nznistuНауки о Земле и недропользованиеEarth sciences and subsoil use2686-99932686-7931Federal State Budget Educational Institution of Higher Education "Irkutsk National Research Technical University"10.21285/2686-9993-2026-49-2-4RWHVLNnznistu-474Research ArticleСтатьиАнализ многолетних изменений ледовой обстановки на озере Кулинда в апреле с использованием данных с космических спутников Landsat-8 и Landsat-9Monitoring interannual variations in ice conditions of Lake Kulinda in April based on Landsat-8 and Landsat-9 time-series imageryhttps://orcid.org/0009-0007-4171-8608ГуM.GuM.

Гу Мэняо, студент, магистр инженерной геодезии, Школа геодезии и инженерии земельной информации

г. Цзяоцзо

Mengyao Gu, Student, Master of Surveying and Mapping Engineering, School of Surveying and Land Information Engineering

Jiaozuo

gumengyao77@gmail.comhttps://orcid.org/0009-0006-8770-1679МэнС.MengX.

Мэн Сянюй, студент, магистр инженерной геодезии, Школа геодезии и инженерии земельной информации

г. Цзяоцзо

Xiangyu Meng, Student, Master of Surveying and Mapping Engineering, School of Surveying and Land Information Engineering

Jiaozuo

Mengxiangyu2001@outlook.comhttps://orcid.org/0009-0000-3637-9567ЖуликовВ. М.ZhulikovV. M.

Жуликов Владимир Михайлович, студент, Байкальский институт БРИКС

г. Иркутск

Vladimir M. Zhulikov, Student, Baikal School of BRICS

Irkutsk

wowaahhh@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0003-2202-9034РупосовВ. Л.RuposovV. L.

Рупосов Виталий Леонидович, кандидат геолого-минералогических наук, доцент, доцент кафедры маркшейдерского дела и геодезии, Институт недропользования

г. Иркутск

Vitaliy L. Ruposov, Cand. Sci. (Geol. & Mineral.), Associate Professor, Associate Professor of the Department of Mine Surveying and Geodesy, Institute of Subsoil Use

Irkutsk

ruposov@istu.eduХэнаньский политехнический университетКитайHenan Polytechnic UniversityChinaИркутский национальный исследовательский технический университетРоссияIrkutsk National Research Technical UniversityRussian Federation20251607202600Принято в печать474Copyright © Гу M., Мэн С., Жуликов В.М., Рупосов В.Л., 20252025Гу M., Мэн С., Жуликов В.М., Рупосов В.Л.Gu M., Meng X., Zhulikov V.M., Ruposov V.L.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.nznj.ru/jour/article/view/474

Ледовая обстановка озер служит индикатором региональных климатических изменений. В данном исследовании рассматривается оз. Кулинда, расположенное в северной оконечности оз. Байкал в России. В исследовании проанализированы закономерности таяния льда на этом озере в апреле 2019, 2021, 2023 и 2025 гг. и выявлены факторы, влияющие на эволюцию ледяных озер в рассматриваемом регионе с использованием данных дистанционного зондирования спутниками Landsat-8 и Landsat-9 и инструментов геоинформационной системы анализа. Полученные результаты показывают, что в период с 2019 по 2025 г. площадь ледяного покрова оз. Кулинда уменьшилась с 9,17 до 8,86 км², что составляет суммарное сокращение на 0,31 км² при среднем годовом уменьшении 0,05 км². Скорость таяния льда сначала увеличивалась, а затем снизилась. Наибольшее годовое сокращение ледового покрова наблюдалось в период с 2021 по 2023 г. (0,08 км²), тогда как в период с 2023 по 2025 г. скорость снизилась (0,04 км²), что указывает на замедление динамики ледового покрова озера. Отступление ледяного покрова происходило вдоль прибрежных зон, особенно в юго-восточных и северо-западных частях, тогда как центральная часть оставалась покрытой льдом. Граница между ледовым покровом и открытой водой каждый год постепенно смещалась к центру озера. Изменения площади ледяного покрова связаны с потеплением климата в регионе. Фазы быстрого таяния льда в период с 2021 по 2023 г. совпали со статистическим весенним потеплением, а последующее замедление связано с нелинейным взаимодействием между естественными климатическими колебаниями и динамикой ледового покрова. Это свидетельствует об адаптационных возможностях и саморегуляции ледяного покрова озера. Результаты исследований могут быть использованы для мониторинга фенологического состояния образования и разрушения ледового покрова озер Северного Прибайкалья, что будет способствовать лучшему пониманию изменений климата в регионе.

The ice conditions of lakes serve as an indicator of regional climate change. This study focuses on Lake Kulinda, located at the northern end of Lake Baikal, Russia. The study analyzes the patterns of ice melting in this lake in April 2019, 2021, 2023, and 2025, and identifies the factors influencing the evolution of ice lakes in this region using Landsat-8 and Landsat-9 remote sensing data and GIS analysis tools. The results show that between 2019 and 2025, the ice cover of Lake Kulinda decreased from 9.17 km² to 8.86 km², resulting in a total reduction of 0.31 km² with an average annual decrease of 0.05 km². The rate of ice melting initially increased and then decreased. The largest annual reduction was observed in the period 2021–2023 (0.08 km²), while in the period 2023–2025 the rate slowed down (0.04 km²), which indicates a slowdown in the dynamics of the lake’s ice cover. The retreat of the ice cover occurred along the coastal zones, especially in the southeastern and northwestern parts, while the central part remained covered with ice. The boundary between ice and open water gradually shifted towards the center of the lake every year. Changes in the area of the ice cover are associated with the warming climate of the region. The phases of rapid melting in 2021–2023 coincided with the statistical spring warming, and the subsequent slowdown is related to the nonlinear interaction between natural climate fluctuations and the dynamics of the ice cover. This indicates the adaptive capabilities and self-regulation of the lake’s ice cover. The research results can be used in monitoring the phenological state of the ice cover formation in the lakes of the Northern Baikal region, which will contribute to a better understanding of climate change in the region.

озеро Кулиндафенология ледяного покроваLandsat-8Landsat-9нормализованный разностный индекс снежного покровамежгодовые вариацииLake Kulindalake ice phenologyLandsat-8Landsat-9normalized difference snow indexinterannual variationReferencesFrey H., Haeberli W., Linsbauer A., Huggel C., Paul F. A multi-level strategy for anticipating future glacier lake formation and associated hazard potentials // Natural Hazards and Earth System Sciences. 2010. Vol. 10. Iss. 2. Р. 339–352. https://doi.org/10.5194/nhess-10-339-2010.Frey H., Haeberli W., Linsbauer A., Huggel C., Paul F. A multi-level strategy for anticipating future glacier lake formation and associated hazard potentials. Natural Hazards and Earth System Sciences. 2010;10(2):339-352. https://doi.org/10.5194/nhess-10-339-2010.Lützow N., Veh G., Korup O. A global database of historic glacier lake outburst floods // Earth System Science Data. 2023. Vol. 15. Iss. 7. Р. 2983–3000. https://doi.org/10.5194/essd-15-2983-2023.Lützow N., Veh G., Korup O. A global database of historic glacier lake outburst floods. Earth System Science Data. 2023;15(7):2983-3000. https://doi.org/10.5194/essd-15-2983-2023.Yan B., Jia H., Ren W., Wu R., Huang X. Glacier lake extraction and variation analysis of the Bujiagangri glacier based on the NDWI-NDSI combination threshold method // National Remote Sensing Bulletin. 2022. Vol. 26. Iss. 11. Р. 2344–2353. https://doi.org/10.11834/jrs.20210205.Yan B., Jia H., Ren W., Wu R., Huang X. Glacier lake extraction and variation analysis of the Bujiagangri glacier based on the NDWI-NDSI combination threshold method. National Remote Sensing Bulletin. 2022;26(11):2344-2353. https://doi.org/10.11834/jrs.20210205.Luo Z., Liu K., Zhang C., Deng X., Ma R., Song C. Progress of the DEM application for studying lake hydrologic dynamics // Journal of Geo-Information Science. 2020. Vol. 22. Iss. 7. Р. 1510–1521. https://doi.org/10.12082/dqxxkx.2020.190538.Luo Z., Liu K., Zhang C., Deng X., Ma R., Song C. Progress of the DEM application for studying lake hydrologic dynamics. Journal of Geo-Information Science. 2020;22(7):1510-1521. https://doi.org/10.12082/dqxxkx.2020.190538.Zhang C., Yao X., Li S., Liu L., Sha Te., Zhang Yu. Glacier change in the west Kunlun main peak area from 2000 to 2020 // Remote Sensing. 2023. Vol. 15. Iss. 17. Р. 4236. https://doi.org/10.3390/rs15174236.Zhang C., Yao X., Li S., Liu L., Sha Te., Zhang Yu. Glacier change in the west Kunlun main peak area from 2000 to 2020. Remote Sensing. 2023;15(17):4236. https://doi.org/10.3390/rs15174236.Mergili M., Pudasaini S.P., Emmer A., Fischer J.-T., Cochachin A., Frey H. Reconstruction of the 1941 GLOF process chain at Lake Palcacocha (Cordillera Blanca, Peru) // Hydrology and Earth System Sciences. 2020. Vol. 24. Iss. 1. Р. 93–114. https://doi.org/10.5194/hess-24-93-2020.Mergili M., Pudasaini S.P., Emmer A., Fischer J.-T., Cochachin A., Frey H. Reconstruction of the 1941 GLOF process chain at Lake Palcacocha (Cordillera Blanca, Peru). Hydrology and Earth System Sciences. 2020;24(1):93-114. https://doi.org/10.5194/hess-24-93-2020.Wang Q., Wang X., Lei D. The interaction mechanisms between mountain glacier evolution and glacial lake development // Journal of Glaciology and Geocryology. 2022. Vol. 44. Iss. 3. Р. 1041–1052. https://doi.org/10.7522/j.issn.1000-0240.2022.0097.Wang Q., Wang X., Lei D. The interaction mechanisms between mountain glacier evolution and glacial lake development. Journal of Glaciology and Geocryology. 2022;44(3):1041-1052. https://doi.org/10.7522/j.issn.1000-0240.2022.0097.Zhang T., Wang W., Gao T., An B., Shang X. Glacial lake outburst floods on the High Mountain Asia: a review // Journal of Glaciology and Geocryology. 2021. Vol. 43. Iss. 6. Р. 1673–1692. https://doi.org/10.7522/j.issn.1000-0240.2021.0066.Zhang T., Wang W., Gao T., An B., Shang X. Glacial lake outburst floods on the High Mountain Asia: a review. Journal of Glaciology and Geocryology. 2021;43(6):1673-1692. (In Chinese). https://doi.org/10.7522/j.issn.1000-0240.2021.0066.Main B., Copland L., Smeda B., Kochtitzky W., Samsonov S., Dudley J., et al. Terminus change of Kaskawulsh Glacier, Yukon, under a warming climate: retreat, thinning, slowdown and modified proglacial lake geometry // Journal of Glaciology. 2023. Vol. 69. Iss. 276. Р. 936–952. https://doi.org/10.1017/jog.2022.114.Main B., Copland L., Smeda B., Kochtitzky W., Samsonov S., Dudley J., et al. Terminus change of Kaskawulsh Glacier, Yukon, under a warming climate: retreat, thinning, slowdown and modified proglacial lake geometry. Journal of Glaciology. 2023;69(276):936-952. https://doi.org/10.1017/jog.2022.114.Лаврова О.Ю., Митягина М.И., Костяной А.Г. Ледовая обстановка в Керченском проливе в текущем столетии. Ретроспективный анализ на основе спутниковых данных // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14. № 2. С. 148–166. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2017-14-2-148-166. EDN: YRFDKF.Lavrova O.Yu., Mityagina M.I., Kostianoy A.G. Ice conditions in the Kerch strait in the current century. Retrospective analysis based on satellite data. Current Problems in Remote Sensing of the Earth from Space. 2017;14(2):148-166. (In Russ.). https://doi.org/10.21046/2070-7401-2017-14-2-148-166. EDN: YRFDKF.Higuchi Y., Setoyama D., Isegawa K., Tsuchikawa Y., Matsumoto Y., Parker J.D., et al. Pulsed neutron imaging for differentiation of ice and liquid water towards fuel cell vehicle applications // Physical Chemistry Chemical Physics. 2021. Vol. 23. Iss. 2. Р. 1062–1071. https://doi.org/10.1039/d0cp03887c.Higuchi Y., Setoyama D., Isegawa K., Tsuchikawa Y., Matsumoto Y., Parker J.D., et al. Pulsed neutron imaging for differentiation of ice and liquid water towards fuel cell vehicle applications. Physical Chemistry Chemical Physics. 2021;23(2):1062-1071. https://doi.org/10.1039/d0cp03887c.Zhao F., Long D., Li X., Huang Q., Han P. Rapid glacier mass loss in the Southeastern Tibetan Plateau since the year 2000 from satellite observations // Remote Sensing of Environment. 2022. Vol. 270. Р. 112853. https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112853.Zhao F., Long D., Li X., Huang Q., Han P. Rapid glacier mass loss in the Southeastern Tibetan Plateau since the year 2000 from satellite observations. Remote Sensing of Environment. 2022;270:112853. https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112853.Qayyum N., Ghuffar S., Ahmad H., Yousaf A., Shahid I. Glacial lakes mapping using multi satellite PlanetScope imagery and deep learning // ISPRS International Journal of Geo-Information. 2020. Vol. 9. Iss. 10. Р. 560. https://doi.org/10.3390/ijgi9100560.Qayyum N., Ghuffar S., Ahmad H., Yousaf A., Shahid I. Glacial lakes mapping using multi satellite PlanetScope imagery and deep learning. ISPRS International Journal of Geo-Information. 2020;9(10):560. https://doi.org/10.3390/ijgi9100560.Сухачева Л.Л., Драбкин В.В., Иванов В.В. Результаты мониторинга ледовых условий в Финском заливе, Невской губе и в районе комплекса защитных сооружений в период 2011–2012 гг. // Метеорологический вестник. 2013. Т. 5. № 1. С. 31–52. EDN: QBCTUL.Suhacheva L.L., Drabkin V.V., Ivanov V.V. Monitoring results of ice conditions in the Gulf of Finland, Neva Bay and in the area of the protective structures complex in the period 2011–2012. Meteorologicheskii vestnik. 2013;5(1):31-52. (In Russ.). EDN: QBCTUL.Колий В.М., Агафонова С.А. Возможности использования космических снимков для исследования ледяного покрова рек // Третьи Виноградовские чтения. Грани гидрологии: сборник докладов международной научной конференции памяти выдающегося русского гидролога Юрия Борисовича Виноградова (г. Санкт-Петербург, 28–30 марта 2018 г.). СПб.: Наукоемкие технологии, 2018. С. 48–52. EDN: UVJVWG.Koliy V.M., Agafonova S.A. The possibilities of using satellite data for the study of the ice cover of rivers. In: The third Vinogradov readings. Facets of Hydrology: collected reports of the International scientific conference in memory of the outstanding Russian hydrologist Yuri Borisovich Vinogradov. 28–30 March 2018, St. Petersburg. St. Petersburg: Naukoemkie tekhnologii; 2018, р. 48-52. (In Russ.). EDN: UVJVWG.Wang Z.Y., Wu Y., Chang J., Zhang X., Peng D. Temporal and spatial variation of lake ice phenology and its influencing factors in the Tibetan Plateau // Journal of Beijing University of Technology. 2017. Vol. 43. Iss. 5. Р. 701–709. https://doi.org/10.11936/bjutxb2016090032.Wang Z.Y., Wu Y., Chang J., Zhang X., Peng D. Temporal and spatial variation of lake ice phenology and its influencing factors in the Tibetan Plateau. Journal of Beijing University of Technology. 2017;43(5):701-709. https://doi.org/10.11936/bjutxb2016090032.Qi M., Yao X., Li X., Duan H. Spatiotemporal characteristics of Qinghai Lake ice phenology between 2000 and 2016 // Journal of Geographical Sciences. 2019. Vol. 29. Iss. 1. Р. 115–130. https://doi.org/10.1007/s11442-019-1590-5.Qi M., Yao X., Li X., Duan H. Spatiotemporal characteristics of Qinghai Lake ice phenology between 2000 and 2016. Journal of Geographical Sciences. 2019;29(1):115-130. https://doi.org/10.1007/s11442-019-1590-5.Wangchuk S, Bolch T. Mapping of glacial lakes using Sentinel-1 and Sentinel-2 data and a random forest classifier: strengths and challenges // Science of Remote Sensing. 2020. Vol. 2. Р. 100008. https://doi.org/10.1016/j.srs.2020.100008.Wangchuk S, Bolch T. Mapping of glacial lakes using Sentinel-1 and Sentinel-2 data and a random forest classifier: strengths and challenges. Science of Remote Sensing. 2020;2:100008. https://doi.org/10.1016/j.srs.2020.100008.Hu C., Lee Z., Franz B. Chlorophyll a algorithms for oligotrophic oceans: a novel approach based on three‐band reflectance difference // Journal of Geophysical Research: Oceans. 2011. Vol. 117. Iss. C1. Р. С01011. https://doi.org/10.1029/2011JC007395.Hu C., Lee Z., Franz B. Chlorophyll a algorithms for oligotrophic oceans: a novel approach based on three-band reflectance difference. Journal of Geophysical Research: Oceans. 2011;117(C1):С01011. https://doi.org/10.1029/2011JC007395.Yang C., Wang X., Wei J., Zhang Y., Tang Z., Liu Q., et al. Chinese glacial lake inventory based on 3S technology method // Acta Geographica Sinica. 2019. Vol. 74. Iss. 3. Р. 544–556. https://doi.org/10.11821/dlxb201903011.Yang C., Wang X., Wei J., Zhang Y., Tang Z., Liu Q., et al. Chinese glacial lake inventory based on 3S technology method. Acta Geographica Sinica. 2019;74(3):544-556. https://doi.org/10.11821/dlxb201903011.Boczoń A., Kowalska A., Stolarek A. The impact of climate change on the high water levels of a small river in Central Europe based on 50-year measurements // Forests. 2020. Vol. 11. Iss. 12. Р. 1269. https://doi.org/10.3390/f11121269.Boczoń A., Kowalska A., Stolarek A. The impact of climate change on the high water levels of a small river in Central Europe based on 50-year measurements. Forests. 2020;11(12):1269. https://doi.org/10.3390/f11121269.Shrestha F., Steiner Ja.F., Shrestha R., Dhungel Ya., Joshi Sh.P., Inglis S., et al. A comprehensive and version-controlled database of glacial lake outburst floods in High Mountain Asia // Earth System Science Data. 2023. Vol. 15. Iss. 9. Р. 3941–3961. https://doi.org/10.5194/essd-15-3941-2023.Shrestha F., Steiner Ja.F., Shrestha R., Dhungel Ya., Joshi Sh.P., Inglis S., et al. A comprehensive and version-controlled database of glacial lake outburst floods in High Mountain Asia. Earth System Science Data. 2023;15(9):3941-3961. https://doi.org/10.5194/essd-15-3941-2023.Luo S., Song C., Zhan P., Fan C., Liu K., Chen T., et al. Satellite laser altimetry reveals a net water mass gain in global lakes with spatial heterogeneity in the early 21st century // Geophysical Research Letters. 2022. Vol. 49. Iss. 3. Р. e2021GL096676. https://doi.org/10.1029/2021GL096676.Luo S., Song C., Zhan P., Fan C., Liu K., Chen T., et al. Satellite laser altimetry reveals a net water mass gain in global lakes with spatial heterogeneity in the early 21st century. Geophysical Research Letters. 2022;49(3):e2021GL096676. https://doi.org/10.1029/2021GL096676.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.