В июне 2025 года под руководством академика РАН Геннадия Матишова была проведена масштабная экспедиция на Анапскую пересыпь в районе города Анапа. Этот комплексный полевой этап стал частью национального научного проекта «Южный вектор национальной безопасности в условиях геополитических и климатических вызовов». Об этом «Жуковский.Life» рассказали в пресс-службе РАН.
Академик Матишов подчеркнул, что Анапская пересыпь представляет собой сложное аккумулятивное образование, сформированное двумя косами — Витязевской и Бугазской. Эти геологические структуры возникли за последние несколько тысяч лет на территории черноморской дельты реки Кубань. Исследователи поставили перед собой задачу сравнить процессы формирования береговых кос в Азовском море с аналогичными в районе Керченского пролива.
Поскольку Черное море значительно старше Азовского, и наполнение последнего началось около 6,5 тысяч лет назад через Керченский пролив, изучение данных о колебаниях уровня воды в разные эпохи голоцена позволяет лучше понять динамику водообмена и стока реки Кубань между двумя бассейнами.
В ходе экспедиции было пробурено пять скважин с глубиной керна до 30 метров, построены высотные профили, а также проведено георадиолокационное зондирование. В зоне исследования специалисты взяли пробы донной и прибрежной биоты, а также поверхностной и грунтовой воды в море и лиманах. Эти образцы были направлены на анализ солёности, загрязнённости нефтепродуктами, микропластиком и другими вредными веществами с целью оценки экологического состояния региона.
Таким образом, полученные данные помогут ученым не только понять геоморфологические и гидрологические процессы формирования берега, но и оценить текущую экологическую ситуацию в зоне Анапской пересыпи, что важно для разработки мер по охране и устойчивому развитию южных прибрежных территорий России.
А ещё учёные разработали новый метод, который улучшает анализ изображений для оценки состояния растений. В экспериментах новый метод увеличил точность обработки гиперспектральных данных на 15% и позволил значительно упростить сложную информацию без потерь важных данных.