Международная группа учёных под руководством Кайхунга Цзяо (Kaihong Jiao) из Института морских и антарктических исследований Университета Тасмании (Австралия) впервые составила общеконтинентальную карту айсбергов, севших на мель у берегов Антарктиды. Исследование, опубликованное 25 августа 2026 года в журнале Earth System Science Data, основано на анализе радиолокационных снимков спутников Sentinel-1 (программа Copernicus) с помощью технологии глубокого обучения.

Всего алгоритм идентифицировал 39 619 неподвижных ледяных объектов, занимающих совокупную площадь около 13 430 км². Из них 67,4 % отнесены к категории «айсберги, севшие на мель» с высокой степенью уверенности; остальные могут быть временно обездвижены припайным льдом. Наблюдения проводились в конце лета — начале осени Южного полушария (февраль — апрель 2025 года), когда площадь припайного льда достигла исторического минимума, что позволило точнее отличать действительно севшие на мель блоки от временно скованных льдиной.

Главная неожиданность — размеры айсбергов. 92,6 % обнаруженных объектов имеют площадь менее 1 км², а минимальный порог детекции составил 0,016 км² (1,6 га). «Мы обнаружили, что крошечные, часто упускаемые из виду айсберги доминируют как по количеству, так и по общей площади», — пояснил Цзяо. На такие «малыши» приходится 53,9 % всей зафиксированной площади ледяных блоков.

Распределение айсбергов крайне неравномерно: они встречаются вдоль 56,5 % антарктической береговой линии, однако четыре пятых всех объектов сосредоточены на 14,2 % побережья. Основные скопления приурочены к мелководным участкам континентального шельфа вблизи активно разрушающихся шельфовых ледников — в частности, у ледника Туэйтса и западной части шельфового ледника Гетца в Западной Антарктиде.

По словам авторов, плотные группы небольших айсбергов, сидящих на мели, создают так называемый «эффект частокола» (picket fence effect): они служат естественными якорями, удерживающими припайный лёд и не дающими ему дрейфовать в открытый океан. Это, в свою очередь, помогает стабилизировать шельфовые ледники, защищая их от воздействия штормовых волн. Однако мелкие айсберги особенно уязвимы к потеплению океана — при таянии они могут терять контакт с дном и «всплывать», что способно резко изменить устойчивость припайного льда.

Разработанная нейросеть ResUNet продемонстрировала показатель F1 выше 0,91, что говорит о высоком балансе точности и полноты детекции. Набор данных и программный код опубликованы в открытом доступе, чтобы другие исследователи могли использовать их для мониторинга изменений в будущем. «Наш общедоступный датасет даёт новую базовую линию для моделирования прибрежной ледовой стабильности и понимания более широких экологических изменений», — подчеркнул Цзяо.