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.

Abstract: The observation of snow cover by the staff of the Geographical Faculty of Moscow State University of the meteorological observatory has long been researched. This article describes the snow accumulation features and the snow cover's stratigraphy. The third cyclone arrived in Moscow on the night of December 14. There had been a large number of snowdrifts since the beginning of the snow accumulation, and the 49 cm mark was recorded at the MSU weather station. The difficulties of classifying layers in the snow column have been investigated by many glaciologists, something that is also considered in this paper. Machine learning methods were used to classify stratigraphic layers in the snow column according to measurements from the snow micro pen device. The ice crystal shapes within the snow column, resulting from metamorphism (rounded, faceted, thawed), exhibit variations in both density and parameters derived from the snow micro pen device data processing. Specifically, MPF(N) represents the average resistance force, SD(N) denotes its standard deviation, and cv signifies its covariance. This diversity allows for the categorization of processed device data and the incorporation of new measurement data without relying on direct manual drilling results.
The obtained device data underwent thorough processing. Through comparison with data from direct snow stratigraphy surveys, the stratigraphic layers of the snow column were classified. Subsequently, utilizing the classified data of the device's stratigraphic layers, K-nearest neighbors clustering enabled the classification of new data obtained from the device without the need for additional manual surveys in the future.

Аннотация: В работе представлены результаты полевых исследований, проведенных на метеоплощадке МГУ за зимний период 2022/2023. Целью наблюдений являлось изучение развития снежной толщи и ее пространственной изменчивости за один зимний сезон. Полевые исследования заключались в анализе стратиграфических слоев снежной толщи и измерении их плотности. Полученные данные позволили охарактеризовать и оценить изменения снежных слоев, их структуру и плотность в пространственно-временном отношении. Результаты работы отображены на графиках пространственно-временной изменчивости снежного покрова за 2022/2023, проанализирована эволюция снежной толщи за зимний период. Анализ наблюдений отражает действительно высокую пространственную и временную изменчивость снежного покрова зимой,   что позволяет не только оценить и сравнить полученные данные с прошлыми исследованиями, но и дополнить и усовершенствовать уже имеющуюся информацию о неоднородности снежного покрова. Полученные данные позволили охарактеризовать и оценить изменения снежных слоев, их структуру и плотность в пространственно-временном отношении. Результаты работы отображены на графиках пространственно-временной изменчивости снежного покрова за 2022/2023, проанализирована эволюция снежной толщи за зимний период. Анализ наблюдений отражает действительно высокую пространственную и временную изменчивость снежного покрова зимой, что позволяет не только оценить и сравнить полученные данные с прошлыми исследованиями, но и дополнить и усовершенствовать уже имеющуюся информацию о неоднородности снежного покрова.

Abstract: This paper presents the results of field studies conducted at the MSU meteorological site for the winter period of 2022/2023. The purpose of the observations was to study the development of the snow column and its spatial variability in one winter season. Field research consisted of analyzing stratigraphic layers of snow and measuring their density. The data obtained made it possible to characterize and evaluate changes in snow layers, structure, and density in spatiotemporal terms. The results of the work are displayed on the graphs of the spatial and temporal variability of the snow cover for 2022/2023. The evolution of the snow column over the winter period is analyzed. The analysis of observations reflects a high spatial and temporal variability of snow cover in winter, which allows not only to evaluate and compare the data obtained with past studies but also to supplement and improve the already available information on the heterogeneity of snow cover.

Аннотация: В работе приведены краткие результаты изучения криосферы Зеравшанского и Гиссарского хребтов. При этом была рассмотрена скорость изменения площади ледников за последние почти сто лет и наличие и деградация мерзлоты за это время. Также было дано и собственно описание численного метода для оценки глубины промерзания грунта на основе данных о толщине снежного покрова и температуре воздуха. Был приведен пример использования этого численного метода оценки глубины промерзания грунта на склонах с целью составления карты криолитозоны Зеравшанского и Гиссарского хребтов. Согласно проведённым расчётам, грунт под снежным покровом остается мёрзлым на Анзобском перевале с декабря по апрель. Мощность накапливаемого снежного покрова может достигать при этом полутора метров и более. При этом грунт под покрытой снежным покровом поверхностью промерзает согласно расчётам в среднем на 1,5 м. Таким образом, предложенный метод расчёта динамики глубины промерзания грунта на основе данных о температуре воздуха и толщине снежного покрова позволил оценить промерзание грунта как фактора устойчивости грунта при строительстве селе- и лавинозащитных сооружений. Таким образом, перевал Анзоб относится к области сезонного промерзания пород, учитывая градиент среднегодовой температуры пород можно заключить, что появление многолетнемерзлых пород на Гиссарском хребте мы можем ожидать на высотах более 4 000 метров.

Abstract: This paper presents brief results of studying the cryosphere of the Zeravshan and Hissar Ranges. At the same time, the rate of change in the area of glaciers over the past almost one hundred years and the presence and degradation of permafrost during this time were considered. The actual description of the numerical method for estimating the depth of soil freezing based on data on the thickness of the snow cover and air temperature was also given. An example of using this numerical method for estimating the depth of soil freezing on the slopes was given to map the cryolithozone of the Zeravshan and Hissar Ranges. According to the calculations, the ground under the snow cover remains frozen on the Anzob Pass from December to April. The power of the accumulated snow cover can reach one and a half meters or more. At the same time, the soil under the snow-covered surface freezes, according to calculations, by an average of 1.5 m. Thus, the proposed method for calculating the dynamics of the depth of soil freezing based on air temperature data and snow cover thickness made it possible to assess soil freezing as a factor of soil stability during the construction of village and avalanche protection structures. Thus, the Anzob Pass belongs to an area of seasonal freezing of rocks. Considering the gradient of the average annual temperature of rocks, we can conclude that permafrost rocks on the Hissar Range can be expected at altitudes of more than 4,000 meters.