Experiments on the application of the infrasound method of remote monitoring of snow avalanches in the Khibiny Mountains

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Visual slope observations are still the main method of avalanche detection. As a result, avalanche statistics, especially in remote mountain areas, remain incomplete. Like earthquake forecasting, the avalanche prognosis is a complex task that requires a complete set of data on avalanche activity in the region and meteorological observations. To begin this process, it is necessary to create a remote all-weather automated avalanche monitoring system. The Kola Branch of the Geophysical Service of the Russian Academy of Sciences initiated developing a hardware and software package for the avalanche monitoring. The main function of this complex is the registration of seismic and infrasound signals. Over the last five years, a series of experiments have been conducted in the Khibiny Mountains aimed at registration of forced avalanche releases carried out by the avalanche safety service. During the experiments, signals produced by avalanches were recorded using a broadband seismometer and an array of three low-frequency microphones installed at varying distances from an avalanche source. The results obtained demonstrated the high recording capability of the infrasound method, but also revealed problems associated with the use of the seismic method. Technical solutions have been found and prototypes of software for automated detection of target signals have been created. Thus, the experimental complex to monitor avalanche activity in the Khibiny Mountains has been established. The operation of the complex has shown that infrasound signals generated by the movement of snow mass on the mountain slope allow detecting avalanches with a volume of about 5 thousand m3 at a distance of 7 km. The smallest recorded avalanche had a volume of 0.5 thousand m3 and was located in 2.5 km away from the station.

About the authors

A. V. Fedorov

Kola Branch of Geophysical Survey of RAS

Email: ifedorov@krsc.ru
Russian Federation, Apatity

I. S. Fedorov

Kola Branch of Geophysical Survey of RAS

Author for correspondence.
Email: ifedorov@krsc.ru
Russian Federation, Apatity

V. E. Asming

Kola Branch of Geophysical Survey of RAS

Email: ifedorov@krsc.ru
Russian Federation, Apatity

A. Y. Motorin

Kola Branch of Geophysical Survey of RAS

Email: ifedorov@krsc.ru
Russian Federation, Apatity

References

  1. Asming V.E., Fedorov A.V., Vinogradov Yu.A., Chebrov D.V., Baranov S.V., Fedorov I.S. Fast detector of infrasound events and its application. Geofizicheskie issledovaniya. Geophysical Research. 2021, 22 (1): 54–67 [In Russian].
  2. Vikulina M.A. Avalanche risk assessment in the Khibiny. InterKarto/InterGIS. InterKarto/InterGIS. 2019, 25 (2): 66–76 [In Russian].
  3. Myagkov S.M. Geografiya lavin. Geography of avalanches. Moscow: Moscow University Press, 1992: 331 p. [In Russian].
  4. Pilgaev S.V., Chernous P.A., Filatov M.V., Larchenko A.V., Fedorenko Y.V. Avalanche-rockfall signalling complex. Trudy Kolskogo nauchnogo centra RAN. Proc. of the Kola Scientific Centre of RAS. 2016, 4–2 (38): 98–101 [In Russian].
  5. Timofeev V.G. Snezhno-meteorologicheskaya sluzhba Hibin. Snow and meteorological service of the Khibiny Mountains. Moscow: AIRO-XXI, 2017: 352 p. [In Russian].
  6. Fedorov A.V., Fedorov I.S., Voronin A.I., Asming V.E. Mobile complex of infrasound registration of snow avalanches: general principle of construction and results of application. Sejsmicheskie pribory. Seismic Devices. 2021, 57 (1): 5–15 [In Russian].
  7. Firstov P.P., Sukhanov A.A., Pergament V.H. Radionovsky M.V. Acoustic and seismic signals from snow avalanches. Doklady Akademii Nauk SSSR. Report of the USSR Academy of Sciences. 1990, 312 (1): 67–71 [In Russian].
  8. Shmelev V.A. Traffic safety system on mountainous areas. Put i putevoe hozyajstvo. Track and track facilities. Moscow: Russian Railways, 2011, 1: 17–18 [In Russian].
  9. Bedard A. Detection of Avalanches Using Atmospheric Infrasound. Proceedings Western Snow Conference. Fort Collins, 1989: 52–58.
  10. Biescas B., Dufour F., Furdada G., Khazaradze G., Suriñach E. Frequency content evolution of snow avalanche seismic signals. Surveys in Geophysics. 2003, 24: 447–464.
  11. Comey R., Mendenhall T. Recent Studies Using Infrasound Sensors to Remotely Monitor Avalanche Activity. Proceedings, International Snow Science Workshop. Wyoming, 2004: 640–646.
  12. Gauer P., Kern M., Kristensen K., Lied K., Rammer L., Schreiber H. On pulsed Doppler radar measurements of avalanches and their implication to avalanche dynamics. Cold Regions Science and Technology. 2007, 50: 55–71. https://doi.org/10.1016/j.coldregions.2007.03.009
  13. Heck H., Hobiger M., van Herwijnen A., Schweizer J., Fah D. Localization of seismic events produced by avalanches using multiple signal classification. Geophysical Journal International. 2017, 216 (1): 201–217. https://doi.org/10.1093/gji/ggy394
  14. Lacroix P., Grasso J.-R., Roulle J., Giraud G., Goetz D., Morin S., Helmstetter A. Monitoring of snow avalanches using a seismic array: Location, speed estimation, and relationships to meteorological variables. Journ. of Geophys. Research. 2010, 117: F01034. https://doi.org/10.1029/2011JF002106
  15. Marchetti E., Ripepe M., Ulivieri G., Kogelnig A. Infrasound array criteria for automatic detection and front velocity estimation of snow avalanches: towards a real-time early-warning system. Natural Hazards and Earth System Sciences 2015, 15: 2709–2737. https://doi.org/10.5194/nhess-15-2545-2015
  16. Marchetti E., van Herwijnen A., Christen M., Silengo M.C., Barfucci G. Seismo-acoustic energy partitioning of a powder snow avalanche. Earth Surface Dynamics. 2020, 8: 399–411. https://doi.org/10.5194/esurf-8-399-2020
  17. Mayer S., Van Herwijnen A., Ulivieri G., Schweizer J. Evaluating the performance of an operational infrasound avalanche detection system at three locations in the Swiss Alps during two winter seasons. Cold Regions Science and Technology. 2020, 173: 102962. https://doi.org/10.1016/j.coldregions.2019.102962
  18. McClung D., Schaerer P. The Avalanche Handbook / The Mountaineers Books, Washington, U.S.A. 2006: 342 p.
  19. Michael A., Hedlin H., Alcoverro B., D’Spain G. Evaluation of rosette infrasonic noise-reducing spatial filters. Journ. Acoustic Society Amer. 2003, 114 (4): 1807–1820. https://doi.org/10.1121/1.1603763
  20. Pérez-Guillén C., Sovilla B., E. Suriñach E., Tapia M., Köhler A. Deducing avalanche size and flow regimes from seismic measurements. Cold Regions Science and Technology. 2016, 121: 25–41.
  21. Prokop A., Schön P., Wirbel A., Jungmayr M. Monitoring avalanche activity using distributed acoustic fiber optic sensing. Proceedings, International Snow Science Workshop. Banff, 2014: 129–133.
  22. Schimmel A., Hubl J., Koschuch R., Reiweger I. Automatic detection of avalanches: evaluation of three different approaches. Natural Hazards. 2017, 87: 83–102. https://doi.org/10.1007/s11069-017-2754-1
  23. Scott E.D, Hayward C.T, Kubicheck R., Hammon J., Pierre J., Comey B., Mendenhall T. Single and Multiple Sensor Identification of Avalanche Generated Infrasound. Cold Regions Science and Technology. 2007, 47: 159–170. https://doi.org/10.1016/j.coldregions.2006.08.005
  24. Steinkogler W., Ulivieri G., Vezzosi S., Hendrikx J., van Herwijnen A., Humstad T. Infrasound Detection of Avalanches: operational experience from 28 combined winter seasons and future developments. Proc. of the 2018 International Snow Science Workshop. Austria, 2018: 621–626. https://doi.org/10.1016/j.coldregions.2015.10.004
  25. van Herwijnen A., Schweizer J. Monitoring avalanche activity using a seismic sensor. Cold Reg. Sci. Technol. 2021, 69: 165–176. https://doi.org/10.1016/j.coldregions.2011.06.008
  26. Vilajosana I., Khazaradze G., Surinach E., Lied E., Kristensen K. Snow avalanche speed determination using seismic methods. Cold Regions Science and Technology. 2007, 49: 2–10. https://doi.org/10.1016/j.coldregions.2006.09.007

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».