По данным исследователей из Института Альфреда Вегенера, Центра полярных и морских исследований имени Гельмгольца, озеро талой воды на гренландском леднике 79N, впервые обнаруженное в 1995 году, внезапно и резко сбрасывает воду через трещины и вертикальные ледяные шахты. В последние годы эти сбросы воды участились, образуя необычные треугольные узоры разломов и затопляя основание ледника водой в считанные часы.

Ученые заметили, что вытекающая вода в некоторых случаях даже поднимает ледник, создавая эффект, похожий на волдырь, снизу. Само образование озера – относительно недавнее явление, поскольку, согласно данным наблюдений, до 1995 года в этом районе ледника 79N таких озер не существовало.

Быстрый сброс воды происходит через трещины и вертикальные шахты, известные как мулены. Проходя через эти каналы, талая вода достигает основания ледника, смазывая границу между льдом и коренной породой. Эта смазка может ускорить движение ледника к океану, способствуя повышению уровня моря. Наблюдаемые треугольные узоры разломов являются следствием огромного давления, оказываемого сбрасываемой водой на окружающий лед.

Последствия этого ускоренного сброса воды имеют большое значение для понимания будущей стабильности ледника 79N, одного из крупнейших оставшихся шельфовых ледников Гренландии. Сейчас исследователи задаются вопросом, сможет ли ледник когда-нибудь вернуться к своему прежнему сезонному ритму таяния и замерзания. Увеличение частоты и интенсивности этих сбросов воды предполагает потенциальный переход к новому, менее стабильному состоянию.

Институт Альфреда Вегенера планирует продолжить мониторинг ледника 79N, используя комбинацию спутниковых снимков, аэрофотосъемки с помощью дронов и измерений на месте. Ученые надеются разработать более сложные модели, которые смогут прогнозировать будущее поведение ледника и его вклад в повышение уровня моря. Эти модели могут включать искусственный интеллект (ИИ) для анализа больших наборов данных и выявления закономерностей, которые не так очевидны при использовании традиционных методов. Алгоритмы ИИ можно обучить распознавать незначительные изменения в толщине льда, высоте поверхности и характере сброса талой воды, обеспечивая раннее предупреждение о потенциальной нестабильности.