г о с у д а р с т в е н н ы й к о м и т е т С С С Рп о ГИ Д Р О М Е Т Е О Р О Л О Г И И И КО Н ТРО ЛЮ

П РИ РО Д Н О Й С Р Е Д Ы

Т Р У Д Ы

О Р Д Е Н А Т Р У Д О В О Г О К Р А С Н О Г О З Н А М Е Н И

Г Л А В Н О Й Г Е О Ф И З И Ч Е С К О Й О Б С Е Р В А Т О Р И И

и м . А . И . В О Е Й К О В А

Выпуск

4 6 0

ОБЩАЯ И ПРИКЛАДНАЯ КЛИМАТОЛОГИЯ

П од редакцией д-ра геогр. наук Н. В . К О БЫ Ш ЕВО Й канд. геогр. наук И. Д . К О П А Н ЕВ А

- i .

•й- ■ - —

Л Е Н И Н Г Р А Д ГИ Д Р О М Е Т Е О И З Д А Т 1981

..I" >

УДК 551.58

Рассм атривается пространственно-временная структура макро-, мезо- i микромасштабов климатических величин.

Предлагаю тся некоторые новые методы климатологической обработки дЛ5 целей ведения «К адастра по климату С С С Р».

Обосновываются отдельные перспективные направления исследований пс прикладной климатологии.

The publication considers the space-tim e stru cture of m acro-, meso-, anc m icroscales of clim atic values.

Som e new techniques are suggested for clim atological processing with tht aim to compile the K adastre on the Clim ate of the U SSR .

Some prom ising directions of studies on applied clim atology are based.

Л

W

rO

ГидрометеорологическийБ И Б Л И O T ^ -^ x

'«.'I Ммооттин.- ...

О20807-131069(02)-81 Без объявл. 1903040000

Главная геофизическая обсерватория им. А. И. Воейкова (ГГО ), I98I г.

Н. в. Кобышева, И. Д. Копанев

ОСНОВНЫЕ ПРИНЦИПЫ ВЕДЕН И Я йсКАДАСТРА ПО КЛИМАТУ СССР»

Создание системы справочных изданий-— «Кадастра по кли­мату СССР» — для обеспечения запросов народного хозяйства, исследования влияния климата на различные стороны человече­ской деятельности и биосферу, мониторинга климата является задачей большой государственной важности, требующей неотлож­ного решения. Это связано с целым рядом причин. Резко увели­чился объем данных метеорологических наблюдений, подлежащих климатическим обобщениям. За истекшие 20 лет накопившийся массив данных не обобщен в виде справочных изданий. В то же время хорошо известно [1, 4 ], что экстремумы основных метеоро­логических величин вышли за установленные ранее пределы; в два последних десятилетия произошли существенные изменения уровней и рассеивания значений метеорологических величин [7].

Таким образом, существующий «Справочник по климату СССР» издания 60-х годов далеко не полностью удовлетворяет как запросам народного хозяйства, так и запросам науки вслед­ствие ограниченного состава климатических характеристик.

В последнее время изменились и существенно усложнились требования к климатической информации со стороны народного хозяйства в связи с его интенсификацией и возросшей ролью планирования. Появились новые возможности для обобщения ин­формации на более высоком научном уровне благодаря развитию электронной техники и применению ее Для сбора, обработки с ис­пользованием современного вероятностно-статистического аппа­рата и хранения информации.

- Создание Кадастра по климату позволит связать в единую систему основные источники климатологической информации, унифицировать информацию, исключив дублирование в разных изданиях, и приблизить ее к задачам народного хозяйства и тем самым обеспечить новый, более высокий уровень его обслужи­вания.

1* 3

Одной из главных особенностей Кадастра по климату яв­ляется разделение его на две части: публикуемую и непубликуе- мую (банк данных). Такое разделение связано прежде всего с тем, что объем информации в настоящее время очень велик и пуб­ликовать ее полностью практически невозможно. В то же время на технических носителях информация представляется в уплот­ненном виде. Кроме того, использование современных вероятност­но-статистических методов позволяет широко развивать косвен­ные расчеты ряда климатических показателей. Вряд ли целесо­образно публиковать все результаты таких расчетов. Более раци­ональным является хранение их алгоритмов в банке данных и расчет по мере возникновения необходимости в них;

Существующая в настоящее время система различных уров­ней обработки первичного метеорологического материала и пуб­ликации по результатам каждого из них себя оправдала и ее це­лесообразно сохранить. Первый уровень обработки заключается в составлении таблиц месячной отчетности и месячных выводов из этих таблиц, которые публикуются в виде ежемесячников. Второй уровень состоит в составлении на основе обобщения еже­месячника погодичных данных. Третьим уровнем является рас­чет многолетних характеристик метеорологических величин и публикация их в виде справочника по климату. На четвертом уровне обработки производится пространственное обобщение дан­ных в виде построения изолинейных карт, карт районирования, осреднения данных по некоторой территории.

Принимая во внимание международный опыт сбора погодич­ных данных за равные и короткие периоды, а также принятую систему 5-летнего планирования народного хозяйства, целесооб­разно объединять и публиковать ежегодные данные по пятиле­тиям.

Содержание Кадастра рассчитано на широкое применение сов­ременных физико-статистических методов исследования законо­мерностей структуры климата и использование этих закономерно­стей для получения новых видов климатической информации, на­пример осредненных по районам характеристик, комплексных данных и т. п. Исходя из данного принципа следует наполнить часть Кадастра, содержащую многолетние данные, статистика­ми одномерных и двумерных распределений метеорологических величин. Если набор таких статистик будет достаточно полным, это позволит восстанавливать с некоторым приближением, как правило достаточным для практики, все распределения целиком и получать любые характеристики данных распределений. Есте­ственно, что публиковаться будут при этом лишь сами статисти­ки, а не производные от них, полученные расчетным путем.

В качестве основных статистик, рассчитываемых непосредст­венно по данным первичных наблюдений, предлагается принять моменты первого — третьего порядка для одномерных распреде­лений и дополнительно моменты второго порядка для двумерных распределений.

Для двумерных распределений, одним из измерений которых ;лужит время, моментами второго порядка является автокорре- шционная функция.

Моменты второго — третьего порядка служат для определения ;реднего квадратического отклонения, коэффициента вариации I коэффициента асимметрии. Последние статистики, а также средние арифметические значения определяются как для средних месячных и годовых значений, так и для срочных и среднесуточ- зых, а в некоторых случаях и для средних декадных. Средние многолетние месячные и годовые значения вычисляются по всему периоду имеющихся наблюдений. В работе [6] показано, что при экстраполяции средних значений на последующий 10-летний пе­риод наилучшие результаты дают «нормы», т. е. средние, вычис­ленные за весь имеющийся период наблюдений, превышающий 30 лет. Средние величины, вычисленные за периоды меньше 30-лет- него, экстраполируются на десятилетие со значительно большей ошибкой.

Так как климатические характеристики чаще всего представ­ляют интерес, поскольку позволяют судить о будущем, целесо­образно при создании Кадастра использовать наиболее точные в указанном смысле характеристики. Характеристики изменчивости и асимметрии месячных значений вичисляются также за наиболее длинный период.

Характеристики изменчивости и асимметрии средних суточных значений метеорологических величин рассчитываются за период, начинающийся с 1936 г., когда на всей сети станций перешли к четырехсрочным наблюдениям (по тем элементам, которые наб­людаются с более ранних лет). Это связано с тем, что для от­дельных суток средние значения метеорологических величин, опре­деленные по трехсрочным наблюдениям, т. е. без учета ночных значений, не достаточно хорошо выражают среднюю суточную величину и могут заметно отличаться от средних суточных значе­ний, рассчитанных по четырем срокам. При расчете характери­стик рассеивания включение средних за три срока приведет к большим погрешностям.

Средние многолетние значения метеорологических величин по срокам, а также характеристики изменчивости и асимметрии сроч­ных значений вычисляются за еще более короткий период вось­мисрочных наблюдений, начинающийся с 1966 г. \

Таким образом, статистики срочных значений рассчитываются по 15-летнему ряду наблюдений. Использование более длинного ряда Для этой цели трудно осуществить ввиду несовпадения че­тырехсрочной и восьмисрочной системы наблюдений.

В то же время статистическая точность характеристик сроч­ных значений метеорологических величин, рассчитываемых по 15-летнему ряду, примерно равна точности характеристик месяч­ных величин, рассчитываемых по 40— 50-летнему ряду. Действи­тельно, если считать, что среднее квадратическое отклонение срочных значений метеорологических величин примерно в 3 раза

больше среднего квадратического отклонения месячных значенш и большая связность ряда срочных значений (при коэффициенте корреляции близком к 0,9) увеличивает ошибку примерно в 4 ра за, то в этом случае корень из числа членов в ряду месячны? значений должен быть в 12 раз меньше корня из числа членов е ряду срочных значений. Таким образом, 15-летний ряд срочных значений, насчитывающий 6000 членов, равноценен ряду месяч­ных значений, состоящему примерно из 43 членов. Следовательно, точность характеристик месячных величин 40— 50-летнего ряда примерно равна точности характеристик срочных величин за 15-летний период.

Средние многолетние значения рассчитываются для 800—900 станций. Эти характеристики наиболее изменчивы в пространст­ве, так как больше других зависят от особенностей подстилающей поверхности и от широты места. Поэтому средние значения при­водятся для наиболее широкой сети станций, принятой при созда­нии публикуемой части Кадастра. Данное число станций можно считать оптимальным [2] для получения фоновых характеристик климатических полей при условии равнинной местности. Что ка­сается горных территорий, то для этих районов в процессе созда­ния Кадастра предполагается провести ряд специальных иссле­дований, которые позволят уточнить систему поправок к фоновым данным.

Характеристики изменчивости и асимметрии, отражающие в большей степени характер циркуляционных процессов, охватыва­ющих одновременно большие пространства, и меньше зависящие от особенностей подстилающей поверхности и широты места, яв­ляются более консервативными. Поэтому число станций для этих характеристик может быть уменьшено до 200 для месячных и суточных значений и примерно до 100 для срочных.

В настоящее время хорошо известны пути перехода от пере­численных выше статистик к ряду других более сложных пара­метров распределения метеорологических величин [5]. При изве­стных характеристиках временной структуры возможен переход от характеристик за отдельные сроки к характеристикам за сутки, декаду, месяц, сезон [5] и, наоборот, от средних [3] месячных к средним суточным, пентадным и декадным характеристикам.

Содержание публикуемой части Кадастра направлено на мак­симальное удовлетворение запросов народного хозяйства, поэто­му в отличие от издававшихся ранее справочников по климату в Кадастре предлагается выделить самостоятельный раздел «Спе­циализированные климатические характеристики и сведения», в котором будет содержаться информация, дифференцированная по различным областям человеческой деятельности: строительному проектированию, энергетике, медицине и т. п.

Общие климатические характеристики являются стандартными статистическими параметрами метеорологических рядов и их ис­пользование не является прерогативой какой-либо одной области народного хозяйства.

Специализированные характеристики служат конкретной це­ли и определяют однозначный эффект в определенной сфере при­менения. Это нестандартные статистические характеристики, и уста­новить их можно лишь на основе исследования процесса воздей­ствия климата на соответствующий объект. Специализированные характеристики чаще всего являются комплексными и включают в себя помимо климатических составляющих параметры объек­тов (например, эффективная температура воздуха, эквивалентный ветер и т. д .). Некоторые из них относятся к нестандартным вре­менным интервалам (например, средняя, температура наиболее холодной пятидневки, средняя температура за шесть дней до ледохода и т. п.).

Набор специализированных характеристик не для всех обла­стей применения является достаточно полным. Наиболее широк спектр таких характеристик в строительном проектировании, где они официально закреплены в виде нормативов в «Строительных нормах и правилах».

Формированию перечня специализированных характеристик должны предшествовать исследования в области использования климатических данных. Такие исследования целесообразно про­вести в рамках программы долговременных исследований по при­кладной климатологии.

СП И СО К Л И Т Е РА Т У РЫ

1. А н т о н е в и ч В. Д. , Л и т в я к о в а Л . А. Особенности временных рядов скорости ветра. — Труды Г Г О , 1979, вып. 425 , с. 4 2 — 46.

2. Г а н д и н Л. С. , К а г а н Р . Л . Статистические методы интерпретации метеорологических данных. — Л .: Гидрометеоиздат, 1976. — 359 с.

3. К а г а н Р. Л. , Ф е д о р ч е н к о Е . И. О восстановлении годового хода моментов метеорологических рядов. — Труды Г Г О , вын. 348, с. 9 9 — 111.

4. К о б ы ш е в а Н. В. , Л и т в я к о в а Л. А. , Ч м у т о в а 3 . Е . О многолет­них экстремальных температурах воздуха. — Труды Г Г О , 1979, вьш. 42 5 , с. 2 6 — 29 .

5. К о б ы ш е в а Н. В ., Н а р о в л я и с к и й Г. Я. Климатологическая обра­ботка метеорологической информации. — Л .; Гидрометеоиздат, 1978.— 295 с.

6. К о б ы ш е в а Н. В ., Н а у м о в а Л . П. Оценка различных методов р ас­чета средней месячной и годовой температуры воздуха для практических це­л ей .— Труды Г Г О , 1979, вьш. 425 , с. 2 1 — 25.

7. К о б ы ш е в а Н. В., Н а у м о в а Л. П., М и х а й л о в а В. Н. Трендовые составляющие рядов основных метеорологических величин. — См. наст. сб.

Н. в. Кобышева, Л. П. Наумова, В, Н. Михайлова

ТРЕН Д О ВЫ Е СОСТАВЛЯЮ Щ ИЕ РЯДОВ ОСНОВНЫХ М ЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ВЕЛИЧИН

В данной работе представлен анализ рядов месячных значе­ний температуры, осадков и скорости ветра за последние 40 лет, выполненный методом построения «ступенчатого» тренда.Как было показано в работе [3], ряды месячных значений мете­орологических величин удовлетворительно описываются марков­ской моделью высокого порядка. Если это так, то наилучшей фор­мой представления таких рядов должен служить ступенчатый график траекторий случайного процесса, свойственный марков­скому процессу [2].

Для построения ступенчатых графиков основных метеорологи­ческих величин ряд разбивался с помошью статистического кри­терия Колмогорова на неравные стационарные участки, в.преде­лах которых значения ряда осреднялись [5 ]. Такой принцип осреднения позволяет получать средние по более однородным участкам ряда в естественном ходе метеорологических величин, чем скользящее осреднение.

Задавая разные уровни ста:тистической значимости, данным методом получаем нарушения стационарности различного масш­таба, т. е. выделяем колебания трендовой составляющей разных периодов.

На рис. 1 приведены ступенчатые графики средней месячной температуры воздуха для двух разных уровней значимости Р о = 9 5 % и Р о = 5 %. Как следует из данного рисунка, наиболее важной особенностью хода температуры является снижение ее уровня в начале 60-х годов, когда изменение уровня зафиксиро­вано и при значимости 5 %. Потепление в начале 70-х годов мо­жно отнести к случайным флюктуациям, так как подобные измене­ния уровня возможны с вероятностью вплоть до 95 %, т. е. они обычны для данного ряда. Выбор уровня приводит к осреднению значений ряда по периодам, лежащим в пределах примерно от5 до 10 лет. Так как при скользящем сглаживании ряда обычно

выбирают тот же масштаб осреднения (5— 10 лет), в основу ана­лиза данных положен именно этот уровень.

На рис. 2 представлены ступенчатые графики средней месяч­ной температуры-Воздуха для января. Если отвлечься от отдель­ных деталей, на всех станциях Европейской территории СССР (ЕТС) за последние 40 лет наблюдались три различных направ­

ления изменения уровня температуры. В первый период лет тем­пература воздуха возрастала и это приводило к формированию наи­более высокого уровня ее значений в конце данного периода. З а ­тем рост сменялся понижением температуры и достигался наибо­лее низкий ее уровень за весь рассматриваемый период. В пос-

Рис. 1. Трендовая составляю щ ая средней месячной температуры воздуха по ст. Минск. Январь.

а ) Р„ = 95 % . б ) Ро =■ 5 % .

ледние годы на большей части станций, (исключение составляют ряды южных станций) отмечался некоторый рост температуры, но при этом, как правило, достигнутый уровень высоких температур располагался ниже предыдущего высокого уровня.

Годы перелома для изменений температуры не были на всех станциях одними и теми же. Однако их расположение на вре­менной оси явно обнаруживает зависимость от широты ме­ста.

В высоких широтах рост температуры сменяется ее уменьше­нием в начале 60-х годов. Второе повышение начинается в сере­дине или конце 70-х годов. При движении к югу изменения входе температуры смещаются на более поздние годы.

i

X

tea Ci fo

I ^СК;

§I

I*й

I><

«0 *= iT) c:iCM cs ro

tjI

o^■p

1

Г -

Ci loI

II

Iг Ci

IIesI*

-Й?>

J

L .

.12

lo•

VSS2---1--1__I—1(

s> Sj

J Изменение уровня температуры в основном находится в пре­делах 4— 6 °С и лишь Б крайних северных районах может превы- пать 10 °С.

На Азиатской территории СССР нет такой четкой картины в характере изменения температуры, как на ЕТС, хотя и прослежи- заются некоторые аналогичные тенденции. Так, после 1965 г. на- элюдалось некоторое уменьшение температуры, а в начале 70-х 'одов — ее рост. Средняя Азия резко выделяется по ходу темпе­ратуры среди других районов. Роста температуры в последние годы здесь не происходит.

В июле (рис. 3) картина сохраняется той же самой, но имеет несколько более размытый вид, изменения температуры значи­тельно меньше (в среднем 1—2°С и лишь на севере превышают 3 °С).

В ходе скорости ветра (рис. 4, 5) четко выделяется одна осо­бенность на всех без исключения станциях, кроме станций Сред­ней Азии. Скорость ветра в последние 15—20 лет заметно умень­шилась. Это уменьшение происходило не постепенно, а скачко­образно. Начало уменьшения скорости ветра приходится на конец 60-х — начало 70-х годов и не связано так четко с широтой, как это имеет место для температуры воздуха. В отличие от темпера­туры воздуха летом уменьшение скорости ветра наблюдается так же отчетливо, как и зимой. Уменьшение скорости ветра со­ставляет как зимой, так и летом около 2 м/с и лишь на Крайнем Севере достигает 3 м/с.

В Средней Азии уменьшения скорости ветра не наблюдается.Рисунки 6 и 7 иллюстрируют основные закономерности измене­

ния во времени месячного количества осадков. Как видно из этих рисунков, количество осадков до начала 70-х годов возрастало. При этом особенно заметное повышение уровня осадков наблю­дается в начале или середине 6Q-X годов. Такая картина просле­живается на большей части станций и особенно четко выражена на ЕТС, так же как и по другим элементам. Средняя Азия по ходу осадков выделяется из всей остальной территории. Величина изменения уровня составляет 20—30 мм.

Таким образом, месячные значения всех трех основных метео­рологических величин: температуры, осадков и ветра — в послед­ние 40 лет заметно менялись. Уменьшению температуры соответ­ствовали понижение уровня скорости ветра и увеличение количе­ства осадков.

Нет оснований считать, что уровень некоторых из этих вели­чин, например скорости ветра или количества осадков, менялся вследствие изменения методики наблюдения за этими элементами' в последние годы. Авторы использовали при обработке лишь кли­матические однородные ряды наблюдений. В рядах была предва­рительно устранена не только неоднородность, связанная с мето­дикой наблюдений (сменой приборов и изменением сроков), но и «ползучая» неоднородность, вызванная влиянием города на по­казания метеорологических приборов городских станций. Поэтому

11

5sCQ

ItiIСзX

Iti

3: I

•o?>

$?b

Ci«М CN «0w IIfl

b

i

i :

s

ICjCQ

CsCvj if!

ta'lit:i§CjCL.

CiСЧ ‘cb ^ ’СЧ<M-

II

С

Ici<N

оПЗ(Яо.>>нсоеS i5О) о

w ло с?S 2 « .R (Лд X

I -асоЯСи

лси

§

« ас»

ItsX

Г

Г

lo

■о4f-0 5

оСи

1Л<л л II

о .<1> )S о.еак а | «(Dси

и

CJ

> 1о<ьгосч4 CS1 if t

I с2c

I

3С :taёCO

Cb

CjOQr-

/ -

tJa :Jct>IS5

s

I

lO<t'N3C4 CQK<Qlf5<J.

loS>i

? >iT) <b

Ol

1.-I_

-!2

.IS

k>.

Ю05

ЛSScdС2ч

i1I

J

I

'tic:»В§

V- <*• fo5:

cst ki Ifi•ф"' NT o?

ОOh§0RcdX

5sWR1 p.и

s

14

с -

■ 1—1-5: Са Са са t ю 'М ^ ^

18-I

Ч

,t^t„

оm6-о •5 ю §< « II

§^° 5 I*<и таS £ <1) . ® са4 о

О

соQ5а

I

I

1ггь0Q

i5> CN

IVSCI

, \ ,,! .1 - Г.

I*с а

1=с§чс»сзtJS.

1

t-.l-l-1.

II"

15

J -

Itl

c:i c:» c::ic: CO fx C) § § § '^ Nti C4J «v-

I5:<3

о03so> .

i sCJ II

g л <u ^s 2<u S <v . E m t= о Cl> ti &

ts

taJ

5 cicic < 5c::»c:>ci» < 0:,coh4.4i*c>':j'rv

I*Ttta5:

gC5-cx.

I

t

feOl

i2?>

^ Cb c::i 'il Cs ^ 'o Й sb ^

16

изменения уровня основных метеорологических величин объ­ясняются изменением естественных климатообразующих факто­ров, в первую очередь условий циркуляции атмосферы. В послед­ние 15— 20 лет наблюдался заметный рост повторяемости восточ­ной формы циркуляции. Это обстоятельство отмечено в [4]. Кро­ме того, в [1] показано, что в последние 15— 20 лет увеличилась повторяемость ветров с восточной составляющей (на ЕТС — юго- восточных направлений ветра).

Полученные результаты могут быть непосредственно исполь­зованы в практике климатологической обработки метеорологиче­ских рядов и должны быть учтены при ведении «Кадастра по климату СССР». Так, для получения устойчивых значений сред­ней месячной скорости ветра в климатологической практике счи­тается достаточным 20-летний ряд наблюдений. Однако, основы­ваясь на результатах проведенного исследования, можно утверж­дать, что ряд должен быть более длинным, так как он не должен отражать периодических повышений и понижений уровня скорости ветра.

При экстраполяции месячных метеорологических величин на будущий период времени (работы такого плана, на наш взгляд, должны развиваться) следует учитывать переменный уровень ря­да за период, использованный для обработки, и не считать про­цесс стационарным.

С П И С О К Л И Т Е Р А Т У Р ЫQ

1. А н т о н е в и ч В . Д ., Л и т в я к о в а Л . А. Особенности временных рядов X скорости в е т р а .— Труды Г Г О , 1979, вын. 425 , с. 42— 46.

2. В е н т ц е л ь А. Д . Курс теории случайных процессов.— М .: Н аука,^ 1 9 7 5 . - 3 2 0 с.\ 3. К о б ы ш е в а Н. В ., Н а у м о в а Л . П. Оценка различных методов рас-“* чета средней месячной и годовой температуры воздуха. — Труды Г Г О , 1979,

вып. 42 5 , с. 9— 16.\ 4. К у р и л о в а Ю. В ., К о л о с о в П. А., Л и с е е в А. А. Об уточнении

параметров климатической системы для целей ее мониторинга. — Тезисы д о ­кладов всесоюзной конференции «Моделирование климата, его изменений и колебаний». — Л .: Ротапринт Г Г О , 1980.

5 . Н а у м о в а Л . П. Способ выделения тренда климатологического ряда.— Труды Г Г О , 1979, вып. 425 , с. 36— 41.

и д р о м "fl® и Н Г р "i иp.pt^eTeo-C'

А. Д. Дробышев, С, Д. Кошинский

О РАСЧЕТЕ ВЕРОЯТНОСТНЫ Х КЛИМАТОЛОГИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК

С ПОМОЩЬЮ НОМОГРАММ

Проблема разработки и дальнейшего совершенствования ме­тодов расчета режимных характеристик относится в гидрометео­рологии к наиболее важным [5]. От того, насколько успешно она будет решаться, в значительной мере зависит эффективность гид- рометобслуживания народного хозяйства.

Перспектива решения проблемы в целом должна свестись к созданию автоматизированной системы обработки информации и доведения ее до потребителя на базе специализированных бан­ков данных и быстродействующей электронной вычислительной техники. В то же время не следует, по-видимому, отказываться и от уже существующих способов расчета статистических харак­теристик, в частности с помощью различного рода эмпирических зависимостей, графиков, номограмм и т. д. Номографические ме­тоды, как правило, довольно просты, удобны и в то же время поз­воляют значительно экономить время на проведение расчетов в тех случаях, когда ограничены или отсутствуют возможности ис­пользования ЭВМ.

Построение большинства номограмм [7] основано на пред­положении существования определенной зависимости многих кли­матологических характеристик вариационных метеорологических рядов от средней {х). В соответствии с этим номограммы дают возможность рассчитывать приближенно значение аргумента за­данной обеспеченности (хр), если мы располагаем только лишь сведениями о х, которые имеются по большому количеству пунк­тов наблюдений в «Справочнике по климату СССР» [10].

Для районов Сибири, например, отмеченное достоинство одно­параметрических номограмм особенно важно, поскольку широкий фронт проектных и строительных работ часто приходится прово­дить, используя весьма скудную гидрометеорологическую инфор­мацию. В то же время подобного рода методы расчета кли-

18

патологических характеристик имеют и существенный недо­статок, заключающийся в том, что точность определения возмож- лых значений Хр малой обеспеченности, например 1 %-ной и 5% - ной ( Р = 1 . . . 5 % ), не всегда достаточна для практических целей. Между тем как раз эти значения Хр, возможные один раз за за­данное число лет, больше всего интересуют потребителей. В связи с этим в данной статье рекомендуется определять х с по­мощью более точной двухпараметрической номограммы (рис. 1), которая построена на основе экспоненциальной функции вида [ 1]

Я (х ) = е х р {-(х / Р )т }, (1)где |5 и у — параметры, зависящие от свойств распределения кон­кретного метеорологического ряда, х=хр1х.

Рис. 1. Н омограмма для определения значений х различной обеспеченности.

Выбор функции (1) объясняется тем, что, несмотря на про­стоту ее теоретической схемы, имеющей всего лишь два парамет­ра |3 и 7 , она может вполне удовлетворительно аппроксимировать как нормальные распределения, так и распределения метеороло­гических элементов и их временных рядов с умеренной и даже со значительной асимметрией. Свидетельством этому является рис. 2, на котором приведено семейство кривых функции ( 1), имеющих различные значения р и 7 (или Cv и Cs), а также щирокое приме­нение на практике для выравнивания эмпирических распределе­ний метеорологических и гидрологических элементов [ 1, 2 , 6 ,9 ] .

19

Параметры р и 7 не имеют ясного физико-статистического смысла. В то же время они могут быть выражены, хотя и не явно, через широко применяемые в практике статистических расчетов основные моменты распределения х, о и Cv [ 1] : '

- + 0(2)

где —h i ) и — табличные интегралы Эйлера (гам­ма-функции).

Пользуясь (2), можно выражение_(1) в общем виде предста­вить как функцию двух параметров (х и C v):

P ( x ) = f ( x , l c , C J . (3)

Р%

Рис. 2. Вид кривых распреде­ления функции Р (х) —

при различных Р и 7 .1) т = 3,64; р = 1Д1 (С^ = 0,31;С^ = 0,0); 2) 7 = 1,0; р = 1,0 (С = = 1,0; С^ = 2,0); 3) 7 = 0,5; Р = 0,5

(С „ = 2,7; С = 6 ,7 ) .

Покажем, что при фиксированных значениях Р {х ) и Cv, вели­чина х-р пропорциональна х. Прологарифмируем для этого дваж ­ды выражение (1). Тогда получим

1п1п( Р (х ) (4)

или, учитывая равенство (2), представим выражение (4) как функцию X и у :

1п Щ г ( Л + 1 ) . (5)20

j Очевидно, что при постоянных Р { х ) и 7 (или С^) постоянным будет и отношение xjx, т. е. во^сколько раз увеличится (умень­шится) X, во столько же раз увеличится (уменьшится) и Хр.

Отмеченные свойства функции (1), а именно: 1) возможность аппроксимации вариационных эмпирических рядов с ее помощью, 2 ) возможность перехода от параметров р ^ 7 к более простым, общепринятым в математотеской статистике х, а, С„; непосредст­венная зависимость Хр от х позволяют построить двухпараметриче­скую номограмму для определения Хр по Р ( х ) и С ,. Методика по­строения ее весьма простая, она подробно описана в [3, 4].

Пользоваться двухпараметрической номограммой (см. рис. 1) почти так же легко, как и однопараметрической. Следует иметь в виду, что она построена для х = 1 . Для любых значений х=^1 величины, снятые с номограммы, необходимо умножить на х.

Оценка точности расчетов с помощью номограммы проведена на массовом эмпирическом материале погодичных данных числа дней с опасными явлениями погоды (с сильным ветром, метелями, туманом, низкими температурами воздуха и т. д.) по 60 станциям юго-востока Западной Сибири за 1936— 1973 гг. Расчеты произво­дились тремя способами: 1) по формуле, предложенной Чегодае- вым [5, 8 ]:

где т — порядковый номер члена вариационного ряда, п — общее число членов ряда; 2 ) по однопараметрической эмпирической но­мограмме А. Н. Лебедева; 3) по предлагаемой нами стандартной двухпараметрической номограмме (см. рис. 1). ?

Результаты сопоставления величины погрешностей второго и третьего метода расчетов представлены в таблице. Для каждого из четырех явлений погоды привлечены по три вариационных ря­да, которые отбирались в зависимости от их статистических ха­рактеристик X и Cv В таблице помещены данные лишь за те ряды, которые имеют близкие средние значения, но отличаются большой изменчивостью во времени. Их анализ позволяет заклю­чить, что даже для такой сравнительно небольшой равнинной территории, какой является юго-восточная часть Западной Си­бири, имеющая в общем-то сходные физико-географические усло­вия, явления погоды могут варьировать в довольно широких пре­делах. Причем, отмеченная закономерность климата территории Сибири характерна и для других районов Советского Союза. Объя­сняется это, как известно, тем, что на режим экстремальных усло­вий погоды, помимо общей циркуляции атмосферы, формирую­щей общий фон, значительное влияние оказывают местные усло­вия: подстилающая поверхность, близость водоемов, антропоген­ные факторы и т. д., которые проявляются прежде всего в м ас­штабах их варьирования. В результате ряды, имеющие близкие зна-

21

о со ь- со о

нр

Ь ' O i СО Т - . 1— СО

с с с -

^ СЛ ГОсо со ю

rt 00 rf* CM со ^ СО О) СОю

2 « S оя §св о g § 5 £ ЙЙ а , g

Св S СЬ Н свк1 ^ S tt

9S Р S

1 i S

о‘■ I sСв ев О со О- Я св2 Б ef ® о вUО о« о я и S - кя if я ^4) ^

I :“ I

=5 S3« а -

О <1°Я О)Т S

"S'ю

л\>

3ОнЕ-

аS3л

и

00 ^ С75 СМ ю

LO со со со со со

см

смо со см ю

со С7> Ci CMCMCVI

03 соS см ^си>>VO1)к

3с

со со

ООО.со LO 1 0

со h- со со со со

o'" о"'—’'

о ОЗСМ со со со

оо

X

tc

SОн>>н040с5

S

Е

со ^со

»— 00 ю ю ю

й 0> 05ю ю

сч с^о

h- сосм см со

со со ю см см см

S о см

Ю 00 со 10 10 со

S№

со со со со со со

22

оо

f f iи»у4 \0 МS « йS о- « о о HCfc^

сз ^ W2 ^ к Д о

О ч я\о к CU О) о св О чС 1ч;^£^

ои . «(D CQ

O ' O я CQ л я

“’ IS s §n ю gCD Cj ^ о ce оСю н

ч;ения средних величин, могут существенно отличаться изменчи­востью, а следовательно, и уровнем максимальных и минимальных значений. В частности, из таблицы хорошо видно, что дан­ные по числу дней с явлениями погоды 1 %-ной и 5 %-ной обес­печенности, рассчитанные по различным номограммам, сильно различаются между собой. Понятна поэтому и причина столь больших погрешностей (до 30— 50 %) при определении вероят­ностных характеристик числа дней с опасными явлениями по­годы по однопараметрическим номограммам. Учитывая при рас­четах второй параметр (С„)., с помощью двухпараметрической номограммы (см. рис. 1) удается резко снизить погрешность в определении х-р. В этом случае она редко превышает 10 %, т. е. достигается вполне приемлемая для практики точность расчета (с ошибкой, не превышающей 10 % самого аргумента).

В заключение добавим, что, помимо точности расчетов, двух­параметрическая номосрамма имеет еще и другое важное преи­мущество. По сравнению с однопараметрической, которую необ­ходимо строить для каждого элемента погоды и района в отдель­ности, двухпараметрическая номограмма, учитывающая изменчи­вость ряда (см. рис. 1), является стандартной. Она может быть использована для любого элемента погоды (х ^ О ) и для любого географического района и не только климатологами, но и синоп­тиками, агрометеорологами, гидрологами и другими специалиста­ми, выполняющими режимные и оперативные расчеты вероятно­стных гидрометеорологических характеристик.

СП И СО К Л И Т Е РА Т У РЫ

1. А л е к с е е в Г . А. О применении кривой распределения Гудрича к гидро­логическим расчетам. — Труды Н ИУ ГУ ГМ С , 1946, сер. 4, вып. 29, с. 91— 111.

2. Д р о б ы ш е в А. Д. , К о ш и н с к и й С. Д . Номограммы для расчета ве­роятностных характеристик метеорологических элементов по среднему значе­нию и стандарту распределения. — Труды Зап. Сиб. Р Н И ГМ И , 1974, вып. 16, с. 84— 93.

3. Д р о б ы ш е в А. Д . Аппроксимация рядов распределения скорости вет­ра в Сибири.— Труды Зап. Сиб. Р Н И ГМ И , 1976, вып. 20, с. 47— 59.

4. И 3 р а э л ь Ю. А. О результатах и перспективе научных исследований в Гидрометслужбе С С С Р .— М етеорология и гидрология, 1977, № 11, с. 3 — 18.

5. К о б ы ш е в а Н. В . Косвенные расчеты климатических характеристик.— Л .: Гидрометеоиздат, 1 9 7 1 .— 192 с.

6. К о ш и н с к и й С. Д . Из опыта расчета некоторых статистических хар ак ­теристик ветра и параметров функции распределения вида = е х р {— (л:/р)т }на электронно-вычислительных машинах. — Труды Н РГМ Ц , 1969, вьш. 2, с. 4 4 — 53.

7. Л е б е д е в А. Н. Графики и карты для ^расчета климатических характе­ристик различной обеспеченности на Европейской территории С С С Р. — Л .: Гид­рометеоиздат, 1960. — 116 с.

8. Л о г в и н о в К. Т., Б а б и ч е н к о В. Н. , К у л а к о в с к а я М. Ю. О пас­ные явления погоды на Украине. — Л .; Гидрометеоиздат, 1972.— ^236 с.

9. М а р ч е н к о А. С., А н и с и м о в а Т. Н. К вопросу о климатологиче­ской обработке данных наблюдений. — Труды Н ИИ АК, 1964, вып, 25 , с. 2 0 — 27.

10. Справочник по климату С С С Р. Ч. 1— 5, вып. 1— 34, Гидрометеоиздат* 1 9 6 4 - 1 9 7 0 .

Е. м. Карапетьянц, В. И. Липовская

СРАВНЕНИЕ МЕТОДОВ РАСЧЕТА СН ЕГОВЫ Х НАГРУЗОК

В настоящее время все более широкое применение в практиче­ском использовании различных отраслей народного хозяйства находят вероятностные характеристики. В частности, в строитель­стве при расчетах во многих случаях используется не средний по­казатель, а вероятность того или иного события (например, пов­торяемость больших скоростей ветра, вероятность возникновения гололеда и т, д .), что позволяет с большей надежностью рассчи­тывать сооружения.

В расчеты нагрузок на покрытия различных зданий вклю­чается и снеговая нагрузка, определяемая по формуле

= сР Q, (1)где Ро — снеговая нагрузка на 1 м горизонтальной поверхности.

Как в СНИПах, принятых в СССР, так и в стандартах раз­личных стран Ро является средним многолетним значением за­паса воды в снежном покрове. Однако в настоящее время все чаще требуются вероятностные значения этой характеристики. Этот момент рекомендует учитывать мировой стандарт, принятый в 1978 г. в Женеве [3]. В Советском Союзе вероятностные харак­теристики снежного покрова также находят широкое применение. Для расчета вероятностных значений того или иного элемента используются различные методы. В частности, при расчете веро­ятностных характеристик снежного покрова в СССР используется метод Чегодаева-Алексеева. За рубежом наиболее распространен метод Гумбеля, в некоторых случаях — метод Дженкинсона. .

Задачей настоящей статьи является сравнение результатов, по­лученных этими тремя методами. Для расчетов использовался ма­териал наблюдений за запасом воды в снежном покрове за пе­риод с 1936 по 1977 г. для ряда станций, расположенных в раз­личных физико-географических районах Европейской территории СССР.

24 ■

Ниже приводятся алгоритмы вычисления ранее перечислен- ъши методами.

1. Для вычисления по методу Чегодаева-Алексеева исходные (анные располагаются в ряд в убывающем порядке, где каждый [лен нумеруется от единицы до я и рассчитывается его обеспе- [енность по формуле

'де т — порядковый номер члена ряда; я — общее число лет на- 5людений. . ‘

По значениям Рт и соответствующим им исходным данным :троятся кривые обеспеченности. Это позволяет экстраполиро­вать данные на период, больший фактического ряда наблюдений. Для их построения применяются специальные бланки — клетчат­ка вероятности.

Для кривых, близких к нормальным, используются бланки с умеренной асимметричностью, а для асимметричных распределе­ний— со значительной асимметричностью. Затем с кривых сни­маются значения влагосодержания снежного покрова различной обеспеченности.

Алгоритм вычисления по данному методу следующий; согласно (2 ), находим интегральные повторяемости Рт для каждого члена исходного ряда данных, т. е. т — \, 2 , . . . , п, а для заданных обес­печенностей (2, 5, 10, 20, 50 %) производится интерполяция Рт по X. Данные, полученные этим методом с помощью ЭВМ, предварительно сравнивались с данными, снятыми с графиков, построенных на клетчатке вероятности (табл. 1). Разности по рас­смотренным станциям в абсолютных значениях не превышают 16 мм (Вологда, Р = 2 % ), в относительных— 10 %.

2. Уравнение выравнивающих кривых по Гумбелю имеет видх = а - [ -Ь у . (3)

Здесь _b==sls^, (4) а = х - Ь у ^ , (5)

где X — исследуемая величина (годовое значение запаса воды в снежном покрове); х — среднее арифметическое значение х при k = 1, 2, . . . , п; у — вспомогательная переменная, связанная син- тегральной вероятностью биэкспоненциальной зависимостью

= %, (6)п — число значений данных исходного ряда наблюдений, s — сред­нее квадратическое отклонение

Sn, Уп — табличные величины, зависящие от числа исследуемых значений [ I ] .

25

вS'VD

9S2

ос

оCM

1Лcf

\oо»sоss§

осьосго£

г

3gCQrtсrtСП

-0*о. 03 осо со щ см ыts-е- t- сосо § оо ь-юQ. г—t 1—.и

со со ю1й

со ю(М(Мо>05 со nTю смсм

со слсмсо со

сосо

сосмсчt=:Ы ю

оосоo'

05со

сосо ^ ч 3к

со со 05 со

сосм сч *4d- 2 о>.о ^ ' со см

гнсо22сл

сосчсо

05ю

'=:t-LcT

сосо Sсм*05 1--Гю сагс.is:S■&

а.со

смо§!

смсмсм СО гнсососо

00S

ою00

соо"со

аtsисьа1—.U оо

СОСОсм

соосм

сосооо

tоD*4)СЛ

со смсм

сосм

гая•&сяо«оо § со со см

ссь0!со со о о ^ 1 U S

о.И й оосм юсм смсмсмсо

см сл см 1-н осоОч

-ЮоГю

смсм

слС<Г

слсосм

о_05~со «U

со . 05*' со ь.03 со с?0)\оSсм см см т— Sси иia о со со fc(

■&о<

оеа

см2

ою смо §оз"со 05"со онО)S

1

гае(С-сОсо

смюоо

союсо

со слS • о

§

о05

оt>

05со

1счсзCQе; CL)оm о_ со ю со (1)ат0

1

(N 1>Гюсмсоь- nT

2 иS со о со

гню

2 ~

о__ь-Гоо

ооГ

о_ю

030503

•е-«а.Uсм см 2 LQ

сзмО)ссчосоо"'.со

со

§

05юсо

CMю

iaS" -9-• еч О.СМ

§ со сосо юсм CJ2ксо •

о

§

Uй>!1Г

§1>-_ о с 00 чк н<1>

!*:о.й4)

СОСЧ

см00 ооLO см*"смCQ

С4 оосм03со

о сооГсо

соS 1

КX 05 оо со о со О)о.с CS

см s 'счOiсо S t>r

юоъ

о 1>.LO

сл_Оз

Sщrt

оOi

смсо"

оg

огм

м 05 ю 0>см —

Q,см ю о осм о ' ю Q, см ю о ою с

26

Из (3) и (6) получаем

л = б ( - 1 п 1 п - ^ ) + а. (8)

Подставляя в (8) вычисленные коэффициенты а я Ь, получаем запас воды в снежном покрове заданной обеспеченности (2, 5, 10, 20, 50 % ).

Метод Чегодаева-Алексеева достаточно' прост по сравнению с методом Гумбеля, а надежность его подтверждается результатами Сравнения, которые изложены ниже.

3. Для вычислений по методу Дженкинсона исходные данные . запаса воды в снежном покрове располагаются в порядке возра­

стания и находятся величины:П

_ S fk^k------ (9)

2 fk- k\2

/г— 1 \ п. /

S -/"л ( Ъ fk^kп=\

(10)

(11)

где п — сумма частот повторения каждого исходного значения; т — порядковый номер в соответствии с частотой повторения каж­дого исходного значения; Хто — принятое среднее значение; fh — частота повторения каждого исходного значения.

= — = (yfe = 1, 2 , . . . , га).Находим ряд значений

(12)для соответствующих величин 1{х). Значения х' можно найти в таблицах [4], предварительно вычислив меру кривизны кривой

= (13)Если нужная обеспеченность являлась промежуточной величи­

ной, тогда производилась интерполяция /(х) по х.Fla основании анализа полученных данных (см. табл. 1) можно

сказать, что расхождения между значениями максимального влагосодержания снежного покрова, полученными рассмотрен­ными выше методами, наибольшие при подсчете 2 % -ной обеспе­ченности. Как правило, значения запаса воды в снежном покрове2, 5, 10%-ной обеспеченности, полученные методом Гумбеля, пре­вышают соответствующие им значения, вычисленные методом

27

Чегодаева-Алексеева, а для обеспеченностей 20 и 50 % законо­мерность обратная. Данные, полученные по методу Дженкинсона, имеют в основном промежуточные значения. Исключением яв­ляются станции, где средние значения максимального запаса в снежном покрове малы, а коэффициенты вариации достигают больших значений, чем на остальных рассмотренных станциях.

мм

Интегральные кривые запаса воды в снежном покрове, вычисленные методами Ч егод аев а-А л ек сеев а {1), Гумбеля (2 ) , Дженкинсона (3) для станций Лубны (слева) и Виль­

нюс (сп рава). .

На рисунке представлены интегральные кривые запаса воды в снежном покрове, вычисленные различными способами для двух станций. На ст. Лубны отмечаются небольшие расхождения в зна­чениях, полученных разными способами { Р = 2 % ; абсолютная разность в значениях, полученных вторым и первым способом, Д2 _ 1 = 27,4 мм, а относительная A2- i / x i = 17,4 %; третьим и пер­вы м — А з _ 1 = 1 0 , 7 мм, A3_i/xi = 6,7 % ). Для ст. Вильнюс отме­чены значительные абсолютные и относительные разности (А2 _ 1 = 61,9 м м , Аз- 1 = 41,1 мм, A2_i/xi = 51,7 %, Аз- 1. / х г == 3 4 , 4 % ) .

28

эсолютные и относительные разности м еж д у значениями за п аса воды в сн еж ­ном покрове, полученными разными методами при обеспеченности 2 и 50 %

Таблица 2

Станция Ср мм

50 50

2-1,

50 50

охангельскэлогдаэоицко-Печорсклатьмаильнюсига[убны

123. 1 110,61 8 7 .2110.2

5 8 , 8 4 4 , 7 6 1 , 5

4 1 . 24 0 .3 3 9 , 6 41 ‘3 1 . 52 5 .53 3 .6

3 3 , 53 7 .021.03 8 .05 3 .0

57 54

5 3 .9 6 3 , 4 7 4 , 3 7 0 , 26 1 . 9 3 5 , 0 2 7 , 6

— 3 ,45 ,4

— 6 .9— 10 , 7

3,10 , 7

— 3 ,4

1 0 .7 20,2 2 9 , 33 2 .84 1 . 14 0 .2 1 0 , 7

5 . 0 —5,

6 , 72 , 52 , 32.0

2 4 ,83 2 .62 8 .63 6 .3 5 1 , 7 32, 117 . 4

2.85 . 04 . 0 9 , 2 5 , 9 2 , 7 5 . 6

4 , 910 . 311 . 3 1 7 , 0 34 3 6 , 9

6 , 7

1 , 55 , 02,85 . 84 . 8 5 , 7 3 , 3

Наибольшие абсолютные разности между данными, иолучен- ;ыми первым и вторым методами по исследуемым станциям, на- ;одятся в пределах от 30 до 70 мм, а в процентном отношении — )т 17 до 32 %; для ст. Лубиы = 17,4 %, для ст. Елатьмаi2-i/^i = 36,3 % > где — значение запаса воды в снежном по- ;рове, вычисленное по Чегодаеву-Алексееву (табл. 2). Это впол- le допустимо при соответствующих значениях среднего квадратиче- ;кого отклонения (а) и коэффициента вариации (С^); для ст. 1убны 0 = 3 3 ,6 мм, С ^ = 54 %; для ст. Елатьма а = 4 1 ,8 мм, '^^=38 %, т. е. наибольший относительный показатель разности [А/х %) во всех случаях меньше коэффициента вариации. Для ^%-ной обеспеченности абсолютные и_ относительные разности в шачениях запаса воды в снежном покрове Аз_1 и A^-Jxi в основ- iOM намного меньше соответствующих разностей Л2-1 и Az-i/xi (10 мм^|Дз_1^41 мм). На станциях, где средние значения за- laca воды в снежном покрове высокие, данные, полученные по методу Дженкинсона, ближе к значениям, которые получены с ис­пользованием формулы Чегодаева-Алексеева, чем к данным, вы­численным по методу Гумбеля. Таким образом, для территории СССР, характеризующейся высокими средними значениями за ­паса воды в снежном покрове, более приемлемым является приме­нение метода Чегодаева-Алексеева. ■ Для нахождения меры расхождения между климатическими

параметрами снеговых нагрузок, полученными разными метода­ми, вычислялся критерий Колмогорова К (табл. 3). I

С этой целью получали функции распределения для каждого метода и соответственно им находились интегральные вероятно­сти f i , 2,3 (х) для каждого значения исходного ряда. В качестве меры расхождения рассматривалось максимальное значение мо­дуля разности интегральных функций D = m a x \ F i{x )— F 2 {x)\, а критерий вычислялся по формуле X = D Y h ■

Значения Р (Я) приводятся в таблицах [2].

29

ТаблицаЗначения критерия Колмогорова (X )

Станция 2 - 1 ^3-1 M ^ 2- l ) ^ ( 4 - 1

0 ,3 0 8 0 ,3 6 7 0 ,9 9 9 0 ,9 9 80 ,3 8 3 0 ,5 0 8 0 ,9 9 8 0 ,9 6 40 ,5 0 6 0 ,6 3 5 0 ,9 6 4 0 , 8 1 80, 541 1 , 1 6 4 0 ,9 2 0 0 , 1 3 50 ,4 0 7 0 ,5 4 0 0 ,9 9 7 0 ,9 2 40 ,2 9 3 0 ,4 9 2 1,000 0 ,9 6 00 ,3 7 3 0, 531 0 ,9 9 8 0 ,934-

АрхангельскВологдаТроицко-ПечорскЕлатьмаВильнюсРигаЛубны

Проведенный анализ убеждает в надежности и сравнител! ной простоте применения метода кривых суммарной вероятност при подсчете максимального запаса воды в снежном покрове 3£ данной обеспеченности. Нами также проводилось сравнение вере ятностных характеристик, рассчитанных методом Чегодаевг Алексеева за периоды различной длительности.

Рассматривались районы с неустойчивым снежным покрс вом — юг ЕТС, районы с активной циклонической деятельно стью — северо-запад ЕТС, районы с продолжительной и много снежной зимой — Красноярский край. Анализ материала показал что добавление 10— 12 лет существенно сказалось на макси мальном запасе воды в снежном покрове — он почти везде увели чился, на некоторых станциях значительно, в северо-западны; районах (ст. Лодейное Поле и ст. Никольское) на 50— 60 мм, чт( составляет 25— 30 % по отношению к прежнему максимуму. I южных районах эта разница еще более существенна.

В континентальных районах с устойчивым снежным нокровоь увеличение периода не вызвало значительного сдвига максималь ного запаса воды в снеге в сторону увеличения. На большей ча сти станций он остался прежним, а максимальное увеличени( составило 25 %, и то это были станции, которые имели очень ко роткий период наблюдений — около 10 лет.

Таким образом, в районах с устойчивым снежным нокровоь и длительной зимой длительность периода в 15—20 лет вполне дО' статочна для расчета вероятностных характеристик. Районы сс значительной временной изменчивостью требуют для получения характеристик редкой повторяемости большего периода.

СП И СО К Л И Т Е РА Т У РЫ

1. Г у м б е л ь Э. Статистика экстремальных значений. —^М.: Мир, 1965.— 450 с.

2. В е н т ц е л ь Е . С. Теория вероятности. — М .; 1958. — 464 с.3. B ases for design of structures — D eterm ination of snow loads on roofs. —-

Intern. O rganisation Standartization . 1978. — 20 p.4. J e n k i n s o n A. F . Suggested new frequency distribution. — Q uar. J . Roy.

M eteorol. Soc., 1955, vol. 81, N 348, p. 160— 171.

3. и. Пивоварова

ЗАДАЧИ ПО ПОДГОТОВКЕ АКТИНОМЕТРИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ

В «КАДАСТР ПО КЛИМАТУ СССР»

Многолетние характеристики солнечной радиации (прямой, суммарной, рассеянной), прозрачности атмосферы, радиационного баланса, альбедо подстилающей поверхности и продолжитель­ности солнечного сияния по отдельным станциям будут составлять одну из частей «Кадастра по климату СССР» [5]. В предыдущем издании Справочника [16] приведены средние месячные и годовые значения составляющих радиационного баланса по 228 станциям (данные срочных наблюдений) в основном за 10— 12 лет и сред­ние часовые и дневные суммы радиации по 48 станциям, имеющим симопишущие приборы за период 6— 10 лет на большинстве из них.

В связи с короткими рядами радиации при подготовке Спра­вочника вставал вопрос о приведении их к длинному ряду, и оно было осуществлено на многих станциях по данным о продолжи­тельности солнечного сияния. В настоящее время эта проблема отпадает, так как длина ряда наблюдений превышает 20 лет на 150 станциях (из 220 действующих) и на 108 из них — более 25 лет — это по срочным наблюдениям, соответственно по самопис­ц ам — 45 и 15 станций.

Длина ряда солнечной радиации 20— 30 лет обеспечивает опре­деление средней месячной и годовой сумм радиации при довери­тельной вероятности 90 % с погрешностью, не превышающей по­грешность исходных рядов [11]. К тому же приведение к длинному ряду по некоторым опорным станциям осложняется в связи с на­личием тренда. Поскольку для большинства прикладных задач важно знать уровень солнечной радиации не столько настоящий, сколько будущий, неотложной задачей является оценка длины ряда, средняя из которого даст наилучшие результаты при экстра­поляции на ближайшие годы (например, десятилетие). Такой ме­тод разработан и апробирован применительно к температу­ре [6].

31

в качестве иллюстрации тренда радиации, вызванного ухудше­нием прозрачности атмосферы, в табл. 1 приведены средние 10-летние значения полуденного потока прямой солнечной радиа­ции, измеренной при отсутствии облаков на диске Солнца. Сниже­ние прозрачности атмосферы привело к уменьшению годового прихода прямой радиации [2, 11] и к изменению соотношения ме­жду прямой и рассеянной радиацией. Влияние изменения облач­ности также отражается на их соотношении; в результате в мно­голетних колебаниях суммарной радиации общей тенденции не обнаружено. В табл. 2 приведены средние 10-летние значения го­довых сумм суммарной радиации при реальных условиях облач­ности (в % средней за весь период).

Таблица 1Средние 10-летние значения полученного потока прямой солнечной радиации

(в % средней за период наблюдений)

Десятилетие Якутск Ленинград,пригороды

ВерхнееДуброве Иркутск Карадаг Тбилиси Ташкент

1 9 2 8 — 1 9 3 7

1 9 3 8 — 1 9 4 7

1 9 4 8 — 1 9 5 7

1 9 5 8 — 1 9 6 7

1 9 6 8 - 1 9 7 7

1 0 3 , 1

1 0 4 , 0

9 8 . 1

9 6 . 1

9 6 , 4

1 0 3 , 3

9 8 , 4

9 5 , 1

9 6 , 7

1 0 3 , 9

1 0 0 , 7

9 5 , 9

9 8 , 8

1 0 1 , 4

1 0 6 , 6

9 8 . 7

9 5 . 8

9 6 , 3

1 0 5 , 9

9 9 , 8

9 5 , 7

9 4 , 1

1 0 2 , 4

1 0 2 , 9

9 8 . 6

9 4 , 8

9 2 . 6

1 0 3 , 0

1 0 1 , 9

100,69 6 , 0

9 0 , 9

Таблица 2Средние 10-летние значения годовы х сумм суммарной радиации

при реальных услови ях облачности (в !% средней за период наблюдений)

Десятилетие Диксон ЯкутскЛенинград,пригороды

ВерхнееДуброво Иркутск Карадаг Тбилиси Ташкент

1 9 3 8 — 1 9 4 7 9 8 , 5 9 7 , 7 1 0 2 , 0 9 9 , 5 1 0 1 , 6 1 0 2 , 0 9 7 , 8 9 8 , 4

1 9 4 8 — 1 9 5 7 1 0 0 , 5 9 5 , 2 1 0 1 , 2 1 0 3 , 3 1 0 0 , 5 1 0 1 , 4 1 0 1 , 4 9 6 , 7

1 9 5 8 — 1 9 6 7 1 0 4 , 7 1 0 5 , 0 9 9 , 3 1 0 0 , 7 9 9 , 7 9 6 , 8 9 9 , 3 1 0 3 , 3

1 9 6 8 — 1 9 7 7 9 5 , 6 1 0 1 , 1 1 0 1 , 2 9 7 , 4 9 8 , 3 9 8 , 6 9 9 , 7 1 0 1 , 6

Оценка линейного тренда годовых сумм суммарной радиации показала, что он статистически значим в Якутске, Карадаге и Ташкенте (соответственно 7,9; — 5,5; 10,6 МДж/(м2-год). Анализ рядов радиаций на этих станциях методом ступенчатого тренда, предложенного в [8], позволил выделить стационарные участки ряда и оценить значимость скачков. Наиболее статистически зна­чимые скачки отмечаются: в Якутске — рост рассеянной и суммар­ной радиации с 1953— 1954 гг.; в Карадаге — уменьшение прямой радиации с 1949 г., суммарной — с 1950 г.; в Ташкенте — умень­шение прямой радиации с середины 1930-х годов, наиболее резкое с 1949 г., рост рассеянной радиации с 1950 г., суммарной — с 1953 г.

32

Дальнейшее изучение векового хода прозрачности атмосферы, солнечной радиации, продолжительности солнечного сияния и об­лачности является важной задачей для исследования изменений климата и решения вопросов, связанных с климатологической об­работкой.

При вычислении средних радиационных характеристик, поме- шаемых в Кадастр, актуальными остаются оценка репрезентатив­ности данных станции для прилегающего района и анализ одно­родности рядов. Остановимся на одном из существенных вопро­сов неоднородности в поле средних суточных и соответственно ме­сячных сумм радиации (по территории) между станциями I и П типа, обусловленной различными способами получения сумм ра­диации — по самописцам и в дискретные сроки методом трапе­ций.

При подготовке Справочника [16] эта неоднородность исключе­на введением поправочного коэффициента к суммам коротковол­новой радиации, вычисленным методом трапеций [И]. Требуется уточнение коэффициентов, особенно для территорий севернее по­лярного круга и в районах, где в сильной степени сказываются локальные особенности режима облачности. Необходимо также исследовать возможность уточнения метода трапеций примени­тельно к расчету средних многолетних сумм, путем сокращения интервала времени для которого допускается линейная интерпо­ляция радиации. Так, предварительный расчет по ст. Ташкент по­казал, что если снимать средние значения суммарной радиации с графика суточного хода, построенного по данным срочных наблю­дений через 1 ч (а не через 3 ч, как сейчас принято), то полученная суточная сумма оказывается близкой к сумме, зарегистрирован­ной самописцем. А именно; летом она меньше суммы, полученной по самописцу, на О— 1 %, зимой— 1— 3 %, в то время как при 3-часовом интервале значение поправочного коэффициента колеб­лется в пределах 3— 12 %.

Для длинноволновой радиации и радиационного баланса за часть суток, когда он отрицательный, также следует учитывать поправку к суммам, вычисленным методом трапеций. При подго­товке Справочника предыдущего издания она не учитывалась, так как к тому времени недостаточно было данных непрерывной реги­страции радиационного баланса. Проведенные оценки показали, что радиационный баланс за ночную часть суток В - , вычислен­ный с использованием линейной интерполяции от ночного срока к моментам перехода баланса через нуль, занижен. Так, в июле его относительное значение 5_/5сут, по крайней мере, вдвое меньше, чем такое отношение по регистрации самописцами. Для помещения в Кадастр данных по радиационному балансу необхо­димы дальнейшие проработки с целью корректировки метода рас­чета баланса по срочным наблюдениям и уточнения его значения как в целом за сутки, так и раздельно для дня и ночи. Эти ха­рактеристики требуются при решении практических задач, напри­мер при оценке нагревания и охлаждения солнечных установок

2 Заказ № 229 33

или других сооружений, оценке испарения при определении норм полива и др.

В числе показателей радиационного режима при ясном небе в Кадастр будет помещена одна из характеристик прозрачности ат­мосферы (коэффициент прозрачности Рг или фактор мутности Линке Т) . На выборочной сети станций (около 60 станций) в те­чение последних 10— 13 лет производится определение этих харак­теристик из ежедневных измерений прямой солнечной радиации, когда диск солнца не покрыт облаками, по методике [7]. В настоя­щее время эти данные подготовлены для машинной обработки (объем перфокартотеки более 100 тыс.).

Однако в Кадастр предполагается поместить характеристики прозрачности по всем станциям актинометрической сети, учитывая важное значение этой информации (как косвенного показателя содержания аэрозоля в атмосфере) в системе мониторинга кли­мата.

Чтобы ускорить процесс обработки, разработан алгоритм и про­грамма расчета Рг и Г на ЭВМ (Е С -1022). В основу алгоритма положена аналитическая формула С. И. Сивкова из [14], преобра­зованная М. С. Аверкиевым [1] с учетом значения солнечной по­стоянной 1382 Вт/м2 (или 1,98 кал/(мин-см2)):

s,in /г+0Д5

Р . = 0 , % 4 ( т ^ ) « .

где Sh — прямая солнечная радиация, измеренная на станции при любой высоте Солнца h и приведенная к среднему расстоянию до Солнца. Эта формула использовалась в [4] для расчета коэффи­циента прозрачности при сильном помутнении атмосферы (Рг < 0,59) с целью продления данных в таблицах [7].

В нашем исследовании указанная формула проверялась по сравнению с [7] при различных условиях прозрачности атмосферы по данным равнинных и горных станций — Верхнее Дуброво (рай­он Свердловска), Салехард, Кочбек (Армения) в зимние и лет­ние месяцы. Оказалось, что она вполне удовлетворительно аппро­ксимирует эмпирические таблицы нормального суточного хода прямой радиации [7] (разница составляет 1—2 % в отдельных случаях) и упрощает программу расчета на ЭВМ, не уступая по точности предложенному ранее алгоритму [9].

В отличие от предшествующих изданий «Справочника по кли­мату СССР» в Кадастре предусматривается поместить сред­ние квадратические отклонения, коэффициенты асимметрии, временную корреляционную функцию и применить современные статистические методы осреднения климатических данных по рай­онам. В отношении радиации следует заметить, что изучение вре­менной и особенно пространственной изменчивости ее значительно уступает основным метеорологическим элементам по причине сравнительно коротких рядов и редкой сети станций.

Имеются результаты исследования временной структуры рядов

.34

суточных и месячных сумм радиации [11, 18] — определены три первых момента распределения, корреляционная функция для тер­ритории ЕТС (она составляет 0,25—0,45 при сдвиге на одни сут­ки). Для месячных сумм прямой, суммарной радиации и радиа­ционного баланса установлена близость эмпирического распреде­ления к нормальному. Для суточных сумм выявлена асимметрич­ность. Для выравнивания кривых распределения суточных сумм применялись кривая Грама— Шарлье без учета эксцесса [11] и уравнения семейства кривых Пирсона [Ю]. Распределение значе­ний прямой радиации, измеренной в сроки наблюдений, описано кривой Пирсона I типа [15].

Приведенные результаты аппроксимации эмпирических кривых получены на материале наблюдений отдельных станций с рядами 15—25 лет для суточных сумм и 35—-45 лет для месячных сумм и их нужно рассматривать как ориентировочные. К настоящему вре­мени объем данных значительно увеличился, поэтому необходимы дальнейшие, более детальные исследования временной структуры всех составляющих радиационного баланса разного масштаба осреднения и аппроксимации эмпирических кривых.

Применительно к задачам Кадастра очень важно проводить разработки по оценке средних радиационных характеристик для площади по административным областям и экономическим райо­нам. Учитывая мезомасштабный характер поля солнечной радиа­ции в наземных условиях и редкую сеть станций во многих райо­нах страны, при изучении площадных характеристик необходимо привлекать данные по продолжительности солнечного сияния. По­казатели временной и пространственной структуры этого элемента и солнечной радиации близки, что следует из анализа данных, приведенных в [3, 11, 17], но сеть станций с гелиографами в не­сколько раз по густоте превосходит актинометрическую.

Принимая во внимание большой интерес потребителей к ха­рактеристикам непрерывной продолжительности радиации выше или ниже заданного уровня и повторяемости сумм радиации по градациям, они будут включены в Кадастр. В настоящее время есть методические проработки, расчеты и обобщения этих харак­теристик для суточных сумм суммарной радиации по 30 станциям ЕТС, Западной Сибири и Средней АзИи [12, 13, 18, 19]. Но дляпрактических приложений, связанных с проблемой гелиоэнергети­ки, режимом работы солнечных установок, нужны данные повто­ряемости непрерывной продолжительности поступления радиации заданного уровня на основе более мелких интервалов интегриро­вания, измеряемых часами, долями часа и даже минутами (для безынерционных коллекторов). Такие характеристики целесооб­разно помещать в сериях специализированной климатической ин­формации. Там же следует публиковать и данные по при­ходу радиации на наклонные поверхности разных ориента­ций.

Актинометрические станции, снабженные самописцами, дают информацию в таблицах и ежемесячниках в виде часовых сумм

2* 35

радиации. Чтобы по данным часовым суммам из актинометриче­ской таблицы получить действительно непрерывную продолжи­тельность солнечной радиации не ниже заданного уровня, нужно одновременно иметь данные о наличии солнечного сияния за каж­дый час по гелиографу. Такая обработка очень трудоемкая и не­мыслима без использования ЭВМ. Результаты опытной обработки по двум опытным станциям приведен в табл. 3.

Таблица 3П овторяем ость непрерывной продолжительности облучения прямой радиацией поверхности, нормальной к солнечным лучам (в j% числа случаев заданны х

уровней)1 — > 1 4 0 Вт/м2, 2 — > 3 4 9 Вт/м2, з _ > 6 9 8 Вт/м^

Непрерывнаяпродолжит.,

часы

Январь Апрель Июль Октябрь

О десса

2 — 34 — 56 — 78 - 9

10

2 - 34 — 56 — 78 — 9

10

122 54 51 8

1 3183 33 6

213 43 8

7

1 42 33 82 5

7 320

7

3 94 21 9

91 31 62240

121 61 31 64 3

1 4121 31 84 3

4 51 92 3

119

Ташкент

1 61 81 41 5 3 7

272320216

69

12116 2

1 6

1 64 6

45 5 4

8 2

4 322201 32

101 31 73 921

101 4203 12 5

И1 33 73 1

1 9 1 7203 212

1 31 54 321

4 23 721

3 32 73 3

7

Как отмечается в [5], «Кадастр по климату СССР» включает наряду с публикуемой частью непубликуемую часть — банк кли­матических данных. Создание банка актинометрических данных осуществляется Главной геофизической обсерваторией им А. И. Воейкова (Г Г О ); этот банк должен служить информационной базой для расчетов всех радиационных характеристик публикуе­мой части Кадастра.

В настоящее время встает задача перевода архивных данных (за период наблюдений на станциях по 1975 г.) с актинометриче­ских таблиц и существующего в ГГО массива перфокарт для счетно-аналитических машин (около 6,5 млн. перфокарт) на дол­говременный носитель — магнитную ленту. С 1976 г. текущая ак­тинометрическая информация поступает со станций в центр сбора (ГГО ) для машинной обработки на ЭВМ и записывается на маг­нитную ленту. Эта информация является начальным звеном соз­даваемого банка данных.

Наряду с режимной информацией в банке будут сосредоточены на долговременных носителях климатические величины радиации, статистические характеристики временной и пространственной структуры и различные дополнительные показатели, необходимые

36

для обслуживания запросов потребителей. Создание информаци­онной базы ■ актинометрических данных на долговременных носи­телях и разработка программ для получения климатических пара­метров является одной из первоочередных задач, решение которой важно как для подготовки Кадастра, так и для дальнейших ис­следований по радиационной, прикладной и общей климатологии.

СП И СО К Л И Т Е Р А Т У Р Ы

1. А в е р к и е в М. С., Р я з а н о в а Л . А. Солнечная радиация в идеальной атмосф ере и мутность атмосферы реальной. — Вестн. М оск. ун-та. Сер. геогра­фия, 1963, № 5. с. 14— 25.

2. А с л а н и к а ш в и л и И. А, Вековой ход солнечной радиации в Зак ав­казье. Автореф. дисс. — Тбилиси, 1 9 7 2 .— 2 2 с.

3. Д в о р к и н а М. Д . Авто- и взаимнокорреляционные функции полей про­должительности солнечного сияния и суммарной солнечной радиации.— Труды Г Г О , 1974, вып. 307, с. 6 3 — 70.

4. Е в н е в и ч Т. В. , Ш у м а к о в с к и й Е . К- К вопросу о расчете харак­теристик прозрачности при сильном помутнении. — Метеорология и гидрология, 1977, № 3, с. 4 1 — 48.

5. К о б ы ш е в а Н. В. , К о п а н е в И. Д . Принципы ведения «К адастра по климату С С С Р». — См. наст. сб.

6. К О б ы ш е в а Н. В ., Н а у м о в а Л . П. Оценка различных методов р ас­чета средней месячной и годовой температуры возд уха для практических це­лей. — Труды Г Г О , 1979, вьш. 425 , с. 21— 25.

7. Методические указания по определению характеристик прозрачности для актинометрических отделов (групп) гидрометеорологических обсерваторий У ГМ С. — Л .: Гидрометеоиздат, 1965. — 36 с.

8. Н а у м о в а Л . П. Методы расчета климатических средних. — Автореф. дисс. — Л ., 1 9 7 9 .— 14 с.

9 . П а р а м о н о в а Н. Н. , Ф р о л о в А. Д . О возможности вычисления на Э В М характеристик прозрачности атмосферы для интегрального потока прямой солнечной радиации. — Труды ГГО , 1976, вьш. 357, с. 170— 172.

10. П е т е л и н а Н. А. Некоторые результаты исследования режимных ге- лиоэнергетических характеристик. — В кн.: Исследования характеристик режима возобновляющихся источников энергии. — Ташкент: И зд.-во А Н У зС С Р, 1963, с. 170— 197.

11. П и в о в а р о в а 3 . И. Радиационные характеристики климата С С С Р .— Л .:. Гидрометеоиздат, 1977.^— 335 с.

12. П и в о в а р о в а 3 . И. Радиационная климатология и ее применение.— В кн.: Радиационные процессы в атмосфере и на земной поверхности. — Л .: Гид­рометеоиздат, 1979, с. 15— 27.

13. П и в о в а р о в а 3. П. , С т а д н и к В . В . Исследование выбросов суточ­ных сумм суммарной радиации. — Труды Г Г О , 1980, вьш. 412, с. 128— 145.

14. Руководство гидрометеорологическим станциям по регистрации радиа­ц и и .— Л .: Гидрометеоиздат, 1961. — 119 с.

15. С а л и е в а Р . Б. Опыт построения гелиоэнергетического К а д а ст р а .— Гелиотехника, 1977, № 3, с. 56— 64.

16. Справочник по климату С С С Р. Ч. 1. Солнечная радиация, радиационный -баланс и солнечное сияние. Вьш. 1— 34. — Л .; Гидрометеоиздат, 1966—^1968.

17. Справочник по климату С С С Р. Устойчивость и точность климатических характеристик. Т. 1. Солнечное сияние, температура воздуха и почвы.— Л .: Гидрометеоиздат, 1976. — 395 с.

18. С т а д'н и к В . В . Статистические характеристики суточных сумм сум ­марной радиации. — Труды Г Г О , 1980, вьш. 412 , с. 4 1 — 51.

19. С т а д н и к В. В . Характеристика радиационного режима северной части Западной Сибири. — Труды ГГО , 1980, вьш. 444, с. 8 6 — 98.

37

Ю. л. Матвеев

ПРОСТРАНСТВЕННАЯ СТРУКТУРА ГЛОБАЛЬНОГО ПОЛЯ ОБЛАЧНОСТИ

Методике получения статистических характеристик облачности и анализу пространственно-временной структуры ее по данным наблюдений с поверхности Земли или с самолетов посвящены ра­боты [1—4, 7— 11].

В последние годы много внимания уделяется изучению полей облачности по данным наблюдений ее со спутников [5, 6, 12]. В настоящей статье обсуждаются результаты статистического ана­лиза глобального поля облачности по наблюдениям со спутников за 1971— 1975 гг. С фотомонтажей облачности количество ее (и) определено для сферических прямоугольников размером 10 по долготе (А.) и 5 по широте (ф). Сведения о средних месячных значениях и повторяемости количества облаков приведены в [6].

Исследование пространственной структуры облачности предста­вляет большой познавательный и практический интерес. Сведения о корреляционных связях позволяют составить представление о горизонтальных размерах облачных систем. Такие сведения, по­мимо прикладного значения, необходимы при разработке числен­ных схем прогноза облачности и для интерпретации результатов такого прогноза. Анализируемые в статье среднемесячные значе­ния п в каждом узле сетки получены путем осреднения 90— 150 ежедневных наблюдений за 5-летний период (в низких широтах это число ближе к нижнему, а в высоких — ближе к верхнему пре­делу, что объясняется тем, что по мере приближения к экватору увеличивается при заданной ширине обзора размер площади, не просматриваемой со спутника).

С целью фильтрации годового хода сначала было определено отклонение пц — п, количества облаков riij в каждом t-м узле от среднего {щ) по кругу широты (или меридиану) в /-м месяце; затем было найдено отношение triij отклонения nij — rij к среднему квадратическому отклонению (а/) количества облачности в /-м ме­сяце:

38

т■и-tlij - nj

Полученные таким образом нормированные аномалии triij ко­личества облаков можно рассматривать как стационарный слу­чайный процесс. Именно для этого поля и получены обсуждаемые ниже статистические характеристики облачности.

При корреляции вдоль круга широты при шаге по долготе А Х = 10° О'бъем выборки (N), по которой определялись коэффици-

Рис. 1. Пространственные корреляционные функ­ции общей облачности в зависимости от широты

(ф) для различных расстояний (АХ).

енты корреляции (г), равнялся 12 X 35 = 420 (12 месячных зна­чений и 35 пар точек); при ДА, = 20° объем выборки N = 12Х 34 = = 408 (12 месячных значений и 34 пары точек) и т. д.

Результаты расчета корреляционной функции (г) на различ­ных широтах (ф) приведены на рис. 1. Видно, что при шаге по долготе ДА, = 10° связь между п в двуХ; соседних узлах на всех широтах достаточно тесная — коэффициенты корреляции всюду больше 0,7. В высоких широтах (ф > 60°) снижение г объясняет­ся тем, что при заданно.м ДА, = 10° расстояние между узлами уве­личивается при уменьшении ф (от 140 км на широте 85° до 558 км на широте 60°). В северном полушарии в широтной зоне от Ф = 60° до ф = 20° коэффициент корреляции практически не изме-

39

няется с широтой (он равен здесь 0,86—0,89) и только при Ф < 20° наблюдается уменьшение г (до 0,72 на экваторе). В юж­ном полушарии г монотонно уменьшается практически всюду от Ф = 85° (где г > 0,95) до ф = 10 (где г = 0,7).

С увеличением расстояния между точками связь между облач­ностью в этих точках ослабевает. Так, при АЯ = 30° коэффициенты корреляции на всех широтах того и другого полушария меньше, чем при Ь.’к = 10°., В северном полушарии г при уменьшении ф сначала резко падает, достигая минимального значения (пример­но 0,38) на широте 50—55°; в зоне от ф = 40° до ф = 15° коэффи­циенты корреляции вновь достигают высоких значений (около 0,6) и только при ф < 15° наблюдается резкое снижение г. В юж­ном полушарии при АЯ = 30° коэффициенты корреляции при из­менении ф от 90 до 10° монотонно уменьшаются от 0,90 до —0,8; лишь в экваториальной области г увеличивается до 0,07— 0,1.

При больших значениях АЯ, (50, 80°) характер зависимости г от ф сохраняется, однако наряду с положительными г в умерен­ных широтах северного полушария отмечаются и отрицательные г.

.Так, при АЯ = 50° в широтной зоне от 60 до 35° северного полу­шария коэффициенты корреляции г меньше нуля. Объяснять это можно влиянием волновых движений, наблюдаемых в атмосфере. Если полудлина волны (вдоль, круга широты) около 50°, то в гре­бне такой волны отклонение п от среднего по кругу широты отри­цательно, а в ложбине — положительно. Такие условия нередко, наблюдаются, например, когда над. европейской частью СССР расположен гребень, а над Западной Сибирью — ложбина.

При больших значениях АЯ встречаются как положительные, так и отрицательные г (табл. 1).

Наряду с пространственной корреляцией вдоль параллелей выполнен расчет корреляционных функций количества облаков в точках, расположенных на одной и той же долготе. Корреляцион­ные связи находились для той же нормированной величины гпц, индекс I обозначает здесь номера узлов, расположенных на одном

Таблица 1Коэффициенты корреляции нормированного количества облаков

на различных широтах

Широта,

дх°80 с. 60 40 . 20 0 20 40 60 80 ю.

10 0 ,9 8 0 , 8 9 0,86 0 , 8 9 0 ,7 2 0 ,6 4 0 ,7 2 0,88 0 , 9 820 0 , 9 4 0 , 6 9 0 , 7 3 0 .7 4 0 , 3 4 0,22 0 , 41 0 , 7 4 0 , 9 330 0 , 91 0 , 4 9 0 ,5 7 0 , 61 0 ,0 7 — 0 ,0 5 0.22 0 ,5 9 0,8640 0,88 0 , 2 8 0 ,4 2 0 , 4 8 - 0 , 1 4 — 0 . 1 8 0 .0 8 0 , 4 6 0 .7 950 0,86 0,10 0 , 2 7 0 , 3 7 - 0 , 2 7 — 0 ,1 6 — 0 ,0 3 0 , 3 8 0 .7 080 0 , 8 0 — 0 ,0 9 — 0,10 0 , 1 3 — 0,20 0 ,2 5 0,00 0 ,3 9 0 .4 3

ПО 0 ,7 2 0 , 2 3 — 0 , 1 9 — 0 ,0 6 — 0 ,0 7 0 , 1 8 0 .2 3 0 , 4 9 0 . 1 3140 0,66 0 , 5 3 — 0 , 1 7 — 0,21 0 , 2 3 — 0 ,4 0 0 ,3 4 0 , 6 3 — 0 .1 7170 0 , 6 0 0 , 4 2 0 ,0 6 — 0 ,3 9 0 , 3 3 0 ,5 2 - 0 , 4 0 0 , 6 0 — 0 ,3 3

40

и том же меридиане. Шаг по широте (Дф) полагался равным 5° (объем выборки N = Л 2 Х 17 = 204; 12 месяцев и 17 пар узлов), 10° (объем выборки yV = 12 X 16 = 192), 15° (iV = 12 X 15 = 180), 20° (Л = 168), 25° {N = 156)., 30° {N = 144), 35° {N = 132), при

Рис. 2. Пространственные корреляционные функции общей облачности в зависимости от долготы (%) для

различных расстояний (А ф ). Северное полущарие. :

ЭТОМ корреляция осуш,ествлялась раздельно адя северного и юж­ного полушария. '

Результаты расчета корреляционной ' 'функции {г) приведены на рис. 2 и 3 и в табл. 2 (расчет г выполнен для 36 долгот — через 10°, в таблице представлены значения г для 9 долгот — через 40° долготы).

При Дф = 5° (расстояние между узлами около 550 км, при этом

41

оно не зависит от широты) связь между количествами облаков на двух параллелях очень тесная — корреляционная функция практи­чески всюду больше 0,85. Это означает, что горизонтальная протя­женность облачных систем, как правило, превышает 550 километ­ров. При больших значениях Лф связь между облачностью на двух

Рис. 3. Пространственные корреляционные функции общей облачности в зависимости от долготы (X) для различных расстояний (Д ф ). Южное полушарие.

параллелях ослабевает. Так, при Аф = 10° коэффициенты корре­ляции колеблются около 0,6 в северном и около 0,5 в южном по­лушарии, при этом колебания довольно значительные (от 0,5 до 0,79 в северном полушарии и от 0,33 до 0,68 в южном). Еще большие колебания (в зависимости от долготы) испытывает кор­реляционная функция при Аф, равных 15, 20,..., 35°. При А ф ^20° в северном полушарии корреляционная функция принимает как положительные, так и отрицательные значения. Значения г < О при Аф = 35° наблюдаются над Атлантическим и Тихим океанами. Здесь решающую роль играют особенности формирования облач­ности в областях низкого (исландский и алеутский минимумы) и высокого (азорский и гонолульский максимумы) давления. В южном полушарии при А ф ^20° корреляционная функция на всех долготах меньше нуля. Это указывает на то, что протяженность вдоль меридиана барических и термических образований, с кото­рыми тесно связано формирование поля облачности, не превышает 15—20°.

42

Таблица 2Коэффициенты корреляции нормированного количества облаков

Долгота, '

Дер»0 40 80 . 120 160 200 240 280 320

Северное полушарие

5]0152025303545

510152025303545

0 , 8 50 ,5 50 , 2 4

- 0 , 0 6- 0 , 3 5- 0 , 5 9- 0 ,7 6- 0 ,3 6

0 , 9 0 ' 0 , 6 3

0 , 1 6 — 0 ,2 7 — 0 ,3 5 — 0 ,4 0 — 0 ,4 5 — 0 ,4 6

0 , 8 40 , 5 90 , 3 20 , 0 3

-0 ,21- 0 , 3 8— 0 ,5 2- 0 , 6 1

0 , 8 70 , 5 40 , 0 5

— 0 ,4 1— 0 ,6 3- 0 , 8 0— 0 ,9 0—0,68

0 , 8 30 , 5 60 , 2 4

— 0 ,0 7- 0 , 3 0— 0 ,4 0— 0 ,3 3

0 , 3 2

0 , 9 00,660 , 2 6

— 0 ,4 6-0 ,6 6— 0 ,7 3— 0 ,7 7— 0 ,6 4

0 , 8 5 0 , 8 8 0 , 9 20 , 6 5 0 , 6 4 0 , 7 40 , 51 0 , 3 3 0 ,4 60 , 4 5 - 0 , 0 2 0 , 0 90 , 4 3 — 0 ,3 9 — 0 ,3 0 0 , 3 2 — 0 ,6 0 — 0 ,6 0 0 , 1 9 — 0 ,5 7 - 0 , 6 7 0 , 21 - 0 , 1 3 — 0 ,5 8

Южное полушарие

0,860 , 5 20 , 0 3

— 0 ,5 5— 0 ,7 9— 0 ,8 5— 0 ,7 2— 0 ,0 5

0 , 9 00 , 6 30 , 1 6

— 0 ,4 4— 0 ,6 2— 0 ,7 0— 0 ,7 3— 0 ,4 1

0 , 8 70 , 4 40,00

- 0 , 2 4— 0 ,3 6— 0 ,4 5- 0 , 5 6— 0 ,7 2

0 , 8 50 , 610 , 3 50,10

-0,02-0,020,120 , 2 7

0,880 , 4 8

- 0 ,0 3- 0 ,2 6- 0 ,3 9- 0 ,4 8- 0 ,6 0- 0 ,6 9

0 , 910, 910 ,5 90 , 4 30 , 2 90,220,270 ,5 6

0 , 8 90 , 5 2

—0,02— 0 ,2 4—0,21— 0 , 1 6—0,12- 0 , 0 8

0 , 8 70 , 8 70,21

- 0 , 3 0— 0 ,6 5- 0 , 7 3—0,68- 0 , 3 9

0,880 ,4 7

- 0 , 0 7— 0 ,3 6— 0 ,5 1— 0 ,6 0— 0 ,6 5- 0 , 6 0

С П И С О К Л И Т Е РА Т У РЫ

1. Авиационно-климатический атлас— справочник С С С Р. Вьш. 3. Т. 1, 2/П од ред. Л . С. Дубровиной. — Л .: Гидрометеоиздат, 1975 г . — 158 с., 225 с.

2. Авиационно-климатический справочник зарубежных стран. Ч. 1, Западная Европа/П од ред. 3 . М . М аховера и д р .— М .; Гидрометеоиздат, 1980 г. — 368 с.

3. Авиационно-климатические характеристики зарубежных стран. Вьш. 2. Т. 1. Северная Америка. Облачность/Под ред. 3 . М. М аховер и др. — Обнинск, 1979 г.

4 . А л и б е г о в а Ж- Д. , Э л и з б а р а ш в и л и Э. Ш. О статистической структуре поля облачности над Закавказьем. — М етеорология и гидрология, 1977, № 4, с. 100— 103.

5. А р - у ш а н о в ,М. Л . Пространственно-временная статистическая струк­тура крупномасштабных облачных полей над Среднеазиатским регионом. — Тру­ды ГМ Ц С С С Р, 1978, вып. 204, с. 31— 45.

6. А т л а с климатических характеристик облачности по данным И С З/П од ред. В. И. Титова. — М .; Гидрометеоиздат, 1979. — 300 с.

7. В о л к о в а В. И. Временная изменчивость общей облачности на терри­тории С С С Р. — Труды В Н И И ГМ И — М Ц Д , 1976, вьш. 25, с. 64— 69.

8. Д у б р о в и н а Л . С. Пространственная структура облачности над Е вр о­пейской территорией С С С Р .— Труды В Н И И ГМ И — М Ц Д , 1976, вьш. 85, с. 7 0 — 76:

9 . И о н т Ь в а Г. М. , Л у г и н а К- М. Статистическая структура поля облач­н ости .— Труды ГГО , 1973, вьш. 308, с. 133— 144.

10. К о б ы ш е в а Н. В . Косвенные расчеты климатических характеристик.— Л .; Гидрометеоиздат, 1971 ..— 189 с.

И . Т и т о в В. И., Б а к а л ю к Ю. В . Поле облачности над земным шаром в январе.— Труды В Н И И ГМ И — М Ц Д , 1979, вып. 56, с. 3— 20.

4 3

м . Н . М ы т а р е в

К РАСЧЕТУ ГОЛОЛЕДН Ы Х НАГРУЗОК НА ВЫ СОТНЫ Е СООРУЖЕНИЯ

При проектировании и строительстве высотных сооружений особое значение приобретает правильный учет нагрузок, возника­ющих вследствие обледенения постройки. Имеющихся в настоящее время данных экспериментальных наблюдений недостаточно для определения параметров гололедно-изморозевых отложений на вы-- сотах нижнего слоя атмосферы в различных районах территории Советского Союза. Поэтому был предложен косвенный метод рас­чета гололедных нагрузок, основанный на использовании метеоро­логических и аэрологических данных о температуре воздуха, ско­рости ветра, облачности [2, 3, 5]. В статье [3] были приведены результаты расчетов, выполненных для ряда станций, в соответст­вии с Рекомендациями [5 ]: наибольшие за использованный ряд лет гололедные нагрузки и максимальные вероятностные значения гололедных нагрузок, возможные один раз в 2, 5, 10 и 20 лет, в слое 100— 600 м над поверхностью земли.

Такими данными можно пользоваться при проектировании кон­струкций, расположенных на определенных уровнях. Но верти­кальные «профили» масс отложений, полученные на основании этих величин, не синхронны; поэтому трудно говорить об одновре­менной нагрузке на все сооружения в целом. Между тем предста­вляет интерес как суммарная нагрузка в некоторый момент вре­мени, так и ее распределение по высоте. Известно, что масса льда и изморози может достигать на высотных сооружениях очень боль­ших величин. Так, по данным Ф. Я. Клинова [4], наибольшая на­грузка на метеорологической мачте в Обнинске превысила 14 ООО кг, что составило более 4 % собственного веса металлокон­струкции мачты, а наибольшая нагрузка вследствие обледенения на Останкинскую телевизионную башню в Москве достигала 30 ООО кг.

Целью данной работы являлась оценка возможности получе­ния синхронных профилей масс гололеда и изморози на высотные сооружения по косвенным данным.

44-

Расчет масс отложений, образующихся на стандартном про­воде диаметром 10 мм, производился согласно методике, изложен­ной в [3, 5]. Для исследования были взяты данные метеорологиче­ской ст. Москва (В Д Н Х ). Для расчета были использованы ре­зультаты метеорологических наблюдений, ежедневно проводимых на различных уровнях близкорасположенной к выбранной стан­ции телевизионной башни в Останкино. Так как ставилась за­дача лишь оценить возможность построения интересующих профи­лей, был использован короткий ряд наблюдений: выбирались по два наибольших значения массы гололеда за каждую зиму пяти се­зонов (1970-71 — 1974-75 гг.). Расчеты производились на трех уровнях: 85, 253 и 503 м.

В табл. 1 приведены рассчитанные косвенным методом наи­большие массы отложений на выбранных высотах (по две в каж­дый сезон). Так же как и в [3], в данной работе не учитывалось обледенение, возникающее вследствие выпадения осадков.

Таблица 1

Р а с с ч и т а н н ы е н а и б о л ь ш и е г о д о в ы е зн а ч е н и я м а с с г о л о л е д а и и зм о р о з и ( к г / п о г . м ) н а р а зл и ч н ы х в ы с о т а х . М о с к в а

Сезон

Высота, м

85 253 503

1970-71 0 ,4 2 , 8 26,10 ,3 2 , 0 5.1

1971-72 0 ,5 2 ,4 17 ,40 ,3 1 ,8 5 ,6

1972-73 0 , 6 1 ,9 12 ,40 ,3 1 ,9 8 ,9

1973-74 1 ,0 1 ,7 25,10 , 6 1 ,6 1 1 ,6

1974-75 1 ,8 4 ,9 3 3 ,80 , 8 4 ,5 18,6

По данным Клинова [4], наибольшая масса отложения, наблю­давшаяся при производстве экспериментальных наблюдений в районе Москва — Обнинск на высотах до 300— 500 м на стержне диаметром 15 мм, достигала 17 кг/пог. м, а наибольшая суммар­ная продолжительность периода обледенения, включающая в себя рост, сохранение льда, его неполное разрушение, снова рост и т.-д. вплоть до полного его исчезновения, превышала 17 сут. Так как проверка косвенного метода, выполненная В. П. Бойковым [1] на основании сведений только о росте отложения, показала, что в большинстве случаев его ошибка не превышает 25— 30 %, сущест­венное превышение вышеуказанных величин на уровне 503 м в рассматриваемом случае (продолжительность иногда превышала 40 сут) можно объяснить слишком упрощенным учетом разруше­

45

ния образовавшейся изморози или гололеда. В Рекомендациях .[5] указывается лишь на два вида разрушения: быстрое при поло­жительной температуре воздуха — таяние и крайне медленное — испарение — при отрицательной температуре воздуха (10 г/пог. м в час). Ф. Я- Клипов рассматривает еще один вид разрушения от­ложения— выветривание. Интенсивность выветривания зависит от

ч;корости ветра и температуры воздуха и может достигать 2 4 0 г/пог. м в час [4]. Поэтому в дальнейшем следует рассмотреть ^возможность учета выветривания и внести в Рекомендации соот­ветствующие уточнения.

По данным табл. 1 были построены (на каждом уровне) ин­тегральные кривые распределения гололедных нагрузок и полу­чены максимальные, возможные один раз в 2, 5, 10, 20 лет массы гололеда. Они приведены в табл. 2.

Таблица 2М а к с и м а л ь н ы е зн а ч е н и я г о л о л е д н ы х н а г р у з о к {п = 2 , 5 , 10 , 2 0 л е т ) . М о с к в а

Р Пкг/пог. м

Высота, м

85 253 503

ЛРьЛоЛо

0 ,91 ,72,64 ,0

3 , 1

5 .07 .0 9 ,8

2 4 .03 5 .04 9 .06 5 .0

Далее, в связи с поставленной задачей рассматривались син­хронные гололедные нагрузки на указанных высотах. За момент времени, выбранный для получения одновременных количеств гололеда на разных уровнях, принимался срок, когда отложение на какой-либо из высот достигало наибольшей или второй по зна­чению массы за рассматриваемую зиму. Таким образом за каж ­дый гололедный сезон было выделено по шесть профилей. Эти данные приведены в табл. 3.

Если на график, по оси абсцисс которого откладывать массы, а по оси ординат — высоты, нанести точки, соответствующие значе­ниям, приведенным, в табл. 3, а затем соединить их и рассмотреть площади, заключенные между осью ординат и линиями, соединивши­ми точки, то получим гололедные нагрузки на сооружение в це­лом. Сравнение их показывает, что наибольшая нагрузка была в сезон 1970-71 г. в момент, когда на уровне 253 м была наиболь­шая масса отложения (2,8 кг/пог. м).

Вместо приведенных в табл. 2 максимальных значений голо­ледных нагрузок, соответствующих заданной-вероятности, можно получить вероятностные величины по данным табл. 3. Таким об­разом, на двух уровнях получатся значения массы, возможные один раз в 2, 5, 10, 20 лет, поставленные во временное соответст­вие с максимальными расчетными величинами, возможными один46

раз в такое же число лет на третьем уровне. Как показывает опыт, спрямление интегральных кривых и в этом случае можно проводить на той же сетчатке с координатами IgP и lg[— 1дф(л:)], которая использовалась и для получения табл. 2 [5].

Полученные результаты приведены в табл. 4. По этим данным построен рисунок, на котором представлены синхронные профили по значениям Р^. Как видно из рисунка, для сооружений высо­той 400—500 м наибольшие суммарные нагрузки, возможные один раз в 10 лет, получаются при максимальном Рю на уровне 503 м,

Им

Синхронные профили гололедных нагрузок, возможные один раз в 10 лет при максимальном значении Рю на высоте 85 м (1), на высоте

253 м (2 ), на высоте 503 м (3 ).

для сооружений высотой 300 м — при'максимальном Рю на уров­не 253 м, для сооружений высотой 200 м и ниже — при максималь­ном Рю на уровне 85 м.

Как и следовало ожидать, эти суммарные нагрузки оказывают­ся ниже тех, которые получатся при использовании профиля, по­строенного по данным табл. 2.

Разумеется, приведенные здесь результаты расчетов являются лишь самым грубым приближением. Однако, и они показывают возможность использования на практике синхронных профилей гололедных нагрузок на высотные сооружения. При этом следует, конечно, использовать большее число расчетных уровней и более длинные ряды наблюдений.

47

Н а и б о л ь ш и е з а го л о л е д н ы е с е зо н ы зн а ч е н и я г о л о л е д н ы х н а г р у з о к н а в ы с о т е А и с о о т в е т с т в у ю щ и е и м п о в р е м е н и м а с с ы о т л о ж е н и й

н а д в у х д р у г и х р а с с м а т р и в а е м ы х в ы с о т а х

Таблица 3

Сезон

Высота, м

85 253 503 85 253 503 85 253 503

1970-71

1971-72

1972-73

1973-74

1974-75

0 ,40 ,30 ,50 ,30,60 ,31,00,61,8

.0,8

h = 85 м0 .9 2,01 .4 0,8 0,8 1,61 .5 1,0 3 ,8 4 ,3

/1 = 253 м А = 503 м

2 ,0 0 2 ,8 2 4 ,2 0 0 26 ,12 1 ,6 0 2 ,0 3 ,3 0 0 5 ,1

4 ,2 0 2 ,4 16 ,2 0 0 ,2 17 ,42 ,0 0 ,4 1,8 3 ,9 0 0 5 .67 ,6 0 1 ,9 3 ,7 0 0 ,5 1 2 ,48 ,5 0 1 ,9 8 ,9 0 1 ,9 8 .9

10,9 0 ,3 1 .7 2 2 ,9 0 0 25.119 ,5 0 1 ,6 11 ,0 0 0 11,64 ,8 0 4 ,9 11 ,4 0 1 ,0 3 3 .8

13 ,0 0 ,7 4 ,5 18 ,7 0 0 ,4 1 8 ,6

Таблица 4М а к с и м а л ь н ы е зн а ч е н и я (Рп) г о л о л е д н ы х н а г р у з о к н а в ы с о т е h

и с о о т в е т с т в у ю щ и е и м п о в р ем ен и М ассы о т л о ж е н и й з а д а н н о й в е р о я т н о с т и н а д в у х д р у г и х р а с с м а т р и в а е м ы х у р о в н я х

Высота, м

р п 85 253 503 85 253 503 85 253 503

Л = 85 м . й = 253 м h = 503 м

P i 0 ,9 2 ,3 13.0 0 ,3 3 ,1 18 .0 0 . 0 .6 2 4 ,0Рь 1 .7 3 ,9 2 1 .0 0 .6 5 .0 2 4 .0 0 1 ,7 3 5 ,0Л о 2 ,6 5 ,8 3 0 ,0 1.1 7 .0 3 0 ,0 0 3 .5 4 9 .0Рт 4 .0 8 .6 4 2 .0 1 ,8 9 .8 3 7 ,0 0 7 ,8 6 5 ,0

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Б о й к о в В. П. К оценке косвенного метода расчета гололедных нагру­зок на высотные сооружения. — Труды ГГО, 1978, вып. 408, с. 19—26.

2. Г л у х о в В. Г. Метеорологические условия образования гололеда на вы­сотных сооружениях. — Л.; Гидрометеоиздат, 1972. — 99 с . — (Труды ГГО, Вып. 311).

3. Г л у х о в В. Г., М ы т а р е в М. Н. К расчету параметров обледенения высотных сооружений по косвенным данным. — Труды ГГО , 1979, вып.. 425, с. 67— 73.

4. К л и н о в Ф. Я. Нижний слой атмосферы в условиях опасных явлений погоды. — Л .: Гидрометеоиздат, 1978 .— 256 с.

5. Рекомендации по расчету гололедных нагрузок на высотные сооруже­ния.— Л .: Гидрометеоиздат, 1 9 7 6 . - 2 2 с.

48

Ю. Н. Гуляев

ОСОБЕННОСТИ ВР ЕМ ЕН Н О ГО Р А С П Р Е Д Е Л Е Н И Я Г О Л О Л ЕД Н О -И ЗМ О РО ЗЕВ Ы Х ОТЛОЖЕНИЙ

НА ЕВРО ПЕЙСК ОЙ ТЕ РР ИТ ОРИ И СССР

Образование гололедно-изморозевых отложений происходит под влиянием метеорологических условий, связанных с циркуля­ционными факторами. Однако до настоящего времени этот вопрос мало изучен. Изучение временных особенностей режима гололед­но-изморозевых отложений на Европейской территории СССР (ЕТС) может способствовать выявлению некоторых особенностей

влияния циркуляции атмосферы на это явление.В настоящей статье рассматриваются особенности временного

распределения гололедно-изморозевых отложений на ЕТр под вли­янием климатических условий и особенностей рельефа. Для этой цели использовались данные о датах первого осенью и последнего случая гололедно-изморозевого отложения весной на проводах го­лоледного станка на 320 станциях ЕТС за период с 1961 по 1975 г. Е[-0~этим-дан-иьм-пастроен”а-карта'-средних- дат начала - гололедо- он-аеного-периода.-

Сразу следует заметить, что во времени возникновения голо­ледных отложений наблюдается большая изменчивость под влия­нием орографических особенностей районов, чте— ^ир-и-веда-т-кт.руд-нветя-м—при— к-а-рти-рова-нии... этого элемента. Вли^1-й'йе— типа-

—:рельеф.а—н-а-фармирование-гололедных^ отложений--учитывается--по жеходик.е^шложеиной^в_р_аботе [1].

Выбор станций дл-я~со&т-ав-лен-и-я--таблнц и-лостроения- --карты производился по типам рельефа, который определялся по описа­ниям станций. Для исключения влияния резко выраженных местных ■особенностей станций они были сгруппированы последовательно по типам рельефа и высоте местности над уровнем моря. После этого данные обработаны с помощью общепринятых методов кли­матологической обработки.

Составление карты средних дат первого случая гололеда для равнинных районов ЕТС не составило больших трудностей, по-

49

скольку средние многолетние даты соседних станций, расположен­ных на открытых ровных местах (III иЛУ типы рельефа), удов­летворительно согласовывались между собой. На-и-б-олее, сложным ока-з-алоеь-карт-ирование средних,- дао^ерво-ро—гололед-ного- -отло-т

.жен-и-я^ля горных районов из-за малочисленности станций. Данные отдельных станций, расположенных в глубоких долинах (I тип рельефа), не характеризуют горный район. Для выяснения воп­роса о влиянии высоты местности в различных типах рельефа на даты гололедных образований рассчитывалось изменение их на каждые 100 м. Значения вертикальных градиентов дат в равнин­ных и горных рМонах Хибин, Карпат и Кавказа приведены в табл. 1. Однако точность этих данных низка из-за небольшого числа станций в горных районах.

Таблица tЗависим ость средних д ат первых осенью и последних весной

гололедно-изморозевы х отложений от типа рельефа и вы соты м еста

СтанцияВысота, м над ур. м.

Типрелье­

фа.

Средняя дата

первогоосенью

последнеговесной

Градиент, мкн/100 м

первогоосенью

последнеговесной

ПялицаЕнаАлакурттиПеревалЮкспорЛьвовПлайДжанкойСимферопольАй-ПетриДивноеСтавропольБермамытПсхуМта-Сабуетти Мамисонский Перевал

Ш80

150300900

301000

10200

120090

4702580

69012402850

X ,II

IV VI

VII (б )III

VII (б )

i f VII (б ) ' I I I

IIVII (б )

III VI

VII (б )

15 XI 27 X 24 X 11 X18 VIII19 XI 18 X5 XII

30 XI 24 X20 XI

8 XI9 X

10 XII3 XII 3 XI

2 V17 IV 19 IV6 V 8 VI. 6 III 2 V

16 III 16 III

.14 IV 1 III

15 III18 IV И II 29 III16 IV

100

30

30

20

1010

60

60

30

30

2020

Данные табл. 1 учитывались при проведении изолиний в райо­нах, имеюших сложный рельеф. По разности между датами пер­вого и последнего отложений гололеда определялось изменение длительности гололедоопасного периода для различных типов рельефа и широты места (табл. 2). Полученные данные показы­вают, что диапазон изменения дат начала гололедоопасного f пе­риода составляет от 2 дней на каждые 100 м подъема на южных склонах Кавказских гор до 10 дней в Хибинах.

Проведение изолиний в горных районах связано с учетом из­менения высоты, которое учесть на картах малого масштаба практически невозможно. Поэтому при проведении изолиний сред­них многолетних дат наступления гололеда влияние высоты от-

50

Зависимость средних дат начала и конца гололедоопасного периода (тср) и длительности этого периода (число дней) от широты и типа рельефа

Таблица 2

Широта

Типрелье-

ср = 65°

српервый “српоследнийЧисло

дней српервый

српоследний

Числодней ср

первыйср ’

послед­ний

Числодней

III

IIIIVV

VIVII

25 X23 X24 X 21 X

5 X 21 IX 18 IX

16 IV 21 IV 27 IV 27 IV12 V13 V 8 V

172180185188220234262

10 XI 15 XI11 XI7 XI

12 XI8 XI 3 XI

15 III 24 III 30 III 29 III

5 IV 5 IV

10 IV

125128139142144148156

24 XI 2 XI 2 XI

31 X 28 X 23 X 20 X

12 III 17 III 27 III 25 111

2 IV 5 IV 8 IV

107135145146 158 163 169

Широта ; = 50° If = 45°

Типрельефа ‘'P.первый

српоследний

Число дней ‘ ср

первыйср

последнийЧислодней

III

IIIIV V

VIVII

5 XII 25 XI 20 XI 14 XI

J 8 XI 10 XI 7 XI

15 II 10 III14 III 9 III

25 III15 III 20 III

71104114116127131139

18 XII 15 XI5 XII

19 XI 11 XI6 XI

24 X

20 II18 II 16 III9 III

19 III 24 III 14 IV

6495

101110128140173

ражено в виде изгиба изолиний (рисунок) ./При более детальном исследовании особенностей временного распределения средних дат наступления и окончания гололедоопасного периода в горных рай­онах нужно использовать гипсометрические карты.

При анализе карты средних дат начала гололедоопасного пе­риода выяснилось, что изменение дат носит в основном широтный характер. Нарушение широтного распределения происходит под влиянием горных систем. Заметное изменение широтного хода на­блюдается в прибрежных северо-западных и западных районах. Это, по-видимому, связано с влиянием теплых воздушных масс, поступление которых в переходные сезоныуимеет большую пов­торяемость в указанных районах (см. табл. 2).

' Как видно из данных табл. 1 и 2, наиболее ранние случаи от­ложения гололеда и изморози осенью и наиболее поздние весной повсеместно отмечаются на станциях, расположенных на откры­тых вершинах горихолмов^С^П ВДп рельефа) ./Ткк .на ст. Юкспор в Хибинах, расположенной на высоте около 900 м, первый слу­чай отложения гололеда отмечается в среднем 18 августа, а по­следний— 8 июня; на'ст. Плай (1000 м ), расположенной в Карпа-

51

Tax,— 18 октября и 2 ма^к^на ст. Ай-Петри (1200 м ), располо­женной в Крыму., — 24 октяй^я^и 14 апреля; на ст. Мамисонский Перевал (2500 м), расположенн'&й на Кавказе, — 3 ноября и 16 апреля.

Средние даты первого случая гололеда на ЕТС.

Сопоставление календарных особенностей по различным стан­циям позволяет отчетливо выявить направление их распростране­ния из одних географических районов в другие.

Таким образом из- всего выше сказанного становится ясно, на­сколько велико влияние широты и типа рельефа на изменение

52

дат наступления и окончания гололедно-изморозевых отложений. Представленное на карте распределение изолиний средних'дат пер­вого осенью случаев гололедно-изморозевых отложений дает на­глядное подтверждение этому. На карте видно, что даже такие незначительные по высоте возвышенности ЕТС, как Среднерусская и Приволжская, выделяются по характеру распределения изоли­ний от равнинных районов.

Учитывая закономерности изменения средних дат первого осенью и последнего отложения гололеда весной на проводах го­лоледного станка, а также данные об изменении дат под влиянием широты места и типа рельефа, можно с достаточной для практиче­ских целей точностью определять время наступления и окончания гололедноопасного периода для любого района ЕТС.

с п и с о к ЛИТЕРАТУРЫ

I. Р а е в с ки й А. Н. Влияние особенностей рельефа на распределение го­лоледных отложений. — Труды ГГО , 1961, вып. 122, с. 45— 52.

КРИТ ЕРИЙ О П Р Е Д Е Л Е Н И Я СТЕПЕНИ СВЯЗНОСТИ КЛИМАТИЧЕСКИХ РЯДОВ

Инструментальные наблюдения за климатом ведутся в тече­ние довольно короткого исторического времени. Поэтому при ана­лизе естественных климатических колебаний целесообразно исхо­дить из предположения о том, что закономерности Возможных климатических изменений, выявленные при анализе исходных ря­дов наблюдений, в ближайший период лет будут сохраняться. Од­ной из таких закономерностей является ритмичность, проявляю­щаяся в волнообразном характере вида корреляционной функции.

Для работы полезно оценить тот период времени, на котором могут проявиться в ближайшем будущем основные связи исследу­емого ряда наблюдений. С этой целью нами была использована теория непрерывных по времени марковских процессов со счетным числом состояний [1].

Будем считать, что рассматриваемые нами климатические ряды аномалий обладают следующими свойствами:

1) автокорреляционная функция есть одномерная функция сдвига (стационарность процесса);

2) внутрирядные связи осуществляются по типу нормального линейного марковского процесса.

Проверим выполнение этих ограничений.На основании свойства 2 исследуемые процессы могут быть

записаны в форме= (1)

где Xj, Xj_i — векторы, составленные из двух частей, на которые разделен ряд; aj — вектор средних квадратических отклонений со­ответствующей части ряда; t — время; А — матричная функция, представляющая собой ограниченный линейный оператор сдвига, обладающий свойством

fA sA ■■ ■' £{t-\rS) А (2)

для любых моментов времени t я s < t .

л . п . Н а у м о в а

54

при таком подходе к исследованию климатического ряда оце- тиваемый период времени, на котором прослеживается связность 1Л6Н0В ряда, равен периоду марковского процесса порядка т.

Определение порядка т марковской модели (т. е. порядка ма­трицы А) обычно связано с вычислительными трудностями. Полу­чим более удобный способ нахождения порядка модели, рассчи­танный на определенный вид корреляционной функции.

Представим корреляционную функцию климатического ряда в виде r t = cos (pt, где ф — параметр, зависящий от порядка мо­дели, что соответствует природе рядов, состоящих из месячных величин. Введем комплексную запись корреляционной функции

— Тогда, исходя из формул, приведенных в работе [2], для операторной функции А можно записать

■ / zicp (-С + 1) (ср. . . (2х — 1) /ср\

tехр{х — 1) /ср u f . . . (2х — 2) гср

U \ i'cp 2 fcp xicp / J

Матричная функция Лг с точностью до бесконечно малых не ниже первого порядка близка к единице. Действительно, ее можно записать

/О гср . . . ('i: — 1) гср2;\0 0 (г — 2) i(ft

/1 cos wt . . . GOS "tcpA

О 1

-1

\ 1 /

= exp

\0 0 0 / JДетерминант матрицы Лг равен 1, поэтому матричную

функцию Л заменим более простой функцией Л ь которая является .ограниченным линейным оператом, обладающим свойством (2)..

Представим Ai в виде суммы двух линейных операторов Л 1 = Л ' + Л " таким образом:

у/юО. . . 0\ /(т — 1) /ср. . . (2т — 1) /ср,tA = t I /ср .. . 0 +1 • • • • ................

W i^ J \ О . . . ( т :— 1)/ср /Тогда, поскольку оба оператора обладают свойством (2), то для любых моментов времени t я s < t будут справедливы равенства

gt(A' + A'-)gS(,A' + А") _ COS (DS-e " = COS ср/ COS cps-g( +'*) ''

gU+s){A' + A'') _ f.Qg 9 (/ + s) +Свойство (2) модели можно записать так;

cos cpscos с р / = cos ср (/ -|-5)Упростив и сделав замену переменных фЗ = н, ф/ = v, имеем

cos м cos "И = cos (и + г)), (3)где и, V — сдвиги корреляционной функции.

55

о, .са « ® й

S X! со

г>

S ' lQ- Йё S I

Sg £^1

§ I g I § IЯ" %§ 5 ^ IСи СЧ) О « -

1 5о IX >-4 н

о

Полученное уравнение (3) по форм§ совпадает с тождеством

V . - = ■ ( 4 )

которое справедливо для первого порядка марковской модели. Этличие состоит в том, что для тождества (4) и и v { и < v) мо­гут быть любыми, а для выражения (3) любыми являются беско- 1ечпо малые моменты времени t и s < t , но параметр ф, опреде­ляющий связь между и и и , для которого выполняется данное отношение, подлежит определению. Поскольку разность [w— у| мо­жет характеризовать период связности между элементами непре­рывного стационарного процесса, то порядком процесса может служить минимальный сдвиг T = min|« — v\ =т1п|фг — ф«| кор­реляционной функции, для которого имеется решение уравнения (3), откуда видно, что ф обратно пропорционально разности t — S . Таким образом, если выполнено (3 ), то для любых t, s < . t можно найти т = min I м — w|.

Полагая и = 1, имеем искомый сдвиг, равный т = и — 1. Реше­ние (3) может быть получено графически в виде пересекающей единицу функции /(т) = 1:

(5)

Аналогичное уравнение, а значит, и решение можно получить и для корреляционных функций вида

= е~°- cos wt. .Поря[док марковского процесса изменения месячных рядов

температуры воздуха длиной 90— 100 членов (лет) был определен по различным станциям Советского Союза (рисунок).

Если отношение больше единицы, то оно должно быть заменено на обратную величину, так как необходимо оценить степень бли­зости функции отношения к данному числу, причем и числитель и знаменатель равноправны.

Из анализа данного рисунка видно, что порядок процесса для рассматриваемых климатологических рядов близок к 30.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. В е н т ц е л ь А. Д . Курс теории случайных процессов. — М.: Наука,1975, — 320 с.

2. Н а у м о в а Л. П., К о б ы ш е в а Н. В. Использование марковской мо­дели для корректировки норм в прикладных целях— В кн.: Труды Всесоюз. сим­позиума по приложению статистических методов в метеорологии.—-М.: Гидро­метеоиздат, 1978, с. 234— 237.

Е. В. Воробьева, В. Н. Приемов

С Р Е Д Н Е Е М Н О Г О Л Е Т Н Е Е

Р А С П Р Е Д Е Л Е Н И Е Т Е М П Е Р А Т У Р Ы

Н А С Р Е Д Н Е М Э Н Е Р Г Е Т И Ч Е С К О М У Р О В Н Е

В настоящее время температурный режим свободной атмо­сферы изучен относительно хорошо и уже имеется обширная би­блиография, освещающая различные стороны этого вопроса [1, 2, 6, 8, 9, 12]. Работы различаются по полноте использованного ма­териала, по пространственному охвату (различные регионы, уров­ни), по методике и т. д. Так, в работах [8, 10, 13, 14, 16] даются характеристики температурного режима отдельных ограниченных регионов. Основные черты сезонных особенностей распределения температуры в средней тропосфере до 500 гПа поверхности пока­заны X. П. Погосяном [9]. В работе Гольди, Мура, Остина [15] приведены карты средней и минимальной месячной температуры, средних квадратических отклонений температуры от многолетней средней для изобарических поверхностей 700, 500, 300, 200, 150 и 100 гПа для четырех срединных месяцев сезонов. Карты построе­ны по данным нерегулярных аэрологических наблюдений, осред­ненных за разные периоды (от 2 до 5 лет), относящиеся преиму­щественно к началу 40-х годов.

Наиболее полное представление о температурном режиме сво­бодной атмосферы дают обобщающие работы И. В. Ханевской [1, 2, 12]. В этих работах наиболее полно использованы имеющиеся данные аэрологических наблюдений: карты многолетней сред­ней месячной температуры воздуха в тропосфере и нижней стра­тосфере построены по данным средних месячных значений тем­пературы воздуха за отдельные годы по 298 аэрологическим станциям и 325 узлам регулярной картографической сетки для всего северного полушария. Период осреднения для тропосферы преимущественно 15—20 лет, а для нижней стратосферы — менее 15 лет [2]. На основе анализа обширного аэрологического матери­ала выявлены основные черты температурного режима свободной атмосферы над северным полушарием и наиболее важные зако-

58

{номерности его простран,ственно-временной структуры. Таким об­разом, даже наиболее фундаментальные исследования по климату свободной атмосферы фактически базируются на 15— 20-летних рядах аэрологических наблюдений. Других возможностей нет и не будет еще долгое время. Вместе с тем для исследования целого ряда важных вопросов климатологии (теории климата, термиче­ского режима свободной атмосферы в период до аэрологических наблюдений, структуры многолетних колебаний и др.) имеющихся рядов аэрологических наблюдений явно недостаточно. Поэтому та­кие задачи могут быть решены в первом приближении лишь с использованием каких-либо косвенных или расчетных данных.

В настоящей работе и [7] предпринята попытка подойти к этим вопросам, используя расчетную характеристику— температуру на среднем энергетическом уровне (Гс).

Е. П. Борисенков показал, что в атмосфере существует устой­чивый уровень (400—420 гП а), температура на котором является средней температурой всего столба атмосферы единичного сече­ния [3, 4]. Она может быть рассчитана по данным температуры (То) и давления (Ро). У поверхности земли и плотности на среднем энергетическом уровне (ро) по формуле

Тг-'T __ Рр [ Гр —Гр

\ T jРсЛгде R — газовая постоянная.

Для определения ро предложена эмпирическая зависимостьРе = а ( й — Го),

где а яЬ — эмпирические коэффициенты, слабо зависящие от Ро [5]. Это дает возможность рассчитать Тс для каждого года и месяца за большой ряд лет начиная с 1891 г.' и тем самым на. основе анализа рассчитанных рядов за 80 лет получить представление о термическом состоянии атмосферы как в среднем за период вре­мени, в несколько раз превышающий период аэрологических наб­людений, так и за отдельные его интервалы.

В настоящей работе приведены результаты анализа средних многолетних значений температуры на среднем энергетическом уровне за период 1891— 1972 гг. во внетропических широтах се­верного полушария (40—75 ° с. ш .). Для этого использованы сред­ние месячные значения Гс и их аномалии, рассчитанные в узлах регулярной сетки с шагом 5° широты и 10° долготы (288 точек) [5]. Нами за период 80 лет были рассчитаны и картированы сред­ние многолетние значения Гс для каждого месяца года и отдель­ных сезонов. Для примера на рисунке приведены карты для ян­варя и июля месяцев.

Сопоставление рассчитанных значений Гс с данными средних многолетних значений температуры на уровне 500 гПа ( Т 5 0 0 ) , по­лученными по 15—20-летнему ряду аэрологических наблюдений [12], показало, что последние для всех месяцев года на всем полу­шарии всегда значительно выше. Разности между значениями

59

T’soo и Тс по пространству изменяются в пределах от 3 до 14 °С (i среднем 8,8 °С) в январе и от 10 до 20 °С (в среднем 13,9 °С) i июле. Для января наибольшие разности наблюдаются на широт( 70°, в то время как на остальных широтах они примерно равнь (около 8 °С). В июле наибольшие разности, наоборот, в южны? широтах, а на дру_гих пр^ерно равны (около 14 °С). МинималЬ' ные значения А = Г500 — Тс составляют в январе 3—4 °С и лока-

Средние многолетние (1891 — 1972) значенияа — январь,

лизуются над северной частью Северной Атлантики, Скандина­вией, на Дальнем Востоке, Камчатке, а также в восточной части Тихого океана, т. е. преимушественно в области тропосферного тепла. Максимальные значения разности, достигающие 14 °С, на­блюдаются над восточным побережьем Северной Америки, над побережьем Северного Ледовитого океана, над ЕТС в области кли­матологической тропосферной ложбины холода. В июле макси-

60

сальные разности достигают 15—20 °С и расположены над за- [адными частями Атлантического и Тихого океанов, у побережья ]еверного Ледовитого океана в восточной части Арктики.

Выявленные различия закономерны. Они определяются прежде !сего тем, что эти две характеристики различны по своему суще- ;тву; Г500 — многолетняя температура на определенном (500 гПа) фовне, а Тс — средняя многолетняя температура для среднего

температуры на среднем энергетическом уровне. 6 — июль.

энергетического уровня, соответствующего примерно 400—420 гПа. Кроме того, Го является интегральной характеристикой и в определенной степени должно отражать термические условия как более низких, так и более высоких слоев атмосферы. Немаловаж­ное значение имеет и то, что Г500 и Тс являются результатом ос­реднения различных по продолжительности рядов: 7^ — за 80 лет, а

61

7goo — за 15 лет, для которых был характерен более высокий ф01 температуры свободной атмосферы по сравнению с концом X IX iначалом настоящего столетия. __ _

Но, несмотря на имеющиеся различия между 7soo и Гс, многш особенности, выявленные по данным аэрологических наблюденш находят отражение в изменениях расчетной характеристики Гс Например, сопоставление долготного профиля Гс с профилем тем­пературы Гзоо, приведенным в [6], показало хорошую согласован­ность хода кривых с учетом различий по величине. Вычисленные для широтных зон меридиональные градаенты Гс достаточно близ­ки по величине к значениям градиентов Г500, приведенным в работе [11] (табл. 1).

Таблица 1Средние меридиональные горизонтальные градиенты Тв и Гбоо (°С на 1° широты)

Широта,

Январь

Тш

Июль

8 5 — 5 5

7 5 — 5 05 5 — 3 0

5 5 — 4 0

0 , 3 0 '

0,680 , 3 9

0 , 5 7

0 ,0 9

0,11

0 ,2 9

0 , 3 00 , 3 0

0 ,3 1

0,01

0,01

Сопоставляя представленное на рисунке для января и июля распределение средних за 80 лет значений температуры на среднем энергетическом уровне с распределением на полушарии многолет­ней средней температуры свободной атмосферы, полученным по дан­ным аэрологических наблюдений за 15—20 лет [2, 12], можно об­наружить много общих черт.

Из работ [1, 2, 9, 12] известно, что температурное поле тропо­сферы в зимнее время характеризуется наличием двух центров холода, расположенных над Канадским Арктическим архипелагом и Восточной Сибирью, и тремя ложбинами, две из которых вытя­нуты с севера на юг в восточных частях Евразийского и Северо- Американского континентов, третья из восточного сектора Арк­тики вытянута на юго-запад почти через весь Евразийский конти- нент^Эти основные особенности нашли отражение и в распределе­нии Гс (см. рисунок). Вместе с тем обнаруживается ряд отличи­тельных особенностей.

На рисунке видно, что изолинии Гс как в январе, так и в июле значительно менее сглажены и более четко выделяются отдельные детали по сравнению с распределением температуры в свободной атмосфере, представленным на картах для различных уровней [2, 12]. ,

62

53S '

' о

очоX

090о.н

1

§

4 а о Си и

5

оиОiiiО

§

' Оаоо .Sхо

. S

се§

| ь :

S *

Xп

о5Xно

оXг

о.-QJ

&Е3

соо со 0000 в

S 'со~ ’'f со а

’'f

о о со*0

Е-.юLO Ю

юсо

00с ^

сосоI I

О)соI

2 Йсо Ю^ Tf*I J

I IOi соо

смю1

ю1

sSsтиОнS

\ оS

о

5SкtdCJt=[соЕсо

< о

со"

о Юсосо"'со СО со1 со со

со о сосоlo' со со~со 1 со

сосоI

ю оюo' o' ■ сою ю

со сасо оо сос\Гю ю

LOсо

et - д

§ «

tn

о .cusэ

оаоа.> >

§и4>&*Sн

г. <и S ciО)сии

rtз:2а

rtа <Vсг

» sо£©о <Sв

g

нSоSе (rtG ,

IОВг

0>SSЕСё .

о н •> о л« Iа "

I sоо •■ см

см юсо

00

о " о " о " о " о " о " о "

ir :сч с а о

юh-. см

со Sя о " о " о " о " о " о " с>

яю со со со

” .соLO

сою

о ” о ** о о о " . о " о "

Xюeg ” . см

05со

саю ю

о " о о о " о " о " о "

юсо со

LOсо см ” . ” .X

о о " о " о " о " о о

сосо со

осо

сос а

юсм

о>со

> о " о ' о " о о * о " о "

оос а

со сосм й

t--со

t--со

> о " о " о " о " о " о " о "

''t 'со

сосо 2

00 юсо

юсо

о " о " о " о " о ~ о " о "

оосм

■4J- со сосм

юсм

t--со со

о о " о " о " о " о " о "

1-0ю S со ” .

ю>

о " . о " о ~ о " о " о о "

о'=f

сою

а>ю

сосо «

смю ю

о " о ~ о " о " о о " о

с а LO юсо

Sо>ю

о " о " о " о " о " о * о "

ю юсм §

саю Е8 к

о " о " о " о " о " о " о "

ю

63

Так, например, из-двух климатических очагов холода в поле То наиболее интенсивным в январе является сибирский центр, в то время как по данным [2] на уровнях 700, 500 гПа оба центра хо­лода по интенсивности одинаковые и лишь на поверхности 300’ гПа атмосфера над Якутией более холодная, чем над Канадским Арктическим архипелагом. Сибирский центр холода сохраняется также на поверхности 200 гПа, что нашло отражение в поле Тс, где сибирский центр холода более глубокий, причем не только в январе, но и в среднем за год (табл. 2 ). Так, наиболее низкая температура по сравнению с другими центрами холода в сибир­ском наблюдается в течение пяти месяцев (ноябрь— январь, ап­рель, май), над Гренландией — в течение четырех месяцев (июнь, август, сентябрь, октябрь) и в канадском центре холода — лишь в течение трех месяцев (февраль, март, июль). Другой особенностью распределения Тс является то, что, кроме известных канадского и сибирского центров холода, четко выделяется ещ е одна область холода над Гренландией, которая по данным [2] выделяется лишь слабо выраженной ложбиной на уровне 850 и 200 гПа, а на по­верхностях 700, 500, 300 гПа отсутствует совсем.

В распределении Тс обращает на себя внимание значительное отклонение изолиний от широтного направления. Оно особенно ярко выражено в январе, но и на карте летнего сезона в отдельных районах, особенно при переходе с суши на океан, изолинии замет­но деформированы. Вместе с тем во многом, прежде всего в рас­положении основных климатологических очагов тепла и холода, имеется полное соответствие с распределением температуры сво­бодной атмосферы, а многолетние средние градиенты среднеширот­ных значений температуры на среднем энергетическом уровне (табл. 3) обнаруживают изменения по долготе, соответствующие положению ПВФЗ и сезонным ее колебаниям.

Из приведенных материалов следует, что расчетная температу­ра на среднем энергетическом уровне может явиться основой для изучения структуры многолетних колебаний климата свободной атмосферы и других важных задач, требующих данных о свобод­ной атмосфере за продолжительный интервал времени.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Аэроклиматический атлас северного полушария. Температура и влаж-ность/Под ред. И. Г. Гутермана и И. В. Ханевской. — Л.: Гидрометеоиздат,1963.

2. Атлас климатических характеристик температуры, плотности и давления воздуха, ветра и геопотенциала в тропосфере и нижней стратосфере северного полушария/Под ред. И. В, Ханевской. Вып. 2. М., 1974.

3. Б о р и с е н к о в Е, П. Вопросы энергетики атмосферных процессов. — Л .: Гидрометеоиздат, 1960 .— 168 с.

4. Б о р и с е н к о в Е. П. Теория расчета некоторых характеристик состояния атмосферы. — Труды ААНИИ, 1966, т. 279, с. 5— 13.

5. Б о р и с е н к о в Е. П., П р и е м о в В. Н. Энергетическая оценка клима­тических трендов последнего столетия. Письма в астрономический журнал. М., АН СССР, т. 2, № 1, 1976, с. 4 4 - 4 9 .

64

6. Б у ш к а н е ц Г. С., М о с к а л е в а И. М. Особенности изменения поля температуры в средней тропосфере над северным полушарием в течение года. — Труды НИИАК, вып. 28, 1964, с. 28— 42.

7. В о р о б ь е в а Е. В. , П р и е м о в а Л. П. Информативность некоторых характеристик атмосферы для сверхдолгосрочного прогнозирования. — Труды ГГО , 1979, вып. 428, с. 102— 110.

8. З а в а р и н а М. В. Исследование термического, поля в свободной атмо­сфере по данным аэрологических наблюдений на Европейской территории СССР и Германии. — Труды НИУ ГУГМС. Сер. 1, 1946, вып. 21.

9. П о г о с я н X. П. Сезонные колебания общей циркуляции атмосферы.— Труды ЦИП, вып. 1 (28), 1947, с. 88.

10. Т о к а р ь Ф. Г. Об изменчивости температуры воздуха в свободной ат­мосфере над южной Африкой. — Труды ГГО , вып. 182, 1965.

11. Х а н е в с к а я И. В. Сезонные преобразования температурного поля в нижней стратосфере над северным полушарием. — Труды НИИАК, вьш. 28, 1964, с. 3—23.

12. X а н ев с к а я И. В. Температурный режим свободной атмосферы над северным полушарием. — Л .: Гидрометеоиздат, 1968. — 299 с.

13. В е г к е з Z. Der Verlauf der jahrlichen Erwarm ung und Abkiihlung in Klima Europas. — Arch. Meteorol. Geophys. Bioklirnatolog, 1961, Bd 10, N 4.

14. E k h a r t E . Zum klima der freien Atmosphare fiber U. S. A. I. Die Temperaturverhaltnisse. — Beitrage z. Physik d. tr. Atm., 1939, Bd 26.

15. G o l d i a N., M o o r J., A u s t i n E. Upper air temperature over the world. — Geophys. Mem., 1958, vol. 12, N 101.

16. M a r i n e climatic atlas of the world. North Atlantic ocean, vol. 1, 2. Washington, 1955, 1958.

Заказ № 229

о. д. Кодрау

ОСОБЕННОСТИ ПОСТРОЕНИЯ КЛИМАТИЧЕСКИХ КАРТ

ПО Т ЕМ П ЕРА ТУ РЕ ВОЗДУХА АЗИАТСКОГО РЕГИО НА

При подготовке карт по температуре воздуха были обобщены многолетние метеорологические наблюдения по специально разра­ботанной методике, учитывающей особенности пространственно- временной изменчивости температуры воздуха и трудность опре­деления вертикального и горизонтального градиентов температуры воздуха в районах пустынь и горных территорий с редкой сетью метеорологических наблюдений на территории Азиатского регио­на. При построении климатических карт по средней месячной и годовой температуре воздуха на территории Азии для климатиче­ского атласа «Температура воздуха и осадки Азии» использованы данные многолетних наблюдений 2700 метеорологических станций [2, 7]. Дополнительно использованы данные, поступившие в СССР для ряда стран, расположенных на территории Зарубежной Азии, в соответствии с планом Всемирной метеорологической организа­ции.

Перерывы в наблюдениях не позволяли вЭдержать календар­ное единство 30-летнего периода.-Приэтом необходимо было при­нять во внимание наличие тенденции потепления в высоких и низ­ких широтах, наличие колебаний и цикличности, проявляющиеся в субтропических широтах, а также 80-летнюю цикличность, отме­ченную в вековом ходе температуры воздуха в северном полуша­рии. Поэтому при построении карт были использованы средние многолетние данные, вычисленные по возможности за наиболее длинные однородные ряды наблюдений [1, 3]. 80-летний ряд наблю­дений за период с 1881 по 1960 г. обеспечивает вычисление норм средней месячной температуры воздуха с точностью 0,5° на терри­тории Азии и одновременно удовлетворяет требованиям, предъяв­ляемым к долгосрочным прогнозам и практическим запросам. Для территории Советского Союза, в особенности для полярной зоны,

66

0-летние средние недостаточны, так как наиболее существенные [зменения и колебания климата проявляются именно в этой зоне 3]. Так, в некоторые зимние месяцы в умеренных и полярных ши- )0тах различия между средними многолетними температурами юздуха, вычисленными за периоды 80 и 30 лет, превышают ,0 °С.

В табл. 1 для станций, имеющих однородные ряды наблюдений, 1аны отклонения средней месячной и годовой температуры воз- tyxa, вычисленной за период 1931 — 1960 гг., от многолетней сред- 10Й, вычисленной за период 1881— 1960 гг. На основании данных, (томещенных в этой таблице, можно сделать заключение, что мак­симальные различия отмечаются в полярных щиротах в январе и достигают в Верхоянске 1,8 °С. В тропических широтах различия между многолетними средними за эти периоды не превышают0,8 °С, а в экваториальных широтах они малы и не имеют практи­ческого значения. Это дает возможность для тропических и эква­ториальных широт использовать средние, вычисленные за периоды менее 30 лет, в том случае, если средняя многолетняя температура воздуха за этот относительно короткий период вычислена с точ­ностью близкой к 0,5 °С [2]. В отдельных случаях использовались наблюдения продолжительностью 10 лет, поправки к которым оп­ределялись с карт отклонений температуры воздуха от многолет­них средних. По числу продолжительности лет наблюдений в тро­пических и субтропических широтах Зарубежной Азии число стан­ций, данные которых использованы для карт температуры воз­духа, располагаются в следующем порядке:Число л е т ................................................ 30 25 20 15 10 ВсегоЧисло с т а н ц и й ................................ ........ 453 97 88 87 45 770

Для больших территорий сложной орографии нами ранее была показана возможность комплексного определения горизонталь­ного и вертикального градиентов температуры воздуха графиче­ским методом [5]. Это позволило определить температуру воз­духа в районах, где нет метеорологических станций, и дать изо­термы в сложных высокогорных районах субтропической зоны. В тех случаях, когда горизонтальный градиент температуры воздуха незначителен, учитывался вертикальный градиент и изотермы про­водились с учетом гипсометрии и высоты места над уровнем моря.

В табл. 2 для ряда районов Азии даны значения вертикаль­ного градиента, полученного с графиков, построенных нами по данным многолетних наблюдений на территории Зарубежной Азии, а в табл. 3 показано изменение средней годовой амплитуды температуры воздуха с высотой на территории ряда стран Азии. По данным этих таблиц, а также по данным, полученным с комп­лексных графиков, учитывающих горизонтальное и вертикальное распределение температуры воздуха [5], были построены клима­тические карты в масштабе 1 :5 ООО ООО. На авторских оригиналах карт изотермы проведены с интервалом 2,5°, предложенным в ВМО для построения климатических карт всех регионов земного

67

сзS'\о

2гСиОX

^8Sо gа; rt 2 X р

l i ’g« X - 5S Sja CU efО- E о>> e( »н й> -5cd О.'®Cu и rt<u Xc> н ^

i ° . l sS O. as S 4> О Я СO' ё=|

■ g agЮ SS rt в-

• * О00

<u

иsЭ*

: 3 ca

i 2 я MI ^I S “§

S оS.'r4) COI =« s «sс 9S e? О X H Xо "

оЯS’2tt

§u—. CO (N — r- (>J CS)О o" o" o' o" o" o"

O ,- ^ (MIOCOCN *-o '* o " p " (Э o '* o * " o '”

T

CO t-- CM — (N 1 CMo" o" o" o'* o” o" o"

-H Ю о '?t05^CM —o” o" o" o'" o" o"

I 1^ CO C-- о — CM 00o' o" o~ o" o" o'* o"'

. 1 I I

— 05 — — O f O O C Oо о о о о" о" о о"

CN см ,СО LO со —o' о" o'" о** о" о*' о*"

— о - LOCO — —.о" о" о" о” о" о" о"

со см со CD смо " о * ' о " с Г o ' о " о "

о ю >- — СОСОСМ —о" о*” о о о о о" о"

см СМ — о см со о •о" о*' о" о о о о

I

— Ю см -^LO O ^-^о** о" o'* о", о" о" о" о"

I I I

^ см см о со — соо" о" <D о*' o'* о*'

I I If

о со ^ О С О *- —' —о" o’* о" о" о" о" о" О**

I I I

Ю см см СО оо'' о" о" о" о'' о”' о"

— СО со СОЮСО-^ —о" о" о** о" o'* о~ о" о**

00о "

LO со' о см см см — со см ^LO CM IO —*о" о о о" о"' о" ' о о о о о о о о

О ^ Ю С О Г - ^ Ю О - ^ С О — O-^t-^CMо" •« о'' о" о" о" о о о о о о о оI I I I

I I

Т1- ^ — с м с о с м о ^ — см осою смo'* с> о" о" о" о"" о" о" о** о” о о о о"

юо "

I

10 с о —' со СО ’- ^ С О С 7 ) ' ф . - см

о ” о"^ . о " о " о " о о о о о о о от

оо "

с о - ^ — со со — — с м о о с о — о—Г о " o ' о " о " o ’” о о о о о о р о

. аrt<Dt-rtи

ёW >>о rtX XОч ОчCU rt

CQ W

л

<rtя

РЗcurt4 о!з55'X

§раrtсоsS S .токCUVОчО)к

§краО)

аОчое

Чнк «

rtrt

voа> О. rtiii X

Xrt

Э

о Xаrt

Н

Xrt

t=:

rt1=3s

rtн

Sс?rt

6\ о

о1=3

5

68

Таблица 2Вертикальный градиент температуры в озд у ха (°С/ЮО м ) на территории

Иранского нагорья, Центральной и Ю жной Азии

Территория,государство Район I II III IV V VI VII

0.5 0.5 0,7 0,7 0,8 0.8 0,70.5 0,5 0.7 0 .8 0 ,8 0.8 0 .8

- 1 .2 -0 .1 0 ,0 0.5 0.5 0 ,6 0 ,60 .2 0 ,2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.50.4 0,4 0.4 0,5 0,5 0 .6 0.50.5 0.5 0.5 0,5 0.5 0 .6 0 .6

0.5 0 .6 0 .6 0 ,6 0.6 0 .6 0,5

0 .6 0 .6 0 ,6 0 ,6 0 ,6 0 .6 0 .6

Иранское нагорье

МонголияЦентральный Китай

Северо-западные высоко­горья Индии

Непал

Нагорье Юнънань

Северные районы Южные районы

Северные районы Южные районы Джамму и Кашмир

Центральная часть Ги­малаев

Территория,государство Район V III IX X XI XII Год

Иранское нагорье Северные районы 0 ,6 0 ,6 0 ,5 0 .5 0 .5 0 ,6Южные районы 0 .7 0 .7 0 .6 0 .6 0 .6 0 .7

Монголия 0 ,4 0 .3 0 .0 — 0 .4 — 1.0 0 ,0 2Центральный Китай Северные районы 0 ,5 0 .4 0 .3 0 .3 0 .2 0 ,4

Южные районы 0 ,5 0 .5 0 .4 0 .4 0 .4 0 ,5Северо-западные высоко­ Джамму и Кашмир 0 ,6 0 .6 0 .6 0 .5 0 ,5 0 ,5горья Индии

Непал Центральная часть Ги­ 0 ,5 0 .5 0 ,5 0 ,5 0 ,5 0 ,6малаев

Нагорье Юнънань 0 .6 0 ,6 0 .6 0 .6 0 ,6 0 ,6

Таблица 3Изменение средней годовой амплитуды температуры во зд у ха с высотой на территории Монголии, Китая, Ирана, Афганистана, Н епала, Бирмы

Район

Высота . м

500 1000 1500 2000 2500 3000 3500

Западные склоны Монголь­ 51 . 0 4 2 .0 4 0 .0ского Алтая, Хангай и Хэн-шей

Монголия 4 9 ,0 41. 5 3 6 .8 3 3 ,3Южная часть пустыни Такла- 3 3 .0 3 0 ,8 2 9 .0 2 8 ,0 2 7 ,0 2 6 ,5

Макан, горы Каракорум,хребет Алтынтаг, хребетКуньлунь и южная частьпустыни Гоби

Иран и Центральный Тибет 2 7 ,5 2 5 .5 2 4 ,2 2 4 .2 2 4 ,2 2 4 ,2 2 4 .2Афганистан 2 5 ,0 2 3 .5 2 2 ,0 21. 0 2 0 ,8 2 0 ,5 2 0 ,3Юго-западный Китай: Цин­ 2 0 ,0 19, 6 18, 8 1 8 .0 17 ,5 17 ,2 17, 2

хай— Тибетское нагорье, Ган-дисышань

Непал, Гималаи 17, 5 15, 5 14, 6 13, 4 13 ,0Юг Китая 12, 5 11, 8 11.1 10 ,8Бирма 10.0 9 .5 8 .8 8 ,5

З а к а з 229 69

шара. Для территории СССР климатические карты были подго­товлены Е. С. Рубинштейн.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Д р о з д о в О. А. Основы климатологической обработки метеорологиче­ских наблюдений . — Л .: Изд-во Л ГУ , 1956 .—^301 с.

2. Климатический справочник зарубежной Азии. Ч. 1/Под ред. Лебедева А. Н., Кодрау О. Д ., — Л .: Гидрометеоиздат, 1974, с. 5— 28.

3. К о б ы ш е в а Н. В., Н а р о в л я н с к и й Г. Я. Климатологическая обра­ботка метеорологической информации.— Л .; Гидрометеоиздат, 1978, с. 137, 138, 264.

4. Климатический атлас Европы. 1. Карты средних температур и среднего количества осадков. ВМО, Юнеско, 1970.

5. К о д р а у О. Д . Комплексный учет широтного и вертикального градиен­тов температуры воздуха на территории Иранского нагорья.-— Труды ГГО , 1978, вып. 404, с, 107— 114.

6. Р у б и н ш т е й н Е. С. Межгодовая изменчивость средних месячных тем­ператур воздуха и ее зависимость от периода наблюдений. — Метеорология и гидрология, 1968, № 10, с. 13— 21.

7. Средняя многолетняя температура воздуха по зарубежной территории и акватории северного полушария/Под ред. В. Я. Ш аровой.— Л .: Гидрометеоиз­дат. 1970, с. 58—60.

к . А . С ап и ц к и й

СВЯЗЬ ГОДОВОГО ЧИСЛА ГРОЗ С СОЛНЕЧНОЙ АКТИВНОСТЬЮ

ПО Д АН НЫ М ТБИЛИССКОЙ ГМО

В настоящее время считается достаточно обоснованной связь крупномасштабных колебаний, наблюдающихся в тропосфере, с циклическими колебаниями солнечной активности различной длительности. Вопросам воздействия солнечной активности на процессы в тропосфере и климат посвящено большое количество исследований. Довольно полный обзор и критические замечания по части этих работ изложены в вышедших в последние годы моно­графиях Эйгенсона, Рубашева, Сазонова и др.

Важным результатом исследований гелиогеофизических связей является закон акцептации тропосферных процессов под влиянием изменений солнечной активности. Сущность закона состоит в том; что усиление солнечной активности вызывает увеличение бариче­ских контрастов, т. е. углубление циклонов и возрастание мощно­сти антициклонов. Неоднозначное влияние солнечной активности на барико-циркуляционный и термический режим атмосферы обу­словливает большое разнообразие проявлений гелиоклиматиче- ских связей во времени и пространстве, изменение их знака или даже полное исчезновение в некоторые периоды.

Давно установлено, что осадки всех видов: дождь, снег, град и т. д. — несут на себе электрические заряды. Электрические за­ряды элементов облака являются причиной того, что как внутри облака, так и вне его возникают электрические поля, которые в случае наличия больших разделенных зарядов (например, в гро­зовых облаках) могут очень сильно исказить нормально наблю­дающееся электрическое поле в атмосфере.

Известно, что для образования гроз необходимо создание в атмосфере условий, благоприятных для развития мощной верти­кальной конвекции богатого водяным паром воздуха. В связи с этим грозы особенно часто возникают на холодных фронтах и при условии мощной термической конвекции. Известно также, что на

3* , 71

развитие грозовой деятельности большое влияние оказывают осо­бенности атмосферной циркуляции, орографические и местные ус­ловия.

Образование в грозовом облаке больших объемных зарядов приводит к тому, что между отдельными частями облака или меж­ду последним и земной поверхностью возникают искровые раз­ряды, наблюдаемые нами в виде молнии. В связи с тем ущербом (пожары, разрушение зданий, поражения линии высоковольтных передач и т. д .), который сопутствует грозовой деятельности ат­мосферы, изучение гроз приобретает как научный, так и практиче­ский интерес.

Целью настоящей работы было выяснить, существует ли связь между годовым числом гроз в Тбилиси и активностью Солнца. С этой целью нами были использованы данные Тбилисской гидроме­теорологической обсерватории с 1891 по 1958 г. за теплый период года (апрель—октябрь) и в целом за год. К имеющимся у нас данным был применен метод сдвига и метод дисперсионного ана­лиза.

Обычным методом установления связи между некоторым со­бытием и частотой (вернее, изменением частоты) другого события является метод сравнения частот за одни сутки (или любую дру­гую единицу времени), двое, трое суток и т. д. до и после наступ­ления первого события. Этот метод и называется методом сдвига.

Для определения вкладов различных источников изменений не-- которой величины в ее общую дисперсию применяется метод дис­персионного анализа. Такой анализ позволяет также оценить, ре­ально ли влияние отдельного фактора или данный эффект можно считать результатом случайных ошибок.

При дисперсионном анализе пользуются следующими форму­лами:

2 x 2 - - ^ ^ , (1)g \ о т J

где Е означает, что суммирование распространяется на все на­блюдения, S — суммирование величин по группам, Е — суммирова-

g оние величин в пределах групп, т — число наблюдений (лет) в группе, N — общее число лет, sst — полная сумма квадратов, ssb — сумма квадратов между группами,' ss,t7 — сумма квадратов внутри групп.

Каждой сумме квадратов соответствует определенное число степеней свободы (обозначаемое df ) , а именно: общей суммеквадратов ssr соответствует df = N — 1 степеней свободы, так как

72

их количество равно N. Если число групп р, то число степеней сво­боды, соответствующее ssb, равно р — 1. Наконец, если в каждой группе имеется т значений, то общее число степеней свободы, со­ответствующее сумме квадратов отклонений в пределах групп (ssw ), равно р { т — 1). Заметим, что сумма’ величин df, соответ­ствующих и ssb, равна р — 1 + р { т —■ 1) = р т — 1 = N — 1; другими словами, число df, соответствующее ss t , равно сумме чисел df, соответствующих ssb и s s w .

В табл. 1 приведены средние числа гроз в году для Тбилиси в год максимума солнечных пятен, а также в годы за 1, 2 года до и за 1, 2 и 3 года после наступления максимума. Приведенные дан­ные основаны на наблюдениях в течение шести солнечных циклов с 1905 по 1957 г., т. е. для ветви роста векового цикла солнечной активности.

Таблица 1Годовое число гроз

в годы, близкие к максимуму солнечной активности

Год

Сдвиг, год

-2 ~1

190519171928193719471957

С реднее

4732 40 3733 4739

3133313132 2931

42 31 3543 38 4238

5325312331-3132

3529

5230 3837

38384945243438

Можно ли на основе этих данных заключить, что число гроз связано с изменениями в количестве солнечных пятен в течение цикла? С этой целью был применен критерий у . Среднее годовое число гроз по многолетним данным (1891— 1958) равно 38. При­нимая его за ожидаемую повторяемость для любого из шести лет, близких к максимуму солнечных пятен, и сравнивая «наблюден­ное» и «ожидаемое» посредством находим, что = 2,3 при пяти степенях свободы. Уровень значимости 0,05 и 0,01 дает для

значения 11,07 и 15,09 соответственно. Следовательно, связь не обнаруживается.

Если произвести аналогичные вычисления для лет, близких к минимуму солнечной активности (табл. 2 ), то получим, что равно 0,92 при пяти степенях свободы.

Таким образом, и для лет, соответствующих минимальной ак­тивности Солнца, не приходится говорить о существовании какой- либо связи между годовым числом гроз и активностью Солнца.

Просмотр исходных данных показал, что наибольшие флуктуа­ции среднемесячных чисел гроз наблюдаются в июне (2—20), среднее 9. Применение метода сдвига к июню тоже не подтвердило

73

Таблица 2Годовое число гроз

в годы , близкие к минимуму солнечной активности

Год.—2

Сдвиг, год

190119131923 ,193319441954

Среднее

3737274935 29

36

45524239363441

4440 3441 474041

37 314334334738

473231 3732 2935

31334031374236

наличия связи между активностью Солнца и числом гроз. Так, например, для июня = 3,44 для лет, соответствующих макси­муму.

Попытаемся подойти к рассматриваемому вопросу с другой стороны, а именно определим вклады различных источников (го­ды max — а, m in — а, годы роста и спада активности Солнца) флуктуаций числа гроз в ее общую дисперсию. С этой целью по формулам (1) были произведены соответствующие расчеты. По­лученные результаты приведены в табл. 3. В табл. 4 даны соот­ветствующие числа степеней свободы (графа d f ) и отноп1бние величин SS к (if (графа M S).

Как известно, отношение ТИ5 , или средний квадрат,является хорошей оценкой дисперсии генеральной совокупности

Таблица 3М есячное число гроз (ию нь) в годы,

близкие к максимуму и минимуму солнечной активности

Год - 3 —2 —1 0 1 2 3 4

1905 12 19 6 12 7 10 9 81917 И 10 5 8 2 8 8 71928 8 9 4 11 4 11 12 71937 6 10 11 6 4 12 18 111947 12 8 4 12 6 10 9 51957 7 8 10 И 9 9 9 9

Среднее 9 11 7 10 5 10 И . 8

1901 8 10 и 10 12 19 б 1 21913 13 7 20 3 11 10 5 ■81923 8 7 7 12 15 8 9 41933 11 12 7 7 6 10 11 61944 11 8 6 12 8 4 12 61954 5 10 12 7 8 10 11 9

Среднее 9 9 10 8 10 10 9 8

74

Таблица 4Результаты дисперсионного анализа числа гроз

по Тбилисской ГМО

Вид изменчивости df MS

Сумма (полная Т) Между группами (В) Внутри групп (W)

3156141

3015

563

524758

N — 1. Это отношение равно общей сумме квадратов, деленной на соответствующее число степеней свободы. Такие отношения назы­ваются обычно средними квадратами и обозначаются через MS.

Средние квадраты являются оптимальными оценками некоторых параметров генеральной совокупности. Чтобы установить, каких именно параметров, примем некоторые допущения относительно характера наблюдений. Пусть все наблюдения в совокупности, а не только в выборке, можно представить равенством х — х = = G- h В, где X — среднее всей выборки (выборочная средняя), G — функция только групп или категорий, Е — случайные пере­менные. Среднее квадратическое отклонение величин G обознача­ется через Gg, а величин Е — через а . Последняя называется дис­персией ошибок. Таким образом, вышеприведенное равенство по­казывает, что X — X является суммой ’ случайных и систематиче­ских отклонений.

На средний квадрат, связанный с ssw , оказывает влияние только величина Е. Этот средний квадрат фактически является оптимальной оценкой дисперсии ошибок а . Аналогично средний квадрат M Sb , соответствующий величинам g { g — отклонение сред­ней величины группы х от общего среднего), оказывается оценкой величины В тех случаях, когда систематические от­клонения существенны, т. е. ао велико, то M Sb намного больше, чем MSw. Другими словами, между группами существует реальная систематическая разность.

Согласно нашим расчетам (графа M S табл. 4 ), очевидно, не может быть сколько-нибудь значительным, так как M Sb в действительности меньше, чем MS«r.

Таким образом, на основании имеющихся данных можем за­ключить, что между годовым числом гроз, их месячными значе­ниями и солнечной активностью нет никакой связи, т. е. наблюда­вшиеся флуктуации носят случайный характер.

т. Е. Крылова

Р Е З У Л Ь Т А Т Ы

Э К С П Е Р И М Е Н Т А Л Ь Н Ы Х И С С Л Е Д О В А Н И Й

Г О Р Н О - Д О Л И Н Н О Й Ц И Р К У Л Я Ц И И

В Я В А Н С К О Й Д О Л И Н Е

Физико-географические условия Яванской долины обусловли­вают формирование слоя местной воздушной циркуляции до вы­соты 100— 1000 м. Благодаря микрорельефу долины направление ветра в приземном слое определяется вблизи оси долины ориента­цией долины, а у подножья гор — ориентацией склонов.

Яванская долина направлена в верховье с северо-востока на юго-запад, а в низовье — с северо-северо-востока на юго-юго-запад, длина ее около 40 км, ширина 4— 15 км (суживается и поднимает­ся к северо-востоку). Долина образована горами Джетымтау, Баймурза на западе и севере и хребтом Каратау — на востоке. Относительная высота гор 500— 1000 м.

При рассмотрении повторяемости направления ветра на двух пунктах — в Яване, расположенном в суженной верхней части до­лины, вблизи оси ее, и в Нарыне, находящемся в средней части долины, у подножья горы с юго-восточной экспозицией, — выявле­но, что в обоих пунктах большую часть года наблюдается горно­долинная циркуляция (смена, в течение суток горного и долинного ветров с северо-восточного на юго-западный и южный в Яване и смена склонового и долинного ветров с северо-западного и север­ного на южный в Нарыне). Влияние склона в формировании гор­но-склоновой циркуляции в Нарыне обнаруживается и на уровне 100 м, правда, с уже некоторым изменением преобладающего на­правления с северо-западного на северный. На высотах 200— 800 м как над Яваном, так и над Нарыном наблюдается общая горно­долинная циркуляция, имеющая два основных направления: севе­ро-восточное— юго-западное.

По материалам наблюдений в Яванской долине установлено, что склоновые и горные ветры преобладают в ночное время в те-

76

чение всего года, их повторяемость составляет 60— 80 %. Долин­ные же ветры преобладают в основном в дневные часы в теплое полугодие и составляют 70—75 %. Однако в иные теплые дни в холодное полугодие долинные ветры также могут возникать, и их повторяемость может доходить до 20 % .

В связи с преобладанием горно-долинной циркуляции в Яван­ской долине представляет практический интерес выявление законо­мерностей формирования этой циркуляции. В данной работе для анализа взяты имеющиеся материалы наблюдений за ветром и стратификацией атмосферы в Яванской долине за 1970— 1971 гг. в сроки 6 и 18 ч местного времени, характерные для развития горного и долинного ветров.

Согласно ряду работ [1, 4], движение воздуха в различных* формах горного рельефа определяется векторной суммой локаль­ного барического градиента, обусловленного существованием раз­ности температуры воздуха между горами и предгорьями и проек­цией на ось долины макромасштабного барического градиента, / снимаемого с синоптических карт (последний в ряде работ име-/ нуется также барическим градиентом синоптического положения [3, 41). Если локальный барический градиент больше «синоптическо­го» (что имеет место летом при малоподвижных депрессиях), то возникают ветры, периодически меняющие направление в течение суток (горно-долинная циркуляция). Если же проекция макро­масштабного барического градиента на ось долины больше ло­кального градиента (при холодных вторжениях или циклониче­ских прорывах), то возникают сильные ветры, направление кото­рых не имеет отчетливо выраженного суточного хода.

Основным фактором, обусловливающим развитие горно-долин­ной циркуляции, большинство исследователей считает существо­вание меняющей в течение суток знак разности между темпера­турами над горами и равнинами (долиной) на одинаковых уров­нях. Эта разность обнаружена М. С. Шелковниковым [5] на кавказ­ских материалах, Л. А. Козаковым в Ахангаранской долине [3], Н. Ф. Гельмгольцем по данным алма-атинского разреза (2).

Для характеристики разностей температуры над Яванской до- линрй и горами взяты разности температуры на''уровне 300 м цад пунктом Яван (долина) и в пункте Пусхурское ущелье (горы), ра­сположенном в 14 км к северо-востоку, в верховье долины, и на 300 м выше Явана. Полученные разности температур At = — t-rсохраняют в основном строгую суточную периодичность: положи­тельные ночью и отрицательные днем.

Из 283 рассмотренных случаев, когда наблюдался ветер, сов­падающий по направлению с горным ветром в Яване, наибольшую повторяемость (90 %) имели положительные разности, составля­ющие 2—4 °С, при этом скорости ветра составляли 3—4 м/с. Из 182 случаев ветра, совпадающего по направлению с долинным, наи­большую повторяемость (90 %) имели отрицательные разноСти температуры в пределах 1— 3 °С, при этом скорости долинного вет­ра составляли 2—3 м/с (табл. 1).

77

Автором установлено, что в Яванской долине отмечается усиле­ние горного ветра в холодное полугодие и усиление долинного ветра в теплое полугодие. Однако в течение всего года скорости горного ветра больше скоростей долинного.

Исследовалась также зависимость скорости горного и долин­ного ветра от разности температур на уровне 300 м над долиной и горами. Была выявлена заметная корреляция скорости горного и долинного ветра с абсолютной разностью температур: для гор­ного ветра такая связь отмечается при положительных, а долин­ного ветра — при отрицательных разностях.

Представляет интерес участок с отрицательными разностями температуры от О до — 3 °С, где, естественно, должна бы быть наи­большая повторяемость долинных ветров, однако в 10 % всех случаев отмечаются горные ветры со скоростями 1—3 м/с. Такое парадоксальное явление можно объяснить существованием поло­жительной разности температур воздуха между Яваном и близле­жащими склонами в верховье долины, приводящей к образованию гравитационного стока в приземном слое, который увеличивает скорость горного ветра. И наоборот, наблюдающееся уменьшение температуры воздуха по склону с высотой приводит к уменьше­нию скорости долинного ветра. На примере разностей температуры воздуха по месяцам между пунктами Яван и Пусхурское уще­лье даже при большой удаленности пунктов (14 км) видно, что они существуют (табл. 2) и заметно влияют на скорости ветра, особенно в зимне-весенний период. Положительные разности тем­ператур по склону в основном составляют 2— 4 °С, имеют один порядок с разностями па уровне 300 м между горами и долиной, и поэтому учет их необходим.

Далее в работе сделана попытка охарактеризовать наличие горного и долинного ветров в Яванской долине по кривой состоя­ния атмосферы в слое О—300 м. Уровень 300 м взят потому, что до этого уровня чаще всего распространяются инверсионные слои и здесь отмечаются наибольшие изменения разностей температур между горами и свободной атмосферой над долиной. Результаты исследований представлены в табл. 3.

Ветер, совпадающий по направлению с долинным, в 95 случа­ях из 239 наблюдался при положительных разностях температур в слое О—300 м, которые достигали значений 1— 7°С. Ветер, сов­падающий по направлению с горным, в 78 % случаев из 343 от­мечался при отрицательных разностях, которые достигали значе­ний 1—8°С (см. табл. 3). Отмеченное довольно большое количе­ство случаев горного ветра при положительных разностях (22 %) можно объяснить существованием положительной разности тем­ператур по склону, близкой к значениям разности температуры на уровне 300 м между горами и атмосферой, а в отдельных случа­ях — превышающей ее и приводящей к гравитационному стоку в приземном слое.

Таким образом, для наиболее полной характеристики условий образования горного и долинного ветра необходимо знать разности

78

S '

'§§о

аX

л>1нcdо.осг

оX

rtо.

о / о S '

cdS

оа S

I ;<L> —S ’gX ч ffl §;

©XXse?§

ОXe-o

©C l.©о

X

5<i)o .

U

1Л 40

1-hO

i-HOco^r

t-hO, c i CO

i-HOVOI>

rN cs

I-IOо'гн''

O t-h

1 IО i-> CSw

о 1-Hcocs■ I

Ol-H•Ч'-со■ IOi-H

I

юит"1 1

f , \0I I

CO о CN)CO ~ CO ca CO ^

CNJQS 'ca 3«St

LO ca ^LO

о оЮ

g Ю 05 Th

oo о ca Ю ca ~

ro CN) h- ca

CO о GO ^ Ю оLO CN) - “^ rCO о ca

CN) CD cih ca r— оЙCO fe

CQ — Ю05 °3' ( n ‘ w

S . 1=;

CM CO

t-H t--tDCO 3 ^ 5^ - tn Ю ca '•CN) ^ CNJ

ca ^ О CO

^ о o ' —’’

LO to »-HCO CO - CN)

CO CO t-.^ ca -

ca

о Ю CO CN)

— ca о ocnT

^ ca о о со

^ e2

« s i « g &

e OJ g cs: R cu<x о о я e н cfD w й? я о a , IJ^CU

«e2 | « g & 2 bd g - S “о к

о , к о о я ts Н cf о CQ 0^ S О О.trc .u

■ о. >> X о >>

Е

&.&“cdо.О)Ег

X

5©X

SCU

X1— 0 0

o'cN)*'

5,-н

1— cv)

X— 05o ' —

•X о со — са"

со г^

> о " —'

CN1 о> CJ са

>о^^__cfca "

> со CN) со

> со— CN1

— соса со

г: ю са

CN)

у:з£оа.и

со со о —

соcd

|оо Н со

I

оез

Си>>cdо .

оgcdО.f-о

©гS

i Iса « cd ^

^ Iв ^ cdей 9S

« g о S

Ё§

“ X ей ©О .

©XXXС5О=с

©X

©Си©

оS

5

т--0_V£)K

ut'vO

гчо

t - ocorr

i-HO_es co"

О-гн"

»-HOI I

coc^I I

COI

I 1

vn 1Лi I

COCO

СЛCO

05 05ca

CN4r-4 0 CO**

CO COcnT

CO 05 ^’ • cnT

H CN) Ю CO CO 2 ^ 0 . -

—' CO CN) ^ T— COca - LO cNi -CO СЧ

oo CO O h LO ooСЧ) - 0CO H «

_____ Ю

1---------- s

CO CO осо”

^ 05 ° CO CO Юч :

CO ^ CNl 1—1 0 — 0 C0~

— CO CO — о - - -

2 ^ CN)CO

о CO CO CN)ca

g g a> 1 s о tn ^5 к к

cu R о о кS Й эs o о .r r c o

и Й 2(U D.я у о

ко « R Си к с о яg s gк о о , У С и

79

температур на одном, характерном уровне в атмосфере и на склоне, а также характер распределения температуры по склону. Практически необходимо располагать данными темиературно-вет- рового зондирования в пограничном слое атмосферы и даннымио температуре как на основном, так и на дополнительном, специ­ально подобранном или организованном пункте на склоне.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Б у р м а н Э. Я-, Местные ветры. — Л.: Гидрометеоиздат, 1969.2. Г е л ь м г о л ь ц Н. Ф. Горно-долинная циркуляция северных склонов

Тянь-Шаня. — Л .: Гидрометеоиздат, 1963.3. К о з а к о в Л. А. К вопросу физического объяснения горно-долинных вет­

ров,— Труды ИММ АН УзССР, 1955, вып. 14.4. Ч а н ы ш е в а С. Г. Местные ветры Средней Азии. — Л .; Гидрометеоиз­

дат, 1966.5. Ш е л к о в н и к о в М. С. Влияние равнинных ветров на горно-долинную

.циркуляцию. — Труды ГГО , 1962, вып. 135.

Н. г. Горышина, Н. П. Никифорова, В. А. Платонов

РО Л Ь МИКРОКЛИМАТА ПРИ ПРИНЯТИИ ТЕХН О ЛО ГИ ЧЕС КИ Х РЕШ ЕН ИЙ

В ПРАКТИКЕ СЕЛЬС КОГ О ХОЗЯЙСТВА

На современном этапе развития сельского хозяйства правиль­ное использование гидрометеорологической информации заклю­чается в конкретизации ее для условий данного хозяйства и от­дельного сельскохозяйственного поля.

Особенности микроклимата в той или иной степени сказывают­ся на принятии практически всех технологических решений. По­этому упомянем лишь важнейшие из них. Это: рациональное раз­мещение посевов, сроки начала полевых работ, нормы и сроки сева, сроки проведения агротехнических мероприятий, необходимость обработок гербицидами при наличии опасности появления болез­ней и вредителей и т. д. В связи с этим микроклиматическая типи­зация фонда землепользования хозяйства представляет собой необходимый этап оценки свойств поля, позволяющий в значитель­ной степени характеризовать потенциальные ресурсы каждого гек­тара земли.

В основу типизации может быть положен учет факторов, опре­деляющих закономерности формирования микроклиматических различий [2]. Для условий Нечерноземья этими факторами явля­ются прежде всего почвенно-орографические особенности подсти­лающей поверхности, сведения о которых содержатся в материалах крупномасштабных почвенных обследований хозяйства. Комплекс­ный учет механического состава и типа почвы, характера залега­ния ее в рельефе, а также особенностей увлажнения и оглеенности почвы позволяет систематизировать земельный фонд хозяйства. Ниже такая систематизация проводится для одного из хозяйств Ленинградской области — Госплемзавода (ГП З) «Петровский», проводящего работы по программированию урожаев сельскохо­зяйственных культур.

Среди совхозов Ленинградской области «Петровский» отлича­ется достаточно сложным в почвенно-орографическом отношении

81

строением поверхности. Сельскохозяйственные угодья ГПЗ распо­ложены на возвышенной террасированной равнине, которая так­ж е включает в себя камовые холмы, моренные гряды, озерные ни­зины и ложбины. Проведенный анализ почвенного покрова выявил многообразие почв при большом числе вариаций их пространствен­

ного распределения.Необходимым подготовительным этапом при типизации микро-

тклимата сельскохозяйственных угодий является почвенно-орогра­фическое районирование территории хозяйства. В табл. 1 представ­лена систематизация по группам встречающихся в хозяйстве почв с учетом их природного местоположения. Такая систематизация позволяет осуществить основной этап микроклиматической типи­зации полей— выделение почвенно-орографических аналогов. При этом знание количественных закономерностей изменения микро­климата в зависимости от комплекса влияющих факторов (5) де­лает возможным и микроклиматическую типизацию территорий, непосредственно не обеспеченных данными метеорологических наблюдений.

Результатом указанной типизации являются сводные таблицы микроклиматических ресурсов полей, позволяющие дать соответ­ствующую оценку почв в пределах любого производственного контура. Одна из таких таблиц, характеризующая термические ус­ловия произрастания посевов, приведена ниже (табл. 2).

В связи с тем что сроки проведения большинства агротехничес­ких мероприятий по уходу за посевом связаны с определенным интервалом биологического возраста растений, отличие темпа развития посева на конкретном поле, вызванное индивидуальными микроклиматическими особенностями поля, сказывается на опти­мальных сроках проведения технологических операций. Поэтому представляет особый интерес исследование изменения темпов раз­вития посева в зависимости от микроклимата конкретного поля.

Для моделирования была использована подсистема оператив­ного- контроля и прогноза развития посевов АСУ ТП (4). Так как термический фактор является, как правило, для Северо-Западно­го региона лимитирующим, в соответствии с (1) примем, что оче­редная фаза развития посевов наступает лишь при накоплении требуемой для этой фазы суммы температур.

В табл. 3 приведены температурные константы для двух райо­нированных в Ленинградской области культур — ячменя «пиркка» и картофеля «гатчинский». Константы получены для Северо-За­пада в соответствии с методикой, используемой в (1).

При моделировании применяется единый для всех полей базо­вый массив климатических-данных — средних суточных температур воздуха по метеостанции Сосново. Влияние микроклиматических особенностей поля имитируется введением температурной поправ­ки [х в среднюю суточную температуру воздуха. Каждому полю со­ответствует своя поправка, принятая постоянной в течение перио­да вегетации.

82

сS '

tS

S<D<D

C3

8 sО « S CO X H cs ^

s0 )в>,ио

s « -—>o g S SH t. !U в,

U S i SS S S езX S g

г |гч

{-,S >•>чU

ОСЧ

ооа > § §

« S «CQ То3, ^См сч <и о

0 ) та J ’ tu яо ч

е; Sсз н U Щ

COс

§§

•&оь-о

ог0>(О

|| 5 «

| § 5 СЬ £ нн Ci cs с cd Ui <j 0>S*s

&.О

?оsttsrо

a

«TOE-*CJSESc?U>>

О

сч C5 ce CS3 К К РЗ сз Сг S* О о. а> о> С £=

S

ОаU(U

<иSоо

юсз•ч

CJ

^ к9, S(U са=; н о

<->SаSчс_

и

и

то■т- сгS U о ^ (D g = сН гг" ^S «S » S5 CJ ч> c=f о? с; то со С-н и S S

к:тоX а

счсоXаз Xсио> S <v<ичо

сч счS X

е;ио

о то со ою сг* сг юто CJ CJ то

сЗо» СУС с

с?о

SXК2ооbdt- ts OJ со Ч Н

я И!® §

яН

« га ^а: я “S S § й й Й Sс с S-

ОS£SЧ(-

CJ

О о<D

S ,W о* то ^то яй "Я4> то то ^ X X тоU. tr 5*

«STOМ CS_ <и со°% шу U <1>

| § 1 сч и >>>

о Й“ ° о о а- Н н •>«—'

1 t1

о1

UCJ о и сч О)0» <и <и то с .с с с к X

>•> г и X оа CJ CJ (1) 0 J ^CJ S 0 ) ксч СЧ сч =3 сч

тод-

е з п?то то то С-1

о gX а : X оS «^ я

с : в -

^ 2

С сг

«3 « счS 5 1> S

U ?

о\оток?

о

ТО к ;то О ж 0» то

с V

о я

' S O'ТО о Е5 ф

о е

о» х-чО) сч Iс- то о и X О)» ж 33о 0> N— о 3 ЕЯg S ’ S SW о « я

; g.ts o,g3 о « о >-, f H.m Н и

С « м кH-J

> >

-83

I

sSs. о ш ое-ос:

аUSSS§и>>X

Sоо.>>US.

§ эS 3 о.па;с «sO О. О яа а ►а о>5 сРаоС -'

ио

о>

S S 3>>0.3и 0J S

юсс

ооо

юю

оо

S

юсо

оосоо Ою Осо со

V

^ « S.

i a

u

о>t--

>СЧCM

>

CM

> >CO

>ио со

■ti:

«« Q.ej a о сX S

u>

> > ■ > > > % >C «g g

1Л CM Ю CO о to о ю

СЯ(=(

«0Q.

§ i?§ § . S' 1>

e-

■s’D*

■§=i

оо

Юo f

L O ­

CO

оCO

Юt ^ '

о Ю ю

ю

V

ю<

2 S'

. (Мсм CQ

'ФШ

счС0'<1

:= >

со

:=:>

Tt-CQ

союю С

юtQcM

^ = >

ю ю

:=:>

хо<1 csT : : :>

>

со">

иэ>

СЧ

>

н о окю §0 о д « O.S са Ч р<01

84

Таблица 3Температурные константы (Т °С) по фазам развития культур

■Ячмень „пиркка" Картофель „гатчинский*

Фаза Г °С Фаза Т “С

Всходы 3-Й лист Хущение Колошение -Молочная спелость Восковая спелость Полная спелость

119119124292253247116

Всходы 411Боковые побеги 140Образование соцветий 188Цветение 206Конец цветения 371Увядание ботвы 312

На рисунке приведены зависимости длительности (т) и дат окончания вегетации (D) от величины [х для типичных в условиях Карельского перешейка сроков сева ячменя и посадки картофеля.

Из приведенных графиков, в частности, видно, что уменьшение длительности вегетации происходит равномерно с увеличением поправки и в диапазоне типичных значений поправок зависимости могут быть приняты линейными; изменение температурной поправ­ки на 2—3 °С меняет длительность вегетации на 10— 15 сут для ячменя и на 12— 18 сут для картофеля. Из этого ясна настоятель­ная необходимость учета микроклимата при расчете сроков про­ведения технологических операций.

Рассмотрим некоторые вариации сроков посадки картофеля сорта «гатчинский» на отдельных полях ГПЗ «Петровский», крат­кая почвенно-климатическая характеристика которых представле­на в табл. 4. Как следует из табл. 4, среди указанных полей в микроклиматическом оптимуме находились условия теплообеспе- ченности только контура № 47. Практическую целесообразность вариаций сроков посадки картофеля с учетом микроклимата под­тверждает представленный интервал в сроках посадки картофеля, выявленный по средним многолетним данным для конкретных по­лей севооборота (с 6 по 22 мая). Однако погодные условия конк- _ ретного года в той или иной степени корректируют эти данные. Так, в 1979 г. весна, по данным ближайшей ГМС Сосново, по срав­нению со средним климатическим, была более ранней. В связи с этим посадку картофеля в 1979 г., по расчетным данным, опти­мальным для производственных полей ГПЗ «Петровский» наиболее рационально было производить с 29 апреля по 15 мая. Фактически же посадка картофеля была произведена с 15 по 20 мая. Приве­денные данные свидетельствуют о некотором запаздывании с по­садкой картофеля, особенно сушественном (на 16 сут) на «теп­лых» почвах контура № 47. По гидрометеорологической информа­ции, со второй декады мая 1979 г. установилась сухая теплая по­года. В третьей декаде среднесуточная температура была на 6°С выше нормы, в почве отмечался недостаток влаги, который усилил­ся в первую декаду июня. В таких условиях запаздывание в по-

85

садке картофеля имело неблагоприятные последствия, особенно на полях, отнесенных по условиям теплообеспеченности к районам 1 и 2.

Необходимость обеспечения доступа к микроклиматической ин­формации по каждому полю в течение вегетации делает целесооб­разным занесение указанной информации на машинный носитель с последующей оперативной выборкой ее по запросу. В настоящее

Зависимость длительности вегетации (т) и даты наступления полной спелости (D) ячменя сорта «пиркка» (I) и длительности вегетации (т) и даты увядания (D) картофеля сорта «гатчин­ский» (Я ) при разных сроках сева (посадки) ( ) — 1,05. 2— 10,05, 3— 20.05) от микроклиматической температурной поправки ([х).

время В Агрофизическом НИИ создана информационная подсисте­ма автоматизированной системы управления технологическими про­цессами в растениеводстве (АСУ ТП ), предназначенная для ре­шения широкого класса задач на базе сельскохозяйственной ин­формации самого общего вида [3].

Составной частью этой подсистемы является база данных, со­держащая, среди прочего, сведения о характеристиках и парамет­рах конкретных полей. В частности, здесь хранятся почвенно-оро­графическая характеристика контура и район теплообеспечен­ности, к которому относится контур. Эти сведения сопровождаются

86

Изменение сроков посадки картофеля с учетом микроклимата

Таблица

производственный контур, номер

Типизация по­ля по данным

табл. 1

Район тепло- обесяеченности

(табл. 2)

Дата посадки картофеля

средняяклимати­

ческая

на 1979 г.

расчетная фактическая

11и121919252547

V 1 VI 1V 1V 1V 2V 1V 2 I 1

18 V 22 V 18 V 18 V 22 V 18 V 22 V

6 V

И V 15 V 11 V 11 V 15 V 11 V 15 V 29 IV

20 V 20 V 19 V 18 V 18 V 17 V 17 V 15 V

■соответствующим количеством таблиц (по одной на район), дета­лизирующих микроклиматические параметры контура.

Программное обеспечение подсистемы обеспечивает реализацию широкого спектра информационно-поисковых задач, в частности осуществление адресной и ассоциативной выборки. Первая дает возможность предоставить пользователю — агроному — сведения •о всех или некоторых параметрах поля с указанным в запросе но­мером (адресом). Вторая позволяет автоматически выбрать те из контуров (полей), параметры которых находятся в указанном диа-

■ пазоне значений. Последнее особенно важно при оперативной кор­ректировке параметров агротехнических мероприятий.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Б а т ы г и н Н. Ф., Н и к и ф о р о в а И. П., П л а т о н о в В. А. О биоло­гических константах развития некоторых с.-х. культур (в задаче программиро­вания урожаев в Ленинградской области.) — Бюл. науч.-техн. инф. по агро­ном. физике, 1978, вып. 34, с. 28— 31.

2. Микроклимат СССР/Под ред. И. А. Гольдберг. — Л .: Гидрометеоиздат, 1967, — 286 с.

3. О р л о в а О. И., П л а т о н о в В. А. Программный комплекс подсистемы информационного обслуживания АСУ ТП в растениеводстве. — Бюл. науч.-техн. инф. цо агроном, физике, 1980, вып. 41.

4. П л а т о н о в В. А., К о в р ю к о в В. Н. Подсистема оперативного кон­троля и прогноза развития посевов в АСУ ТП. — Бюл. науч.-техн. инф. по агроном, физике, 1977, вып. 32, с. 20— 24.

5. Руководство по изучению микроклимата для целей сельскохозяйственно­го производства. — л .: Гидрометеоиздат, 1979 .— 152 с.

л . г . В а с и л ь е в а

О С О Б Е Н Н О С Т И Т Е Р М И Ч Е С К О Г О Р Е Ж И М А

О С У Ш Е Н Н Ы Х Б О Л О Т

П Р И Р А З Л И Ч Н Ы Х У С Л О В И Я Х П О Г О Д Ы

Огромные площади в Нечерноземной зоне Европейской терри­тории Советского Союза заняты лесными массивами, обширными болотами и другими неудобными в использовании землями. Есте­ственные болотные массивы, а также слабоосушенные или нео- культуренные болота с луговой растительностью создают большую пестроту в термическом режиме подстилающей поверхности в ноч­ное время. Например, на равнинной части Нечерноземья, особен­но в северных и северо-западных районах с мая по сентябрь есте­ственные болота в среднем за этот период в ясные тихие ночи хо­лоднее окружающих суходолов на 4 °С, а в отдельные ночи это различие увеличивается до 7 °С.

В настоящее время одной из важнейших задач является увели­чение площадей используемых земель при помощи мелиоративных мероприятий — осушения болотных массивов, расчистки наступаю­щего на сельскохозяйственные поля леса и кустарника, раскорчев­ки пней на вырубях и т. д. Однако многие мелиоративные меро­приятия приводят к существенному изменению метеорологического режима измененной естественной среды. В связи с этим необходи­мо правильно оценивать и предвидеть изменение метеорологичес­ких ресурсов под влиянием намеченных или проводимых мероприя­тий, так как иначе может быть нанесен непоправимый вред окру­жающей среде.

Исследованиями ряда авторов [2—4] установлены особенности термического режима болот, находящихся в разных стадиях осу­шения. И. А. Гольцберг [3], например, выделяет четыре стадии этого процесса: 1) естественное, неосушенное болото; 2) слабоосу- шенное целинное болото с естественным покровом; 3) интенсивно осушенное, окультуренное болото, занятое сельскохозяйственными культурами, но со слабой степенью минерализации торфа; 4) ин­тенсивно осушенное, окультуренное болото с высокой степенью минерализации торфа.

Естественное, неосушенное болото отличается большой пестро­той термического режима, что вызвано различием в степени увлаж­нения поверхности. Температурный режим неосушенного болота определяется в основном высоким стоянием грунтовых вод и. боль­шой теплоемкостью их, а также малой теплопроводностью поверх­ностных, слабо разложившихся слоев торфа, что определяет мень­шее нагревание и охлаждение почвы как в суточном, так и в годо­вом ходе. Летом болото на малых глубинах значительно холоднее осушенного. Слабоосушенное целинное болото с естественным по­кровом по микроклиматическим особенностям еше мало отли­чается от наиболее сухих участков естественного, неосушенного бо­лота.

Наибольшие различия в термическом режиме отмечаются на осушенных, окультуренных болотах с сельскохозяйственными куль­турами, но со слабой степенью минерализации почв. Летом тем­пература почвы здесь ниже, чем на целинных и слабоосушенных болотах, осенью и зимой несколько выше. Как отмечает М. Я. Глебова [2] Наиболее значительные различия в режиме темпера­туры и влажности воздуха по сравнению с суходолом проявляются на осушенном болоте, занятом сеяными травами в период наиболь­шего развития зеленой массы. При развитом травостое температу­ра воздуха на последнем понижена в течение большей части су­ток, наиболее значительно ночью. Суточная амплитуда температу­ры на осушенном болоте увеличена по сравнению с суходолом. Наиболее существенным и вредным результатом ночного пониже­ния температуры на осушенных болотах является большая вероят­ность и интенсивность заморозков и сокращение длительности безморозного периода. И. А. Гольцберг [4] дает оценку уменьше­ния длительности безморозного периода на осушенных болотах по сравнению с суходолами на минеральной почве на примере девя­ти пар станций.

В настоящей работе на примере трех пар станций показано влияние мелиорации болот на режим минимальной, максималь­ной температуры воздуха и суточной амплитуды при разных ус­ловиях погоды в течение вегетационного периода.

Станция Яхрома, нижняя (Московская область) характери­зует слабоосушенное, необработанное болото. Луга на осушенных болотах представляет ст. Замошье, болотная (Ленинградская об­ласть), хорошо осушенное, окультуренное болото с минерализо­ванными торфяниками— ст. Бабичи, болото (Гомельская область). По этим трем станциям и по соответствующим им в парах стан­циям Яхрома, верхняя, Николаевское, Василевичи, расположенным на суходолах с минеральными почвами, произведена обработка ежедневных данных за май, июль и сентябрь.

Выборки произведены за два года (1935, 1936) по станциям Яхрома, нижняя, и Яхрома, верхняя, за четыре года (1913, 1914, 1915, 1919) по паре Замошье, болотная, и Николаевское и за три года (1913, 1914, 1915) по паре станций Бабичи, болото, и Васи­левичи. За указанные месяцы и годы по этим трем парам стан­

89

ций для ночного времени выделены все случаи с ясной, тихой по­годой (нижняя облачность О—2 балла, скорость ветра О—2 м/с) и с аналогичным прояснением и затишьем, наступавшим после хо­лодной адвекции, т. е. были выбраны сутки с радиационным и ад­вективно-радиационным характером погоды. Выделены также все случаи раздельно с адвекциями холода и тепла, когда увеличе­ны различия термических характеристик между открытыми и за­щищенными от ветра частями болота и суходола. В начальные периоды адвекций указанные различия в нижнем припочвенном слое сохраняются некоторое время, продолжительность которого зависит от степени защищенности отдельных частей территории болот от ветра рельефом, лесом и прочими условиями защищен­ности. Критерием для выделения случаев с адвекцией является учет основных погодных признаков, сопровождающих прохождение фронтов [1].

За каждые сутки указанных периодов наблюдений произведен анализ минимальной, максимальной температуры воздуха и су­точной амплитуды. Их осредненные величины и средние раз­ности между болотной и соответствующей ей суходольной станцией для каждого исследуемого месяца за все указанные выше годы включены в табл. 1.

В ясные тихие ночи минимальная температура воздуха сущест­венно ниже на всех болотных станциях. Однако абсолютное раз­личие зависит от степени осушения болота и минерализации тор­фяников. Например, наибольшие различия минимальной темпера­туры воздуха наблюдаются на осушенном болоте, покрытом луговой растительностью, т. е. по паре станций Замошье и Николаев­ское. Максимальное различие сохраняется как в переходные се­зоны (весной —4,2 °С, осенью —4,3 °С), так и летом (—2,9 °С). Аналогичные различия между слабоосушенным болотом Яхрома, нижняя, и суходолом Яхрома, верхняя, также довольно велики, так как составляют —3,1 и —2,4 °С соответственно для весны и осе­ни и —2,2 °С для лета. Наиболее теплым в ясные тихие ночи явля­ется хорошо осушенное, окультуренное и минерализованное боло­то (ст. Бабичи, болотная), где различие минимальных температур между этой станцией и суходолом (ст. Василевичи) в течение все­го вегетационного периода не превышает — 1,8...—2,2 °С. Такие болота на последних стадиях освоения, по данным Гольцберг, об­ладают и уменьшенной морозоопасностью. Этому способствует улучшение физических свойств торфа, теплопроводность которого повышается, и в результате термический режим торфяной почвы мало отличается от суходолов с суглинистыми почвами.

При адвективно-радиационном выхолаживании, возникающем в тихие ясные ночи после холодной адвекции,также наибольшие различия минимальной температуры (—3,9 °С весной, —4,9 °С осе­нью и —2,6 °С летом) возникают между осушенным болотом с лу­говой растительностью и суходолом. Эти разности практически мало отличаются от аналогичных разностей, указанных выше для ясных тихих ночей.

90

S '

' о

с м 0 5

с м с о с м " с о

с о с м ю о

ю ю " о "h -* ' с о " о "

1

05CM

CO

o'

o ^

CO

CM 00o "

Xcue

» ssо

Ю о

— Tt- CM — Ю

CO о

CO

Cu US SXsrtsHо§xo

b; 5* CJ >-.s *=: у о

ОXsн

оffiоtx

с о с о ю с о с оя . , , ,

с о г с о с о с о 1 1 1

rtcuоs

aRSCQ

с о о с о —с ос м 1 ^ о " 1 1 1

с м

с м о CV) о

s '-ф с м ^ ' с о 1 1 1

с о ю с л с о о с м

с о о "

1

с о о "с м

71 1 1

с о - н с о с м с о ' ю с м .

о с о " с о "

1

ю

1

с о " ю " с м "

1

S3s!=fwOJ5rtsaок«=(о

оXI

о>=5rtЧЯ1=;

ю

с м с м — о ^ о с о с оr tя

с о " с м " с о г с м " о " с м " X <D

1 1 1 X

оSо

Я , см" —"

смсм’' см

о _ _

о "

счсчrt

кк0? ffiсч н

я я оX t s

« Си л оя о н VOffi и

о

cd Cd о <sлг S я во о со оОи Си SX X rt rt

tfi. ts. сх со

<DоW

§Sк

>4н о о

я со Я ж 'О « rt СХ W

WrtКно§

\ о

s 'сгrtCQ

>лн

оои

счсяя

яffi

осиXtx

кСк}яX

&м

<л

оСиXtx

91

^ 5

а ^ сою

CM

0 0 *о CN 05

^ ссГOiCN

СО ^ СО

o ' сч со"со о со о "

00 ^ со1-Г cnTCN о со

оо ю со o ' —"

N- ю о** о"

о оо о с о 1> O ’— ^см см

см см о

2S

е=: э*

; т

оо Oi о**

^ со со CD

со о со со ^

о >

§и:Г — о

ч---------- о -со см X LO^ 1—■ сч ю^ I g -

tsS

^ о t—со

с о Ю 1>- LO о

сос :^

со СТ) ^ со

о1=;о

ю

Oiоо

ок

f

,-иV ю"

с о О) со о

соо о ’'

со к а

ксчS

S

оС иX

t x

счсчкXс и

SоОнX

t x

тН со см <о о 1

^ Ю LO !>. 00

ю о ю со смсо оГ о "

1

t-"** со о "1

1>- оо оо смо "

1

о " о ’'1

см о CN о см смсо со" о " со" со о*'

1

счсоп:нос?о

\о

ооggсоSS

Е Он

1^

1--

СО

Ю со 0 0

со о со

XXОн

гоОн

ои

Tj- см о "

^ 1- |>-О) 1-- — со

чс

лCJоЬЧ

0 0 о7

со ю н соt=( LO ю о

05 0 5 " о " WяЯ"«

2

voсосм

юсм f

оо ”

7

О)CQ я

а;х :

ю юсоo'"

1

^ со Oi ю о“ o'" со" —Г —Г

00Ю I—'

лэо

W сл а, m

О)оgmCDСОоi<S

Е си

яSсотяXсч

•е-ОнонSг3кXСОCQосоS1=3соОи <D X S . S

§ ^ о о • оо я оН л t=» о t5 о <1> Ю

о н \0 X й)Ь о си у я§ a gs « &s g 5

\ 0 о сз со ^Он р «

vo ^ о о(1)

нCl> ооя

о о я яа<1) >>

нЭ, о оЙН

8 | i \о. я осо Онt3 о ои о х

92

Эти две группы погодных ситуаций различаются лишь уровнем минимальных температур, который сильно снижается при холод­ных вторжениях как на болотах, так и на суходолах. Если в яс­ную тихую ночь осредненная за исследуемый период минималь­ная температура воздуха в мае на ст. Яхрома, нижняя, составля­ет 0,3 °С, то в ночь с адвективно-радиационным выхолаживанием она опускается до — 1,8°С. На суходольной ст. Яхрома, верхняя, аналогичные значения минимальной температуры соответственно составляют 3,4 и 0,1 °С, т. е. холодная адвекция накануне ясной тихой ночи снижает лишь фон температуры воздуха, что и созда­ет особую опасность этого типа погоды для нормальной вегетации сельскохозяйственных культур.

В мае за три исследуемых года в ночи с радиационным выхо­лаживанием отмечено три случая с отрицательной температурой на осушенном болоте с луговыми травами (ст. Замошье) при по­ложительном минимуме на суходоле (ст. Николаевское). В ночи с адвективно-радиационным выхолаживанием в этом же месяце отмечено также три случая с минимальной температурой ниже нуля на болоте, а при наиболее сильном похолодании, наступив­шем 6 мая 1919 г., температура опустилась ниже нуля и на сухо­доле.

По средним многолетним данным (табл. 2) по этой паре стан­ций отмечается средний минимум в мае на болоте 3,5 °С и на су­ходоле 4,8 °С при абсолютном минимуме соответственно равном — 11 и — 8°С . В июле средний минимум на болотной ст. Замошье равен 9,6 °С, на суходоле (ст. Николаевское) 11,9°С при отрица­тельном абсолютном минимуме — 2 и — 5 °С. В отдельные ясные тихие ночи июля минимальная температура воздуха опускалась до 2— 3 °С. Среднее за период различие между осушенным боло­том с луговыми травами и суходолом составляло — 2,9 °С, а в те­чение четырех ночей из четырнадцати оно было 6—8 °С. В такие дни сильно возрастала суточная амплитуда на болоте и соответ­ствующая разность с суходолом составляла 4— 7°С . Различия в максимальных температурах невелики (1 ,0°С ). Адвективно-ра- диационное выхолаживание в июле довольно редкое явление. На­пример на станциях Замошье и Николаевское за исследуемый пе­риод отмечено два случая такой погоды, когда минимальная тем­пература на осушенном болоте опускалась до 5,8 °С при большой суточной амплитуде (12,5— 14,5 °С) как на болоте, так и на сухо­доле. В эти ночи осушенное болото с луговыми травами было ха- лоднее суходола на — 2,6°С.

В сентябре аналогичная картина распределения минимальных температур между слабоосушенным болотом и суходолом сохраня­ется при более низком термическом фоне. Например, в течение сен­тября 1913 г. отмечено два случая радиационного типа погоды со снижением минимальной температуры воздуха на болоте до •—2,0 °С. Максимальная температура воздуха в эти сутки состав­ляла 17,8 °С при суточной амплитуде 19,8 °С. На сравниваемом суходоле минимум составлял 4,1 °С, т. е. на 5,7 °С выше, чем на

93

S'

I

s . a§>>

aaO)сёО9Sоa 'ео5-^И S а a

и'О S

4) а сзП2

г£ g о Wиаг

£

\оSо

н

о ЧО t - - CO

„ CM СЛ „CM O )

С О c o o " CO cm" o "

о .VOW cJ

а O i l :^ CM o o CO CO о

4>и

d

o " o " . CO CO o “

O i o _ _

c r T

7

CM

c o "

LO

7

Ю

CO

Ol

f

»с< 1

0 5

1

CD

1

CO

1

CO

7

CO

1

1 >

1

CO

1

" 't ' CM

1

Е-? Г ч

CN 0 0 СЛ CM о ое

s - i

CM о cm" o " cm" CM 1-H

Sоь: 0 5 о 1 Ю 0 0 CO o_^S

dt j

? Jс оCM

f

CMCM

cm"CM

■ o "S i " CM

o "

1 ж CM Ю CO 0 5 CO 0 5 o_^

o ' cm"

7

Oi CM

!

CM

7

о к

^ 1

о CM CM

1

CM

1

CO LO

1

CO 'ф

7

CO 1 CO t o OO О ) O)^

Sd '

o ' cm" o " CM o "

и

»s« <J о CO CM CO CM

iaezS -

dо

CO CO o ~ Ю Ю o "2

o T o "

1

o ^ CO CO LO 0 0 CO OO 0 ) _

g - Ss

Ю Ю

f

c o " ■Ф.

7

CO

7 '

Es

о 0 01

CM1

CO1

CO1 1

CO

1 7

ё<

71 1

'

к

ISосьX

«Rcdffl03 Hffl оXОч о<D b v o

a acd о

s ffl aо CO оOhX cd scd

t x P h CO

сзt?оtsjS

лноо

ffl

fflьо1=3о\о

S\оCQ

PQ

асг-ап

cdCQ

Анооffl

си

94

болоте. Разность между абсолютным минимумом на этом болоте и суходоле равняется 7 °С при абсолютном минимуме на болоте— 1,3°С и на суходоле — 6°С.

Во все рассматриваемые сезоны максимальные разности тем­пературы воздуха между слабоосушенным болотом и суходолом составляли 4—6 °С, а между осушенным болотом, покрытым луго­вой растительностью, и суходолом, могут быть увеличены до 7— 8 “С.

При адвекциях холода и тепла различия в минимальной.и максимальной температуре между болотом разной степени осуше­ния и суходолом в течение всего вегетационного периода невелики и практически не превышают 1,0 °С в среднем за период, а в от­дельные ночи могут быть как положительными, так и отрицатель­ными в зависимости от характера адвекции и погодных условий предыдущих суток.

В дневные часы разности максимальных температур воздуха независимо от типа погоды в течение всего вегетационного перио­да по всем парам станций не превышают 0,9— 1,2 °С, в большин­стве случаев оставаясь ниже, это го предела, т. е. суточная ампли­туда увеличена за счет ночных часов. Отрицательный эффект силь­ного выхолаживания на болотах опасен лишь в ночное время. Подобный вывод делает и М. Я. Глебова [2] по результатам экспе­диционных наблюдений за температурой и влажностью воздуха на осушенном болоте в Белоруссии.

Понижение минимальной температуры воздуха ниже нуля на болоте в весенне-летний период опасно как низким фоном ночной температуры, так и сильным ее перепадом в течение суток. К аж ­дый из этих факторов может оказаться губительным для расте­ний. Особенно сильное увеличение суточной амплитуды, так же как и снижение минимальной температуры, отмечается на осушен- HOiM болоте с луговой растительностью, где суточная амплитуда в большинстве ясных тихих ночей достигает 16— 17 °С, а в от­дельных случаях возрастает до 21— 22 °С. По средним многолет­ним данным, на этом болоте суточная амплитуда равна 10— 13 °С (см. табл. 2).

По данным И. А. Гольцберг [4], относительно большая интен­сивность заморозков летом на осушенных болотах вызывает очень глубокие инверсии и большие разности температур по вертикали. Средняя разность температур между высотами 2 и 150 см дости­гает 5,0— 5,5 °С, в отдельных случаях повышаясь до 10— 11 °С. Та­кие значения разностей наблюдаются на осушенных торфяниках во всей Нечерноземной зоне. Учитывая высотный градиент минималь­ной температуры, в пределах высот О— 200 см на поверхности осушенных торфяников можно ожидать более интенсивного сни­жения минимальных температур н увеличения степени опасности этого снижения даже в летние месяцы в припочвенном слое. В весенне-осенний период иа осушенном болоте практически каждая ясная тихая ночь представляет опасность заморозка.

95

Наиболее велика опасность заморозков на осушенных боло­тах, покрытых луговой растительностью, где в течение всего вегета­ционного периода наблюдается наибольшее снижение минимальной температуры по сравнению с суходолом. Весной и осенью в ясные тихие ночи это различие составляет —4,0...—4,5 °С, летом —3,0 °С. Такое интенсивное снижение минимальной температуры приводит к сильным суточным перепадам температуры на осушенном болоте с луговыми травами. Значение осредненной за ясные тихие сутки амплитуды здесь максимальное и составляет 16,5— 17,0 °С. На слабоосушенном, необработанном болоте снижение минималь­ной температуры по сравнению с суходолом с весны до осени не­сколько меньше, чем на осушенном болоте с луговыми травами, и составляет —2,0...—3,0 °С. На хорошо осушенном, окультуренном болоте с минеральными торфяниками опасность заморозков наи­меньшая по сравнению с менее освоенными болотами и различия в минимальных температурах с суходольными участками не пре­вышает 2 °С в течение всего вегетационного периода. Поэтому все осушаемые болотные массивы должны быть освоены и окуль­турены, в противном случае эти территории оказываются наиболее морозоопасными и малопригодными для сельскохозяйственного использования.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. В а с и л ь е в а Л. Г. Особенности режима минимальной температуры воз­духа в районе Чарской котловины при разных у с л о в и я х погоды. — Труды ГГО, вып. 426, 1980, с. ,3— 15.

2. Г л е б о в а М. Я. Результаты экследиционных наблюдений над темпе­ратурой и влажностью воздуха на осушенном болоте. — Труды ГГО, вып. 49 (111) , 1955, с. 42—56.

3. Г о л ь ц б е р г И. А. Заморозки на осушенных болотах. — Труды ГГО, вьш. 49 (111) , 1955, с. 57— 67.

4. Г о л ь ц б е р г И. А. Микроклимат и его значение в сельском хозяйстве.— Л .: Гидрометеоиздат, 1957, с. 68.

в . м . Вяткина, Ц. А . Швер

Ф О Н О В Ы Й К О М П Л Е К С

В Е Д У Щ И Х К Л И М А Т И Ч Е С К И Х Х А Р А К Т Е Р И С Т И К

Д Л Я О Ц Е Н К И Б И О Л О Г И Ч Е С К О Й П Р О Д У К Т И В Н О С Т И

Д Р Е В О С Т О Я

Одна из главных особенностей климата в числе других заклю­чается в том, что она определяет такие существенные условия жизни растений, как тепло и влагу. Климат оказывает и прямое физическое воздействие на почвообразование. Связь между клима­том и почвой многообразна и сложна. Именно комплексом взаимо­связанных климатических и почвенных факторов определяется за­висимость между физико-химическими свойствами древесины раз­личных пород и местом их произрастания. Сложившаяся практика показала, что, только располагая научно обоснованными данными по физико-химическим свойствам древесного сырья, можно доста­точно успешно решать вопросы размещения предприятий целлю­лозно-бумажной промышленности в новых районах Сибири и Даль­него Востока (рисунок). В настоящее время на рассматривае­мой территории предлагается организовать 23 предприятия, кото­рые были нами объединены в шесть групповых пунктов. Хотя в этих группах размещено неодинаковое число метеостанций, однако они сравнительно равномерно расположены по территории и поэтому позволяют выявить особенности пространственного изме­нения ведущих климатических факторов. Всего привлечены данные наблюдений по 105 метеостанциям.

Для сравнительной оценки климата при выявлении способно­сти растений поглощать из почвы те или иные питательные веще­ства принята гидротермическая система, дополненная показателями увлажненности [2]. Показано, что в первом приближении су­ществует макромасштабная зависимость между соотношением средней годовой температуры воздуха и средним годовым количе­ством осадков, с одной стороны, и почвенно-ландшафтной зональ­ностью с другой.

Рассматриваемая территория относится к единой зоне хвойных

97

лесов; по тепловым условиям — к умеренно холодным и отчаст! к субарктическим; по условиям увлажнения — к большой и особс большой увлажненности; по соотношению весенне-летних сумь осадков к осенне-зимним (С) [4] — к континентальному типу кли­мата, где 3 ,5 > С > 1 ,7 5 . Исключение представляет территория

■ Дальнего Востока (пункт 6), где тип климата полуконтинентальный (1 ,7 5 > -С > -1,0). Во всем рассматриваемом районе сформирова­лись две основные почвенные зоны — лесотундровая и дерново- подзолистая. Однако внутри этих зон существует значительное

Карта-схема размещения предприятий по шести групповым пунктам (цифрыв кружках).

Нумерация предприятий соответствует принятой в таблице.

количество почвенных различий как по типу почв, так и по меха­ническому составу. Их можно объединить, несмотря на большие зазличия, в три основных типа: подзолы, черноземы и торфяники.

Ло механическому составу выделяются супеси и суглинки.В таблице приведены климатические характеристики по каж­

дому из объединенных пунктов. Очевидно, что такое многообразие пространственных различий ведущих факторов тепла и влаги опре­деляет различие в биологической продуктивности растительного покрова, формирующего физико-химические и технологические свойства древесины.

По данным [5] в этом обширном районе выделяется 17 эколого- фитоценотических комплексов, каждый из которых дает представ­ление о связи между растительным покровом и некоторыми эколо­гическими факторами. Понятно, что зависимость между природ­ными компонентами носит не функциональный, а корреляционный характер, так как каждый компонент испытывает на себе влия­ние многих других. При этом важны как главные, так и второсте­пенные связи. В качестве основных компонентов для ареалов гео- ботанического значения выбраны растительность и ее биологиче-

98

sHRscuя:S-

2Xя§

о H <u о S о1 “ 2 о

1 ёi i я ^

О s в о.х ёS 5

т

Iгs

o<(J

H

C O ^ C O C O o c o r ^ o o 0 5 0 > CO ^ S S S SLOCOLOCN LOCDCNIOCO ЮЮЮЮСОСО CO СО'Ф .•''I I I I I I I I I М М М I I l l ' l l

CQCQCQ<t; PDCQ<;tQPD CQ CQ CQ CQ CQ CQ UD tQ <I tQ CQ CQ CQ C-.

W § И И w IX

CO C£5 LO

■toCO оCO оЮ

h

h

I-

COоосо

о оюсо

оосо

оо оюсо

ою

оюLO

ою

оLO о. ю

соок

сосо

CNсо

с мю

сосГ

юсо*'

соСчГ

S-1>

юCN

s ’S ’g S

кS

—J с4 со ^ Ю со' 00 05 о ^ см со 1ГЭ со' 0 0 05

9ЯSW »S .н «-> S Sк S ®

I я | | | | о VO S >> са сз л Su x t n cо »-н‘ см соC4J см см см

RSняшсосаОн

«Sнояосоt=cосоCQS5

ок■л

Оч

к"гсосаЕГ0 сS

1SяCD § со fc( о с

; о

о[L,о к я соCQо о .S

— л >=< я g<и Н я

« S oо ^• CD Си с? ^ со о о о; ^ <иS §^ Р я

g i i о « ш Й U и га f-

« g . s S S | s

о сз 5 * яО) . о ,<u со - я

0 I S « 'Тйё-й|ы S Н л ot:C

s l i i -04 о со ®0> Сн Р-« НW ^ t=C со" ^5 3 g S I1 Ш Ч оI ^ S S

« « « Ч Iи " ^ 2 ,w и со 2^

“ " Й § я W а о <и л" g Й л§ gS & b g

I gCtQPQUtS

99

ская продуктивность, а для характеристики экологических усло­вий, существенных для функционирования растительности, — усло­вия теплообеспеченности, увлажнения и характер рельефа. В ука­занном районировании использован массовый материал детальных карт растительности Сибири и Дальнего Востока, а также регу­лярные многолетние метеорологические наблюдения. Из метеоро­логических факторов выбраны биологически активные температу­ры воздуха (суммы температур выше 10 °С), радиационный ин­декс сухости (количество осадков и величина радиационного ба­ланса). Сопряженный анализ всех количественных характеристик с качественными признаками растительного покрова показал, что одновременное действие одинаковых показателей тепла и влаги на равнине и в горах оказывает совершенно различный эффект [5]. Возникают своеобразные особенности растительного покрова равнинных и горных территорий. Поэтому на такой чрезвычайно сложной территории, как Сибирь и Дальний Восток, необходим учет рельефа как компонента, влияющего на остальные показатели. Такие компоненты, как растительность и рельеф, имеют только качественную характеристику, а биологическая продуктивность растительности, условия теплообеспеченности и степень увлажне­ния — количественную. Установленные связи на карте М 1 : 7,5 млн. носят региональный характер. В таблице также приведено эколого-ценотическое районирование.

Проведенный нами анализ зависимости типов почв от тепло- и влагоресурсов, хорошо выраженный в глобальной зональности [2], не выявляется в региональных мезомасштабных связях. Кроме, того, одни и те же ведущие климатические факторы, опреде­ляющие, например, прирост фитомассы в различных физико-гео­графических условиях, должны быть дополнены другими, которые при определенных условиях из разряда второстепенных становятся ведущими. Так, очевидно, что в субарктической зоне и в высо­когорье существует связь между структурой древостоя и таким метеорологическим фактором, как зимние осадки, т. е. с высотой снежного покрова, его плотностью и мощностью.

Особенно важно учесть временную динамику, сезонные разли­чия климатических факторов. Например, в ряде районов Сибири ведущим становится наличие вечной мерзлоты, сезонная глубина ее оттаивания в теплую половину года [Э]. В заболоченных лес­ных массивах, обладающих исключительной консервативностью и устойчивостью к внешним воздействиям, приуроченным к раз­личным типам почв, необходим целый набор метеорологических факторов для оценки прироста в древостое, в том числе и харак­теристики циркуляции.

Принимая как многолетнюю фоновую характеристику уже сформировавшиеся эколого-фитоценологические комплексы, необ­ходимо для рационального использования природных ресурсов, соз­дания разного рода прогнозов выявление в каждом регионе допол­нительных, но существенных факторов. Не вызывает сомнения, что не последнюю роль в этом играют показатели степени континен- ’

100

тальности климата. Предложенный показатель степени неравно­мерности выпадения осадков в годовом ходе (/с), тесно связанный не только с ландшафтной зональностью, но и со степенью конти­нентальности климата внутри одной зоны, позволяет рассмотреть сезонную динамику распределения осадков в течение года [4]. Именно этот показатель при одном и том же количестве осадков за год определяет характер сформировавшейся растительности. Так, при 600 мм осадков за год, сравнительно равномерно выпа­дающих в течение года (/с= 20...25 % ), сформировались леса умеренного пояса, а при h свыше 35 % тоже при 600 мм преоб­ладают вечнозеленые жестколиственные кустарники субтро­пиков.

Расчет /с за период наблюдений с 1955 по 1977 г. и сопостав­ление этих данных с погодичными оценками прироста древесины даст возможность количественно выявить корреляцию между этими факторами для одной и той же породы деревьев, но в различ­ных эколого-фитоценотических комплексах.

Кроме того, проведенные исследования выявили весьма тесную прямолинейную связь между температурой поверхности почвы и температурой воздуха при различных типах почв. Располагая огра­ниченными материалами наблюдений за температурой поверхно­сти почвы и более обширными для температуры воздуха, в том числе и картированными, можно в таком сложном природном рай­оне, как Сибирь и Дальний Восток, получить достаточно деталь­ные'сравнения, не прибегая к дополнительным наблюдениям за температурой почвы.

Рассмотренные факторы районирования целесообразно разде­лить на статические (рельеф и растительность) и имеющие временную изменчивость (метеорологические).

Предполагается в каждом районе выявить комплекс регионально значимых метеорологических факторов, как, например, показа­тели характера залегания снежного покрова на севере, и опреде­лить тип зависимости физико-технических свойств древесины от него.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. В о л о б у е в В. Р. Введение в энергетику почвообразования. — М.: Н а­ука, 1974. — 128 с.

2. В о л о б у е в В. Р. Климатические условия и почвы. — Почвоведение, 1956, № 4, с. 24— 37.

3. Л о в е л и у с Н. В. Изменчивость прироста деревьев. — Л .; Наука, 19 7 9 .—232 с. , •

4. Ш в е р Ц. А. Атмосферные осадки на территории С С С Р .— Л .: Гидроме­теоиздат, 1976. — 302 с.

5. Эколого-фитоценологические комплексы Азиатской России (опыт карти- рования)/Под ред. В. Б. Сочава. Иркутск, 1977. — 68 с.

в. А. Зябриков, Н. в. Кобышева

О Р А З Р А Б О Т К Е

К Л И М А Т И Ч Е С К И Х Н О Р М А Т И В О В

Д Л Я Р А С Ч Е Т А

Т Е П Л О В О Г О С О С Т О Я Н И Я В А Г О Н О В

В последние годы на железнодорожном транспорте уделяется серьезное внимание обеспечению нормальных температурно-влаж­ностных условий в пассажирских вагонах, а также поддержанию необходимых значений температуры и влажности воздуха в ва­гонах специального назначения. С этой целью разрабатываются автоматизированные системы кондиционирования воздуха. Эффек­тивность и надежность работы таких систем существенным обра­зом зависит от того, какие климатические параметры принима­ются в качестве расчетных при их проектировании.

Согласно «Строительным нормам и правилам» (СНиП П -33—■ 75, гл 33) [5], по степени обеспечения заданных параметров воз­духа в помещении установки кондиционирования воздуха делятся на три группы: А, Б, В.

Расчетными климатическими параметрами служат:— для установок группы А — средняя температура наиболее хо­

лодного периода и теплосодержание, соответствующее этой темпе­ратуре и средней месячной относительной влажности за 13 часов самого холодного месяца (зима); температура и теплосодержание воздуха, более высокие значения которых в данном географичес­ком пункте наблюдаются 400 ч и менее в среднем в году (лето);

— для установок группы Б — средняя температура наиболее хо­лодной пятидневки и теплосодержание для этой температуры и средней относительной влажности за 13 ч самого холодного меся­ца (зима), температура и теплосодержание воздуха, более высокие значения которых наблюдаются 220 ч в среднем в году (лето);

— для установок группы В — экстремальные температуры и со­ответствующие им теплосодержания за многолетний период.

Средние температуры наиболее холодной пятидневки и наибо­лее жаркого месяца определяются из восьми за 50 лет наблюде­

102

ний, а теплосодержание является функцией температуры и отно­сительной влажности.

Необходимо отметить, что приведенные выше параметры на­ружного воздуха учитываются при проектировании установок кон­диционирования, работающих в каком-либо определенном районе. Однако они не пригодны для использования в проектах си­стем кондиционирования воздуха, устанавливаемых в подвижном составе, по следующим обстоятельствам: во-первых, при движе­нии поезда необходимо учитывать как временную, так и простран­ственную изменчивость атмосферных характеристик; во-вторых, на тепловой режим подвижного состава существенное воздействие оказывает солнечная радиация, особенно в летнее время в южных районах нашей страны, а по СНиПу в числе расчетных парамет­ров радиация отсутствует.

Как же обстоит дело с выбором расчетных климатических па­раметров для кондиционеров подвижного состава на железнодо­рожном транспорте?

В сравнительно недавно вышедшей из печати книге Ю. П. Си­дорова [4], утвержденной МПС в качестве учебника для ву­зов железнодорожного транспорта, приводится таблица расчетных параметров для проектирования климатических установок подвиж­ного состава. Никаких пояснений к таблице не дается, т. е. не ука­зывается, как рассчитывались данные, какие районы террито­рии страны входят в ту или иную климатическую зону. Вполне естественно, что принимать эти данные в качестве расчетных па­раметров для создания экономичных и надежно работающих си­стем вагонных кондиционеров не приходится.

В другом издании [2] в качестве расчетной температуры для кондиционеров пассажирских вагонов рекомендуется среднее ариф­метическое значение

, + ср■'Р— 2 ’

где tm — экстремальная температура наружного воздуха; ср — средняя летняя (зимняя) температура, рассчитанная по данным за 13— 14 ч.

В исследовании группы авторов [1], посвященном изысканию путей улучшения теплотехнических показателей пассажирских ва­гонов с кондиционированием воздуха при высоких скоростях дви­жения, указывается, что расчет необходимой холодопроизводитель- ности кондиционеров нужно делать исходя из следующих данных;

для направления на Кавказ ^р=32°С , относительная влаж ­ность ^ р= 7 0

для районов Средней Азии ^р=40°С , относительная влажность ^ ?р -30 %.

Отмечается, что нужно учитывать также максимальное воздей­ствие солнечной радиации на вагон, при этом количественные данные не приводятся.

103

При движении состава по длинным магистралям температур­но-влажностные условия резко меняются. Так, температура возду­ха может измениться на 10—20°С , относительная влажность — на 20—30 %, средние квадратические отклонения — на 2—3°С и 10— 15 % соответственно. Д аж е характер связи между темпера­турой и влажностью может менять знак.

Из изложенного следует, что до настоящего времени не разра­ботаны единые научно обоснованные климатические расчетные па­раметры для проектирования систем кондиционеров и других теп­лотехнических расчетов, выполняемых при конструировании ваго­нов. Поэтому создаваемые до сих пор установки кондиционирования либо являются дорогостоящими с большими габаритами и мас­сой, либо во многих случаях не обеспечивающими заданных темпе­ратурно-влажностных условий в вагонах. Задача состоит в том, чтобы разработать единые климатические нормы для вышеука­занных целей. Первым шагом по пути создания таких норм, на наш взгляд, должно быть проведение специальной вероятностно­статистической обработки метеорологических данных по основным магистральным направлениям движения поездов на территории нашей страны. Данный вопрос должен быть включен в программу долговременных исследований по прикладной климатологии.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. К и т а е в Б. Н., Р у б и н ч и к И. М., Г у д ы м а Е. В. Пути улучшения теплотехнических показателей пассажирских вагонов с кондиционированием воздуха при высоких скоростях движения, — Труды ЦНИИ МПС, 1974, вып. 528, 70 с.

2. З в о р ы к и н М. Л. , Ч е р к е з В. М. Кондиционирование воздуха в же­лезнодорожных вагонах. М., 1 9 7 7 . - 2 8 7 с.

3. Размещение и использование парка пассажирских вагонов на перспек­тиву. — Труды ВНИИЖТ, 1979, вьш. 601, 95 с.

4. С и д о р о в Ю. П. Основы кондиционирования воздуха на предприятиях железнодорожного транспорта и в подвижном составе. М., 1978 .— 198 с.

5. СНиП П-33— 75 Отопление, вентиляция и кондиционирование воздуха.— М.: 1976. — 109 с.

6. Ф а е р ш т е й н Ю. О. Искусственный климат в пассажирском вагоне. М., 1974. — 207 с.

л. Е . А н а п о л ь с к а я , о. Б . П а ш и н а

МЕТОДИКА О П Р Е Д Е Л Е Н И Я РАСЧЕТНЫХ ТЕМ ПЕРАТУР НАРУЖНОГО ВОЗДУХА Д Л Я КОНДИЦИОНИРОВАНИЯ

В «Строительных нормах и правилах» [1] расчетные темпера­туры наружного воздуха холодного периода для различных клас­сов кондиционирующих устройств определялись по различным дан- н б :м , выбор которых в некоторых случаях нё обеспечивает необхо­димой точности, а для класса В неоправданно завышен.

Температура наружного воздуха в [1, табл. 4] определялась следующим образом:

1) параметр А — средняя температура самого холодного пе­риода, т. е. величина, определение которой достаточно условно;

2) параметр Б — средняя температура наиболее холодной пя­тидневки. Длительность воздействия этой температуры составляет 120 ч, вероятность один раз в 5 лет. Таким образом, вводится ве­личина определенной длительности и вероятности и по своей при­роде не сопоставимая с тем, что принимается для класса А;

3) параметр В — абсолютная минимальная температур». Дли­тельность действия такой температуры составляет 5— 6 ч, а отме­чается она один раз в 70— 80 лет. Использование этой редко встре­чающейся температуры с точки зрения инженерных расчетов не оправдано. Еще в расчет вводится абсолютное значение темпера­туры, отличающееся от того, что взято как для А, так и для Б.

Совершенно очевидно, что наиболее правильным и с инженер­ной точки зрения более оправдапйым будет введение таких, вели­чин, которые получены по единой методике, из,рядов многолетних наблюдений и с учетом возможного и допустимого периода нару­шений. В работе [2] была предложена методика определения рас­четных температур наружного воздуха 'для теплого периода с уче­том длительности их воздействия. Опыт использования получен­ных результатов показал их надежность.

В настоящее время в результате работ, выполненных в TFO , появилась возможность предложить новые данные по расчетным температурам холодного периода. В качестве исходных данных

4 Заказ № 229 105

использована интегральная повторяемость температуры воздуха, полученная по наблюдениям за 25—30 лет по значительному чис­лу метеостанций СССР. Определялась температура воздуха, наб­людающаяся в году в 6 % случаев и менее, в 3 и 0,5 %, т. е. на­рушения допускаются в 540, 270, 45 ч по длительности. Таким об­разом удастся, применяя общий критерий при выборе расчетных температур, обеспечить достаточную достоверность данных. Срав­нение значений температуры воздуха для различных классов, ис­пользуемых в СНиП и предлагаемых в настоящей работе, пока­зало следующее.

1. Для параметра А значения температур либо близки, либо отличаются на 1— 2°С, редко на 3°С. Это объясняется тем, что в качестве средней температуры самого холодного периода по СНиП использовались данные по зимней вентиляционной температуре, которая определяется в зависимости от длительности отопитель­ного периода и в. ряде случаев при его очень большой величине достигает значений температур, соответствующих на интегральной кривой 5—6 % длительности года.

2. В параметре Б, для которого в СНиП использовалась тем­пература самой холодной пятидневки, значения расчетных темпе­ратур существенно изменились. Температуры, соответствующие 3 % времени года, оказались выше прежних на 4— 9 °С, что, есте­ственно, весьма важно, так как значительно уменьшает затраты тепла на подогрев воздуха. " ,

3. Особенно' большие различия оказались, естественно, для тем­пературы параметра В. Введение в расчет температуры длитель­ностью воздействия 45 ч (0,5 % времени года) позволило значи­тельно повысить ее значение. Так, например, в Ташкенте вместо —30 °С нужно принимать — 14 °С, в Чите вместо —50 °С нужно —42°С и т. д. Экономичность таких замен очевидна, а методиче­ский подход, основанный на учете длительности воздействия та­ких температур, по-видимому, достаточно обоснован.

Как указывалось выше, подобные расчеты были выполнены для значительного числа пунктов СССР (порядка 200). Однако для ис­пользования в практике подобных данных следует иметь возмож­ность определить нужную температуру в любом пункте Советского Союза. Как очевидно из приведенных выше рассуждений, необхо­дим длительный ряд наблюдений (25— 30 лет) для получения ин­тегральной повторяемости температуры. В то же время известно, что в районах нового строительства таких длительных рядов наб­людений нет. Поэтому оказалось необходимым разработать мето­дику определения расчетных температур, Опирающуюся как на данные,, полученные по длительным рядам наблюдений, так и на такой материал, который был бы общедоступен и достаточно до­стоверен.

Как известно, в «Справочнике по климату СССР» (Ч. 2. Тем­пература воздуха) имеется много данных о температуре воздуха по всем станциям СССР независимо от длительности их работы.

106

Применение соответствующих методов обработки позволяет ис пользовать и достаточно короткие ряды наблюдений., Анализ ма­териалов Справочника и исследование связи различных темпера­тур, опубликованных в нем, с интересующей нас расчетной темпе­ратурой различного класса кондиционеров позволили выбрать для этого средний минимум температуры воздуха самого холодного месяца.

Были построены графики связи между средним минимумом температуры воздуха самого холодного месяца и расчетными тем­пературами, полученными по интегральным кривым для параметров А, Б, и В. Пример такого графика для параметра А приведен на

мин с

Рис. 1. Связь между расчетной температурой наружного воз­д у х а и средним минимумом самого холодного месяца. П а р а ­

метр А.

рис. 1. Всего на графике нанесено около 200 точек. Линии зависи­мости двух температур позволяют выделить районы на террито­рии СССР, где различие' между значением среднего минимума ( мин) и расчетной температурой ( р) составляет от + 2 ,5 °С (рас­четная температура выше среднего минимума) до 0,5 и 3 ,5 °С (расчетная температура ниже среднего минимума). Всего,

4* 10?

как видно на рис. 1, выделено три района (I— III ) . От каждой ос­новной линии района (сплошная линия) проведены две линии пун­ктиром допускаемого разброса, сдвинутые на ± 1 ° в о б е стороны. Это означает, что при определении расчетной температуры воз­можна неточность в ± 1 ° С . Все точки на графике, оказавшиеся в одном районе, были соответствующим образом обозначены на карте, что позволило провести районирование территории СССР по всем трем параметрам А, Б и В, т. е. составлены три карты районов.

На рис. 2 приведена карта-схема районирования по расчетной температуре наружного воздуха холодного периода для пара­метра А. . „

Как видно из приведенной карты, наиболее обширен район II, занимающий основную часть Европейской территории СССР, юг Западной Сибири, Казахстан, предгорные районы Средней Азии, часть Восточной Сибири и побережье Камчатки. Северные районы как Европейской, так и Азиатской территории СССР относятся к III району, для которого различие между средним минимумом й расчетной температурой составляет 3— 3,5 °С.

Как .и следовало ожидать, для параметра Б, карта которого не приводится, различие между средним минимумом и расчетной температурой наружного воздуха значительно больше, чем для А, и разброс точек на графике также значительнее. Точность графика составляет ± 1 °С, а различие между средним миниму­мом и расчетной температурой изменяется от 2,5 до 8 °С. Иными словами, средний минимум всегда выше расчетной температуры.

Для параметра В характерно большое различие между сред­ним минимумом и расчетной температурой. Здесь оказалось не три района, как в А и Б, а четыре.

Расчетные температуры, определенные по предлагаемой мето­дике, с точностью до 2— 1 °С будут на 8— 17 °С ниже среднего ми­нимума самого холодного месяца данного пункта.

Вероятно, следует теперь,остановиться на методике использо­вания предлагаемых материалов и на том, почему это лучше не­посредственных данных по соседнему пункту. Для определения расчетной температуры наружного воздуха холодного периода, данные о которой отсутствуют в СНиП, следует:

1) в «Справочнике по климату СССР» (Ч. 2) определить для интересующего пункта средний минимум температуры воздуха са­мого холодного месяца;

2) по карте-схеме районов определить, к какому району отно­сится пункт;

3) по формуле вычислить расчетную температуру.Для параметра А расчетные формулы будут:

для I района ^р=Т^ин + 2,5,

для II района г?р=7„ин — 0,5,

для III района г р— мин — 3,5. ^

108

Расчетные температуры наружного воздуха(холодный период года)

Пункт Параметр А Параметр Б Параметр В

i 2 3 4

Алдан — 3 4 , 0 — 3 7 , 0 — 4 2 , 4Алма-Ата — 1 2 ,9 — 1 6 ,5 — 2 3 ,1Архангельск — 1 9 ,5 — 2 3 , 7 — 3 1 , 5Астрахань - 1 4 , 8 — 1 8 ,4 — 2 5 .1Ачинск - 2 5 , 7 — 3 0 , 6 — 3 9 .8Ашхабад — 3 , 0 — 7 , 5 — 1 1 ,7Байкит - 3 9 , 0 4 3 , 5 — 5 0 , 6 -Баку 0 , 3 , — 1 , 2 4 , 9Бомнак - 3 7 , 4 4 0 , 2 4 4 , 8Вилюйск — 4 4 ,1 — 4 7 , 7 ■ .—Владивосток — 1 7 ,4 - 21,8 • — 2 4 ,1Дудинка — 3 9 . 5 4 1 , 9 4 7 , 5Душанбе - 3 , 4 — 5 , 5 — 12,0Енисейск - 3 1 , 1 — 3 6 , 2 4 6 , 0Ербогачён — 4 0 , 9 4 5 , 6 - 5 2 , 4Жиганск — 4 5 , 4 4 8 , 5 —Илимск — 3 4 , 0 — 3 8 , 7 — 4 6 , 0Иркутск — 2 5 , 9 — 2 9 , 7 — 3 7 , 4Калининград - 7 , 7 - 11 , 0 — 1 7 ,7Красноводск — 1 . 9 4 , 4 — 9 , 5Киев - 11 , 0 — 1 4 ,5 - 2 0 , 9Красноярск — 2 5 , 2 — 2 9 ,6 - 3 8 , 3Куйбышев - 1 9 , 3 — 2 3 , 0 — 2 9 , 4Кустанай — 2 4 , 3 — 2 8 ,1 — 3 4 , 6Ленинград — 1 4 ,3 - 1 8 , 0 — 2 5 ,8Ворошиловград — 12,8 — 1 7 ,3 - 2 5 , 8Ленинакан - 1 5 , 0 - 1 8 , 6 - 2 5 . 1Ленинабад 4 , 9 — 7 , 5 — 1 3 ,2Львов — 10,1 — 12,6 — 20,0 -Минск - 1 3 , 2 — 1 6 ,7 — 2 4 , 9Минусинск - 2 9 , 8 — 3 4 , 7 — 4 2 , 7Мурманск ■ — 17,1 — 20,6 — 2 7 , 4Мургаб - 2 4 , 0 - , 2 7 . 7 — 3 5 , 0Одесса — 7 , 2 — 9 . 9 - 1 6 , 6Олёкминск — 4 0 , 5 — 4 4 . 8 — 5 0 . 9Омск — 26 ,1 — 3 0 . 0 — 3 7 , 5Петропавловск-Камчат­ — 1 3 ,0 — 1 5 ,0 — 1 8 ,9ский, маякПавлодар — 2 4 , 5 - 2 8 . 6 — 3 7 ,1Поронайск — 2 2 , 5 — 2 5 , 3 — 3 0 . 0Ростов-на-Дону - 10,8 — 1 4 .9 — 22,6Рига — 10,8 — 14.0 ' — 21,8Репетек - 4 , 7 — 7 , 7 — 1 4 ,9

, Сыктывкар - 2 3 , 4 — 2 8 , 6 , * - 3 8 , 0Серафимович — 1 4 ,7 — 1 8 ,8 — 2 5 , 2Салехард - 3 2 , 2 — 3 5 , 9 4 2 , 0Сочи 0 , 9 - 0,8 — 3 . 3Среднеколымск 4 3 , 2 4 6 , 2 — 5 1 . 3Сургут — 3 1 , 7 — 36 ,1 — 4 3 . 7Свердловск - 2 1 , 9 - 2 5 , 5 — 3 2 , 6Ташкент — 5 , 4 - 8 , 4 — 1 4 .3

ПО

Например, пусть необходимо определить расчетную темпера­туру для параметра А в г. Свердловске. Средний минимум самого холодного месяца в году в Свердловске равен —20,7 °С. По карте определяем, что Свердловск находится во И районе. Подсчет по формуле показывает, что температура будет —2Г,2°С. Расчет по длинному ряду наблюдений дал по Свердловску — 21,9°С, т. е. ошибка расчета не превысила 1,0 °С, что в подобных инженерных расчетах допустимо.

Как видно из приведенного примера, расчет не представляет труда и аналогичен тому методу, который давно используется в практике строительного проектирования при определении темпе­ратуры самой холодной пятидневки и был также разработан в ГГО.

в СНиП «Строительная климатология и геофизика СССР» [3] приведена карта-схема районов и даны расчетные формулы. Прак­тика использования данных показала достаточную надежность таких расчетов.

Использование обширных данных по среднему минимуму тем­пературы из Справочника позволяет достаточно точно определить расчетную температуру наружного воздуха, чего нельзя получить, если использовать данные наблюдений за короткий срок. Резуль­таты расчетов по приведенной в настоящей работе методике под­готавливаются для передачи в Госстрой СССР и могут быть ре­комендованы для использования вместо опубликованных в СНиП [1]. В таблице приведены данные о расчетной температуре наруж­ного воздуха по некоторым пунктам СССР, представляющие инте­рес для практики.

список Л И Т Е Р А Т У Р Ы

1. Строительные нормы и правила. Нормы проектирования. Ч. П. Гл. 33. Отопление, вентиляция и кондиционирование воздуха. М., 1976, с. ПО.

2. У с п е н с к а я Л . Б., А н а п о л ь с к а я Л . Е . Выбор расчетных парамет­ров наружного воздуха для систем кондиционирования и вентиляции. — Труды В Н И И Г С , 1973, вып. 36. с. 37— 44.

3. СНиП П-А, 6— 72. Строительная климатология и геофизика. — М.: Строй­издат, 1 9 7 3 .— 319 с.

у . и. Антропова

К О Э Ф Ф И Ц И Е Н Т Ы П Е Р Е С Ч Е Т А

С У М М А Р Н О Й Р А Д И А Ц И И

С Г О Р И З О Н Т А Л Ь Н О Й П О В Е Р Х Н О С Т И

Н А Н А К Л О Н Н У Ю П О В Е Р Х Н О С Т Ь

( П О Н А Б Л Ю Д Е Н И Я М В Т А Ш К Е Н Т Е )

Для решения разнообразных практических задач в сельском хозяйстве, гелиотехнике и других отраслях народного хозяйства необходимо количественное определение поступления суммарной солнечной радиации на наклонные поверхности разной ориента­ции при различных условиях облачности. Закономерности прихода суммарной радиации на наклонные поверхности^ изучены в недо­статочно большой степени по причине малочисленности экспери­ментальных данных [Э]. Так, для района Средней Азии, где Ьсобен- но важна оценка солнечной радиации при использовании ее в ге­лиоэнергетике, нам известны два исследования, относящиеся к летним месяцам [1, 2], п о ,приходу суммарной радиации или ее составляющих на склоны крутизной до 40— 50°. Поэтому всякое добавление экспериментальных данных очень ваясио, и автор надеется, что приведенные в данной работе относительные суточ­ные суммы суммарной радиации (названные в статье коэффици­ентами пересчета), полученные из годичного цикла прямых изме­

нений, будут полезны при оценке ресурсов солнечной радиации во многих прикладных, задачах.

В Ташкенте в течение 1970 г. проводились специальные наб­людения суммарной радиации на наклонные,поверхности при раз­личной облачности пиранометром, укрепленным на шаропилотном теодолите. Теодолит был установлен на крыше обсерватории, и пиранометр во время наблюдений не затенялся. Наблюдения про­водились для углов наклона пиранометра к горизонтальной плос­кости (а) О, 5, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90° по азимутам Ю, ЮВ, ЮЗ, В, 3, СВ, СЗ, С. Каждая серия наблюдений занимала 1— 1,5 ч,- и эти серии повторялись в течение дня от восхода до захода. Всего за год было 74 дня с указанными наблюдениями.

112

При обработке наблюдений выделены три градации отметки солнечного диска и характера облачности: ясно— О^, переменно— 0 '© 0 ° П , пасмурно—П — и для каждого состояния вычислены коэффициенты пересчета Kq- ‘

Коэффициенты Kq получены как отношение суточных сумм суммарной радиации на наклонные поверхности к суточным сум­мам суммарной радиации на торизонтальную поверхность. Суточ­ные суммы суммарной радиации на наклонные поверхности полу­чены графическим методом для трех градаций состояния солнеч­ного диска. Суточные суммы на горизонтальную поверхность взяты по самопишущему прибору на актинометрической ст. Таш­кент за дни наблюдений.

По значениям /(q в дни наблюдений построен график изменения Kq в годовом ходе. В прилагаемых табл. 1 и 2 приведены снятые с графиков для условии ясного и пасмурного неба значения Kq на 15-е число (т. е. середину) каждого месяца. Приведенные в таб­лицах Kq применимы для расчета сумм суммарной радиации сред­них за месяц на наклонные поверхности для широт 41,0—41,5°.

Изменение Kq в годовом ходе для всех углов наклона поверх­ностей, ориентированных на южную половину горизонта при ус­ловиях ясного и пасмурного неба, одинаково: максимальные зна­чения в декабре, минимальные — в нюне. Для поверхностей, ори­ентированных на северную половину горизонта, годовой ход Kq^ обратный, т. е. наблюдается увеличение его от зимы к лету. Наи­большая амплитуда значений Kq в годовом ходе характерна для поверхности южной ориентации при ясном небе: максимальноеKq=2 ,05 отмечается в декабре при угле наклона поверхности а = 50°, минимальное при этом наклоне поверхности Kq = 0,66 — в июне. Для вертикальной поверхности (а = 9 0 ° ) значения Kq соот­ветственно 1,95 и 0,33.

Коэффициенты пересчета для наклонных поверхностей юго-во­сточной (юго-западной) ориентации в зимние месяцы ниже, а летом выше, чем для южной; например, для вертикальной по­верхности в декабре Kq = 1,45, в Июне Kq = 0,42. На поверхностях восточной (западной) ориентации коэффициенты пересчета в годо­вом ходе еще более сглажены: при а = 9 0 ° /Сс2= 0,68 в декабре и j’Cq = 0,49 в июне.

Минимальные значения Kq характерны для вертикальных по­верхностей, ориентированных на северную половину горизонта (С, СВ, СЗ) в зимние месяцы (7<'q=0,18...0,16). В июне при а == 90° Kq = 0,36 на поверхностях северо-восточной (северо-запад­ной) ориентации и Kq=0 ,24 на поверхностях северной ориента­ции. '

При появлении на солнечном диске облаков наблюдается тен­денция к выравниванию прихода суммарной солнечной радиации при заданном угле наклона на поверхностях всех ориентаций.

' Отметки диска солнца даны в соответствии с действующими «Руководст­вом по актинометрическим наблюдениям», 1971.

113

Коэффициент пересчета Kq для условий ясного неба (н а середину месяца)

Таблица 1

Месяц10 20 30 40 50 60 70 80

III

IIIIVV

VIVII

VIII IXX

XI XII

1 .1 5 1 ,1 3 1.10 1 .0 6 1.02 0 , 9 7 0 . 9 9 1.01 1 .0 3 1 ,0 8 1,111 .1 6

1 ,2 71 .2 4 1 .1 8 1,10 1.01 0 , 9 4 0 , 9 8 1 ,0 4 1.11 1 . 1 71 .2 5 1 .3 0

Южная ориентация1,51 1 ,3 7 1 ,2 5 1 ,1 4 0 ,9 8 0 , 8 7 0 . 9 3 1 .0 6 1 .1 8 1,31 1 ,4 7 1 ,5 7

Юго-восточная

1 .6 71 ,4 91 ,2 30 . 9 70 , 8 40 ,8 10 , 8 71.101 .2 81 .4 81 ,6 91 ,7 8

1.881 ,6 71.411 .1 30,880 . 7 40 , 8 31 ,0 41 .3 01 .5 71 .8 41 ,9 5

1 ,9 41 ,6 41 .3 51 ,0 50 . 7 90.660 , 7 20 , 9 21 .1 81 .5 51 ,8 72 , 0 3

1 ,9 21 ,6 21 .311.000 .7 10 . 5 80 . 6 30 . 8 71 ,1 41 .5 01.862 ,0 3

1.881 ,5 51.220 , 9 00 , 6 40 . 5 00 , 5 80 . 8 01 .0 61 ,4 41 ,8 42,01

1 .8 31 ,4 71 .1 40 , 8 00 . 5 50 ,4 10 , 5 00 . 7 01,001 .4 01 ,7 81 .9 8

(юго-западная) ориентация

Восточная (западная) ориентацияI 1.01 1.00 0 . 9 7 0 , 9 5 0 . 9 3 0 , 8 9 0,86

II 1.01 1.00 0 . 9 6 0 , 9 3 0 . 9 0 0,86 0 . 8 2ill 1.00 0 , 9 9 0 , 9 5 0 , 9 2 0 , 8 7 0 , 8 3 0 , 7 9IV 0 . 9 9 0 , 9 8 0 , 9 4 0 . 9 0 0 . 8 5 0 .8 1 0 . 7 6V 0 , 9 8 0 , 9 6 0 . 9 3 0 , 8 9 0 , 8 3 0 , 7 7 0 . 7 2

VI 0 . 9 7 0 , 9 5 0 , 9 2 0 , 8 7 0 .8 1 0 , 7 4 0 , 6 7VII 0 ,9 8 0 , 9 6 0 , 9 3 0,88 0 , 8 2 0 , 7 5 0 , 6 9

VIII 0 . 9 9 0 , 9 7 0 .94 - 0 , 9 0 0 . 8 4 0 . 7 7 0 , 7 2IX 0 , 9 9 0 . 9 7 0 , 9 5 0 .9 1 0,86 0 . 7 9 0 , 7 4X 1,00 0 . 9 8 0 . 9 6 0 . 9 3 0 , 8 9 0 , 8 2 0 , 7 7

XI 1.01 0 , 9 9 0 , 9 7 0 , 9 4 0 ,9 1 0,86 0 ,8 1XII 1.01 1.00 0 , 9 8 0 , 9 6 0 , 9 3 0 . 8 9 0,86

Северная ориентацияI 0 . 7 5 0 . 6 4 ■0,36 0 ,3 1 0 . 2 6 0 , 2 3 0,21

II 0 ,8 1 0 , 7 0 0 . 4 2 0 , 3 7 0 , 2 9 0 , 2 3 0,22III 0 . 8 7 0 . 7 4 0 , 4 8 0 .4 1 0 .3 1 0 . 2 6 0 . 2 3IV 0 . 8 9 0 . 8 0 0 , 5 7 0 , 5 2 0 . 3 9 0 . 3 0 0 , 2 4V 0 , 9 2 0.86 0 , 7 2 0,66 0 . 5 3 0 . 4 3 0 . 3 4

VI 0 , 9 5 0 . 9 2 0 . 8 5 0 , 7 6 0,66 0 , 5 2 0 ,4 1VII 0 . 9 4 0 . 8 9 0 , 7 7 0 , 7 0 0 .6 1 0 , 4 7 0 . 3 6

VIII 0 , 9 2 0 , 8 4 0 . 6 4 0 , 5 8 0 . 5 0 0 . 4 0 0 . 3 2IX 0 , 8 9 0 , 7 8 0 . 5 2 0 . 4 6 0 ,4 1 0 , 3 4 0 . 2 5X 0 , 8 3 0 , 7 2 0 . 4 5 0 , 3 8 0 . 3 5 0,28 0,22

XI ; 0 . 7 7 0.66 0 , 3 9 0 .3 1 0 . 2 9 0 ,2 5 0.21XII 0 , 7 2 0 , 6 2 0 , 3 3 0 , 2 8 0 , 2 5 0 ,2 3 0.21

0 . 7 90 , 7 50 , 7 20 . 6 70 , 6 30 , 6 00 , 6 20 . 6 50 , 6 90 . 7 30 . 7 70 . 8 0

0 , 1 90 , 1 90.200,210 , 2 60 , 3 50 ,3 10 , 2 40,220.200 , 1 90 , 1 9

I 1 ,1 4 1 .2 3 1 ,3 5 1 .4 6 1 ,5 3 1 .5 9 1 .5 7 1 ,5 2 1 ,4 0 1 .3 6II 1 , 1 1 1 ,1 8 1 .2 7 1 .3 5 1 .3 9 1 ,4 0 1 ,3 6 1 ,2 7 1 .1 4 1 .0 7

III 1 . 0 8 1 . 1 2 1.21 1 ,2 4 1,22 1,20 1 , 1 2 1,00 0,88 0 , 8 2IV 1 .0 5 1 ,0 6 1 .0 8 1 . 10 1 ,0 7 1,02 0 . 9 0 0 , 7 7 0.68 0 . 5 8V 1,02 1.00 0 . 9 6 0 . 9 2 0 . 9 0 0 . 8 4 0 , 7 6 0 , 6 5 0 , 5 6 0 , 4 8

VI 0 . 9 6 0 . 9 4 0 . 8 9 0 , 8 5 0 , 8 0 0 , 7 3 0 . 6 5 0 , 5 9 0 . 5 0 0 , 4 2VII 0 . 9 9 , 0 . 9 7 0 . 9 4 0 . 9 0 0 . 8 5 0 , 7 9 0 . 7 0 0 . 6 3 0 , 5 4 0 , 4 6

VIII 1,01 1 .0 3 1 ,0 6 1,02 0 . 9 7 0 , 9 6 0,86 0 , 7 3 0 . 6 4 0 , 5 2IX 1 ,0 3 1 ,0 7 1,15 1 .1 3 1 , 1 2 1 . 11 1 ,0 4 0 . 9 3 0 , 8 3 0 .7 1X 1 ,0 6 1 , 1 2 1 .2 3 1 .2 5 1 .2 7 1 ,3 0 1 ,2 3 1 , 1 1 1 ,0 4 0 , 9 9

XI 1 , 10 1 .1 8 1 ,3 4 1 .3 6 1 .4 4 1 .4 9 1 .4 7 1 ,3 7 1 .2 9 1 .2 9XII 1 ,1 6 1 ,2 4 1 ,4 2 1,51 1 .6 0 1 ,6 7 1.66 1.61 1 .5 3 1 .4 4

0 , 7 30 , 6 90,660;б20 ,5 80 , 5 40 , 5 60 , 5 90 , 6 20 , 6 50,680 . 7 Ь

0 , 1 70 , 1 70 .1 80 , 1 90.220 , 3 00 , 2 60,220,200 . 1 70 , 1 70 . 1 7

114

Коэффициент пересчета Kq для условий пасмурного неба (на середину месяца)

Таблица 2

Месяц10 20 30 40 50 60 70 80 90

1 .0 3 1,02 1,01 1,00 1,00 0 , 9 9 0 , 9 9 1,00 1,01 1,01 1,011 .0 3

1,01 1,01 1,00 1,00 0 , 9 9 0 , 9 9 0 , 9 9 1,00 1,00 1,01 1,01 1,02

1,00 1 00 1,00 1,00 0 , 9 9 0 , 9 9 0 , 9 9 0 , 9 9 0 , 9 9 1,00 1,00 1,00

0 , 9 40 , 9 40 , 9 50 , 9 50 , 9 60 , 9 60 , 9 60 , 9 60 , 9 50 , 9 50 , 9 40 , 9 4

1,000 , 9 90 , 9 90 , 9 80 , 9 80 , 9 70 , 9 70 ,9 80 ,9 80 , 9 90 , 9 91,00

Южная ориентация0 , 9 70 , 9 60 , 9 50 , 9 40 , 9 40 , 9 30 , 9 40 , 9 40 , 9 50 , 9 60 , 9 60 , 9 7

0 , 9 4 0 , 9 3 0 , 9 2 0 ,9 1 0 , 9 0 0 , 9 0 0 , 9 0 0 ,9 1 о : 92 0 , 9 3 0 , 9 3 0 , 9 4

0,880 , 8 70,860 , 8 50 , 8 50 , 8 40 , 8 40 , 8 50,860 , 8 70 , 8 70,88

0 , 8 30 , 8 20 ,8 10 , 8 00 , 7 90 , 7 80 , 7 90 , 8 00 ,8 10 , 8 20 , 8 20 , 8 3

0 , 7 70 , 7 50 , 7 40 , 7 30 ,7 10 , 7 00 ,7 10 , 7 30 , 7 40 , 7 50 , 7 60 , 7 7

Юго-восточная (юго-западная) ориентация0 , 9 90 ,9 80 , 9 70 , 9 70 , 9 60 , 9 60 , 9 60,-970 , 9 70 ,9 80 , 9 80 , 9 9

10 ,9 80 ,9 80 , 9 80 , 9 70 , 9 60 , 9 60 , 9 60 , 9 60 , 9 70 , 9 70 , 9 70 , 9 8

0 , 9 00 , 9 00 ,9 10 ,9 10 , 9 20 , 9 20 , 9 20 , 9 20 ,9 10 ,9 10 , 9 00 , 9 0

.0 ,960 , 9 50 , 9 40 , 9 30 , 9 20 , 9 20 , 9 20 , 9 30 , 9 30 , 9 40 , 9 50 , 9 6

0 , 9 30 , 9 20 ,9 10 , 9 00 , 9 00 , 8 90 , 8 90 , 9 00 , 9 00 ,9 10 , 9 20 , 9 3

0 , 8 70,860 , 8 50 , 8 40 , 8 40 , 8 30 , 8 30 , 8 40 , 8 40 , 8 50,860 , 8 7

0 , 8 20 ,8 10 , 8 00 , 7 90 , 7 80 , 7 70 , 7 80 , 7 90 , 8 00 ,8 10 ,8 10 , 8 2

0 , 7 50 , 7 40 , 7 30 , 7 20 , 7 00,680,680 , 7 00 ,7 10 , 7 30 , 7 40 , 7 5

Восточная (западная) ориентация0 , 9 40 , 9 40 , 9 30 , 9 20 ,9 10 ,9 10 ,9 10 ,9 10 , 9 20 , 9 20 , 9 30 , 9 4

0 , 9 00 , 9 00 , 8 90,880 , 8 70 , 8 70 , 8 70 , 8 70,880,880 , 8 90 , 9 0

0 , 8 50 , 8 50 , 8 40 , 8 30 , 8 20 , 8 20 , 8 20 , 8 20 , 8 30 , 8 30 , 8 40 , 8 5

0 ,7 80 , 7 70 , 7 60 , 7 60 , 7 50 , 7 40 , 7 40 , 7 50 , 7 50 , 7 60 , 7 70 , 7 8

Северная ориентация0 , 8 30 ,8 30 , 8 40 , 8 50 , 8 50,860,860 , 8 50 ,8 50 , 8 40 , 8 40 , 8 3

0 , 7 50 , 7 50 , 7 60 , 7 70 , 7 70 , 7 80 , 7 80 , 7 80 , 7 70 , 7 60 , 7 60 , 7 5

0,680 , 6 90 , 6 90 , 7 00 ,7 10 , 7 20 , 7 20 ,7 10 ,7 10 , 7 00 , 6 90,68

0 , 6 00 ,6 10 , 6 20 , 6 30 , 6 40 , 6 50 , 6 50 , 6 40 , 6 30 , 6 20 ,6 10 , 6 0

0 , 7 00 , 6 90,680,680 , 6 70,660,660 , 6 70 , 6 70,680 , 6 90 , 7 0

0 , 5 20 , 5 30 , 5 40 , 5 50 , 5 60 , 5 70 , 5 70 , 5 60 , 5 50 , 5 40 , 5 30 , 5 2

0 , 7 20 , 7 00,680,660 , 6 40 , 6 20 , 6 30 , 6 50 , 6 70 , 6 90 ,7 10 , 7 2

0 , 6 90,680 , 6 70 , 6 50 , 6 30 ,6 10 ,6 10 , 6 30 , 6 40,660,680 , 6 9

0 , 6 20 ,6 10 , 6 00 , 6 00 , 5 90 , 5 80 ,5 80 , 5 90 , 5 90 , 6 00 ,6 10 , 6 2

0 , 4 50 , 4 60 , 4 70 , 4 80 , 4 90 , 5 00 , 5 00 , 4 90 ,4 80 , 4 70 , 4 60 , 4 5

0 , 6 70 , 6 50 , 6 30 , 6 00 , 5 80 , 5 60 , 5 60 , 5 80 , 6 00 , 6 20 , 6 40,66

0 , 6 30 ,6 10 , 6 00 ,5 80 , 5 60 , 5 40 , 5 30 , 5 50 , 5 70 , 5 90 ,6 10 , 6 2

0 , 5 50 , 5 40 , 5 30 , 5 20,5.10 , 5 00 , 5 00 ,5 10 , 5 20 , 5 30 , 5 40 , 5 5

0 ,3 80 , 3 90 , 4 00 ,4 10 , 4 20 , 4 30 , 4 30 , 4 20 ,4 10 , 4 00 , 3 90 ,3 8

0 ,6 10 , 5 60 , 5 30 , 5 00 , 4 80 , 4 70 , 4 90 ,5 10 , 5 40 , 5 70 , 6 00 , 6 2

0 , 5 60 , 5 30 , 5 00 , 4 80 , 4 60 , 4 50 , 4 60 , 4 80 ,5 10 , 5 30 , 5 5 .0 , 5 7

0 , 5 00 , 4 90 , 4 80 , 4 60 , 4 40 , 4 30 , 4 40 , 4 50 , 4 60 , 4 80 , 4 90 , 5 0

0 , 3 00 , 3 00 , 3 00 , 3 50 , 3 60 , 3 60 , 3 50 , 3 30 , 3 30 , 3 00 , 3 00 , 3 0

115

Особенно заметно выравнивание между ориентациями для сум­марной радиации, поступающей на наклонные поверхности при плотных облаках.

СП ИС ОК Л И Т Е Р А Т У Р Ы '

1. А й з е н ш т а т Б. А., З у е в М. В. Радиационный режим, тепловой ба­ланс и микроклимат горной долины.— Труды САН ИГМ И , 1961, № 6 (21 ) ,с. 3— 39.

2. Б е л я е в а И. П. Годовой ход потоков суммарной радиаций на наклон­ные поверхности.— Изв. АН УзССР. Сер. физ.-мат., 1961, № 5, с. 38— 45.

3. К о н д р а т ь е в К- Я-, П и в о в а р о в а 3 . И., Ф е д о р о в а М. П. Р а - , днацнонный режим наклонных поверхностей. — Л .: Гидрометеоиздат, 1 9 7 8 .— 2 1 5 с.

Е. Е. Сибир

О ТОЧНОСТИ О П Р Е Д Е Л Е Н И Я (СТАТИСТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИ СТИ К

РЯ Д О В НАБЛЮ ДЕНИЙ ЗА СКОРОСТЬЮ ВЕТРА И ТЕМ ПЕРАТУРОЙ ВОЗДУХА

При практическом использовании климатических параметров необходим© уметь оценивать их точность. Такого рода оценки поз­воляют определить требования к объему обрабатываемых дан­ных, а также к методике их обработки. Принципиальных трудностей эти оценки не представляют, однако практически их выполне­ние оказывается делом довольно сложным. Это связано с тем, что обычно используемые формулы статистики независимых ря- 'дов являются непригодными, поскольку не учитывают того, что, фактические ряды метеорологических наблюдений являются, связ­ными. Это обстоятельство сказывается тем сильнее, чем более детальные данные мы используем. Применительно к среднесуточ­ным значениям оценки того, как связность метеорологических ря­дов влияет на точность определения статистических характеристик, были выполнены Е. И. Федорченко [3]. В данной статье затра­гиваются аналогичные вопросы применительно к срочным значе­ниям метеорологических элементов. Наряду с оценками для тем­пературы воздуха было сочтено целесообразным рассмотреть и такой существенно негауссовский элемент, как скорость ветра, которая полагалась распределенной в соответствии с законом Вейбулла: '

F (l/ ) = e x p ( - ( - | : ) ^ ) , ( v > 0 ) ,

где 7 и р представляют собой параметры, характеризующие форму и масштаб распределения, F — вероятность превышения величи­ны У.

В настоящей работе рассматривается вопрос о том, с какой точностью могут быть определены по данным ограниченного объема наблюдений как основные статистические характеристики

117

моментов распределения и корреляционные функции, так и бо­лее детальные статистические характеристики выбросов времен­ных рядов. При этом для определенности мы исходили из того, что расчеты ведутся с использованием 10-летних рядов наблюде­ний, что нередко делается на практике [2]. При этом часто пред­полагается, что сравнительно короткий период наблюдений ком­пенсируется тем, что за каждые сутки может использоваться до 24 сроков. К сожалению, реальное увеличение объема содержа­щейся в рядах информации оказывается гораздо меньше. .

Решение этой задачи, особенно в части оценки основных мо­ментов, в принципе могло бы быть выполнено аналитически при задании надлежащих- сведений о временной структуре измеряе­мых величин. Однако такие оценки для моментов высокого поряд­ка оказываются очень громоздкими, а для некоторых характери­стик, например характеристик выбросов, получение соответствую­щих оценок представляется крайне затруднительным. Поэтому ра­счеты выполнялись нами методом статистического моделирования. Проводились численные эксперименты, в которых задавались мо­менты распределения для конкретных станций и соответствующие реальным значения временных корреляционных функций. Стро­ился алгоритм, по которому на ЭВМ моделировались ряды, ими­тирующие значения рассматриваемых элементов, такие, при ко­торых обеспечивалось бы полное совпадение их статистических параметров с принятыми исходными параметрами при неограни­ченном объеме данных. Поскольку фактически мы располагаем ' лишь ограниченными выборками, то параметры, получаемые в результате обработки моделируемых рядов, будут отличаться от заданных исходных значений. Порядок этих расхождений позво­ляет судить о возможной точности характеристик,, полученных путем обработки фактических данных соответствующего объема. Поэтому в ходе каждого эксперимента моделировалось 100 выбо­рок, каждая из которых имитировала 10-летний ряд ежечасных наблюдений в течение месяца, т. е. 10 независимых реализаций по 744 члена. По указанным 7440 величинам определялись нужные выборочные характеристики, которые затем осреднялись по всем 100 выборкам, и путем расчета средних квадратических отклоне­ний (а) оценивалось рассеяние выборок такого объема относи­тельно среднего. Именно величина а принимается нами в каче­стве основной характеристики возможной точности получения статистических характеристик при заданном объеме'данных.

В качестве примера в табл. 1 приводятся некоторые результа­ты экспериментов, проведенных путем моделирования скорости ветра и температуры воздуха при задании параметров структуры, соответствующих реально наблюдавшимся на станциях Ленинград,

‘ Построение таких алгоритмов для реалистического описания связных ря­дов является довольно сложным делом, особенно для негауссовского случая [1 ] . Вопросы реализации соответствующей модели и оценки ее качества рас­сматриваются в отдельной статье.

118

Таблица 1Выборочные оценки характеристик скорости ветра

и температуры воздуха по 10-летним рядам наблюдений

М о д е л и р о в а н н ы е М о д е л и р о в а н н ы е

Х а р а к т е р и с т и к а Ф а к т и ч е с к и еср е д н е е с

Ф а к т и ч е с к и ес р е д н е е а

V м/с о м/с А Ег (1)

t °С 6 °С А Ег (1)

Скорость ветра

Ленинград р = 4 , 4 ; 1 = 1,8

3 , 92,1.0,6

—0,10 , 9 6

3 , 9 22 , 1 90 , 6 90 , 2 80 , 9 7

0 , 1 90 , 1 30 , 1 60 , 5 00 , 0 4

Красноярск р = 3 , 5 ; 1 = 1,0

3 . 5 3 , 71.6 6,1 0 , 9

Температура воздуха

Ленинград

- 7 , 76 , 4 5

-0,6- 0 , 3

0 , 9 9 7

- 7 , 7 86 ,3 6

-0,02- 0 , 0 7

0 ,9 9 7

0 ,910 , 5 00,200 , 3 30,01

3 , 5 03 ,4 81 ,9 35 , 3 80 , 9 0

Актюбинск

- 1 3 ,77 , 0

0 , 9 9

- 1 3 , 7 66 , 9 0

—0,01— 0 , 0 4

0 , 9 9 5

0 , 1 70 , 2 40 , 2 31,860,01

0 , 7 80 , 4 20 , 1 70 , 2 80,01

Воейково, и Красноярск, АМСГ, для скорости ветра и Ленинград, ГМО, и Актюбинск, АМСГ, для температуры воздуха. В таблице для ряда характеристик (среднее, среднее квадратическое откло­нение а, коэффициент асимметрии А, коэффициент эксцесса Е, ко­эффициент корреляции со сдвигом 1 ч г {1 ) ) приводятся, значения, фактически исиоЛьзованные при моделировании, а также средние из всех 100 выборок, полученные путем обработки моделирован­ных последовательностей и их а. Для простоты обработка произ­водилась в предположении стационарности, которое для января, по-видимому, близко к действительности. Полученные оценки относятся к случаю использования ежечасных наблюдений (за 24 срока в сутки). '

Из таблицы видно, что статистические характеристики, полу­ченные в результате обработки моделированных рядов, в сред­нем хорошо соответствуют фактическим данным. Из приведенных значений различных характеристик для скорости ветра следует, что по 10-летним рядам мы можем с удовлетворительной точностью получить только первые-три момента распределения. Оценки же коэффициента эксцесса получаются со сравнительно небольшой точностью. Для температуры воздуха значения средних получа­ются с ошибкой в пределах 1 °С, значения а с ошибкой примерно0,5 °С, т. е. порядка 10 % самой величины. Значения а для А и Е имеют порядок самих значений параметров, что естественно.

119

так как мы для простоты моделировали гауссовские ряды, хотя■ фактически коэффициенты асимметрии и эксцесса не равны 0.

Зто, по-видимому, оправдано, так как из оценок а для А п Е при данном объеме выборки видно, что исходные значения могли ока­заться случайными. ■

На рисунке представлены оценки корреляционных функций ‘скорости ветра для Ленинграда. Сплошная кривая соответствует «фактическим значениям корреляционной функции, а штриховая — средней коррелядионной функции, полученной путем обработки моделированных рядов. В нижней части графика приведены харак­

теристики разброса зна­чений корреляционной функции от выборки к выборке. Из рисунка вид­но, что различия факти­ческой и моделированной функций лежат в преде­лах точности их опреде­ления при использован­ном объеме выборки.

Как уже указывалось, расчеты производились в предположении, что мы располагаем ежечасными наблюдениями. В дейст­вительности данные еже­часных наблюдений име­ются лишь для ограни­ченной сети станций и редко за длинные перио­ды. Поэтому очень важ ­но представлять, много ли мы потеряем в точно­сти определения стати­стических характеристик, если будем использовать восьми- или четырех­срочные наблюдения, ко­торыми мы располагаем

на большей сети станций и за более длительные сроки. Для выяс­нения этого были выполнены оценки точности параметров, полу­чаемых по 10-летним рядам по данным наблюдений, выполняю­щихся 24, 8 и 4 раза в сутки. Соответствующие результаты-для скорости ветра на ст. Ленинград, Воейково, и температуры возду­ха Ленинград, ГМО, приведены в табл. 2.

Из таблицы видно, что восьми- и даже четырехсрочные наблю­дения обеспечивают практически ту же точность оценки рассмат­риваемых параметров, что и ежечасные наблюдения, т. е. при­менительно к этим характеристикам переход от четырехсрочных к

120

W 2 0 t4

Средняя за январь корреляционная функ­ция скорости ветра (Ленинград, Воейково)

и ее выборочные погрешности.1 — ф а к т и ч е с к и е з н а ч е н и я , 2 — м о д е л и р о в а н н ы е

з н а ч е н и я .

Таблица 2Статистические характеристики вейбулловских и гауссовских

последовательностей по данным наблюдений, выполняющихся 24, 8 и 4 раза в сутки. Ленинград

Характеристика

Среднее

24 24

V м/с а UjcАЕг (3) г (6)/- (12) г (24)

t °С а °С А Ег (3) г (6)/- (1,2) г (24)

3 , 9 22 , 1 90 , 6 90 ,2 80 , 9 00 , 8 20 , 6 70 , 4 5

- 7 , 7 86 , 3 6

-0,02- 0 , 0 7

0 , 9 80 , 9 40 , 8 70 , 7 4

Скорость ветра

3 , 9 22 , 1 90 , 6 90 , 2 70 , 9 00 , 8 20 ,6 7 .0 , 4 5

3 , 9 22 , 1 90 , 6 90 , 2 7

0 , 8 20 , 6 70 , 4 5

0 , 1 90 , 1 30 , 1 60 , 5 00,010,020 , 0 30 , 0 5

Температура воздуха

— 7 , 7 86 , 3 6

—0,02— 0 , 0 7

0 , 9 80 , 9 40 , 8 70 , 7 4

- 7 , 7 86 , 3 6

-0,02- 0 , 0 7

0 , 9 40 , 8 70 , 7 4

0 ,9 10 , 5 00,200 , 3 30 ,0 0 40,010,020 , 0 4

0 , 1 90 , 1 30 , 1 60 , 5 00,010,020 , 0 40 , 0 5

0 ,9 10 , 5 00,200 , 3 30 ,0 0 40,010,020 , 0 4

0 , 1 90 , 1 30 , 1 60 , 5 2

0,020 , 0 40 , 0 5

0 ,9 10 , 5 00,200 , 3 3

0,010,020 , 0 4

Босьмисрочным и ежечасным наблюдениям не увеличивает инфор­мации (ввиду связности метеорологических рядов). Следователь­но, во многих случаях нет необходимости держаться за 10-летние ряды ежечасных наблюдений и имеётся реальная возможность ис­пользовать, например, обширный материал восьмисрочных наблю­дений. Это, конечно, не означает, что ежечасные наблюдения во­все не нужны. Они очень полезны, например, для уточнения ха­рактеристик корреляции для малых интервалов времени, характе­ристик выбросов и т. д. Однако при использовании детальных данных оценка их точности требует учета связности метеорологи­ческих рядов. Часто при такой оценке считают возможным поль­зоваться стандартными формулами статистики, справедливыми для бессвязных рядов. При наличии фактической положительной кор­реляции использование этих формул приводит к занижению выбо­рочных погрешностей параметров. В качестве' примера, который доказывает, каким может быть такое занижение количественно, приводится табл. 3.

В таблице для скорости ветра и температуры воздуха пред­ставлены для каждого параметра и различного числа сроков в сутки отношения фактически получающихся средних квадратиче­ских ошибок соответствующих параметров для связных рядов к

121

Влияние связности ряда на точность определения i статистических характеристик (0св/(Тб.св) по данным наблюдений, выполнйющихся 24, 8, 4 и 1 раз в сутки

Таблица 3

Характеристика

Скорость ветра

24

Температура воздуха

24

/СТАЕг (3) г (6) г (12)г (24)

7 . 26 . 55 . 24 . 24 . 55 . 35 . 35 . 3

■4.33 , 74 .1 2 . 5 2 . 9 3 , 03 . 23 . 2

3 . 0 2,2 2,2 1 , 7

2.02 . 32 . 3

1 2 ,49 . 67 . 0 5 , 8 6 , 36.67 .1 7 , 5

7.15 . 54 .1 3 , 43 . 6 3 . 84 .1 4„3

5 . 03 . 92 . 9 2 , 4

2,82 . 93 .1

2 , 52,01 , 41.2

1,6

Таблица 4Выборочные оценки характеристик выбросов скорости ветра и температуры

воздуха, полученных по 10-летним рядам наблюдений. Ленинград

Скорость ветра Температура воздуха

Характеристикауровень, м/с

уровень t - 1

аN\

Среднеест 2 2 4 , 9

2 , 75 8 9 ,8

1 8 ,6 — 3 0 ,0 80, 12

7 4 2 , 92.0

Среднеест 4 2 6 ,1

2,03 2 4 ,1

3 1 , 5 " - 2 0 , 90 . 5

7 2 4 , 21 1 .9

Среднееа 6 15,1

2,21 2 7 ,9

2 4 , 6 — 1 3 ,8 -0 , 7

6 2 1 .33 0 , 5

Среднееа 8 5 . 6

1 .63 6 . 61 2 .7 0 6,2

0.83 9 6 , 6

4 0 , 2

Среднееа 10 1 , 4

0,87 , 54 , 8 1 3 , 7

0,81 1 7 .4

2 8 . 0

Среднее^а 12 0 , 3

0 , 31 , 21 ,9 2

0.8 0 , 4 .

1 7 . 09 , 4

средн ееа 15 0,01

0 , 0 50 , 0 4

■0,19 3 0 , 0 60.11

1 ,22 , 3

средним квадратическим ошибкам, которые могли бы быть полу­чены для бессвязных рядов по таким же объемам выборки в со­ответствии с «законом корня из п». Из табл. 3 видно, что оценки в предположении бессвязности ряда могут давать довольно зани- !женные характеристики точности, причем для ежечасных наблю-

122

дений а средних величин может быть занижено на целый поря­док. Естественно, что использование таких оценок может приве­сти к неверным методическим выводам.

В табл. 4 приведен пример оценок точности некоторых харак­теристик выбросов, получаемых по 10-летним рядам наблюдений. В ней представлены для различных уровней характеристики сред­него на реализации (т. е. в месяц) числа выбросов вверх через уровень и общей продолжительности пребывания элемента выше уровня . Из табл. 4 видно, что при использованном объе­ме данных невозможно' оценить со сколько-нибудь удовлетвори­тельной точностью среднее число выбросов скорости ветра за уро­вень более 10 м/с, а для температуры — выбросы за уровень, от­стоящий от нормы более чем на 1,50, недостаточно точны даже характеристики общего пребывания элемента выше уровня. Есте­ственно, что с еще меньшей точностью будут получаться более де­тальные характеристики непрерывной продолжительности выбро­сов.

Приведенные выше данные позволяют судить о точности стати­стических характеристик, полученных путем обработки 10-летних рядов наблюдений. Однако они могут быть использованы и для рядов другой длительности. Например, для случая т лет, полагая независимыми данные наблюдений за различные годы, получаем

очевидное соотношение а^=ою|/^-^. В пределах же одной реали­

зации (в данном случае одного месяца) связность метеорологи­ческих величин высока и, как видно из вышеизложенного, обяза­тельно должна учитываться.

СП ИС ОК Л И Т Е Р А Т У Р Ы

1. Б ы к о в В. В. Цифровое моделирование в статистической радиотехнике.— М .: Советское радио, 1971. — 328 с.

2. Р о м а н е н к о Т. П. Статистическая структура временных рядов при­земного в е т р а .— Метеорология и гидрология, 1976, № 4, с. 32— 37.

. 3. Ф е д о р ч е и к о Е . И. О влиянии связности метеорологических рядов на точность выборочных моментов. — Труды Г Г О , 1973, вып. 336, с. 25— 47. ,

Н. в. К о б ы ш е в а , И. Д . К о п а н е в . Основные принципы в е д е - ' ния «Кадастра по климату С С С Р » . . . . . . . . . . 3

Н. В. К о б ы ш е в а , Л . П. Н а у м о в а , В. Н. М и х а й л о в а . Трен­довые составляющие рядов основных метеорологических величин 8

A. Д . Д р о б ы ш е в , С. Д . К о ш и н с к и й . О расчете вероятно­стных климатологических характеристик с помощью номограмм 18

Е . М. К а р а п е т ь я н ц , В. И. Л и п о в с к а я . Сравнение методов расчета снеговых нагрузок . . . . . . . . . . . . 2 4

3 . И. П и в о в а р о в а . Задачи по подготовке актинометричёской ин­формации в «Кадастр _по климату С С С Р » .................................................................... 3 1 ,

Ю. Л. М а т в е е в . Пространственная структура глобального поляоблачности ............................................................................ . . . . . . . 38

М. Н. М ы т а р е в . К расчету гололедных нагрузок на высотные со­оружения . . . . .............................................................. ........ . . . 4 4

Ю. Н. Г у л я е в . Особенности временного распределения гололедно- изморозевых отложений на Европейской территории С С С Р . . . . - 4 9

Л. П. Н а у м о в а . Критерий определения степени связности клима­тических рядов . . ........................................................... .................................................. 5 4

Е . В. В о р о б ь е в а , В. Н. П р и е м о в . Среднее многолетнее р ас­пределение температуры на среднем энергетическом уровне . . . . 58

О. Д . К о д р а у . Особенности построения климатических карт по температуре воздуха Азиатского региона . . . . . . . . . ' 6 6

К. А. С а п и ц к и й . Связь годового числа гроз с солнечной активно­стью по данным Тбилисской ГМ О . . . . . ' . . . . . . 72

Т. Е . К р ы л о в а . Результаты экспериментальных исследований гор- - -чпо-долинной циркуляции в Яванской д о л и н е ........................................................... 77

Н. Г. Г о р ы ш и н а , Н. П. Н и к и ф о р о в а , В. А. П л а т о н о в ..Роль микроклимата при принятии технологических решений в практике ,сельского хозяйства ................................................... . . . . . . . 82

Л . , Г. В а с и л ь е в а . Особенности 'термического режима осушенных болот при различных условиях погоды . . . . . . . . . . 89

B. М. В я т к и н а , Ц. А. Ш в е р . Фоновый комплекс ведущих кли­матических характеристик для оденки биологической продуктивности древостоя . . . . . . . . . . . . , . . . . 98

В. А. 3 я б р и к о в, Н. В. К о б ы ш е в а . О разработке климатических нормативов для расчета теплового состояния вагонов. . ; . . . . 103

Л . Е . А н а п о л ь с к а я , О. Б. П а ш и н а . Методика определения рас­четных температур наружного воздуха для кондиционирования . . . 1 0 6

,У. И. А н т р о п о в а . Коэффициенты пересчета суммарной радиации . с горизонтальной поверхности на наклонную поверхность (по наблюде­ниям в Ташкенте) . . . .................................................................... . . . ПЗ'^

Е. Е . С и б и р . О точности определения статистических характеристик рядов наблюдений за скоростью ветра и температурой воздуха . . . 118

СОДЕРЖ АНИЕ

О Б Щ А Я И П Р И К Л А Д Н А Я К Л ИМ АТ ОЛ ОГ ИЯД/К

Редактор В. И. Кузьменко. Техн. редактор Е. А. Маркова. Корректор А. В. Хюркес

Сдано в набор 17.02.81. Подписано в печать 07.07.81. М-21534. Формат бОХЭО'Лб.Бум. тип. № 1. Гарнитура литературная. Печать высокая. Печ. л. 8,5. Кр.-отт. 8,75. Уч.-изд. л. 8,93. Тираж 500 экз. Индекс МЛ-112. Заказ 229. Цена 65 коп. Заказное.

Гидрометеоиздат. 199053. Ленинград, 2-я линия, д. 23.Типография им. Котлякова издательства «Финансы и статистика»

Государственного комитета СССР по делам издательств, полиграфии и книжной торговли. 191023. Ленинград, Д-23, Садовая, 21.

Труды ГГО , вып. 460