ИСТИНА

Для использования в программе дистанционного мониторинга параметров оледенения получены линейные связи между высотой линии ELA равновесия процессов аккумуляции и абляции в конце летне-осеннего сезона, индексом площади аккумуляции AAR и составляющими годового баланса массы на ледниках. Высотно-площадные характеристики оледенения Земли, а также годовые значений ELA и AAR для ограниченного числа ледников можно найти в гляциологических справочниках. По этим данным, выполнен анализ зависимостей между ELA, AAR и годовым балансом массы ледников Bn и его компонентами. Соответствующие выборки включали от 45 до 66 ледников, расположенных в основном в Евразии, на средней взвешенной высоте от 520 м до 4253 м над уровнем моря. Существование тесных и устойчивых пространственных связей AAR = F(Bn) и AAR = F(ELA) позволяет, в конечном счете, получить локальные или региональные оценки баланса массы ледников. В 1957 году площадь морены на ледниках Памира составляла 320 км2, или 4,8% от общей площади ледников в регионе, а спустя ~ 20 лет она увеличилась до 644 км2 или 10,7%. В данной работе мы использовали фотографии ледников Медвежий и Бивачный (Памир) в конце августа 2007 года и 2012 с Международной Космической Станции с разрешением 3-5 метров. Фотографии были преобразованы в WGS проекцию и привязаны к топографической карте 1:50 000 Высотный интервал распространения морены на ледниках Медвежьем и Бивачном в 2007-2012 годах был равен соответственно: 3000-5000 и 3400-4800 м над уровнем моря. Было выявлено увеличение общей площадью морены на этих ледников за 1975-2007 годы. Анализ содержания и качества основных источников глобальной и региональной информации о современном оледенении Земли показывает, что без дополнительной тематической обработки они не подходят для мониторинга динамики ледников в крупных речных бассейнах и использования наравне с существующими данными по осадкам, температуре и влажности воздуха, облачности и другими климатическими характеристиками. Дополнительная обработка должна исключить асинхронность в морфометрических параметрах. Это позволит сократить ошибки в гляциологической интерпретации спутниковых изображений и улучшить качество пространственной экстраполяции метеорологических данных. Приведены примеры определения спектрального альбедо поверхности