежной толщи методом кластеризации K-ближайших соседей оказалось возможным производить классификацию стратиграфических слоев по новым полученным данным прибора без привлечения дополнительного ручного шурфования.