Совершенствование мониторинга оползневых процессов горных склонов при наличии транспортной инфраструктуры
Резюме
Актуальность работы. Изменение климата и усиление экстремальных гидрометеорологических явлений, таких как оползни, создают существенные угрозы для устойчивости транспортной инфраструктуры на Черноморском побережье Кавказа. Особую опасность представляют собой деградированные склоновые системы, находящиеся под воздействием антропогенной нагрузки, на которых расположены автомобильные дороги. Они являются элементами критической инфраструктуры для горных территорий юга России. Визуальные наблюдения остаются основным первичным методом геотехнического мониторинга состояния дорожной сети. В то же время наличие резко изменяющихся горно-геологических и гидрогеологических условий, а также отсутствие информации о состоянии подповерхностных слоев пород не позволяет выявить особенности кинематики деформационных процессов оползневых тел. В связи с этим актуализируется необходимость совершенствования методологии выбора параметров геофизических методов геоэкологического мониторинга. Цель исследований – совершенствование методов геофизического мониторинга оползневых процессов склоновых систем в условиях горных территорий Кавказа. Методика исследований включала анализ отечественных и зарубежных источников в области классификации факторов, которые инициируют появление оползней; оценку эффективности использования геофизических методов мониторинга, а также возможности использования искусственных нейронных сетей для обработки массивов больших данных. Результаты исследования показали, что комбинация ERT и сейсмических исследований позволяет сформировать высококачественные пространственные модели изучаемого массива почвенного покрова и горных пород, что в сочетании с ANN позволяет повысить точность прогностического анализа.
Литература
Бригида В.С., Мишулина С.И., Стась Г.В. Перспективные направления экологизации структурных элементов туристского продукта Краснодарского края (на примере транспортной составляющей). // Устойчивое развитие горных территорий. – 2020. – Т. 12. № 1. – С. 18–25. DOI: 10.21177/1998-4502-2020-12-1-18–25.
Бурдзиева О.Г., Мельков Д.А., Ревазов М.О., Кортиев А.Л. Активизация оползневых процессов, обусловленная урбанизацией горных территорий. // Устойчивое развитие горных территорий. – 2024а. – Т. 16. № 4. – С. 1646–1658. DOI: 10.21177/1998-4502-2024-164-1646-1658.
Бурдзиева О.Г., Ревазов М.О., Кортиев А.Л., Гогичев Р.Р. Влияние воздействия геодинамических процессов на геоэкологическую нагрузку горного региона. // Геология и геофизика Юга России. – 2024б. – Т. 14. № 4. – С. 166–179. DOI: 10.46698/VNC.2024.50.44.014.
Идармачев Ш.Г. Система непрерывного мониторинга параметров трещин в горном массиве на основе резистивных датчиков. // Геология и геофизика Юга России. – 2025. – Т. 15. № 1. – С. 82–91. DOI: 10.46698/VNC.2025.78.66.007.
Идармачев Ш.Г., Черкашин В.И., Алиев И.А., Идармачев И.Ш. Изучение динамики ширины трещины потенциально обвального скального массива струнным датчиком на горе Гуниб (Дагестан). // Геология и геофизика Юга России. – 2022. – Т. 12. № 2. – С. 78–88. DOI: 10.46698/VNC.2022.70.64.006.
Керимов И.А., Эльжаев А.С. Применение геофизических методов при изучении оползневых процессов. // Геология и геофизика Юга России. – 2024. – Т. 14. № 4. – С. 66–83. DOI: 10.46698/ VNC.2024.91.39.007.
Свалова В.Б. Управление геоэкологическим риском и проблемы устойчивого развития горных территорий. // Геология и геофизика Юга России. – 2022. – Т. 12. № 1. – С. 129–147. DOI: 10.46698/VNC.2022.48.61.010.
Яицкая Н.А., Дзагания Л.М., Бригида В.С. Геоэкологические опасности в условиях климатических изменений территорий субтропической зоны Кавказа. // Геология и геофизика Юга России. – 2023. – Т. 13. № 2. – С. 118–132. DOI: 10.46698/VNC.2023.54.85.010.
Aslam B., Zafar A., Khalil U. Comparative analysis of multiple conventional neural networks for landslide susceptibility mapping. Natural Hazards. 2023. Vol. 115. pp. 673–707. DOI: 10.1007/s11069-022-05570-x.
Bhowmik A., Kumar R., Ranganathaswamy M.K., Kumar, Y.K., Samal P., Mahapatro A. et al. Predictive modeling of the mechanical behavior of 3D-printed polylactic acid/wood composite: Comparison of GEP and ANN methods. AIP Advances. 2025. Vol. 15. Issue 4. DOI: 10.1063/5.0268653.
Highland L.M., Bobrowsky P. The landslide handbook – A guide to understanding landslides: Reston, Virginia, U.S. Geological Survey Circular. 2008. Vol. 1325. 129 p.
Hristova T., Savov N., Yanev N. Municipal solid waste and non-hazardous waste processing for sustainable circular economy through blockchain. Journal of Chemical Technology and Metallurgy. 2023. Vol. 58. Issue 3. pp. 513–521. DOI: 10.59957/jctm.v58i3.81.
Ikram R.M.A., Dehrashid A.A., Zhang B., Chen Z., Le B.N., Moayedi H. A novel swarm intelligence: Cuckoo optimization algorithm (COA) and SailFish optimizer (SFO) in landslide susceptibility assessment. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment. 2023. Vol. 37. pp. 1717–1743.
Jaiswal P., van Westen C.J. Use of quantitative landslide hazard and risk information for local disaster risk reduction along a transportation corridor: A case study from Nilgiri district, India. Natural Hazards. 2013. Vol. 65. pp. 887–913DOI: 10.1007/s11069-012-0404-1.
Kapanski A., Hruntovich N.V., Klyuev R.V., Brigida V.S. Identification of easily accessible urban water consumption factors for energy-efficient management of pumping stations. Water Conservation Science and Engineering. 2025. Vol. 10. Art. No. 46. DOI: 10.1007/s41101-02500372-1.
Kara M.E., Seren A., Koroglu F., Alemdag H. Ground-penetrating radar (GPR) tomographic imaging and estimation of the volumetric water content of a viaduct pillar using the simultaneous iterative reconstruction technique algorithm. NDT & E International. 2025. Vol. 156. Art. No. 103448. DOI: 10.1016/j.ndteint.2025.1034481.
Kaya A., Midilli U.M. Slope stability evaluation and monitoring of a landslide: A case study from NE Turkey. Journal of Mountain Science. 2020. Vol. 17. pp. 2624–2635. DOI: 10.1007/ s11629-020-6306-x.
Lu K., Li K., Li F. et al. Using electrical resistivity techniques (ERT and SP) for nondestructive detection of seepage channels at the Leitai heritage site, China. Scientific Reports. 2025. Vol. 15. Art. No. 904. DOI: 10.1038/s41598-025-85368-6.
Lucchese L.V., de Oliveira G.G., Pedrollo O.C. Investigation of the influence of nonoccurrence sampling on landslide susceptibility assessment using Artificial Neural Networks. Catena. 2021. Vol. 198. Art. No. 105067. DOI: 10.1016/j.catena.2020.105067.
Ma W., Dong J., Wei Z., Peng L., Wu Q., Wang X., Wu Y. Landslide susceptibility assessment using the certainty factor and deep neural network. Frontiers in Earth Science. 2023. Vol. 10. Art. No. 1091560. DOI: 10.3389/feart.2022.1091560.
Pang Y., Yu Z., Xie Z. et al. Study of 3D electrical resistivity tomography in offshore waters. Doklady Earth Sciences. 2025. Vol. 523. Art. No. 19. DOI: 10.1134/S1028334X24605698.
Prapolski D., Romanovski V. Resent advances in underground water deironing and demanganization: Comprehensive review. Journal of Water Process Engineering. 2025. Vol. 70. Art. No. 107089. DOI: 10.1016/j.jwpe.2025.107089.
Slater L., Binley A. Advancing hydrological process understanding from long-term resistivity monitoring systems. Wiley Interdisciplinary Reviews Water 2021. Vol. 8. Issue 3. Art. No. e1513. DOI: 10.1002/wat2.1513.
Tsai C.C., Lin C.H. Review and future perspective of geophysical methods applied in nearshore site characterization. Journal of Marine Science and Engineering. 2022. Vol. 10. Art. No. 344. DOI: 10.3390/jmse10030344.
Tutberidze T.V., Ryndin A.V., Besedin T.D. et al. Interrelation between growing conditions in caucasus subtropics and actinidia deliciosa ‘Hayward’ yield for the sustainable agriculture. Sustainability. 2025. Vol. 17. Art. No. 6499DOI: 10.3390/su17146499.
Uyanik O. Estimation of the porosity of clay soils using seismic P- and S-wave velocities. Journal of Applied Geophysics. 2019. Vol. 170. Art. No. 103832DOI: 10.1016/j.
jappgeo.2019.103832.
Wei L., Zeng Z., Yan J. Factors affecting the stability of Loess Landslides: A review. Applied Sciences. 2024. Vol. 14. Issue 7. Art. No. 2735. DOI: 10.3390/app14072735.
Whiteley J.S., Chambers J.E., Uhlemann S., Wilkinson P.B., Kendall J.M. Geophysical monitoring of moisture-induced landslides: A review. Reviews of Geophysics. 2019. Vol. 57. Issue1. pp. 106–145. DOI: 10.1029/2018RG000603.
Wu K., Rodriguez G.A., Zajc M., Jacquemin E., Clement M., De Coster A., Lambot S. A new drone-borne GPR for soil moisture mapping. Remote Sensing of Environment. 2019. Vol. 235. Art. No. 111456. DOI: 10.1016/j.rse.2019.111456.
Xu H., Shu B., Zhang Q., Du Y., Zhang J., We T., Xiong G.H., Dai X.L., Wang L. Site selection for landslide GNSS monitoring stations using InSAR and UAV photogrammetry with analytical hierarchy process. Landslides. 2024. Vol. 21. pp. 791–805. DOI: 10.1007/s10346-02302188-31.
Zaalishvili V., Burdzieva O., Kanukov A., Zaks T. Eco-Geophysical and Geoecological Factors in Assessing the State of the Geological Environment Based on the Analysis of Spatial Databases of the Territory of the Republic of North Ossetia-Alania. Applied Sciences. 2022. Vol. 12. Art. No. 2644. DOI: 10.3390/app12052644.
Zakharikhina L., Lesnikova P., Rogozhina E., Kerimzade V., Gorbunova D. Influence of wind direction on the elemental composition of atmospheric deposition on the Black Sea coast of Sochi, Russia. Environment and Ecology Research. 2024. Vol. 12. Issue 5. pp. 514–536. DOI: 10.13189/eer.2024.120505.
Zhu W., Biondi E., Li J. et al. Seismic arrival-time picking on distributed acoustic sensing data using semi-supervised learning. Nature Communications. 2023. Vol. 14. Art. No. 8192. DOI: 10.1038/s41467-023-43355-3.
English
Русский
