Немецкие ученые раскрыли причину 200-метрового цунами, которое произошло на побережье Гренландии.
Год назад гигантская волна ударила по фьорду Диксон, уничтожив заброшенные здания на безлюдном участке побережья, сообщает The Seismic Records (TSR).
Специалисты проанализировали сейсмические данные, собранные в радиусе 5000 километров от эпицентра события.
Обнаружилось, что сейсмические сигналы продолжали фиксироваться длительное время после того, как подводный оползень вызвал цунами.
Благодаря спутниковым снимкам и компьютерному моделированию, ученые установили, что цунами, вызванное оползнем в фьорде Диксон, сформировало стоячую волну, которая колебалась между крутыми берегами фьорда в течение более чем недели, что является редким явлением для подобных событий.
Исследователи пришли к выводу, что это явление связано с глобальным потеплением, таянием ледников и вечной мерзлоты. Такие катастрофы могут повторяться из-за стремительных климатических изменений.
Примечательно, что в 2017 году в Гренландии уже произошло цунами, но меньших масштабов. Тогда волна разрушила 11 домов в жилой деревне и унесла жизни четырех человек.
Напомним, что количество магнитных бурь возрастет из-за усиления солнечной активности. Подробнее об этом читайте в материале «ЭкоПравды».
Сильный ветер в Москве привёл к падению деревьев, в результате чего травмы получили четыре человека. Среди пострадавших — три…
Власти Краснодарского края совместно с ведущими горнолыжными курортами региона разрабатывают новые меры для повышения безопасности отдыхающих.…
В районе города Торопца в Тверской области археологи нашли древние могильники. Об открытии сообщили обозреватели…
Китайские исследователи проанализировали грунт с обратной стороны Луны. В образцах обнаружены породы, возраст которых составляет примерно 2,5…
Специалисты Южно-Уральского государственного университета создали белковый изолят из нута. Данной информацией поделилось агентство ТАСС. Ученые отмечают,…
Исследователи из Томского политехнического университета разработали новые гибридные модели глубокого обучения для прогнозирования растворимости водорода при…