Настоящее издание подготовлено к 90-летию со дня рождения видного географа климатолога, метеоролога и мерзлотоведа Марии Кузьминичны Гавриловой. Дана характеристика ее научной, педагогической и общественной деятельности, помещены отзывы коллег на наиболее крупные работы, представлены список научных трудов и другие библиографические сведения о юбиляре, а также литература об авторе

В данной работе выполнена оценка точности воспроизведения реанализом GHCN-CAMS внутригодового распределения температуры воздуха для исторического (1961-1990 гг.) и актуального (1991-2020 гг.) климатических периодов, в масштабе климатических норм сезонов и отдельных месяцев. Использованы данные по 86 метеостанциям на территории РС (Я), по которым имелись климатические ряды в обоих временных периодах. Проведено сравнение климатических норм метеостанций с данными реанализа GHCN-CAMS в соответствующих пикселях, а также их изменение между периодами. В качестве метрик схожести рассчитаны корень среднеквадратичной ошибки, коэффициент корреляции Пирсона и коэффициент конкордации Лина. Показано, что определённые для метеостанций и рассчитанные в модели реанализа GHCN-CAMS климатические нормы тесно связаны линейно, с коэффициентом корреляции больше 0.9; наибольшая точность отмечена для весенних месяцев. В то же время изменение климатических норм месяцев и сезонов между периодами реанализ воспроизводит значительно хуже, лучше остальных - для осени и зимы. Обобщены сведения о среднесезонной температуре воздуха на территории РС (Я) по данным реанализа GHCN-CAMS. В целом, модель GHCN-CAMS допустимо использовать для приложений, где требуется внутригодовое распределение температуры воздуха.
The accuracy of GHCN-CAMS reanalysis reproduction of the intra-annual air temperature distribution was assessed for the historical (1961-1990) and current (1991-2020) climatic periods, on the scale of climatic norms of seasons and individual months. Data on 86 meteorological stations on the territory of the Sakha Republic (Yakutia), for which climatic series in both time periods were available, were used. The climatic norms of meteorological stations for both periods, as well as their change between periods, were compared with the GHCN- CAMS reanalysis data in corresponding pixels. The root mean square error, Pearson correlation coe cient, and Lin’s concordance coe cient were calculated as similarity metrics. Climatic norms for meteorological stations and calculated in the GHCN-CAMS reanalysis model are closely related linearly, with a correlation coe cient above 0.9, and the highest accuracy is observed for spring months. At the same time, the quality of reanalysis reconstruction of change in climatic norms for months and seasons between periods is signi cantly lower; the best reanalysis accuracy is for fall and winter, and signi cantly lower for summer. In general, the GHCN-CAMS model can be used for calculation and forecasting applications that require intra-annual air temperature distribution.

В настоящее время идет потепление климата, среднегодовые температуры с каждым годом растут, Арктика остается одним из самых уязвимых регионов. Это заметно влияет на северные леса, что приводит к вытеснению зоны тундры. Оценка последствий прогнозируемого повышения температуры воздуха в условиях изменения климата требует пространственного и мгновенного мониторинга труднодоступных территорий. В последние несколько лет использование методов дистанционного зондирования и комбинаций спутниковых снимков для вычисления вегетационных индексов вызвали огромный интерес к получению наземных данных высокой четкости. В статье представлены результаты моделирования влажности почвогрунтов на территории Анабарской тундры, который расположен на северо-западе Якутии. Исследование проводилось на границе тундры и лесотундры в трех эталонных участках (тундра, притундровый молодой лес, притундровый коренной лес). Моделирование представлено посредством сопоставления натурных данных и нормализованного разностного индекса влажности NDMI. Индекс NDMI использует каналы NIR и SWIR, вычисляет многоканальный растровый объект и создает растровое изображение со значениями индекса от -1 до 1, которые показывают уровень влажности с пространственным разрешением 10 метров. Данные показали, что значение пикселей влажности по NDMI в зоне тундры- 0 .04, притундрового молодого леса- 0.09 и в притундровом коренном лесе 0.15. Установлено, что данные индекса коррелируются с полевыми данными влажности, полученными с глубины 0,2 м. Сопоставление данных дешифрирования дистанционного зондирования с натурными данными позволило смоделировать пространственное распределение влажности грунтов на обширную исследуемую территорию методом экстраполяции.
Presently, the climate is warming, with average annual temperatures rising every year, and theArctic remaining one of the most vulnerable regions. This has a noticeable e ect on the northern forests, which leads to the displacement of the tundra zone. Assessing the consequences of a projected increase in air temperature under climate change conditions requires spatial and instant monitoring of hard-to-reach areas. In the last few years, the use of remote sensing techniques and combinations of satellite imagery to calculate vegetation indices has generated great interest in obtaining high-de nition ground data. The article presents the results of modeling soil moisture in Anabar tundra, which is located in the north-west of Yakutia. The study was conducted on the border of tundra and forest tundra in three reference areas (tundra, tundra young forest, tundra indigenous forest). The simulation is presented by comparing the eld data and the normalized di erence index of humidity NDMI. The NDMI index uses the NIR and SWIR channels, calculates a multi-channel raster object and creates a raster image with index values from -1 to 1, which show the humidity level with a spatial resolution of 10 meters. The data showed that the value of humidity pixels according to NDMI in the tundra zone is 0.04, in the tundra young forest is 0.09 and, in the tundra, native forest is 0.15. It was found that the index data correlated with eld humidity data obtained from a depth of 0.2 m. A comparison of remote sensing decryption data with eld data made it possible to simulate the spatial distribution of soil moisture over the vast study area by extrapolation.

Почти половина населения земного шара живёт в холодном климате. Для них холод, мороз, снег и лёд –привычные, хорошо знакомые явления. На территории Северной Азии и Северной Америки, а также в высокогорных районах мира, люди воспринимают холод как естественную неизбежность, не задумываясь о его сущности и экологическом значении.

Статья посвящена известному специалисту в области инженерного мерзлотоведения, кандидату геолого-минералогических наук Иннокентию Николаевичу Вотякову.

Статья посвящена 90-летию доктору географических наук, ученому-мерзлотоведу Якутии Владимиру Романовичу Алексееву.