Электронный архив данных о разрывах в ледяном покрове арктических морей

Разрывы в ледяном покрове арктических морей являются потенциальными маршрутами более легкого плавания в зимне-весенний период. В связи с этим климатические и прогностические значения их характеристик весьма востребованы для нужд навигации. До настоящего времени не существовало архива, содержащего данные о разрывах за достаточно продолжительный период времени и в виде, позволяющем рассчитывать такие важные характеристики, как преобладающая ориентация и протяженность разрывов. В статье изложен процесс создания архива данных о разрывах в морском ледяном покрове с использованием метода их автоматической идентификации на снимках видимого и инфракрасного диапазона ИСЗ SuomiNPP и Terra с пространственным разрешением 250–1000 м. Формат представления информации в архиве позволяет определять длину и ориентацию каждого разрыва. Проведена верификация данных созданного архива путем сопоставления значений модальной ориентации и удельной длины разрывов, рассчитанных по данным автоматического и экспертного дешифрирования. Показано, что сформированный архив может быть использован при прогнозировании преобладающей ориентации разрывов для нужд судоходства, а также при определении характеристик разрывов, необходимых для исследования их пространственной и временной изменчивости в контексте изменения климата в Арктике.

1. Горбунов Ю.А., Карелин И.Д., Лосев С.М. К вопросу о причинах нарушения сплошности морского ледяного покрова в зимний период. Проблемы Арктики и Антарктики. 1986;62:110–116.

2. Фролов С.В. Влияние ориентации нарушений сплошности льда на эффективность движения судов в Арктическом бассейне в летний период. Проблемы Арктики и Антарктики. 2013;3:35–45.

3. Фролов С.В., Клячкин С.В. Учет влияния ориентации разрывов в ледяном покрове на скорость движения судна во льдах. Труды ААНИИ. 2001;443:103–111.

4. Фролов С.В., Юлин А.В. Специализированное гидрометеорологическое обеспечение высокоширотных рейсов НЭС «Академик Федоров» в 2000, 2004–2005 гг. Проблемы Арктики и Антарктики. 2007;1(75):128–139.

5. Лосев С.М., Горбунов Ю.А. Диагностика и среднесрочный прогноз нарушений сплошности морского ледяного покрова. Труды ААНИИ. 1998;438:13–25.

6. Willmes S., Heinemann G., Reiser F. ArcLeads: Daily sea-ice lead maps for the Arctic, 2002–2021, NOV-APR [dataset]. PANGAEA; 2023. Available at: https://doi.org/10.1594/PANGAEA.955561 (accessed 30.11.2025).

7. Hoffman J.P., Ackerman S.A., Liu Y. Key J.R. The detection and characterization of arctic sea ice leads with satellite imagers. Remote Sensing. 2019;11(5):521. https://doi.org/10.3390/rs11050521

8. Hoffman J.P., Ackerman S.A., Liu Y., Key J.R., McConnell I.L. VIIRS Sea ice leads detections using a U-Net [dataset]. Dryad; 2022. Available at: https://doi.org/10.5061/dryad.1vhhmgqwd (accessed 30.11.2025).

9. Дымент Л.Н., Ершова А.А., Бойкая Е.Г., Кортикова К.Г. Проблема автоматического дешифрирования разрывов в морском ледяном покрове по спутниковым снимкам. Исследование Земли из космоса. 2025;4:52–61. https://doi.org/10.7868/S3034540525040046

10. Бойкая Е.Г., Кортикова К.Г., Дымент Л.Н., Ершова А.А. Автоматическая идентификация разрывов в морском ледяном покрове по снимкам спутника SuomiNPP. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2025;22(6):43–51. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2025-22-6-43-51

11. Смирнов В.Г. (ред.). Спутниковые методы определения характеристик ледяного покрова морей. СПб.: ААНИИ; 2011. 240 с.

12. NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS) Worldview mapping application. NASA Worldview. Available at: https://worldview.earthdata.nasa.gov/ (accessed 04.12.2025).

13. Дымент Л.Н., Аксенов П.В., Лосев С.М., Порубаев В.С. Влияние пространственного разрешения снимков ИСЗ на получаемые значения характеристик разрывов в ледяном покрове арктических морей. Исследование Земли из космоса. 2021;3:81–86. https://doi.org/10.31857/S0205961421030039

14. Reiser F., Willmes S., Heinemann G. A new algorithm for daily sea ice lead identification in the Arctic and Antarctic winter from thermal-infrared satellite imagery. Remote Sensing. 2020;12(12):1957. https://doi.org/10.3390/rs12121957