авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |

Анализ и прогноз пространственно-временного распределения опасных метеорологических процессов на юге европейской части россии и разработка мероприятий по снижен

-- [ Страница 3 ] --

где – осадки (мм); - урожайность картофеля (ц/га).

Связь между урожайностью и количеством осадков исследовалась для пяти видов сельскохозяйственных культур: зерновых, подсолнечника картофеля, кукурузы, озимой пшеницы. Рассматривалось влияние количества осадков за различные периоды на урожайность сельскохозяйственных культур. Всего использовалось 18 вариантов.

 Корреляционная зависимость между зимними осадками и урожайностью озимой-57

Рис. 3. Корреляционная зависимость между зимними осадками и урожайностью озимой пшеницы.

1 - экспериментальные точки;

2 - прямая регрессии;

3 – 95 % доверительные интервалы.

Результаты исследования связей между отмеченными параметрами для картофеля и подсолнечника представлены в таблицах 1 - 2. Для каждой из пяти сельскохозяйственных культур приведены только те варианты количества осадков, при которых коэффициент корреляции составляет около 0,3 и выше.

В таблицах приведены коэффициенты корреляционных зависимостей различных видов: линейной , квадратичной , логарифмической .

Для каждого из них приведены суммы квадратов отклонений экспериментальных точек от соответствующей кривой регрессии.

Было установлено, что урожайность зерновых лучше всего коррелирует со следующими вариантами осадков: май, сумма за май и июнь, сумма весенних и летних месяцев. Максимальная корреляция наблюдается с суммой осадков за май и июнь.

Урожайность подсолнечника коррелирует с осадками за декабрь, январь и июль (табл. 1). Максимальная корреляция – с осадками за июль. Это можно объяснить тем, что в июле происходит цветение подсолнечника и идет процесс формирования семян.

Урожайность картофеля хорошо коррелирует с осадками за апрель, май и июнь (табл. 2). Как отмечалось выше, тесная зависимость урожайности данной культуры связана с осадками за май, что вполне соответствует особенностям вегетации картофеля.

Урожайность кукурузы в большей степени, согласно наших расчетов, зависит от осадков за май месяц (r > 0,5), потом идет сумма осадков за май и июнь месяцы.

Полученные корреляционные взаимосвязи между урожайностью различных сельхозкультур и осадками (выражения 17, 18 и др.) нами были использованы для прогноза урожайностей на основе временных рядов осадков

При этом с использованием изложенного выше метода на первом этапе прогнозировалась динамика метеопараметров, а на втором этапе на основе корреляционных связей урожайности сельскохозяйственных культур с метеопараметрами рассчитывались значения урожайности указанных пяти культур на период с 1999 г. по 2015 г. (табл. 3).

Таблица 3

Результаты прогноза урожайности кукурузы и озимой пшеницы на пять лет.

Годы Кукуруза (ц/га) Озимая пшеница (ц/га)
прогноз 1998 г. фактичес-кие данные прогноз 1998 г. фактичес-кие данные
1999 41±6 40,2 37±3 27,2
2000 49±6 39,8 30±3 26,6
2001 51±6 43,8 28±3 32
2002 45±6 41,7 26±3 31,6
2003 40±6 42,5 23±3 30,4
прогноз 2010 г. прогноз 2010 г.
2004 46,5±6 45,6 27,2±3 32,1
2005 45,9±6 51,4 28,1±3 24,8
2006 43,4±6 51,7 27,5±3 24
2007 44,2±6 25,5 26,9±3 23,5
2008 51,6±6 60,0 28,4±3 28
2009 46,5±6 49,2 29,9±3 30,3
2010 49,8±6 54,0 29,2±3 19,2
2011 51,2±6 28,4±3
2012 40,5±6 29,1±3
2013 46,8±6 29,2±3
2014 45,5±6 27,4±3
2015 44,11±6 26,5±3

Третья глава посвящена анализу пространственно-временной динамики некоторых атмосферных явлений на Северном Кавказе, оценке климатических и геофизических факторов, влияющих на их развитие.

Анализ климатических (раздел 3.1) и географических факторов (раздел 3.2), влияющих на развитие метеорологических явлений на Юге Европейской части России показал, что метеоусловия в сочетании с многообразием форм рельефа (от высокогорий Кавказа до равнинных областей, расположенных ниже уровня моря) позволяют проследить на рассматриваемой тенденции изменения климатических условий от пустынных до горно-нивальных.

Амплитуда годовых температур по территории значительно варьируется. Наибольшая амплитуда изменений температур отмечается в высокогорной части Северного Кавказа. Анализ данных метеостанций показал, что имеет место положительный тренд в динамике среднегодового значения температуры атмосферы. За 80 лет он составляет около 0,5…1,5°С. Наряду с изменением температурного режима воздуха меняется и режим атмосферных осадков.

Горные массивы Большого Кавказа служат границей между умеренным и субтропическим климатическими поясами, препятствуют обмену воздушными массами между ними и одновременно обостряют синоптические процессы. Расположение гор Большого Кавказа в виде барьера под некоторым углом к направлению основных влагонесущих потоков, наряду с высотной зональностью определяет климатические особенности территории Северного Кавказа.

Достаточно большая протяженность территории и сложность рельефа в ее южной части обусловливают значительное разнообразие и быструю сменяемость погодных условий, что приводит к развитию ряда метеорологических явлений. Холодные воздушные массы, вторгающиеся с северо-запада, приводят к поздним весенним заморозкам, сильные ветры к пыльным бурям, нагонным явлениям, ветровым эрозиям почв и др. Высокие температуры, наряду с низкой влажностью воздуха и почвы, приводят к засухам. Затяжные сильные дожди провоцируют сели, оползни, наводнения и другие опасные процессы.

Воздействие Каспийского моря в силу преобладания западного воздушного переноса сказывается на непосредственно прилегающей к ней прибрежной зоне. Характерной особенностью климата побережья Каспия является резкая континентальность с рекордными амплитудами температур и засушливостью.

По условиям теплообеспеченности климат округа благоприятен для возделывания многих сельскохозяйственных культур, в том числе и теплолюбивых. Количество осадков на территории округа колеблется в пределах от 170 мм в северной части Республики Дагестан (зона полупустынь) до 2000 мм в горах.

При исследовании изменения климата субъектов РФ в исследуемом регионе были использованы литературные источники и собранная нами база данных.

В качестве примера на рис. 4 и 5 приведены данные метеостанции «Дивное» Ставропольского гидрометеоцентра, которые характеризуют изменение среднегодовой температуры воздуха и годового количества осадков.

Как видно на рис. 4, амплитуда фактических изменений температуры воздуха велика и доходит до 2°С, а амплитуда декадных изменений температуры иногда доходит до 20°С.

 Фактические (1) и сглаженные (2) значения среднегодовой температуры воздуха за-62

Рис. 4. Фактические (1) и сглаженные (2) значения среднегодовой температуры воздуха за период с 1948 по 2010 г. по данным метеостанции «Дивное».

Очевидно, что следствием изменений термического режима воздуха и режима увлажнения является изменение границ агроклиматических районов на Северном Кавказе.

 Фактические (1) и сглаженные (2) значения годового количества осадков за период с-63

Рис. 5. Фактические (1) и сглаженные (2) значения годового количества осадков за период с 1948 по 2010 г. по данным метеостанции «Дивное».

В разделе 3.3 приводятся результаты исследований влияния орографии Северного Кавказа на грозовые процессы. В качестве исходного материала были использованы:

- данные более 80 метеостанций по территории Юга Европейской части России;

- архивные данные ФГБУ «ВГИ», Южного регионального центра МЧС РФ и др.;

- литературные данные и фондовые материалы;

- инструментальные регистрации грозорегистратора ВГИ – LS 8000.

По этим данным построены климатические карты с применением геоинформационных подходов, позволяющих сочетать основные методические положения традиционной картографии и геоинформационных систем. В качестве программного средства для создания карт наложения местоположения грозовых разрядов и геофизических карт использована программа Arc Gis. 9.

В пределах Южного и Северо-Кавказского федеральных округов ежегодно отмечается высокая грозовая деятельность, иногда и круглогодично, хотя повторяемость гроз в зимние месяцы невелика (1 раз в несколько лет). Поражаемость территории округа молниями составляет от 1 до 4 ударов на 1 км2 земной поверхности в год. Наиболее высокая удельная поражаемость молниевыми разрядами наблюдается вдоль Главного Кавказского хребта и в районе побережья Черного моря. Кроме этого, области повышенной удельной поражаемости прослеживаются вдоль пути перемещения фронтальных грозоградовых процессов, в местах выхода мощных конвективных облаков из предгорий, где происходит их резкое усиление. Значения показателей грозовой активности неравномерно распределены по территории региона (рис. 6). Наибольшее число дней с грозовой деятельностью характерно для Краснодарского и Ставропольского краев, а также для предгорных и горных территорий республик Северного Кавказа (Адыгеи, Карачаево-Черкессии, Кабардино-Балкарии, Северной Осетии-Алании, Ингушетии, Чеченской Республики и Дагестана). Количество дней с грозой в этой части округа находится в пределах от 20 до 52, в среднем превышая 30 дней в год. Максимальным среднегодовым количеством дней (более 50) характеризуется территория, включающая западную часть Кабардино-Балкарской и южную часть Карачаево-Черкесской республик. С продвижением на север и северо-восток число дней с грозой уменьшается, достигая 15 и менее в год на востоке Волгоградской и Астраханской областей, которые характеризуются самой низкой грозовой опасностью.

На Черноморском побережье Краснодарского края частую повторяемость и большую интенсивность гроз определяет теплый и влажный климат в сочетании со сложной орографией южного склона Западного Кавказа. Фронтальные грозы в предгорной зоне усиливаются местными конвективными процессами. Средне годовое число дней с грозой на Черноморском побережье составляет от 30 до 40, а там, где горные хребты подходят близко к морю, в частности, в районе Большого Сочи - больше 40 дней. С увеличением высоты местности повторяемость дней с грозой за год увеличивается до 50 и более. В годы максимальной грозовой активности на побережье наблюдалось от 55 до 60, а в горных районах - от 70 до 90 дней с грозой за год. Максимальная повторяемость гроз на побережье приходится на август, на горных склонах - на июль. В некоторых случаях среднее число дней с грозой в эти месяцы составляет 7 - 8 на побережье, 10 - 12 на склонах

гор. На Черноморском побережье Кавказа грозы отмечаются преимущественно в ночные часы. С удалением от побережья вероятность ночных гроз уменьшается. Средняя годовая продолжительность гроз на рассматриваемой территории - более 100 часов. В месяц максимальной повторяемости на побережье в среднем отмечается около 30 часов с грозой. В горной котловине среднего теченияр. Мзымта, где расположен пос. Красная Поляна, максимальное число часов с грозой - до 26 - отмечается в июле и августе.

Четвертая глава посвящена анализу особенностей развития грозовых процессов и параметров молнии в различных районах территории Юга Европейской части России.

Высокогорные области Кавказа из-за своей малой освоенности характеризуются низким уровнем риска, несмотря на значительную опасность грозовых процессов. К зоне преимущественно низкого и среднего риска мы отнесли Волгоградскую и Астраханскую области, а также Республику Калмыкия. При этом на территории последней преобладают районы с низким уровнем риска гроз и молний. К районам с высокой степенью риска, как показывают исследования, относятся хорошо освоенные районы Краснодарского и Ставропольского краев, республик Адыгея, Кабардино-Балкария, Осетия, Ингушетия.

Анализ пространственно-временных вариаций параметров молнии, в работе наряду с данными метеостанций использованы инструментальные наблюдения грозорегистратором LS 8000 ФГБУ «ВГИ», предназначенного для автоматического обнаружения и регистрации координат грозовых разрядов в автономном режиме в составе региональной системы из нескольких аналогичных комплексов, объединяемых специальной системой связи через Интернет.

Для разработки рекомендаций по грозозащите конкретных высоковольтных линий в различных регионах необходимо использование инструментальных регистраций параметров молнии, к которым относятся: амплитуда тока молний (Jм), длительность его нарастания до максимального значения (ф), крутизна тока молнии (отношение Jм к ф) и удельная поражаемость земли молниями в год (n).

Эффективность молниезащиты энергетических объектов зависит от точного знания значений Jм и tф для данного района.

В разделе 4.2 работы приведены результаты, посвященные определению амплитуды тока молний (Jм) и длительности волны тока молний (ф) на Юге Европейской части России.

На рис.7 представлено распределение J5 для Северного Кавказа с использованием грозорегистратора LS 8000. Для сравнения на рисунке также приведены распределения Jм, полученные в разных регионах: рекомендованное CIGRE распределение J1 (кривая 1), полученное НИИ ПТ для северной части Карельского перешейка по результатам регистраций финской сети инструментальных наблюдений за грозами (кривая 3), рекомендованные РАО ЕС распределения Jм (кривая 2) и дистанционные измерения на Северном Кавказе осциллографированием излучения разрядов молнии с синхронной регистрацией расстояния до разряда молнии с помощью радиолокатора (кривая 4).

 Распределения тока молнии Jм, полученные в различных регионах. Обобщенные: 1 --65

Рис. 7. Распределения тока молнии Jм, полученные в различных регионах.

Обобщенные:

1 - СИГРЭ ( = 33,3 кА), прямые и косвенные измерения преимущественно на башнях;

2 Руководство …» (= 20 кА), косвенные измерения на ВЛ.

Региональные:

3 - Карелия ( = 13,5 кА), косвенные измерения КирНИОЭ на ВЛ;

4 Измерения на Северном Кавказе ( = 18,6 кА), дистанционные измерения пассивно-активными средствами;

5 - Измерения с помощью грозорегистратора LS 8000 (для положительных токов = 17,4 кА; для отрицательных токов = 14 кА).

На рисунке можно заметить, что распределение Jм, полученное с использованием грозорегистратора LS 8000, достаточно хорошо согласуется с распределением, полученном с использованием активно-пассивных радиотехнических средств ВГИ в 80-х годах прошлого столетия.

Грозорегистратор LS 8000 позволяет регистрировать значения токов молнии с делением их на положительные и отрицательные. В связи с этим остановимся на некоторых результатах, полученных относительно них.

Положительные разряды:

Объем исследуемой выборки 31376 разрядов молний. Нами получено распределение тока молний положительной полярности в виде выражения:

F+(J)=5·10-8·J6-2·10-5·J5+0,0028·J4-0,2305·J3+10,619·J2-265,69·J+2955,1 (19)

Для выражения (19) коэффициент детерминации R2 равен 0,9987. Самый слабый и частый (2688 случая) импульс измеренной силы тока составляет 10 kA. Самый сильный 311 kA. Мода равна 10 kA, медиана вариант, расположенная в середине нашего упорядоченного вариационного ряда, делящая его на две равные части, равна 17 kA, среднее значение силы тока соответствует 22,9 kA. Дисперсия исследуемых сигналов – степень рассеяния вокруг среднего их значения – равна 304,05 (kA)2, а среднеквадратическое отклонение 17,458 kA. Сумма всех положительных сигналов выборки составляет 722901 kA. Размах выборки, т.е. разница между полученными максимальным и минимальным сигналами, равен 301 kA.

Отрицательные разряды:

Объем исследуемой выборки составляет 31534 регистраций. Их распределение хорошо аппроксимируется выражением:

F-(J) =3·10-7·J6+9·10-5·J5-0,0124·J4+0,7859 ·J3-23,209·J2+231,11·J+864,13 (20)

Для выражения (20) коэффициент детерминации R2 равен 0,9191. Самый слабый импульс измеренной силы тока составляет 4 kA. Самый сильный 210 kA. Мода равна 9 kA, медиана вариант, расположенная в середине нашего упорядоченного вариационного ряда, делящая его на две равные части, равна 14 kA, среднее значение силы тока соответствует 16,8019 kA. Дисперсия исследуемых сигналов – степень рассеяния вокруг среднего их значения – равна 140,648 (kA)2, а среднеквадратическое отклонение 11,595 kA. Сумма всех отрицательных сигналов выборки составляет 530287 kA. Размах выборки, т.е. разница между полученными максимальным и минимальным сигналами, равен 206 kA.



Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |
 





 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.