Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ состояния исследований опасных быстроразвивающихся конвективных процессов 11
1.1 Опасные гидрометеорологические процессы на территории Северного Кавказа 11
1.2 Основные физические представления о формировании быстроразвивающихся конвективных процессов 16
1.3 Радиолокационное обнаружение облаков, осадков, молний 20
1.4 Модели мощных конвективных облаков с учетом электрических процессов 32
Глава 2. Численная модель конвективного облака с учетом электрических процессов 38
2.1 Описание численной модели конвективного облака с учетом термодинамических, микрофизических и электрических процессов 38
2.2 Численные методы и алгоритмы расчетов системы уравнений модели 51
Глава 3. Исследование формирования термодинамических, микроструктурных и электрических параметров конвективных облаков 55
3.1 Результаты численного моделирования мощного грозового
облака 55
3.2 Исследование трансформации микроструктурных и электрических параметров мощных конвективных облаков 60
3.3 Динамика параметров конвективного облака на стадии роста
Глава 4. Обнаружение и распознавание опасных конвективных процессов 77
4.1 Современные технические средства дистанционного зондирования атмосферы и грозопеленгации 77
4.2 АРМ объединения радиолокационной и грозопеленгационной информации 87
4.3 Алгоритмы и критерии распознавания опасных конвективных процессов 94
4.4 Методика анализа и текущего прогноза динамики опасных конвективных процессов 97
4.5 Некоторые результаты обработки данных грозопеленгации в Северо-Кавказском регионе 104
4.6 Чрезвычайные ситуации на Северном Кавказе вследствие гроз 107
Заключение 116
Список литературы
- Основные физические представления о формировании быстроразвивающихся конвективных процессов
- Численные методы и алгоритмы расчетов системы уравнений модели
- Исследование трансформации микроструктурных и электрических параметров мощных конвективных облаков
- АРМ объединения радиолокационной и грозопеленгационной информации
Основные физические представления о формировании быстроразвивающихся конвективных процессов
На территории России, обладающей чрезвычайно большим разнообразием геологических, климатических и ландшафтных условий, наблюдается более 40 опасных природных процессов и явлений, среди которых наиболее разрушительными являются наводнения, подтопления, землетрясения, оползни, сели, снежные лавины, ураганы, градобития и т.д. [48]. В наибольшей мере опасными процессами поражены горные районы, а по величине ущерба от стихийных явлений выделяются урбанизированные территории с большой плотностью населения, в том числе, крупные города.
Наибольшим риском стихийных природных бедствий на территории России характеризуется юг европейской части России [21,41,43,55]. На территории региона происходит треть всех чрезвычайных ситуаций природного характера, наблюдающихся в стране. Большинство чрезвычайных ситуаций на территории округа, обусловленных проявлением опасных природных процессов и явлений, происходит в зонах проживания и активной производственной деятельности населения. Сельскохозяйственное производство в округе несет большие потери от стихийных природных процессов.
Активному проявлению широкого спектра опасных атмосферных и гидрологических процессов способствуют сложные физико-географические условия региона. В горной части округа, при наличии сильно расчлененного рельефа крутыми склонами и значительной глубиной вреза узких речных долин, наиболее активными процессами являются лавины, сели, обвалы, ледниковая деятельность. Хотя факторы образования и характер проявления этих процессов различны, все они в значительной степени связаны с высокими значениями градиента силы тяжести. Для равнинной части и предгорий характерен свой набор природных опасностей, среди которых преобладают засухи, наводнения, паводки, ливни, град, грозы и др. Большая часть территории региона находится в сейсмически опасной зоне с возможной интенсивностью землетрясений до 9 баллов. При этом высока вероятность того, что сейсмическая активность может спровоцировать другие опасные процессы - обвалы, лавины, оползни, сели и др. Подобное наложение различных процессов способно значительно увеличить последствия стихийных бедствий и общий ущерб от них [22,43,48].
Результаты исследований опасных природных процессов и явлений на территории юга европейской части России, которые осуществлялись на протяжении всего XX и начала XXI столетий многими научными, научно-производственными и учебными заведениями страны [28,30,42,43,48], свидетельствуют о многогранности исследуемой темы, ее научной и практической значимости. Сбор фактического материала для оценки масштабов распространения и степени проявления опасных природных процессов и явлений на юге европейской части России в работе выполнен на основе экспедиционных исследований, обзора литературных и фондовых материалов, имеющихся в различных министерствах и ведомствах страны, Южного регионального центра МЧС РФ, Управлений МЧС субъектов РФ в пределах округа (государственные доклады и отчеты различных министерств и ведомств РФ, архив МЧС РФ, справочники и информационные бюллетени по опасным природным процессам и явлениям в субъектах РФ), а также в архивах ФГБУ «ВГИ».
Выполненный в диссертационной работе анализ показал, что большинство чрезвычайных ситуаций на территории региона, обусловленных проявлением опасных природных процессов и явлений, происходит в зонах проживания и активной производственной деятельности населения. Основная часть территории региона расположена в зоне рискованного земледелия, в связи с чем, сельскохозяйственное производство в округе несет большие потери от стихийных природных процессов.
О величине суммарного ущерба, наносимого каждым из видов опасных природных процессов, в определенной степени можно судить по затратам из бюджетов разных уровней на ликвидацию последствий чрезвычайных ситуаций (таблица 1).
Согласно данным таблицы, основной ущерб на территории округа наносят засухи, наводнения и паводки, заморозки, градобития, различные разновидности сильного ветра.
Ежегодный материальный ущерб в Южном федеральном округе от чрезвычайных ситуаций, вызванных опасными процессами и явлениями природного характера составляет в среднем 11,7 млрд. руб. в год [1,48]. Наибольший ущерб природные опасные явления наносят Ставропольскому и Краснодарскому краям, Кабардино-Балкарской Республике, Ростовской области. При всей условности и приблизительности полученных оценок, не учитывающих целый ряд других, менее значимых, природных опасностей, эти данные позволяют конкретизировать наиболее опасные природные процессы и районы их проявления и уточнить величину затрат, связанных с предупреждением и ликвидацией последствий возможных ЧС.
Большинство вышеприведенных природных процессов и явлений обусловлены температурно-ветровым режимом атмосферы, а также количеством и интенсивностью осадков. Эти факторы также определяют развитие грозоградовых явлений, наносящих значительный материальный ущерб хозяйственной деятельности человека [24,42,57,62]. По данным Всемирной метеорологической организации ежегодный ущерб от града мировому сельскохозяйственному производству составляет десятки миллиардов долларов США.
Выпадение градовых частиц на землю приводит к повреждению сельскохозяйственных культур, разрушению крыш, остеклений и других элементов хозяйственной деятельности человека. Градобитие особо опасно для сельскохозяйственных культур. Поэтому, снижение потерь от градобитий является важным источником повышения ресурсов жизнедеятельности человека. В связи с этим, в ряде стран осуществляют научные и оперативные работы по регулированию градообразования в облаках с целью снижения воздействия градовых явлений на сельскохозяйственные культуры.
В работе [1] выполнены достаточно полные исследования климатологии града для всей территории бывшего СССР, а также ряда зарубежных стран. Исследования климатологии града в регионах применения российской технологии противоградовой защиты (ПГЗ) осуществлялось на основе сведений о выпадении града по данным метеорологической сети. На основе статистического анализа этих данных была построена карта повторяемости выпадения града по территории бывшего Советского Союза, проведено районирование территории СССР и разных регионов по ущербу от града.
Численные методы и алгоритмы расчетов системы уравнений модели
На основе аппроксимации экспериментальных данных по исследованию зависимости медианной температуры замерзания капель от их размеров, представленных в работе [70], для Тт было получено выражение:
Образование новых капель на ядрах конденсации учитывает слагаемое Ii(r ,m,t). Этот процесс описывается параметрической формулой: a(qB(r)-qH(r)X(r,m) где qB - влажность воздуха в точке (?); qH - влажность насыщенного водяного пара в этой же точке; a - численный коэффициент; fi - заданное распределение капель в той же точке; w(fi) - водность заданного распределения капель. Тем самым принимается, что влага, превышающая значение насыщенного водяного пара в данной точке мгновенно конденсируется, превращаясь в капли с распределением, аналогичным спектру fi. Процесс образования кристаллов на ядрах сублимации 12 описывается по аналогичной формуле. где D - коэффициент молекулярной диффузии пара; rw и Г; - размеры (радиусы) капель и ледяных частиц соответственно; Р - давление воздуха; pw, Pi, рвх - плотность воды, льда и воздуха соответственно; \±, М - молекулярные массы водяного пара и воздуха; Ew, ЕІ - давление насыщенного водяного пара при температуре облака над водой и льдом; f - относительная влажность воздуха.
Для точного расчета процессов конденсации и сублимации необходим расчет пересыщения в облаке. В уравнениях (2.27)-(2.28) кроме rw и ri; зависит от времени также и относительная влажность f. Для определения f используется уравнение, основанное на балансе парообразной и сконденсировавшейся влаги [29,37]:
Совместное численное решение уравнений (2.27)-(2.29) требует высокой точности вычислений, тщательного подбора временных шагов. В противном случае появляется неустойчивость решения. Поэтому для обеспечения устойчивости расчет процесса конденсации проводится с автоматическим подбором шага по времени.
В отличие от моделей [26,76, 81, 92], в представленной здесь модели учитываются плотности объемных зарядов в облаке, потенциал и напряженность электрического поля, создаваемого этими зарядами, детально рассматривается влияние электрического поля облака на микрофизические процессы взаимодействия облачных частиц и обратное влияние -микроструктуры на электрические параметры. Численное моделирование процессов электризации конвективных облаков связано с трудностями принципиального характера, одной из которых является корректное описание микро физических процессов электризации облачных частиц. При моделировании облакообразования с учетом разделения электрических зарядов большинство исследователей не учитывают или упрощают детальное описание процесса разделения зарядов [81,99].
В данной работе детально учитываются процессы электризации облачных частиц на основе полученных закономерностей развития конвективой деятельности облаков и значений коэффициентов разделения зарядов, связанных с замерзанием капель воды, ростом крупы и градин и взаимодействием градин с кристалликами льда и переохлажденными каплями.
За счет микро физических процессов замерзания капель и аккреции в облаке идет накопление отрицательного заряда на ледяных частицах. Одновременно формируется положительный заряд, состоящий из зарядов отдельных частиц - осколков замерзания капель. Для замерзающих капель, диаметр которых больше 200 мкм, с достаточной точностью процесс электризации описывается выражением [2,3] q(m) = a-m (2 30) где т - масса замерзшей капли, а - коэффициент пропорциональности, значение которого меняется в зависимости от содержания примесей в капле и температуры ее замерзания (а«3,5-10 10 Кл/г при Т=-8...-16С).
На крупных кристаллах, крупе и градинах накапливается электрический заряд за счет захвата переохлажденных капель. Заряд пропорционален массе замерзшей на них воды. При этом коэффициент пропорциональности зависит от температуры растущей частицы, а также от концентрации и химического состава примесей в облачной воде и принимает значение от 10 10 до 10 8 Кл/г. Образование осколков при замерзании капель учитывается следующим образом:
Число ледяных осколков п(т,т ) определяется согласно экспериментальным зависимостям выбросов микрочастиц от размера замерзающей капли. Для капель с г 75 мкм используются данные Лезема и Мейсона. Для капель больших размеров применяются данные, полученные А.Х.Аджиевым [3].
Микроскопические осколки замерзания выносятся потоками в верхнюю часть облака, где образуется преимущественно положительный объемный заряд р+(? ,t). Область сосредоточения отрицательно заряженных ледяных частиц образует зону преимущественно отрицательного объемного
Объемные заряды на временном шаге рассчитывались по формулам: СО Р (г, t) = а2 \mf2 (г, m, t)dm - р2 (?) p+(r, t) = a3 j mf3 (r, m, t)dm - p3 (f) (2.33) где a2 и a3 - коэффициенты разделения зарядов, p2( )и p3( ) - уменьшение объемных зарядов в результате тока проводимости атмосферы и разрядов: р2(г)= Е(г)+уІ (г,0 X - проводимость воздуха, ti - моменты времени, в которые напряженность электрического поля превышает пробивное значение, у - коэффициент сброса заряда при электрических разрядах. Рассчитанные значения объемных зарядов рэ используются для определения потенциала U(?) создаваемого ими электрического поля. Для этого на каждом временном шаге решается уравнение Пуассона: Зависимость эффективности столкновения от напряженности электрического поля для незаряженных капель размером R=10 мкм с каплями Гі =8 мкм (1) и г2=6 мкм (2).
С ростом зарядов на частицах коэффициент их взаимодействия также увеличивается [32], характер зависимости для частиц тех же размеров, аппроксимирован параболой.
Влияние электрического поля на эффективность столкновения заряженных капель зависит от размеров частиц, знака и величины зарядов. Кроме эффекта поляризации капель, электрическое поле вызывает изменение скорости движения заряженных частиц, если их размеры достаточно малы. Чем меньше относительные скорости движения капель, тем больше импульс электрических сил. Поэтому влияние электрического поля тем значительнее, чем ближе размеры взаимодействующих частиц.
Исследование трансформации микроструктурных и электрических параметров мощных конвективных облаков
Нанесение дополнительных слоев геоинформационных данных позволяет выводить вспомогательную информацию (пункты воздействия, метеостанции, населенные пункты).
Трехмерные сцены представляют информацию в таком виде, который облегчает пользователю формирование представления об объемных характеристиках метеорологического объекта. Программа визуализации радиолокационной информации позволяет выделять взаимодействующие конвективные ячейки на ранней стадии развития и улучшить понимание метеорологической обстановки для целей текущего прогноза.
Радиолокаторы позволяют обнаруживать грозы вероятностным методом по косвенным признакам. Непосредственно грозовое излучение регистрируют радиоприемники, т.к., гроза (мощный электрический разряд) излучает в широком диапазоне длин волн. Современные автоматизированные системы грозопеленгации в отличие от грозоотметчиков и грозорегистраторов [3,73,93] решают задачи определения направления и установления местоположения разрядов. Система грозопеленгации, установленная на Северном Кавказе, состоит из четырех грозопеленгаторов LS8000 фирмы Vaisala и центрального пункта приема и обработки информации от грозопеленгаторов [108]. Датчики расположены вблизи населенных пунктов: г. Черкесск, с. Кызбурун, г. Ставрополь и г. Зеленокумск в Северо-Кавказском федеральном округе. Данные с этих сенсоров, с помощью спутниковой связи передаются на центральный пункт приема и обработки информации, расположенный в г. Нальчике, в здании Высокогорного геофизического института. Центральный пункт приема и обработки информации представляет собой аппаратно-программный комплекс, состоящий из 6 компьютеров, программного обеспечения фирмы Vaisala и оборудования для спутниковой связи.
Комплекс LS8000 предназначен для автоматического обнаружения и измерения координат грозовых очагов в зоне установки и на прилегающей территории, и может использоваться как в автономном режиме, так и в составе региональной системы из нескольких аналогичных комплексов, объединяемых специальной системой связи или через Интернет.
Радиус зоны ответственности комплекса более 1000 км. Относительная погрешность определения дальности не более 10%, пеленга не более 30 мин. (значения параметров приведены для равнинной местности и могут уточняться с учетом рельефа); оперативность менее 1 с. Схема логической и компонентной архитектуры АПК для измерения и передачи параметров молниевых разрядов на базе сети грозорегистраторов LS8000 представлена на рисунке 4.8.
Логическая и компонентная архитектура аппаратно-программного комплекса для измерения и передачи параметров молниевых разрядов на базе сети грозорегистраторов LS8000 На рис.4.9 приведены результаты пеленгации разрядов молний на территории КБР за сезон май-сентябрь 2009 года по данным системы LS8000. В центре обработки метеорологических данных, организованном в ВГИ, используется также спутниковая информация.
Космическая система сбора и передачи данных, разработанная Научно-исследовательским центром космической гидрометеорологии "Планета", обеспечивает передачу буквенно-цифровой информации по сети Росгидромета в центры сбора и обработки данных в реальном масштабе времени. В ВГИ организован канал приема спутниковой информации из НИЦ «Планета», ведется комплексная обработка получаемой информации. Рисунок 4.9 - Разряды на территории КБР за сезон май-сентябрь 2009 г. по данным грозопеленгационной системы LS8000
Для обнаружения и предупреждения об опасных быстроразвивающихся конвективных явлениях на территории Южного и Северо-Кавказского федеральных округов в Высокогорном геофизическом институте разработано автоматизированное рабочее место (АРМ) приема, анализа и архивирования радиолокационной, грозопеленгационной, спутниковой и наземной (автоматические метеостанции) метеорологической информации.
Метеорологическая информация на АРМ поступает по каналам связи от радиолокаторов МРЛ-5, новых доплеровских радиолокаторов ДМРЛ-С, автоматических метеостанций и других источников. Распознавание грозоградовых облаков осуществляется радиолокационными методами с учетом данных грозопеленгации. Алгоритмы текущего прогноза метеоявлений включают аппроксимации данных, полученных при моделировании быстроразвивающихся конвективных процессов.
Автором разработано прикладное программное обеспечение, которое выполняет следующие функции: - прием данных; - отображение пространственной структуры полей облачности, осадков и гроз на фоне карты местности; - отображение карт опасных явлений погоды (ливневые осадки, грозы) на фоне карты административных границ районов края; - анализ эволюции облачных структур, направления и скорости перемещения облаков, облачных систем и опасных явлений погоды. Примеры полученных в АРМ карт штормооповещения по ЮФО и СКФО представлены на рис.4.10-4.11.
На рис.4.10 приведено распределение грозовых разрядов на территории Северного Кавказа за 10 минутный интервал времени в мае месяце 2013 г. Слева на рис.4.10 показана цветовая палитра - разбиение по интервалам количества разрядов в грозовых облаках за время наблюдения.
На рис.4.11 показаны опасные явления погоды, идентифицированные по радиолокационным данным с помощью разработанных алгоритмов.
Радарные и грозопеленгационные данные обеспечивают распознавание явлений погоды и их локализацию на фоне карты региона и имеют малый период измерения характеристик быстропротекающих процессов (град, гроза, ливни). Обновление информации в режиме шторма может осуществляться с интервалом 1 минута по грозопеленгатору и 3,5 минуты по МРЛ-5. Период обновления информации по ДМРЛ-С равен 10 минутам.
АРМ объединения радиолокационной и грозопеленгационной информации
Грозопеленгатор обеспечивает прием информации о молниях со всей территории Северного Кавказа, ее архивирование и передачу потребителям. В России отсутствовал аналог такой системы, были реализованы лишь однопунктные системы местоопределения грозовых очагов - это грозорегистраторы - дальномеры типа «Очаг-2П» [3]. Обладая определенными достоинствами, такие изделия имеют большие погрешности и ограниченную территорию использования.
С помощью грозопеленгатора LS 8000 нами получено распределение тока молний JM для Северного Кавказа. Это распределение является интегральным для токов молнии положительной и отрицательной полярности. По результатам обработки, среднее значение амплитуды тока молний составляет 15,7 кА. Полученные с использованием грозопеленгатора LS8000 значения тока молний достаточно хорошо согласуются с результатами измерений в данном районе, проведенными с использованием активно-пассивных радиотехнических средств [91].
Для определения среднестатистических значений JM и полярности по регистрациям грозопеленгатора LS 8000 нами использована значительная статистика - около 3000 данных для каждого из параметров. Однако для определения поражаемости территории Северного Кавказа разрядами молний по данным LS 8000 достаточной статистики не было. Поэтому для определения среднестатистических значений п и построения карт грозопоражаемости нами использованы многолетние, более 50 лет, наблюдений на метеостанциях Северного Кавказа [42,43]. Всего были использованы данные 74 метеостанций. Длительность рядов наблюдений составляла от 50 лет до 80 лет. При этом плотность метеостанций на данной территории не одинакова. Наибольшее их количество сосредоточенно на юго-западе исследуемой территории, а минимальная - на северо-востоке региона.
Для определения поражаемости были определены среднегодовые значения числа дней с грозой. Далее использована эмпирическая зависимость связывающая грозопоражаемость n и число дней с грозой N Нами рассчитаны значения п для всей территории юга европейской части России.
В выражении (4.7) а - эмпирический коэффициент, найденный по результатам сравнительных инструментальных регистрации ударов молний в землю и данных метеостанций о числе дней с грозой. В частности, были использованы регистрации ударов молний вдоль высоковольтных линий электропередач, на которых устанавливались ферромагнитные пластины [84]. Значение а зависит от конкретной местности и от среднегодовой продолжительности гроз. Для юга европейской части России принято значение а равным 0,1 год-1-км"2-день"1. Нами получено также выражение, связывающее продолжительность гроз в часах Т и грозопоражаемость п в виде:
Грозопоражаемость (п) территории юга европейской части России характеризуется значительной неоднородностью. В различные годы среднее ее значение составляет от 2 до 4 уд.км" год. При этом в зависимости от орографии местности по территории варьируется от 3 до 10 уд.км" год. Среднегодовая продолжительность гроз составляет от 80 до 150 часов. Приведенные значения характеристик грозовой деятельности на данной территории получены впервые. Их учет при организации молниезащиты различных объектов позволит повысить безопасность.
Исследована среднегодовая поражаемость территории Северного Кавказа разрядами молнии. Получено, что наибольшая поражаемость имеет место вдоль Кавказского хребта и на Черноморском побережье. Она доходит до 5 разр./(год-км ). Наименьшей поражаемостью характеризуются районы Северо-востока региона 1-2 разр./(год-км ). Кроме этого, отмечается повышенная, по сравнению с окружающей территорией, зона поражаемости -это леса (Ростовская область), болотистые места (пойма реки Волга).
Используя значения п можно определить число опасных ударов молнии в год в незащищенную от молнии линию электропередач протяженностью L км со средней высотой подвеса hcp по формуле: Таким образом, вышеуказанная высоковольтная линия в среднем поражается молниями 6 раз в год. Поэтому, в некоторых местах под несущими проводами (проводами под напряжением) закрепляются заземленные не несущие провода. Их установка на высоковольтных линиях связана со значительными материальными затратами.