Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА I. Разрядные процессы в облаках. грозовые явления на Северном Кавказе 13
1.1 Молниевые разряды, характеристики, параметры молнии 13
1.2. Условия развития грозовых явлений 20
1.3 Технические средства контроля и регистрации грозовых явлений . 29
ГЛАВА 2 Физико-статистический анализ грозовой активности на Северном Кавказе 37
2.1 Анализ среднестатистических данных о грозовой активности 37
2.2 Количество дней с грозой в зависимости от площади территории 46
2.3 Продолжительность гроз 53
ГЛАВА 3 Пространственно-временное распределение грозовой активности на Северном Кавказе 61
3.1 Оценка числа дней с грозой на основе инструментальных наблюдений с использованием грозорегистратора LS8000 61
3.2 Сравнительный анализ грозовой активности на территории Западного Кавказа по данным инструментальных регистраций и наблюдений на метеостанциях 85
3.3 Создание карты поражаемости территории разрядами молнии и карты районирования по опасности возникновения чрезвычайных ситуаций при грозах на Северном Кавказе 104
Заключение 115
Литература 1
- Условия развития грозовых явлений
- Технические средства контроля и регистрации грозовых явлений
- Количество дней с грозой в зависимости от площади территории
- Сравнительный анализ грозовой активности на территории Западного Кавказа по данным инструментальных регистраций и наблюдений на метеостанциях
Условия развития грозовых явлений
В настоящее время существуют следующие основные источники информации о грозах на территории [91,92]: – визуально-слуховые метеорологические наблюдения, дающие информацию о числе дней с грозой в году и суммарной за год продолжительности гроз в часах [93-96]; – счетчики разрядов молний, предназначенные для подсчета общего числа разрядов молний в радиусе их действия; – активные радиотехнические методы локации грозовых очагов, основанные на принципе радиолокации [97-103]; – пассивные радиотехнические системы пеленгации гроз [104-107], основанные на регистрации электромагнитного излучения молниевых разрядов, которые включают многопунктовые системы местоопределения молний (США, Германия, Франция, Япония и др.) и однопунктовые грозопеленгаторы-дальномеры («Очаг-2П», Россия); – спутниковые наблюдения с помощью различных детекторов (ОТД – Optical Transient Detector, LIS – Lightning Imaging Sensor, PDD – silicon photodiode detector и др.), дающие информацию о количестве разрядов молнии [108,109].
Большое значение для своевременного обнаружения, идентификации опасных природных явлений и принятия мер по защите от них (в том числе и методами активного воздействия) имеют системы раннего предупреждения и средства дистанционного зондирования облачной атмосферы.
Из вышеперечисленных методов контроля и оповещения о развитии опасных стихийных явлений, в основном, пользуются либо визуально-слуховым методом (дежурство на метеостанциях), либо показаниями метеорадиолокатора. Оба метода, хотя и широко применяются, но имеют ряд существенных недостатков: - ограниченность территории контроля: визуально-слуховой до 13…20 км, радиолокационный до 200 км; - отсутствие в получаемой информации данных об электрических и микрофизических процессах в контролируемых областях атмосферы; - зависимость полученной информации об атмосферных процессах от длины волны применяемого радиолокатора; - большие погрешности при определении временных интервалов развития атмосферных процессов; - отсутствие возможности классификаций на типы разрядов молний. В связи с этим, имеет место серьезная научная проблема совершенствования методов прогнозирования и контроля грозы на основе детального изучения ее взаимосвязанных и взаимообусловленных параметров.
К числу таких методов относятся методы, основанные на использовании электрических предвестников о микроструктурных изменениях в облаках.
Грозовые процессы сопровождают многие опасные атмосферные явления и процессы: градо- и торнадосодержащие облака, мезомасштабные конвективные комплексы, циклоны умеренных и тропических широт [110]. Применение дистанционных методов обнаружения гроз (РЛС различных диапазонов радиоволн, системы и датчики типа ALDF, LDAR, SAFIR, OLS, LIS и др.) показало, что электрические процессы в облаке являются индикаторами не только его существенной микрофизической перестройки, но и предшествуют опасным явлениям погоды [111]. Фактически грозовые процессы являются предвестниками (предикторами) стадий и тенденций развития опасных гидрометеорологических явлений в атмосфере. К таким предикторам можно отнести: начало развития в облаке облачных и наземных разрядов, интенсивность разрядов в единицу времени, значения амплитуды тока молний, время нарастания волны тока, знак разряда молнии, местоположение разрядов в облаке и т.д. Например, резкое увеличение интенсивности внутриоблачных разрядов в облаке до 60 р/мин свидетельствует, что через 10–15 мин. возникнет торнадо или через 5–10 мин сформируются шквалы, опасные для авиации. Реверс полярности молний, преимущественно с отрицательной на положительную, свидетельствует о начале периода формирования градовых частиц в облаке и начале их выпадения и обратно после окончания градоопасной стадии [112].
Существующая в настоящее время в России система штормооповещения об опасных явлениях (грозы, град, ливни и др.) погоды основана на использовании метеорологических радиолокаторов различных типов [113]. Эти явления представляют значительную опасность для жизнеобеспечения человека. В их основе лежат микрофизические процессы: образование капель воды, замерзание водяных капель. Рост замерзших капель, образование градин. Их рост, столкновение облачных частиц из-за турбулентных процессов и т.д. – все эти процессы сопровождаются разделением электрических зарядов, формированием заряженных областей в облаке, разрядными явлениями и т.д. На основе регистрации этих процессов можно контролировать местоположение потенциально опасного метеообразования, тенденцию и стадию его развития. Для обнаружения опасных гидрометеоявлений в атмосфере в России широко используются метеорадиолокаторы типа МРЛ-5 [114-119].
МРЛ дают возможность локализовать грозовые образования радиолокационными методами по отражениям излучаемых ими зондирующих сигналов от облаков. Кучево-дождевые облака, сопровождающиеся ливнями и грозами, достаточно хорошо обнаруживаются на расстояниях до 150 км, имеется возможность наблюдения площадей, занятых такими облаками и их перемещений. По данным таких наблюдений составляются карты радиолокационной информации, передаваемые в метеостанции аэропорта по фототелеграфу или в оцифрованном виде по компьютерной сети.
Однако, по данным радиолокационных наблюдений, наличие электрических разрядов в очаге облачности определяется только по косвенным аэрологическим данным о структуре и развитии облаков. При этом могут возникать трудности с различением ливневых и грозовых облаков, то есть получаемая от МРЛ информация не является адекватной. Для трактовки информации МРЛ требуется участие метеоперсонала, что сильно замедляет и усложняет получение необходимых данных. Сами радиолокаторы весьма дороги.
Технические средства контроля и регистрации грозовых явлений
В работе рассматривались временные особенности распределения и регрессионной зависимости грозовой деятельности в разные годы и в разных районах Краснодарского края и Ростовской области. Эти территории в полной мере характеризуют погодные явления юга Европейской части России. Используя данные метеостанций и инструментальные данные (система грозопеленгации LS8000) этих территорий, выполнен статистический анализ данных.
Метеорология имеет дело с огромными массивами наблюдений, которые нужно анализировать для выяснения закономерностей, существующих в атмосферных процессах [126-129]. Поэтому в метеорологии широко применяются статистические методы анализа больших массивов наблюдений. Применение мощных современных статистических методов помогает яснее представить факты и лучше обнаружить связь между ними [130-134].
Статистический анализ полученных данных включал поиск следующих характеристик [135-136]:
Среднее значение временного ряда рассчитывалось по формуле (1) где 1 i N, N - число данных (объем выборки). Дисперсия показывает разброс данных относительно среднего значения и находилоась по формуле (2) где 1 i N Величина, называемая среднеквадратическим отклонением, представляет собой квадратный корень из дисперсии.
Все большее применение в метеорологии находит наиболее вероятное значение случайной переменной - мода.
Также для характеристики метеовеличин используют асимметрию и эксцесс [137-141]. Если среднее значение больше моды, то распределение частот называют положительно асимметричным. Если среднее значение меньше моды, то отрицательно асимметричным. Коэффициент асимметрии вычисляется по формуле
Асимметрия считается малой, если коэффициент асимметрии A0.25. Асимметрия умеренная, если 0,25 А 0.5. Асимметрия большая, если 0,5 А 1,5. Исключительно большая асимметрия, если А 1,5. Если А 0, то распределение имеет правостороннюю асимметрию, если А 0, то левостороннюю асимметрию. Для распределения частот, имеющих одинаковые значения средней, асимметрии могут отличаться величиной эксцесса где 1 i N Эксцесс считается малым, если E0.5; умеренным, если 1E3 и большим, если E 3. Если - 0.5Е3, то эксцесс приближается к нормальному.
Таким образом, используя указанные формулы и таблицы 7-8, по данным полученным, инструментальным путем и визуально-слуховым методом на территории Краснодарского края за 4 года, был проведен статистический анализ. Определялись: среднее значение числа дней с грозой, среднеквадратичное отклонение, дисперсия, мода, асимметрия, эксцесс, минимальное и максимальное значения (таблица 9).
Эксцесс, Е -0,7 2,2 1,9 1, Из таблицы видно, что средние значения числа дней с грозой в отдельные годы в переделах от 41 до 61. В среднем, за 4 года асимметрию можно считать малой, она равна 0,19. Средние значения превышают моду, откуда следует, что распределение частот положительно асимметрично. Эксцесс приближается к нормали.
Распределения расчетных характеристик инструментальных регистраций грозовой активности по территории Краснодарского края приведены на рисунке 5. По осям отложены года и значения для каждой статистической характеристики.
Аналогичные расчеты нами были выполнены и для данных 19 метеостанций с 2009 по 2012 гг. (таблица 10, рисунок 20).
Согласно приведенным расчетам, среднее число дней с грозой по инструментальным данным по годам 2009, 2010, 2011 и 2012 составили 61, 41, 43 и 54 соответственно. Асимметрия анализируемых данных умеренная (-0,4 A 0,4).
Сравнения средних значений числа дней с грозой в году приведенных в таблицах 9 и 10 показывают, что данные инструментальных наблюдений превышают аналогичные данные метеостанций. Так, средние значения инструментальных измерений числа грозовых дней в году по годам 2009, 2010, 2011 и 2012 превышают аналогичные данные метеостанций на 27, 5, 11 и 16 дней. При этом, среднеквадратичные отклонения (дисперсия) по инструментальным данным примерно в 2,5 раза больше, чем по данным метеостанций. Отмеченное показывает, что инструментальное определение климатических характеристик гроз значительно эффективнее, чем визуально-слуховой метод. Аналогичные выводы можно сделать и на фиксации ложных гроз указанными методами. Так, согласно сделанным расчетам, среднее значение минимального числа грозовых дней по инструментальным данным составляет по указанным годам – 10,7 дней, а по визуально-слуховым данным – около 18,7 дней. Подобные расчеты нами были проведены и для отдельных метеостанций и территорий.
Важной климатической характеристикой также является количество грозовых дней для конкретной территории. Пространственное распределение гроз необходимо учитывать при планировании различных видов хозяйственной деятельности. Построение карт с отражением числа дней с грозой в году может быть использовано при разработке систем грозозащиты производственных объектов, линий электропередачи и связи, для оценки вероятности возникновения лесных пожаров от грозовых разрядов и повреждения сельскохозяйственных культур в результате выпадения града.
Для поиска взаимосвязи между числом дней с грозой в году и ограниченной площадью для определенной части территории Северного Кавказа, сделана следующая выборка данных (таблица 11).
Из таблицы 11 видно, что наибольшее число дней с грозой имеет место на юге Краснодарского края, что можно объяснить наличием гор и моря. Так, всю территорию Краснодарского края по форме рельефа можно разделить на две неровные части: северную равнинную, занимающую приблизительно две трети всей территории, и южную горную, расположенную на одной трети Краснодарского края. Южная часть региона это: предгорная полоса, горная часть и Черноморское побережье. Северная часть Краснодарского края занимает высоты между 0 и 300 м от берегов Азовского моря на северо-западе до предгорий Кавказского хребта на юге. Северная окраина Кавказских гор занимает территорию приблизительно в 30 тысяч кв.км. На севере и западе высоты до 500 метров; на юге и юго-востоке - до 800 метров от уровня моря. Почти всю территорию южной части Краснодарского края занимает горная часть, которая тянется в юго-восточном направлении на 340 км (в пределах региона). Поэтому независимо от площади территории, на которые разделены участки, видно, что большее количество дней с грозой приходится на южные участки.
В работе выполнялся поиск выражений, связывающие число дней с грозой Т с площадью S для территории Краснодарского края на основе визуально-слуховых наблюдений и грозопеленгационных регистраций.
Вывод формулы для данных, полученных с помощью грозорегистратора и метеостанций, требует выполнения регрессионного анализа. Регрессионный анализ проводился для среднегодового числа дней с грозой за 4 года и площадью территории.
Количество дней с грозой в зависимости от площади территории
Всего за годы работы система зарегистрировала 961 день с грозовыми процессами, в том числе 250 дней в 2009 г., 215 дней в 2010 г., 133 дня в 2011 г., 138 дней в 2012 г. и 225 дней в 2013 г. Для проведения сравнительного анализа визуально-слуховых и инструментальных наблюдений за грозами были выбраны данные 52 метеостанций, расположенных на территориях Краснодарского края - 32 и Ростовской области - 20. Всего на Северном Кавказе функционируют около 700 метеостанций. В таблицах 16-18 представлены используемые для анализа инструментальные измерения и метеоданные о грозовых явлениях на юге Европейской части России.
Целью сравнительного анализа являлась разработка методических основ перехода от инструментальных регистраций гроз грозопеленгационной сетью к принятым в России климатическим характеристикам грозовой активности в пункте наблюдений [153-155]. В таблицах 16-18 представлены фрагменты используемых для анализа инструментальных измерений и метеоданных о грозовых явлениях на юге Европейской части России.
Итого за Апрель-Сентябрь 2011 37 23 36 32 30 29 23 19 32 26 23 37 40 30 41 33 30 35 23 В таблице 16 приводятся данные о грозах за 2009 и 2010 гг. Аналогичные выборки нами сделаны и за другие годы с 2009 по 2012 гг. Как видно из таблицы 16, на Северном Кавказе в году более 200 дней с грозой. При этом, в отдельные летние месяцы ежедневно наблюдаются грозовые явления. Не редки они и в зимние месяцы (2-11 дней).
В таблице 18 приведены количество дней по месяцам в 2009-2012 гг., когда регистрировались грозы метеостанциями или грозопеленгационной сетью LS8000 на территориях Ростовской области и Краснодарского края.
Отметим, что рассматриваемые территории характеризуют в целом общую картину территориального распределения грозовых явлений на Северном Кавказе. Анализируемые годы являются годами средней грозовой активности. При этом грозовая активность на территории неравномерна. Для проведения сравнительного анализа визуально-слуховых и инструментальных наблюдений за грозами данные по пунктам наблюдений метеостанций нами были пересчитаны в значения грозовых дней на заданной территории. При этом днем с грозой считался день, когда на территории (например, Краснодарского края) хотя бы одной метеостанцией был зафиксирован грозовой процесс. Подобная выборка представлена в таблице 18. В таблице представлено количество дней с грозой в месяц за 2009-2012 гг. на территории Краснодарского края и Ростовской области, зарегистрированное системой грозорегистрации LS8000 и выявленное на основе визуально-слуховых наблюдений на метеостанциях. Приведенные в таблице 6 данные Краснодарского края проиллюстрированы (рисунком 10) Как видно из этих данных, в целом имеет место удовлетворительное совпадение данных числа дней с грозой в месяц, полученные разными методами. Следует отметить также, что количество дней с грозой в год по данным инструментальных регистраций в среднем на 12 превышает аналогичные визуально-слуховые данные за период 2009- 2012гг. Аналогичные сравнения выполнены и для территории Ростовской области.
Согласно этим данным среднегодовое число дней с грозой за рассматриваемый период по данным метеостанций и грозорегистратора составили по Краснодарскому краю 129 и 141 и по Ростовской области 87 и 100. Отличия грозовой активности в рассматриваемых областях обусловлены территориальными особенностями. Как правило, на юге грозовая активность больше, чем на севере.
Сравнения визуально-слуховых и инструментальных регистраций гроз согласно приведенным среднегодовым значениям показали их расхождение на 15% и 16% в Краснодарском крае и в Ростовской области соответственно.
Сравнительный анализ данных таблицы 12 показывает, что экстремум средних значений параметров грозовой активности в целом по Ростовской области и Краснодарскому краю за рассматриваемый период приходится на май – июнь месяцы.
Сравнение данных из таблицы 12 показывает хорошее совпадение данных LS8000 и числа дней по Ростовской области по данным всех метеостанций. Различие в их значениях не превышает 10%.
Наибольшее число дней с грозой в году на Северном Кавказе имеет место на юге - до 70 и наименьшее на севере - 25-30. Этот вывод подтверждается как данными метеостанций, так и измерениями грозопеленгационной сети, и свидетельствует о зависимости грозовой активности от широты местности. Поэтому не представляется возможным однозначный переход от грозовой активности в пункте наблюдений (метеостанции) к грозовой активности ограниченной (заданной) территории без учета широтного местоположения территории.
Сравнительный анализ грозовой активности на территории Западного Кавказа по данным инструментальных регистраций и наблюдений на метеостанциях
Изучение режима грозовой активности и значений параметров молний имеет важное значение. Во-первых, они оказывают существенное влияние на различные отрасли жизнедеятельности человека и должны учитываться при планировании работы авиации, проведении молниезащитных мероприятий, в строительстве, особенно при сооружении высотных мачт, ретрансляторов и т.п., для которых большое значение имеют электрические воздействия при молниях. Во-вторых, грозовые процессы являются внешним проявлением атмосферных процессов (например, атмосферной циркуляции, микрофизических преобразований в облаках, перехода конвективного облака в градоопасное состояние), непосредственный мониторинг которых не всегда доступен. Поэтому изучение грозовых явлений позволяет косвенно выявить роль этих процессов в формировании погоды и процессов облако- и осадкообразования.
В условиях однородного рельефа годовой ход грозовой активности в значительной мере отражает характер годового хода преобладающих в данной местности циркуляционных процессов.
Наблюдения над грозами на метеорологических станциях проводятся визуально (или по слуху) с фиксацией вида грозы, ее интенсивности, направления смещения, времени начала и окончания. Обобщенные результаты таких многолетних наблюдений позволяют получить количественные климатические характеристики гроз.
Основные требования к оперативной информации о грозовых явлениях – это быстрота и оперативность получения данных, а также полнота и адекватность получаемых данных. При всем многообразии информации, получаемой визуально-слуховым методом, реально фиксируется только около трети грозовых процессов, а промежуток между началом (концом) явления на метеостанциях и представлением информации о нем потребителю составляет примерно 30 мин. Сам метод наблюдения не дает возможности корректно оценить местоположение, геометрические размеры, направление и, главное, скорость его перемещения.
Существует также большое количество типов и разновидностей оборудования, поставляющего важную дополнительную информацию о грозах. В первую очередь, это метеорадиолокаторы (МРЛ) [158-159]. МРЛ дают возможность локализовать грозовые образования радиолокационными методами по отражениям излучаемых ими зондирующих сигналов от облаков. Кучево-дождевые облака, сопровождающиеся ливнями и грозами, достаточно хорошо обнаруживаются на расстояниях до 150 км, имеется возможность наблюдать за такими облаками и их перемещением. По данным таких наблюдений составляются карты радиолокационной информации, которые передаются в АМСГ по фототелеграфу или в оцифрованном виде по компьютерной сети.
Однако по данным радиолокационных наблюдений наличие электрических разрядов в очаге облачности определяется только по косвенным аэрологическим данным о структуре и развитии облаков. При этом могут возникать трудности с различением ливневых и грозовых облаков, то есть получаемая от МРЛ информация не является адекватной. Для трактовки информации МРЛ требуется участие метеоперсонала, что сильно замедляет и усложняет получение необходимых данных, да и сами радиолокаторы весьма дороги.
В России для обнаружения опасных гидрометеоявлений в атмосфере широко используются метеорадиолокаторы типа МРЛ-5 [159]. При этом грозовые облака распознают по косвенным вероятностным критериям, базирующимся на измерениях ряда параметров радиоэха облаков. Это связано с тем, что метеорадиолокаторы не способны обнаруживать молнии, которые и являются основным признаком принадлежности облака к грозовому. Решить такую задачу позволяет сопряжение метеорадиолокатора (или сети метеорадиолокаторов) с сетью грозопеленгаторов (грозорегистратором).
Анализ экспериментальных данных показывает, что электрические проявления облака свидетельствуют не только о его существенной микрофизической перестройке, но и предшествуют появлению опасных явлений (ОЯ), т.е. они фактически являются предикторами ОЯ [160-162].
Используемые за рубежом технические средства для определения местоположения разрядов молнии можно разделить на две группы:
1. Пеленгационные системы (DFS), в которых местоположение молнии определяется по пеленгам на электромагнитное излучение во время ее разряда с помощью пространственно разнесенных датчиков (необходимое число пунктов (датчиков) должно быть не менее двух).
2. Разностно-дальномерные системы (DTOA), в которых местоположение молнии определяется по разностям времени прихода сигнала в разнесенные пункты (датчики) системы (необходимое число пунктов (датчиков) должно быть не менее трех).
Достаточно полный обзор существующих методов пассивной локации гроз содержится в работах [163-165].
Примером может служить североамериканская сеть NALDN [166], включающая около 130 пунктов регистрации на территории США и Канады (в настоящее время эксплуатируется фирмой Vaisala) и использующая в качестве подсистем практически все упомянутые в настоящей работе системы местоопределения (разностно-дальномерные системы местоопределения молний – LPATS, LDAR; пеленгационную систему местоопределения молний – LLP & IMPACT, SAFIR). Наличие большого числа пунктов регистрации позволяет выбирать в зависимости от текущего развития грозовой активности оптимальную конфигурацию пунктов регистрации (датчиков), обеспечивающую определение координат молний с точностью не хуже 1 км на всей обслуживаемой территории. Такие системы работают в Финляндии, Японии, Китае и др. странах [167].
В России подобная система (грозорегистратор LS8000) развернута и введена в эксплуатацию впервые в 2008 г. Выше было упомянуто, что система грозопеленгации, установленная на Северном Кавказе, состоит из четырех грозопеленгаторов (датчиков) LS8000 фирмы Vaisala (Финляндия, США) и центрального пункта приема и обработки поступающей от них информации (рисунок 21).
