Методическое пособие 742

значении которых он наверняка в полной мере не подозревал до прибытия в его село «Флотилии плавучих университетов» с профессурой из разных вузов на борту - и все это для общения, именно с ним, с конкретной личностью, желающей познавать и мыслить, вживаться

винтеллектуальную университетскую среду страны.

Впроцессе экспедиций, применяя в разумном сочетании различные формы общений, удается эффективно решать экологические проблемы, самые необычные задачи организации использования земельных и водных ресурсов. А при обсуждении непосредственно на природных объектах, планировании и мозговом штурме научной проблемы, дискуссиях - достичь всеобщей вовлеченности в деятельность и эффективно выполнять исследовательскую, образовательную и просветительскую задачи; сформировать атмосферу постоянного мышления и поиска, познания и развития ноосферную среду для жизни человека [4].

Литература

1.Иванов, А.В. Научно-просветительская экспедиция по Саратовско-Волгоградскому Правобережью «Гагаринский плавучий университет». Путевые фотоочерки [Текст]: / А.В. Иванов, И.А. Яшков, А.А. Коковкин, А.П. Исаченко. - М.: Изд-во «Университетская книга», 2015. - 200 с.

2.Исаченко, А.П. Междисциплинарный научно-образовательный опыт сотрудничества факультетов-партнеров в формате комплексных экспедиций [Текст]: /А.П. Исаченко, В.А. Голубенко, И.А. Яшков, А.В. Иванов // Материалы Международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы природообустройства, кадастра и землепользования», посвящѐнной 95-летию факультета землеустройства и кадастров «Воронежского государственного Аграрного университета имени императора Петра I». - Воронеж: «ФГБОУ ВО «Воронежского государственного Аграрного университета имени императора Петра I», 2016. - С. 92-99.

3.Флотилия плавучих университетов в Среднем и Нижнем Поволжье / Составители: А.В. Иванов, И.А. Яшков. - Саратов: Изд-во «ФГБОУ ВО «Саратовский государственный техничекий университет им. Гагарина Ю.А.», 2017. - 28 с.

4.Папаскири, Т.В. Проведение практик студентов из вузов-партнеров в формате экспедиционных исследований [Текст]: /Т.В. Папаскири, А.В. Иванов, И.А. Яшков, А.П. Исаченко, В.А. Голубенко // Землеустройство, кадастр и мониторинг земель. – М.: Изд-во: Издательский дом «Панорама», 2017. - №6. - С. 63-69.

1ФГБОУ ВО «Саратовский государственный технический университет имени Гагарина Ю.А.» (СГТУ), г. Саратов

2ФГБОУ ВО «Государственный университет по землеустройству» (ГУЗ), г. Москва

A.V. Ivanov1, I.A. Yashkov1, А.P. Isachenko2, V.A. Golubenko2

MISSION AND METHODOLOGY «FLOTHILIES OF FLOATING UNIVERSITIES»

In 2015 and 2016, two Comprehensive scientific and educational expeditions "Gagarin Floating University" (GFU) were carried out, the routes of which passed through the water area of the Volga and covered the territories of the Saratov, Volgograd, Samara and Ulyanovsk regions. The project was awarded the National Environmental Prize V.I. Vernadsky in 2016. An innovative feature of these expeditions and the Flotilla of Floating Universities in 2017 through the territories of the Saratov, Volgograd, Astrakhan regions and the Republic of Kalmykia was the combination of scientific research of land and water resources, the process of teaching and joint conducting of student training practices from partner universities with educational work among the population, entrants

Key words: «Flotilla of floating universities», educational work, popularization of science, students' practice, ecology, land use planning and cadastres

1Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education «Yuri Gagarin State Technical University of Saratov» (SSTU), Saratov

2Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education «State University of Land Use Planning» (SULUP), Moscow

81

УДК 551.508

М.М. Кугейко, С.А. Лысенко

ОПТИЧЕСКИЙ МЕТОД КОНТРОЛЯ ЗАГРЯЗНЕННОСТИ ВОЗДУХА РЕСПИРАБЕЛЬНЫМИ ТВЕРДЫМИ ЧАСТИЦАМИ

В докладе рассматривается разработанный авторами метод локального контроля респирабельных фракций аэрозоля в городском воздухе, устойчивый к вариациям их микрофизических параметров. Метод основан на измерении сигналов, рассеянных под углом, и использовании регрессионных связей между измеряемыми сигналами и определяемыми параметрами

Ключевые слова: аэрозоль, световой поток, нефелометрические анализаторы, боковое рассеивание

Среди неблагоприятных факторов окружающей среды, влияющих на здоровье населения, большое значение имеет загрязнение воздуха взвешенными частицами (аэрозолем). Согласно данным последних исследований [1], примерно 2.1 миллиона смертей происходят ежегодно из-за увеличения объема мелкодисперсных (респирабельных) частиц в воздухе, которые могут проникать в легкие человека, вызывая рак, сердечнососудистые и респираторные заболевания. В стандартах по качеству воздуха используются массовые концентрации

частиц PM1.0, PM2.5 и PM10 с верхним размером 1.0 мкм, 2.5 мкм и 10 мкм соответственно. Для непрерывного мониторинга аэрозольных загрязнений воздуха рабочих и жилых

помещений наиболее простыми и эффективными являются нефелометрические методы, основанные на регистрации рассеянного светового потока, при его прохождении через объем с частицами аэрозоля. Переход от измеряемого фотосигнала к массовой концентрации аэрозоля осуществляется с использованием расчетного или эмпирического коэффициента связи, значение которого может изменяться в широких пределах в зависимости от микрофизических параметров аэрозоля (формы частиц, функции распределения по размерам и комплексного показателя преломления). Существующие нефелометрические анализаторы аэрозоля (Аэрокон-П, Аэрокон-С, KANOMAX 3431, TM-data) требуют калибровки прибора на конкретный тип аэрозоля или ввода опытных поправочных коэффициентов. Это снижает удобство работы и увеличивает погрешность измерений. Кроме того, они не позволяют выполнять контроль загрязнений воздуха с разделением на фракции аэрозоля PM1.0, PM2.5 и PM10 (с верхним размером частиц 1.0 мкм, 2.5 мкм и 10 мкм соответственно), используемых в стандартах по качеству атмосферного воздуха.

В докладе рассматривается разработанный авторами метод локального контроля респирабельных фракций аэрозоля в городском воздухе, устойчивый к вариациям их микрофизических параметров [2]. Разработанный метод отличается от общеизвестного нефелометрического метода тем, что в исследуемый объем среды последовательно посылают световое излучение на длинах волн λ1 ≤ 0.55 мкм и λ2 ≥ 1.0 мкм, определяют коэффициенты направленного светорассеяния β(λi, θj) (i = 1, 2; j = 1, 2) для углов θ1 ≤ 5° и θ2 = 15– 45°, а массовые концентрации аэрозольных частиц с размерами ≤ 1 мкм, ≤ 2.5 мкм, ≤ 10 мкм и > 10 мкм определяют на основе регрессионных соотношений:

n 1 m 1

где X = 1.0, 2.5, 10; b - вектор результатов измерений с компонентами lnβ(λi, θj), vn - собственные векторы его ковариационной матрицы, ankX - коэффициенты регрессии, получаемые

на основе «обучающего» ансамбля реализаций PMX и β(λi, θj).

Крупные частицы обуславливают рассеяние под малыми углами (θ1), тогда как в боковом рассеянии (θ2) преобладает вклад более мелких частиц, поэтому, одновременная регистрация рассеянного света в этих двух направлениях дает возможность судить о концентрациях PM1 и PM10 в исследуемом объеме воздуха. Для повышения точности определения PM1 и PM10 используются две длины волны зондирующего излучения, она из которых (λ1) соответствует наибольшей эффективности светорассеяния мелких, другая (λ1) - крупных частиц.

82

Комплексный анализ всех четырех измеряемых коэффициентов β(λi, θj) позволяет также определять концентрацию средних по размеру частиц PM2.5.

Выбор конкретных значений для углов θ1 и θ2 в предложенной схеме измерений связан с двумя обстоятельствами. Во-первых, регистрация излучения, рассеянного под углами θ1 < 5°, представляет значительные сложности технического характера, связанные с необходимостью разделения прямопрошедшего и рассеянного световых потоков, а также с влиянием дифракции на оптических элементах излучателя. Во-вторых, использование углов θ2 > 20° нецелесообразно в связи с существенно возрастающим влиянием комплексного показателя преломления (КПП) и формы частиц на их индикатрису рассеяния.

Для получения регрессионных соотношений между PMX и β(λi, θj) использовалась оп- тико-микрофизическая модель городского аэрозоля, принятая Всемирной метеорологической организацией. Данная модель предполагает, что аэрозоля состоит их трех компонент – сажевой (f = 1), водорастворимой (f = 2) и пылевой (f = 3). Каждая компонента характеризуется объемной концентрацией Cf, модальным радиусом xf и полушириной ζf распределения частиц по размерам, а также КПП аэрозольного вещества mf(λ). Для моделирования аэрозольных характеристик светорассеяния необходимо задать диапазоны вариаций модельных параметров. Значения параметров xf и ζf, характерные для городских аэрозолей, приведены в работе [3]. Диапазоны вариаций Сf выбраны с тем расчетом, чтобы охватить ситуации в атмосфере, соответствующие фоновому уровню загрязненности воздуха и его экстремальной запыленности (или задымленности): C1 + C2 + C3 = 10–3–100 мм3/м3, C2 / C1 = 0.05–10, C3 / C2 = 0.1– 200. Спектры КПП аэрозольных частиц моделировались как линейные комбинации:

где mi*, f - КПП вещества частиц из литературных и интернет источников, pi - весовые коэф-

фициенты, варьируемые в диапазоне 0–1. Массовые концентрации PMX рассчитывались на основе объемных концентраций и функции распределения частиц по размерам при плотности вещества частиц 1.4 г/см3.

Погрешности определения PMX с использованием полученных регрессий оценивались на основе «тестового» ансамбля реализаций PMX и β(λi, θj), сформированного путем вышеописанного статистического моделирования. Восстановление PMX из «тестовых» реализаций β(λi, θj) проводилось с использованием формулы (1) при наложении на β(λi, θj) случайных отклонений в пределах δβ = 0–15 %. Путем сравнения заданных и восстановленных значений PM1, PM2.5 и PM10 оценены погрешности разработанного метода, вызванные статистическим разбросом микрофизических параметров аэрозоля, и погрешности оптических измерений:

δPM1 = 10.8–14.6 %; δPM2.5 = 8.7–10.0 %; δPM10 = 8.2–11.2 %.

Таким образом, рассматриваемые характеристики аэрозольного светорассеяния обладают достаточно высокой информативностью относительно всех экологически значимых фракций аэрозоля, а решение обратной задачи с использованием полученных регрессий является устойчивым к погрешностям оптических измерений.

Представляет интерес сравнить оптико-микрофизические корреляции аэрозоля, получаемые в рамках используемой модели, с экспериментальными данными. Корреляционные связи PMX с аэрозольными коэффициентом ослабления ε и интегральным (по всем направлениям) коэффициентом рассеяния ζ, как правило, описываются коэффициентами HX(λ) = ε(λ) / PMX и VX(λ) = ζ(λ) / PMX, исследованию которых, в зависимости от региона, времени года, метеопараметров и синоптической обусловленности воздушной массы, посвящено большое количество работ. Рассмотрим результаты некоторых из них.

В работе [4] на основе 30 измерений ζ(0.55 мкм) и PM2.5 в городской и сельской местностях для коэффициента V2.5(0.55 мкм) получен диапазон 2.0–5.0 м2/г. При этом для сельской местности было зафиксировано два случая с V2.5(0.55 мкм) > 10 м2/г. В [5] выявлена

связь β(0.532 мкм) с PM2.5, которая при V2.5(0,532 мкм) = 4.1 м2/г проявляется с коэффициентом корреляции 0.8. По данным [6] для районов Пекина H2.5(0.55 мкм) = 3.4±1.2 м2/г. Коэф-

83

фициент корреляции между PM2.5 и ε(0.55 мкм), согласно данным [7], составляет 0.6 и достигается при H2.5(0.55 мкм) = 4.93 (±0.69) м2/г. Все эти данные близки к результатам вышеописанного статистического моделирования, согласно которым значение V2.5(0.55 мкм) находится в диапазоне 2.0–9.9 м2/г, а средние значения V2.5(0.532 мкм) и H2.5(0.55 мкм) составляют соответственно 4.0 и 5.3 м2/г.

Согласно экспериментальным данным [8] коэффициент связи между ζ(0.55 мкм) и PM10 для городских аэрозолей изменяется в диапазоне 0.6–3.2 м2/г, а его среднее значение составляет 1.5±0.5 м2/г. Для воздуха Пекина с относительно низким содержанием антропогенных частиц (PM2.5 < 50 мкг/м3) значение коэффициента H10(0.55 мкм) составляет 1.4±0.9 м2/г, тогда как для относительно загрязненного воздуха (PM2.5 > 100 мкг/м3) H10(0.55 мкм) = 3.1±0.9 м2/г [6]. По результатам наших модельных расчетов для коэффициента H10(0.55 мкм) получен диапазон 0.56–4.41 м2/г и среднее значение 1.8 м2/г, что с учетом неопределенности плотности аэрозольного вещества (в наших расчетах она принята равной 1.4 г/см3), достаточно хорошо согласуется с экспериментальными данными.

Полученные результаты позволяют говорить о возможности создания простого нефелометрического измерителя загрязненности воздуха с разделением фракций массовых концентраций PM1, PM2.5 и PM10, удовлетворяющего современным потребностям санитарногигиенических и эпидемиологических служб.

Литература

1.Global premature mortality due to anthropogenic outdoor air pollution and the contribution of past climate change / R.A. Silva [et. al.] // Environ. Res. Lett. - 2013. -V. 8. – 034005.

2.Лысенко, С.А. Нефелометрический метод измерений массовых концентраций городских аэрозолей и их респирабельных фракций / С.А. Лысенко, М.М. Кугейко // Оптика атмосферы и океана. - Новосибирск: Изд-во «Сибирского отделения РАН», 2014. - Т. 27.- №

5.- С. 435–442.

3.Peculiarities in spectral behavior of optical characteristics of urban aerosols by laser sensing data and model estimations / V.V. Barun [et. al.] // Proc. SPIE. - 1999. - V. 3983. P. - 279–289.

4.NAPAP (1991) State of science and technology /Technology Report. - V III.- Chapter 24, Visibility. - P. 24–90. - The US National Acid Precipitation Assessment Program, Washington, DC.

5.Aerosol optical properties at Pasadena, CA during CalNex 2010 / J.E. Thompson [et. al.] // Atmos. Environ. - 2012. - V. 55. - P. 190–200.

6.Optical properties of atmospheric aerosols obtained by in situ and remote measurements during 2006 Campaign of Air Quality Research in Beijing (CAREBeijing-2006) / J. Jung [et. al.] // J. Geophys. Res. - 2009. - V. 114. - D00G02. - doi:10.1029/2008JD010337.

7.Trier, A. Correlations between urban atmospheric light extinction coefficients and particle mass concentrations / A. Trier, N. Cabrini, J. Ferrer // Atmosfera. - 1997. - V. 10. - P. 151–160.

8.Optical properties and chemical composition of aerosol particles at an urban location: An estimation of the aerosol mass scattering and absorption efficiencies / G. Titos [et. al.] // J. Geophys. Res. - 2012. - V. 117, D04206. - doi:10.1029/2011JD016671.

Белорусский государственный университет, г. Минск, Республика Беларусь

M.M. Kugeiko, S.A. Lisenko

OPTICAL METHOD FOR CONTROLLING AIR POLLUTION BY RESPIRABLE SOLID

PARTICLES

A method is suggested for determining the mass concentration of airborne particles with sizes ≤1 μm, ≤2.5 μm, ≤10 μm by measuring the light scattering coefficients of the investigated air at the wavelengths λ1 ≤ 0.55 and λ2 ≥ 1.0 μm for the scattering angles θ1 ≤ 5° and θ2 = 15–45°. Mass concentrations of airborne particles are calculated on the basis of their stable statistical relation-

84

ships with measured coefficients. Analytical expressions for approximation of these statistical relationships have been derived on the basis of an optical-microphysical model of urban aerosol with variable concentrations, size distribution parameters, and complex refractive index of the particles of aerosol components

Key words: aerosol, flux, nephelometric analyzers, lateral dispersion

Belarusian State University, Minsk, Belarus

УДК 551.501.81

А.С. Белинский, И.Е. Кузнецов

МЕТОДИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПОВЫШЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ И ЭФФЕКТИВНОСТИ ПОЛЕТОВ ВОЗДУШНЫХ СУДОВ В УСЛОВИЯХ ЭЛЕКТРИЗАЦИИ В ОБЛАКАХ

Представлена методика повышения безопасности функционирования авиационной системы на основе модели управления гидрометеорологическими рисками

Ключевые слова: безопасность полетов, гидрометеорологические риски, атмосферно-электрический разряд

Система безопасности полетов - это силы и средства авиационной системы, определенным образом организованные и функционирующие в интересах повышения безопасности полетов. Данную систему следует рассматривать как организационную структуру объединяющую несколько различных, специально создаваемых элементов с четко определенными функциями, предназначенных для комплексного и методически единообразного решения задач снижения риска эксплуатации воздушных судов в рамках определенной авиационной системы. Безопасность полетов как категория, отражающая совокупность свойств авиационной системы, обеспечивает выполнение полетов и перелетов без авиационных происшествий. Основной категорией, сопровождающей понятие безопасности, является риск. Значимую роль в структуре рисков занимают гидрометеорологические риски, изучение которых представляет значительный интерес в связи с масштабностью их проявления и возможностью управления. Гидрометеорологический риск – это вероятностная мера возникновения опасных гидрометеорологических условий, сопровождающаяся формированием и воздействием неблагоприятных факторов, способных оказать негативное воздействие на функционирование системы и нанесения ей экономического ущерба. Под ущербом следует понимать последствия, приводящие к нарушению надежного функционирования элементов авиационной системы, выраженные в материальных затратах, связанных с повреждениями (разрушениями) [4].

Целью работы является снижение гидрометеорологических рисков, обусловленных факторами внешней среды, в частности повышенной электрической активности атмосферы, путем разработки моделей управления ими на основе количественной информации.

В качестве количественной оценки уровня риска предлагается величина, равная произведению:

(1)

где Risk - уровень риска, вероятность нанесения ущерба системе; Р1 - вероятность возникновения авиационного события, связанного с метеорологическими условиями, обусловливающих формирование и действие опасных факторов; Р2 - вероятность формирования определенных уровней физических полей, нагрузок, воздействующих на авиационную систему; Р3 - вероятность того, что указанные выше уровни физических полей и нагрузок приведут к определенному ущербу.

Модели управления гидрометеорологическими рисками включают в себя: модели оценки вероятности возникновения опасного гидрометеорологического явления, модели оценки влияния опасного гидрометеорологического явления на состояние исследуемой авиационной системы; модели критических нагрузок на авиационную систему, приводящих к ее разрушению; модели пороговых уровней нагрузок, превышение которых приводит к отклонению от штатного функционирования. Получение информации об этих параметрах в различных случаях является сложной нетривиальной задачей. Поэтому реализацию предлагае-

85

мого подхода рассмотрим на примере снижения гидрометеорологического риска поражения воздушного судна атмосферно-электрическим разрядом.

На территории России в среднем за год фиксируется около 60 случаев поражения самолетов атмосферно-электрическим разрядом (АЭР), при этом в 54 % случаев поражения различных частей летательного аппарата обнаруживалось при послеполетном осмотре.

Наибольшая опасность угрожает самолету при полетах в зонах активных грозовых облаков. Согласно действующим руководящим документам [1, 2], экипажу воздушного судна при визуальном обнаружении грозовых облаков разрешается обходить их на удалении не менее 10 км. Если полет проходит между двумя грозовыми облаками, то расстояние между ними должно быть не менее 30 км. При невозможности обхода указанных облаков на заданной высоте разрешается производить визуальный полет под облаками или выше их, согласно требований [1, 2]. При использовании бортовых и наземных радиолокационных станций разрешается обходить эти облака на удалении не менее 15 км, при пересечении фронтальной облачности с отдельными грозовыми очагами - не менее 50 км [2].

Доля поражений самолетов АЭР в этих зонах невелика и составляет несколько процентов от общего числа случаев. Длительное время случаи поражения самолетов молнией связывали с полетами в условиях развития кучево-дождевой (грозовой) облачности, которая в большинстве районов суши умеренных широт развивается в теплый период года. За последние десятилетия значительно увеличилось число случаев поражения самолетов электрическими разрядами. Анализ авиационных событий, связанных с поражением ВС электрическими разрядами, показывает, что большинство случаев отмечается в зимний и переходные периоды года. Если принять во внимание, что в летний период грозовая акти в- ность для умеренных широт в сотни раз больше, чем в холодный период, то оказывается, что вероятность поражения самолетов зимой гораздо больше, чем летом.

Такое обстоятельство подтверждает выводы, что электрические поражения самолетов молниями возможны в неконвективной облачности, т. е. в облачности слоистых форм (St, Ns, As, Sc). Этот факт в значительной степени противоречит представлениям о формировании электричества гроз и определяет необходимость пересмотра существовавших еще недавно взглядов на электрические свойства облаков слоистых форм. Подавляющее число поражений происходит в системах Ns-As, маскирующих конвективную облачность, или в слоисто-дождевых и слоисто-кучевых облаках с осадками. Статистические данные наблюдений за облаками позволили получить информацию о повторяемости форм облаков, в которых наблюдались АЭР (рис. 1).

Рис. 1. Повторяемость (%) возникновения АЭР в облаках различных форм облаков в осенне-зимний период [2]

Вероятность поражения воздушного судна АЭР напрямую связана с величиной напряженности электрического поля (Е), формирующегося в облаках данной формы. Закон распределения напряженности электрического поля в облаках данной формы подчиняется логарифмически нормальному:

86

Статистические данные для распределения напряженности электрического поля в облаках различных форм представлены в табл.

Статистические характеристики распределения максимальных значений Е [2]

По формуле (2) с использованием данных табл. 1 определяем вероятность появления напряженности электрического поля уровня Е, то есть Р2.

Степень ущерба, нанесенного ВС АЭР, пропорциональна энергии электрического поля (W), запасенной в облачном объеме. Энергия единичного элемента объема облака равна:

Т - абсолютная температура (температура в градусах Кельвина); q - удельная влажность

Вероятность ущерба воздушному судну (Р3) определяется как вероятность возникновения вредного эффекта под воздействием электрического поля с учетом распределения его напряженности, температуры, давления и влажности воздуха на эшелоне полета. Она будет пропорциональна электрической энергии, запасенной в облаках, и характеризовать тяжесть поражения ВС. При этом, как видно из формулы (3), тяжесть поражения будет зависеть от величины напряженности электрического поля и возрастать по квадратическому закону.

Таким образом, зная вероятность возникновения явления (Р1), вероятность формирования определенного уровня напряженности электрического поля в облаках данной формы, а, следовательно, и энергии воздействия на ВС (Р2), а также вероятность поражения воздушного судна при данном уровне напряженности электрического поля (энергии электрического поля) по формуле (1) можно определить величину гидрометеорологического риска.

Практика полетов показывает, что критическая напряженность электрического поля, при котором начинают проявляться действия электричества на летательный аппарат, равна 10000 В м . При этом гидрометеорологический риск поражения ВС АЭР представлен на рис.

2.

87

Рис. 2. Значение гидрометеорологического риска поражения воздушного судна АЭР при полетах в облаках различных форм

Анализ рис. 2 показывает, что, несмотря на наличие в кучево-дождевых облаках больших значений напряженности электрического поля, гидрометеорологический риск попадания в них невелик и составляет 3 % (связанно с запретом полетов в этих облаках). При этом облака слоистых форм: слоистые, слоисто-кучевые, слоисто-дождевые имеют наибольшее значение гидрометеорологического риска, что обусловлено высокой повторяемостью в них АЭР. При увеличении электрического поля в облаках свыше критических значений, величина электрической энергии, воздействующей на ВС будет возрастать, что может привести к катастрофическим последствиям. Оценку гидрометеорологического риска оперативно можно проводить с использованием метеорологических радиолокационных средств. Для этого предлагается дистанционный метод оценки электрической активности облаков и осадков, который заключается в следующем. Исследуемую область атмосферы последовательно облучают электромагнитной волной с длинной волны λ1, незатухающей при распространении в облаках и осадках, и волной с λ2, испытывающей пренебрежительно малое затухание; принимают отраженные электромагнитные сигналы от двух объемов, лежащих внутри исследуемой области, измеряют раздельно мощности электромагнитного сигнала, отраженного от первого и второго объемов, а также величину сдвига фаз между данными сигналами и по результатам измерений определяют заряд частиц облаков и осадков исследуемой области.

Метод получения информации о заряде аэрозольных частиц облаков и осадков базируется на известной из теории Максвелла - зависимости величины поглощения электромагнитной волны исследуемым объемом облачной атмосферы от электрофизических свойств аэрозольных частиц данного объема, с одной стороны. А также зависимости электрофизических свойств аэрозольных частиц от их зарядов - с другой стороны.

Вероятность обнаружения метеоцели на заданном удалении будет зависеть от следующих факторов:

-от соотношения мощности отраженного сигнала и мощности шума станции (определяется вероятностью превышения порога чувствительности МРЛ);

-от вероятности появления в облаках или осадках минимального значения радиолокационной отражаемости, регистрируемой МРЛ на заданном расстоянии;

-от высоты верхней границы облачности (определяет максимальную дальность проводимых наблюдений из-за наличия радиогоризонта).

Таким образом, вероятность обнаружения ЭАЗ будет определяться выражением:

где Робнзад (R) - заданная вероятность обнаружения метеоцели на расстоянии R, обеспечиваемая техническими характеристиками РЛС, при условии, что радиолокационная отражаемость метеоцели равна Zmin (R); Zmin (R) - минимальное значение отражаемости метеоцели,

88

ical risks

Key words: safety, risks, hydro-meteorological, atmospheric electric discharge

Federal State Official Military Educational Institution of Higher Professional Education Military Educational Research Centre of Air Force «Air Force Academy named after professor

N.E. Zhukovsky and Yu.A. Gagarin» (Voronezh)

УДК 551.501.81

И.Е. Кузнецов, А.С. Белинский

НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПРОСТРАНСТВЕННОГО МОНИТОРИНГА МОЛНИЕОПАСНЫХ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ

В статье предлагается технология построения системы для локализации молниеопасных объектов на основе их характеристик электромагнитного излучения

Ключевые слова: грозопеленгатор, грозовые очаги, грозовые разряды, радиолокационные станции, опасное метеообразование

Процессы молниеобразования сопровождают многие опасные атмосферные явления: облака, мезомасштабные конвективные комплексы, циклоны умеренных и тропических широт. Электрические процессы в облаке являются индикаторами не только его существенной микрофизической перестройки, но и предшествуют опасным явлениям погоды. Предвестниками образования опасных гидрометеорологических явлений в атмосфере можно отнести: начало развития в облаке облачных и наземных разрядов, интенсивность разрядов в единицу времени, значения амплитуды тока молний, время нарастания волны тока, знак разряда молнии, местоположение разрядов в облаке [1-3]. Поэтому информация об электрическом состоянии атмосферы играет важную роль при метеорологическом обеспечении авиационных формирований, а также любого другого потребителя. Для обнаружения гроз в мировой практике используют различные радиотехнические комплексы (радиолокационные станции (РЛС) различных диапазонов радиоволн, системы и датчики типа ALDF, LDAR, SAFIR, LIS и др.), рис. 1. Вместе с тем, методики, заложенные в них, далеко не совершенны [2].

Существующая в настоящее время в России система штормооповещения об опасных явлениях (грозы, град, ливни) погоды (ОЯП) основана на использовании метеорологических радиолокаторов различных типов [4]. В их основе лежат методики, учитывающие влияние микрофизических процессов (зарождение капель воды, замерзание водных капель) на образование ОЯП. Рост замерзших капель, образование градин, столкновение облачных частиц

90