Директор НИИ прикладной экологии Севера СВФУ, доктор биологических наук Григорий Саввинов рассказал об итогах Комплексных научных исследований пойменных экосистем реки Вилюй и ее притоков с 2020 по 2021 гг.

Приводятся результаты применения методов машинного обучения для прогнозирования золоторудной минерализации на поисковой стадии геологоразведочных работ на примере Верхнеамгинского щелочного массива Алдано-Станового щита. Использованы данные анализа 403 штуфных проб методом ICP-AES на 25 химических элементов. Протестированы восемь алгоритмов классификации: Random Forest, Support Vector Machine, Neural Network (Multilayer Perceptron), Boosting (AdaBoost), Decision Tree, K-Nearest Neighbors, Linear Discriminant Analysis и Naive Bayes. Наивысшую точность (до 89,6 %) продемонстрировали Random Forest и Support Vector Machine, основанные на выявлении взаимосвязей между рудными элементами (Au, Ag, As, Cu, Sb) и элементами с отрицательной корреляцией (Mg, Ca, Ti). Результаты подтверждены ROC-анализом. При создании модели машинного обучения в качестве целевой переменной приняты значения "рудного" фактора для каждой пробы, использованные в качестве предиктора. С помощью построения аномальных полей значений "рудного" фактора проведено сравнение параметров известных объектов и прогнозируемых площадей. Методы машинного обучения позволяют оперативно и надежно интерпретировать аналитические данные, полученные с использованием спектрометрии или портативных XRF-анализаторов. Для повышения точности прогноза подчеркивается важность комбинации традиционных статистических методов (кластерный, факторный анализ) с современными алгоритмами машинного обучения.
The study reports on the application of machine learning methods for predicting gold mineralization in the prospecting phase of geological exploration. It focuses on the Verkhneamginsky alkaline massif, situated within the Aldan-Stanovoy Shield, as a case study. The investigation included the analysis of 403 ore samples, which were evaluated through Inductively Coupled Plasma Atomic Emission Spectroscopy (ICP-AES) to determine the concentrations of 25 chemical elements. A total of eight classification algorithms were assessed in this investigation, including Random Forest, Support Vector Machine, Neural Network (Multilayer Perceptron), Boosting (AdaBoost), Decision Tree, K-Nearest Neighbors, Linear Discriminant Analysis, and Naive Bayes. The Random Forest and Support Vector Machine algorithms demonstrated the highest accuracy, achieving 89.6%, by identifying the relationships among ore elements (Au,Ag, As, Cu, Sb) and those elements that displayed negative correlations (Mg, Ca, Ti). These results were further validated through Receiver Operating Characteristic (ROC) analysis. In the process of developing the machine learning model, the values corresponding to the “ore” factor for each sample were designated as the target variable, while serving as predictors. To enable a comparative analysis between the parameters of established entities and the predicted regions, anomalous fields of the “ore” factor values were constructed. Additionally, machine learning methods enable the rapid and reliable interpretation of virtually any geochemical analytical data in the field, including data obtained through modern spectrometry methods and portable X-ray fluorescence (XRF) analyzers. The research further underscores the significance of integrating traditional statistical approaches, such as cluster and factor analysis,with contemporary machine learning algorithms to improve the accuracy of predictions.

Егор Молочушкин — ветеран Великой Отечественной войны и ученый-мерзлотовед, посвятивший жизнь исследованию Арктики, получил признание за новаторские методики, которые сегодня важны для освоения подводных ресурсов и строительства в условиях глобального потепления

Статья посвящена памяти известного российского ученого-геокриолога Марка Михайловича Шаца, исследователя вечной мерзлоты, кандидата географических наук, ветерана Института мерзлотоведения имени П.И. Мельникова СО РАН, подробно освещая его жизненный путь, научные достижения и общественный вклад.

28 ноября 2025 года в Якутске состоялся научно-методический семинар Росгидромета "Государственный мониторинг водных объектов Якутии, входящих в Арктическую зону Российской Федерации". Мероприятие прошло в "Точке кипения" СВФУ им. М. К. Аммосова в рамках VI Северного форума по устойчивому развитию и объединило учёных СВФУ, исследователей ААНИИ, сотрудников Росгидромета и представителей региональных ведомств

В настоящее время в долине среднего течения реки Лены проживает около 45% населения Республики Саха (Якутия). Последствия изменений климата в той или иной степени могут оказать как негативное, так и позитивное влияние на жизнь этих людей. Цель данной статьи: выявить особенности изменения температуры воздуха и режима осадков в исследуемом районе. В работе использованы методы статистического анализа и научного обобщения. Проанализированы метеорологические ряды трех станций, расположенных в долине среднего течения реки Лены - Намцы, Якутск и Покровск. Температура воздуха взята за период 1961-2024 гг., который охватывает старый базовый период 1961-1990 гг. и текущую климатическую норму 1991-2020 гг. Ряды атмосферных осадков проанализированы за период 1966-2024 гг. Для упрощения задачи за теплый период принят период с мая по сентябрь, за холодный период - период с октября по апрель. Выявлены статистически значимые тренды годовой температуры воздуха, скорость изменений составляет в Покровске 0,4°С / 10 лет, в Якутске и Намцах 0,6°С / 10 лет. Существенно выросли суммы суточных температур теплого периода. Анализ атмосферных осадков не обнаружил статистически значимые тренды; графическая визуализация их динамики дает представление о значительной межгодовой изменчивости. На всех станциях с 2014 года наблюдается уменьшение количества осадков теплого периода, а в последние 5 лет - увеличение количества осадков холодного периода. Полученные результаты могут быть использованы при принятии планов региональных адаптационных мероприятий на территории Республики Саха (Якутия), в частности, для ее центральной, наиболее населенной части.
Currently, about 45% of the population of the Republic of Sakha (Yakutia) lives in the valley of the middle reaches of the Lena River. The effects of climate change to varying degrees can have both negative and positive impacts on the lives of these people. The purpose of this article: to identify the features of changes in air temperature and precipitation regime in the study area. The paper uses methods of statistical analysis and scientific generalization. Meteorological series of three stations located in the valley of the middle reaches of the Lena River – Namtsy, Yakutsk and Pokrovsk – were analyzed. The air temperature is taken for the period 1961-2024, which covers the old base period 1961-1990 and the current climatic norm 1991-2020. The series of atmospheric precipitation were analyzed for the period 1966-2024. To simplify the task, the period from May to September was taken for the warm period, and the period from October to April for the cold period. Statistically significant trends in annual air temperature were revealed, the rate of change in Pokrovsk is 0.4 ° C/10 years, in Yakutsk and Namtsy 0.6 ° C/10 years. The sums of the daily temperatures of the warm period increased significantly. Analysis of precipitation did not find statistically significant trends; graphical visualization of their dynamics provides insight into significant year-to-year variability. At all stations since 2014, there has been a decrease in the amount of precipitation of the warm period, and in the last 5 years – an increase in the amount of precipitation of the cold period. The results obtained can be used when adopting plans for regional adaptation measures in the Republic of Sakha (Yakutia), in particular, for its central, most populated part.

В последние годы наблюдается тенденция увеличения лесных пожаров в Якутии, сопряженных с современным потеплением климата и обширной активизацией криогенных процессов. В Центральной Якутии широко распространен ледовый комплекс, приуроченный к межаласному типу местности. Протаивание льдистых грунтов приводит к развитию термокарста, что наблюдается на нарушенных лесными пожарами территориях. Описаны общие климатические условия, литологические и геокриологические характеристики участков, для которых производилось численное моделирование теплового состояния грунтов. Промоделировано тепловое состояние грунтов межаласий на 8 участках после лесных пожаров при восстановлении растительности с учетом текущего тренда повышения температуры воздуха на 0,02о/год. Модели были составлены по ключевым периодам смены приповерхностных условий и растительности: на 3, 8, 10 и 25 лет после лесных пожаров. Выявлено, что на участках Покровск, Борогонцы и Бердигестях возможно достижение глубиной протаивания льдистого горизонта, что обусловлено высокими среднегодовыми температурами воздуха и распространением супесчаных отложений. В случае если за первые три года не возникнут условия для восстановления растительности, то предположительно на этих участках могут возникнуть криогенные процессы. На остальных участках протаивание по результатам моделирования не достигает ледового комплекса, постепенное самовосстановление растительности должно привести геокриологические условия в исходное состояние в течение 20-25 лет. Ожидается, что температура грунтов будет расти, что связано с общим потеплением климата в настоящее время. Если тенденция потепления сохранится, протаивание и повышение температур грунтов будут более значительными и заметными.
In recent years, forest fires have demonstrated an increasing trend in Yakutia, associated with modern global warming and extensive activation of cryogenic processes. In Central Yakutia, an ice complex is widespread, confined to the inter-alas type of terrain. Thawing of the ice component of the soils leads to the development of thermokarst, which is observed in disturbed treeless areas. The general climatic conditions, lithological and geocryological characteristics of the areas for which numerical modeling of the thermal state of soils was performed are described. The thermal state of inter-alas soils in 8 areas after forest fires was modeled during vegetation restoration, taking into account the current trend of increasing air temperature by 0.02о/year. The models were compiled for key periods of change in surface conditions and vegetation: 3, 8, 10 and 25 years after forest fires. It was revealed that in the Pokrovsk, Borogontsy and Berdigestyakh areas, it is possible to reach the depth of thawing of the ice horizon, which is due to high mean annual air temperatures and the spread of sandy loam in the upper part of deposits. And if the vegetation is not restored within the first three years, then presumably cryogenic processes will occur in these areas. In other areas, according to the modeling results, thawing does not reach the ice complex; gradual self-restoration of vegetation should bring geocryological conditions to their original state within 20-25 years. Soil temperatures are expected to rise, which is related to the current general warming of the climate. If the warming trend continues, thawing and soil temperature increases will be more significant and noticeable.

В статье рассматриваются криогенные процессы и явления в Центральной Якутии, выявляется их взаимодействие с объектами магистрального водоснабжения (трубопроводами, водохранилищами, насосными станциями и каналами) при строительстве и эксплуатации за период 2010–2016 гг. Показаны воздействия термокарстовых образований, формирование полигонов, развитие заболачивания, термоэрозионного оврагообразования, бугров пучения и термоабразии на трассах магистральных водоводов. Кроме этого изучены природные опасности и чрезвычайные ситуации, связанные с криогенными проявлениями на объектах систем водоснабжения и других объектах

В настоящее время проблема снижения эффективности систем поддержания пластового давления (ППД) на поздних стадиях разработки месторождений с высокой неоднородностью коллектора является серьезной для нефтегазовой отрасли. В настоящей работе рассматривается Среднеботуобинское нефтегазоконденсатное месторождения (СБНГКМ), которая характеризуется высокой неоднородностью коллектора, обводнённостью продукции некоторых скважин более 95% и низкой эффективностью закачки воды. В работе впервые была применена оптимизация заводнения методом линий тока для условий одного из крупнейших месторождений Якутии - СБНГКМ. Целью работы является повышение эффективности ППД путём перераспределения закачки между нагнетательными скважинами с использованием гидродинамического моделирования линий тока. Материалы исследования включают трёхмерную гидродинамическую модель пласта Бт центрального блока СБНГКМ в программном обеспечении (ПО) тНавигатор, исторические данные по 37 добывающим и 15 нагнетательным скважинам за период 2010 - 2021 гг. Реализован алгоритм перераспределения закачки с увеличением объёмов в высокоэффективные скважины на 20 - 30 % и сокращением в низкоэффективные на 15 - 40 %. Результаты показали рост средней эффективности закачки на 41 %, снижение обводнённости на 3,2 % и прирост накопленной добычи нефти на 65 414 тонн за 10 - летний прогнозный период. Практическая значимость подтверждена увеличением конечного коэффициента извлечения нефти (КИН) на 1.7 % без капитальных затрат. Перспективы исследования связаны с разработкой адаптивных алгоритмов автоматической оптимизации на основе машинного обучения и интеграцией систем реального мониторинга фильтрационных параметров. Внедрение предложенной методики позволяет существенно повысить экономическую эффективность разработки сложнопостроенных коллекторов на поздней стадии эксплуатации за счет рационального использования существующей инфраструктуры скважин и водных ресурсов.
Currently, the problem of reducing the efficiency of reservoir pressure maintenance systems at late stages of field development with highly heterogeneous reservoirs is a serious one for the oil and gas industry. This paper considers the Srednebotuobinskoye oil and gas condensate field (SBNGKM), which is characterized by highly heterogeneous reservoir, water cut in some wells exceeding 95%, and low water injection efficiency. In this paper, waterflooding optimization using the streamline method was applied for the first time for the conditions of one of the largest fields in Yakutia – SBNGKM. The objective of the work was to increase the efficiency of reservoir pressure maintenance by redistributing injection between injection wells using hydrodynamic modeling of streamlines. The research materials included a three-dimensional hydrodynamic model of the Bt formation of the SBNGKM central block in the tNavigator software, historical data on 37 production and 15 injection wells for the period 2010-2021. An algorithm for redistributing injection with an increase in volumes in highly efficient wells by 20-30% and a decrease in low-efficiency wells by 15–40% was implemented. The results showed an increase in average injection efficiency by 41%, a decrease in water cut by 3.2% and an increase in cumulative oil production by 65,414 tons over a 10-year forecast period. Practical significance is confirmed by an increased ultimate oil recovery factor by 1.7% without capital expenditures. The prospects of the study are associated with the development of adaptive algorithms for automatic optimization based on machine learning and the integration of real monitoring systems for filtration parameters. The implementation of the proposed methodology can significantly increase the economic efficiency of developing complex reservoirs at a late stage of operation due to the rational use of the existing well infrastructure and water resources.