Электронный журнал «ГеоИнфо» - Выпуск №3/2025

Аннотация: В статье рассматриваются вопросы структуры, систематики и многообразия эколого-геологических систем транспортно-коммуникационных комплексов – одних из важнейших объектов техносферы, выполняющих роль перевозки различных грузов, людей, транспортировки полезных ископаемых, передачи энергии и информации и рассматриваемых как разновидность экосистем. Анализируются характерные эколого-геологические особенности их абиотических и биотических компонентов, а также взаимосвязи между ними, учет которых необходим при инженерно-экологических изысканиях и исследованиях на территориях расположения транспортно-коммуникационных комплексов.

Ключевые слова: эколого-геологическая система (ЭГС); транспортно-коммуникационные комплексы; структура; систематика, многообразие

Аннотация: В статье представлен обзор современных методов применения видеокаротажа (телевизионного каротажа) для изучения карстовых образований и оценки карстовой опасности территорий. Рассматриваются технические аспекты метода видеокаротажа, его преимущества и ограничения при исследовании карстовых полостей. Также представлен опыт его применения при оценке карстоопасности объектов в центральной части города Казани. Показано, что видеокаротаж на карстоопасных территориях позволяет более точно оценивать состояние грунтового массива, фиксировать положение полостей и их размеров, что способствует повышению безопасности строительства и эксплуатации инженерных сооружений.

Ключевые слова: видеокаротаж; карст; карстовые полости; инженерно-геологические изыскания; геофизические методы; Казань

Аннотация: Органическое вещество, присутствующее в грунтах, включает как органические остатки, частично сохранившие исходное строение, так и отдельные органические соединения специфической и неспецифической природы. В агромелиорации проводят полное фракционирование органического вещества, а для геотехнических целей существенное значение имеет лишь его общее содержание. Это важный классификационный признак, поэтому методике определения органического вещества в грунтах уделяется повышенное внимание. Однако если в почвоведении новые редакции ГОСТов остаются в рамках классических методов, признанных научным сообществом, то в инженерно-геологических изысканиях, а вслед за этим и в грунтоведении, наблюдается явная тенденция к упрощенным определениям, связанным главным образом с пиролизом органического вещества при различных температурах. Стоит ли удивляться, что вследствие таких манипуляций появляются новые литологические типы грунтов, например «болотный мергель».

Ключевые слова: органическое вещество; неразложившиеся растительные остатки; гумус; неспецифические органические соединения; сухое сжигание; метод И.В. Тюрина; модификации метода И.В. Тюрина; пиролиз органики при разных температурах

Аннотация: Предлагаем вниманию читателей немного сокращенный и адаптитрованный перевод доклада преимущественно индийских инженеров-геологиов и геотехников «Подробнее о роли аналитики больших данных в инженерно-геологических изысканиях» (Vani et al., 2024), который был сделан на 3-й Международной конференции по гражданскому строительству, проектированию строительных объектов и инженерным методам охраны окружающей среды (ICS-MEE), проходившей 2–3 мая 2024 года в индийском городе Коттаям штата Керала. Данное мероприятие было организовано Инженерным колледжем «Мангалам», получило финансовую поддержку от Министерства науки и технологий Индии и собрало более 1000 участников со всего мира. Материалы этой конференции были в том же году опубликованы в рецензируемом сборнике трудов научных конференций E3S Web of Conferences, который выпускает французское издательство EDP Sciences (Edition Diffusion Presse Sciences).

Рассматриваемая статья находится в открытом доступе по лицензии CC BY 4.0, позволяющей распространять, переводить, адаптировать и дополнять ее при условии указания типов изменений, ссылки на первоисточник и DOI. В нашем случае полная ссылка на источник для представленного перевода (Vani et al., 2024) приводится в конце.

В данной обзорной статье рассматривается преобразующая роль аналитики больших данных для инженерно-геологических исследований, которая заключается в переходе от традиционных методов прошлого к парадигме, основанной на данных, что позволяет дополнить процесс принятия решений и повысить точность результатов исследований подземной среды. Данный обзор демонстрирует значительные улучшения в описании площадок будущего строительства, оценках рисков и методах строительства при использовании методов статистической аналитики больших массивов данных при инженерно-геологических изысканиях. В статье подчеркивается способность технологии больших данных радикально трансформировать инженерно-геологические изыскания благодаря усовершенствованию прогнозного моделирования, управления рисками и повышению устойчивости инженерных практик. Также подчеркивается важнейшая роль технологии больших данных в решении проблем глобального потепления и разрушения озонового слоя. Путем анализа многих случаев из практики и методов, основанных на искусственном интеллекте (ИИ), в работе проливается свет на повышение эффективности и экологические преимущества инженерно-геологических изысканий с использованием ИИ.

Ключевые слова: инженерная геология; большие данные; искусственный интеллект; машинное обучение

Аннотация: Предлагаем вниманию читателей немного сокращенный и адаптитрованный перевод доклада преимущественно индийских инженеров-геологиов и геотехников «Подробнее о роли аналитики больших данных в инженерно-геологических изысканиях» (Vani et al., 2024), который был сделан на 3-й Международной конференции по гражданскому строительству, проектированию строительных объектов и инженерным методам охраны окружающей среды (ICS-MEE), проходившей 2–3 мая 2024 года в индийском городе Коттаям штата Керала. Данное мероприятие было организовано Инженерным колледжем «Мангалам», получило финансовую поддержку от Министерства науки и технологий Индии и собрало более 1000 участников со всего мира. Материалы этой конференции были в том же году опубликованы в рецензируемом сборнике трудов научных конференций E3S Web of Conferences, который выпускает французское издательство EDP Sciences (Edition Diffusion Presse Sciences).

Рассматриваемая статья находится в открытом доступе по лицензии CC BY 4.0, позволяющей распространять, переводить, адаптировать и дополнять ее при условии указания типов изменений, ссылки на первоисточник и DOI. В нашем случае полная ссылка на источник для представленного перевода (Vani et al., 2024) приводится в конце.

В данной обзорной статье рассматривается преобразующая роль аналитики больших данных для инженерно-геологических исследований, которая заключается в переходе от традиционных методов прошлого к парадигме, основанной на данных, что позволяет дополнить процесс принятия решений и повысить точность результатов исследований подземной среды. Данный обзор демонстрирует значительные улучшения в описании площадок будущего строительства, оценках рисков и методах строительства при использовании методов статистической аналитики больших массивов данных при инженерно-геологических изысканиях. В статье подчеркивается способность технологии больших данных радикально трансформировать инженерно-геологические изыскания благодаря усовершенствованию прогнозного моделирования, управления рисками и повышению устойчивости инженерных практик. Также подчеркивается важнейшая роль технологии больших данных в решении проблем глобального потепления и разрушения озонового слоя. Путем анализа многих случаев из практики и методов, основанных на искусственном интеллекте (ИИ), в работе проливается свет на повышение эффективности и экологические преимущества инженерно-геологических изысканий с использованием ИИ.

Ключевые слова: инженерная геология; большие данные; искусственный интеллект; машинное обучение

Аннотация: Предлагаем вниманию читателей немного сокращенный адаптированный перевод статьи исследователей из Индии и Саудовской Аравии «Оперативная количественная оценка показателей оползневой опасности с использованием беспроводных датчиков и управления данными на основе искусственного интеллекта». Эта работа была опубликована в рецензируемом журнале Computational Intelligence and Neuroscience («Вычислительный интеллект и нейронаука») издательством Hindawi по лицензии CC BY 4.0. Данная лицензия позволяет копировать и распространять статью на любом носителе и в любом формате, адаптировать, видоизменять и создавать новое, опираясь на нее, в любых целях, включая коммерческие, при указании ссылки на первоисточник. В данном случае полная ссылка на первоисточник приведена в конце перевода.

Возможности беспроводных сенсорных сетей позволили разработать крупномасштабные системы внутреннего мониторинга. Датчики могут играть большую роль в прогнозировании оползней: в составе беспроводной локальной сети они могут эффективно работать для картирования, выявления, анализа и прогнозирования оползневых процессов и явлений в удаленных районах и т.д. Беспроводная сенсорная сеть (БСС) состоит из автономных датчиков, распределенных в пространстве для мониторинга физических и других параметров окружающей среды, таких как температура, звук, давление и др. Соответствующий сервис дистанционного управления включает в себя систему мониторинга с получением расширенной информации и помогает пользователю понять проблему и сфокусироваться на ней, если работа БСС говорит о возможности катастрофического события и может в перспективе отследить его.

В данной публикации показана эффективность применения беспроводных сенсорных сетей и алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ), в частности логистической регрессии, для мониторинга оползней в реальном времени. БСС выполняет наблюдение за факторами, вызывающими оползни, такими как количество атмосферных осадков, влажность грунта, поровое давление воды и смещения, в режиме реального времени. В статье рассматриваются проблемы, связанные с отслеживанием поведения склонов, а также результаты анализа данных, позволяющие их решать. Использование БСС и ИИ дает возможность мониторинга развития быстрых оползней в режиме реального времени. Предложенная система продемонстрировала выполнение мониторинга оползней в реальном времени, необходимое для своевременного информирования людей об опасных ситуациях через систему оповещения.

Ключевые слова: оползни; оползневая опасность; оперативный мониторинг оползней; прогннозирование оползней; беспроводные датчики; беспроводная сенсорная сеть; искусственный интеллект; машинное обучение; логистическая регрессия; метод опорных векторов; стохастический градиентный спуск

Аннотация: Предлагаем вниманию читателей адаптированный перевод статьи китайских исследователей «Применение искусственного интеллекта при геотехнических изысканиях». Эта работа была опубликована в электронном виде в сборнике Advances in Artificial Intelligence, Big Data and Algorithms («Достижения в области искусственного интеллекта, больших данных и алгоритмов») международным издательством IOS Press. Статья находится в открытым доступе по лицензии CC BY NC 4.0, которая позволяет копировать и распространять ее, адаптировать, видоизменять и создавать новое, опираясь на нее, но не в коммерческих целях, при указании вида лицензии, типов изменений и ссылки на первоисточник. В данном случае полная ссылка на источник для перевода приведена в конце.

При геотехнических изысканиях широко используются методы динамического зондирования грунтов пробоотборником (SPT) или сплошным наконечником без отбора проб (DPT). Однако в этих случаях при сборе данных могут возникать ошибки, часто связанные с человеческим фактором. Для решения данной проблемы в статье предложено использовать такую разновидность технологии искусственного интеллекта, как усовершенствованный алгоритм YOLOv5 для автоматического подсчета количества ударов молота. Архитектура исходной нейросети YOLOv5 была улучшена следующим образом. Во-первых, была введена функция потерь с фокусировкой для устранения дисбаланса выборки, что обеспечивало более эффективную обработку ударов молотов разных типов. Кроме того, использовалась технология отбора сложных примеров в процессе обучения в режиме онлайн для повышения точности модели (за счет концентрации внимания модели на сложных примерах, наиболее информативных для обучения). Затем улучшенная модель YOLOv5 применялась для выявления ударов молота при испытаниях методами SPT и DPT. Для упрощения обучения модели и ее работы был создан набор данных (изображений) для детекции молотов разных типов, адаптированный к требованиям конкретных методов геотехнических испытаний. Результаты экспериментов показали высокую эффективность усовершенствованной модели YOLOv5 для выявления и автоматического подсчета ударов молота (на тестовом наборе изображений) на основе использованного набора обучающих данных.

Ключевые слова: геотехнические изыскания; полевые динамические испытания грунтов; метод SPT; метод DPT; искусственный интеллект; нейросеть; алгоритм YOLOv5; детекция молота; детекция ударов молота; обучение модели; отбор сложных примеров в режиме онлайн; количество ударов молота; автоматизированный подсчет

Аннотация: Статья наших специальных корреспондентов, которые также являются сотрудниками одной из крупных девелоперских компаний, посвящена давно наболевшей проблеме: попытки сэкономить на инженерных изысканиях и низкий уровень их контроля со стороны инвестора всегда приводят к значительному удорожанию реализации проекта. На основе анализа случаев из практики в разных регионах показано, что разумное повышение стоимости изысканий многократно окупается за счет точного расчета объемов работ и предотвращенных рисков. Ключ к качеству – не высокая цена сама по себе, а грамотно составленное техническое задание, выбор проверенных исполнителей и жесткий контроль качества результатов изысканий, критериями чего являются их обоснованность, требуемая детальность и соответствие потребностям проекта.

Ключевые слова: инженерные изыскания; инженерно-геологические изыскания; подрядчик; затраты; стоимость; цена; качество

Аннотация: 17 сентября 2025 года в Ростове-на-Дону прошел круглый стол «О сохранении и использовании малых рек в условиях маловодья», организованный Южным федеральным университетом (ЮФУ) и Министерством природных ресурсов и экологии Ростовской области. В нем приняли участие ученые из ЮФУ, Южного научного центра Российской Академии наук (ЮНЦ РАН), другие специалисты в области гидрологии, экологии и климатологии, представители власти Ростовской области, ЛНР и ДНР, а также представители соответствующих профильных служб.

Ученые ЮНЦ РАН и Института наук о Земле ЮФУ рассказали об исследованиях водоемов Ростовской области и Приазовья, которыми сейчас занимаются.

Как сообщил директор Института наук о Земле и модератор круглого стола Андрей Кузнецов, периоды маловодья цикличны. Раньше они были короче и продолжались 10–15 лет. Нынешний такой период длится уже 20 лет. Сказываются изменения климата и хозяйственная деятельность человека.

За пересыхающими малыми реками, мелеющими большими реками Дон и Кубань, Таганрогским заливом и всем Азовским морем постоянно ведутся научные наблюдения. Специалисты ищут объяснения причин маловодья и генерируют идеи. Для реализации их предложений необходимо участие представителей власти, распоряжающихся финансовыми ресурсами. С этой целью и был организован вышеназванный круглый стол.

«Нам необходимы рекомендации научного сообщества, связанные с водными ресурсами, чтобы выполнить краткосрочное и долгосрочное планирование. Мы ограничены рамками бюджета, не можем расходовать больше и обязаны тратить рационально деньги, которые выделяются», – прокомментировал ситуацию министр природных ресурсов и экологии Ростовской области Михаил Фишкин.

Из данной статьи вы узнаете: какие исследования проводили ученые в Ростовской области, Краснодарском крае и других регионах Приазовья; каковы прогнозы по изменениям климата и водности рек до 2054 года; чем похожи и чем различаются три климатических сценария; почему нельзя чистить все малые реки, даже если этого усиленно требуют экологические активисты; почему идеи, высказанные чиновниками регионального и федерального уровней, могут быть сомнительными.

Ключевые слова: юг России; Приазовье; Ростовская область; малые реки; изменения климата; аридизация; маловодье; загрязнение рек