Полученные результаты по детальной оценке приращения бальности относительно карты сейсмического районирования территории РФ (ОСР-97-С) на площади Еланского лицензионного участка должны обязательно учитываться при проектировании и проведении горно-геологических работ и капитального строительства.

Литература

1.Комплект карт общего сейсмического районирования территории РФ ОСР-97. Главные редакторы В.Н. Страхов и В.И. Уломов.

2.Маловичко А.А., Маловичко Д.А., Дягилев Р.А., и др. Оценка нефтеперспективности объектов с использованием микросейсмических съемок // Пути реализации нефтегазового потенциала Ханты-Мансийского автономного округа. Югры. Ханты-Мансийск, 2006. С.

177-180.

3.Горбатиков А.В., Барабанов В.Л. Опыт использования микросейсм для оценки состояния верхней части земной коры // Физика Земли. 1993. №7. С. 85-90.

4.Надежка Л.И., Орлов Р.А., Сафронич И. Н, Пивоваров С.П., Ефременко М.А. Особенности сейсмического шума в различных геодинамических и геологических условиях Воронежского кристаллического массива. // Материалы Межд. конф. «Строение, живая тектоника и дислокации платформ и их горноскладчатых обрамлений». М. 2003. С. 177-180.

5.Орлов Р.А., Трегуб А.И. Сейсмический шум и картирование элементов новейшей тектоники территории Воронежского кристаллического массива // Материалы междун. конфер. Месторождения природного и техногенного минерального сырья: геология, геохимия, геохимические и геофизические методы поисков, экологическая геология. Воронеж: Воронежпечать, 2008. С. 170-172.

ФГБОУ ВО «Воронежский государственный университет», Воронеж, Россия

R.A. Orlov1, E.V. Kalinina2,1, I.A. Sizask2,1

SEISMIC MICROZONATION OF ELAN AREA

An example of seismic microdistricting at the Elansky license area is considered for the purpose of a detailed assessment of the increment of the scale relative to the map of seismic zoning of the territory of the Russian Federation (OSR-97-C).

Keywords: seismic microdistricting, microseismic noise, seismology.

Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education «Voronezh State University»,

Voronezh, Russia

287

УДК 551.515.5:551.501.86

И.П. Расторгуев, Ж.Ж. Косса

МОНИТОРИНГ АТМОСФЕРНОЙ КОНВЕКЦИИ В ТРОПИЧЕСКОЙ ЗОНЕ ЮГО-ВОСТОЧНОЙ АФРИКИ ПО СПУТНИКОВЫМ ДАННЫМ

Конвективная облачность и явления погоды являются основными метеорологическими факторами, влияющими на безопасность и эффективность применения авиации в тропической зоне. В работе рассмотрен подход к определению свойств конвективных образований в атмосфере по спутниковым данным в условиях дефицита (отсутствия) данных наземных метеорологических, аэрологических и радиолокационных данных.

Ключевые слова: безопасность полетов, метеорологические космические аппараты, метеорологический мониторинг, метеорологические условия полетов, атмосферная конвекция, опасные конвективные явления погоды, тропическая зона, анализ и прогноз погоды.

В тропической зоне на протяжении большей части года конвективная облачность и явления погоды являются определяющими (из числа метеорологических факторов) в вопросах безопасности, регулярности и эффективности деятельности авиации. На протяжении последних десятилетий выработаны и реализованы в практической деятельности надежные способы анализа и прогнозы конвективной облачности и явлений погоды, в том числе базирующихся на современных высокоэффективных технологиях радиолокационного и спутникового зондирования атмосферы [1-8].

Однако современные методы мониторинга метеорологических условий не всегда реализуемые вследствие отсутствия соответствующей материальной базы. Сказанное в полной мере относится к юго-восточной Африке. В частности, проблема дефицита исходных данных актуальна при метеорологическом обеспечении авиации Военно-воздушных сил (ВВС) республики Мозамбик. Район полетов ВВС Мозамбика и прилегающие территории приведены на рис. 1.

Рис. 1. Район исследования, расположение аэродромов с метеостанциями и пунктов радиозондирования

На схеме расположения аэродромов с метеостанциями и пунктов радиозондирования атмосферы видно, что авиационные метеорологические станции распределены неравномерно

288

(на побережье – 4 станции, на удалении 100-200 км об берега – 2 станции, в глубине континента на 400-600 км – станции) для значительных территорий не являются репрезентативными. Пункты зондирования находятся только в сопредельных странах и располагаются в ограниченном секторе – 200-340°. Полноценное радиолокационное сопровождение имеется только в районе аэропорта Мавалане (Мапуту). В этих условиях представляется целесообразным использование доступной спутниковой информации со специализированных космических аппаратов и адаптация методов интерпретации спутниковых метеорологических данных к физико-географическим особенностям региона и техническим возможностям ведомственных метеорологических подразделений.

В ходе ранее выполненных исследований [9] были определены повторяемости опасных явлений погоды по территории Мозамбика (рис. 2).

Рис. 2. Повторяемость опасных явлений погоды по району исследования

Около 57 % наблюдаемых явлений связаны с развитием атмосферной конвекции. Если учитывать, что и кучево-дождевая облачность даже без явлений в приземном слое для авиации является опасным явлением, то конвекция является причиной ограничения проведения авиационных работ более чем в 75 % случаев.

Значительная географическая протяженность и сложность рельефа обуславливают разнообразные метеорологические условия полетов. В том числе это существенно сказываются на формировании опасных для авиации явлений погоды конвективного происхождения. На рис. 3 показано распределение гроз месяцам для различных пунктов.

Из приведенных данных следует вывод о том, что, несмотря на общие черты распределения гроз по месяцам, у каждого пункта есть индивидуальные особенности по формированию гроз и их годовому распределению из чего следует вывод о целесообразности построения прогностических правил дифференцированно по пунктам.

Проведенный предварительный совместный анализ данных наземных наблюдений и спутниковых снимков позволил сделать вывод, что далеко не все даже суперячейковые куче- во-дождевые облака регистрировались на метеостанциях, вследствие их значительной удаленности друг от друга (150-500 км).

289

Рис. 3. Количество дней с грозами по пунктам Мозамбика

Исходя из изложенного, было проведено исследование с целью повышение безопасности полетов Военно-воздушных сил Мозамбика в условиях тропического климата путем совершенствования методики мониторинга конвективных явлений погоды на основе использования оперативной спутниковой информации.

В качестве исходных данных использовались данные получасовых наземных метеорологических наблюдений и квазисинхронные им аналоговые снимки с геостационарных метеорологических космических аппаратов (рис. 4) за 2018-2020 годы.

Рис. 4. Район исследования на спутниковом снимке и объекты метеорологического мониторинга

Обработка спутниковых снимков производилась с использованием стандартного про- граммы-просмотрщика электронных изображений (рис. 5).

290

Рис. 5. Исходный снимок и снимок после контрастирования изображения с выделенным фрагментом

При проведении исследования были использованы наработки, полученные из проведенных исследований в других географических районах [10, 11].

На начальном этапе отбирались снимки с текстурой и мезоструктурой, характерной для конвективной облачности. Далее выделялись отдельные фрагменты с обособленными отметками от конвективной облачности (рис. 5) и обрабатывались штатными средствами обработки изображений (рис. 6).

Рис. 6. Схема методики обработки спутникового снимка

На следующем этапе по данным наземных наблюдений в подоблачном географическом пространстве определялась степень развития конвекции по следующим градациям:

1.Скопления кучевых плоских или средних облаков.

2.Мощно-кучевая облачность.

3.Кучево-дождевая облачность без явлений.

4.Кучево-дождевая с ливневым дождём.

291

5.Кучево-дождевая с грозой.

6.Кучево-дождевая с градом (и или шквалом).

Рассматривалась облачность в радиусе до 50 км от пунктов наземных наблюдений и временной разнесённостью не более 10 минут.

Предварительно проводилось контрастирование изображения - значение контрастности выводилось на максимальное значение (рис. 6).

Далее для каждого фрагмента были определены значения яркости в безразмерных единицах (максимум -100). Определялись эти значения следующим образом: исходное значение принималось за «ноль», производилось уменьшение яркости до сливания отметки от облачности с фоном и появления характерной «гистограммы яркости» (пустой). На рис. 6 такие условия достигаются при уменьшении яркости до значения 70 единиц.

На завершающем этапе для каждой градации развития конвекции определялись критические значения яркости, при достижении которой диагносцируется именно эта градация. Определение критических значений производилось из условия 30% обеспеченности достижения данной градации, исходя из большей «цены» ошибки пропуска [11, 12].

Использование представленной методики и решающего правила было проверено на независимом материале (таблица).

Можно сделать вывод, что существенные ошибки в определении степени развития конвекции составляют 18,2 % (ошибка более градации и занижение градации).

Исходя из изложенного, можно сформулировать следующие результаты исследования. Выводы.

1.Изучены процессы и механизмы формирования опасных метеорологических явлений конвективного происхождения в исследуемом районе.

2.Составлены выборки исходных данных на местном архивном материале и проведена их первичная обработка.

3.Подобраны квазисинхронные наземным наблюдениям аналоговые снимки метеорологических геостационарных спутников.

4.Разработана методика определения градации развития конвективной облачности и связанных с ней явлений погоды.

5.Разработаны рекомендации по практическому использованию результатов исследо-

вания.

Разработанная методика мониторинга конвективной облачности и явлений может использована в оперативной работе метеорологических подразделений на территории юговосточной Африки, а также может быть реализована и для других пунктов (территорий), имеющих специфические физико-географические условия и обеспеченность исходными данными.

Литература

1.Герман, М. А. Космические методы исследования в метеорологии: [Учеб. для вузов] / М.А. Герман. Л.: Гидрометеоиздат, 1985. 351 с.

2.Степанов, В.В. Теоретические основы практического использования спутниковой синоптической метеорологии: монография / В.В. Степанов. СПб.: ЛЕМА, 2011. 269 с.

292

3.Применение спутниковой информации для решения задач в области гидрометеорологии и мониторинга окружающей среды: справочное пособие / Под ред. В.В. Асмуса, О.Е. Милехина. М.:НИЦ «Планета», 2019.

4.Калинин, Н.А. Космические методы исследований в метеорологии: [Учеб. для вузов] / Н .А. Калинин, Н.И. Толмачева; Федер. агентство по образованию М-ва образования и науки Рос. Федерации. Пермь: ГОУВПО «Перм. гос. ун-т», 2005. 347 с.

5.Асмус, В.В. Использование космических технологий для решения гидрометеорологических задач в Арктике / В.В. Асмус, Р.В. Волтогуров, В.В. Дерюгина и др. // Метеорология и гидрология. 2019. № 4. С. 54-69.

6.Бунина, Ю.Е. Перспективы применения отечественных космических систем дистанционного зондирования Земли в интересах гидрометеорологического обеспечения деятельности Вооруженных сил Российской Федерации / Ю.Е. Бунина, А.Н. Ефременко //Проблемы военно-прикладной геофизики и контроля состояния природной среды: сб. науч. тр. VI Всерос. науч. конф. Спб.: Изд.: ВКА им. А.Ф. Можайского, 2020. С. 290-294.

7.Волкова, Е.В. Оценки параметров облачного покрова и осадков по данным сканирующих радиометров полярно-орбитальных и геостационарных метеоспутников / Е.В. Волкова, А.Б. Успенский // Исследование Земли из космоса. 2015. № 5. С. 30-43.

8.Крамарева, Л.С. Использование спутниковых данных в ГИС «МЕТЕО ДВ» / Л.С. Крамарева, А.Н. Давиденко // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 3. С. 213-219.

9.Акимов, Л.М. Особенности прогнозирования опасных для авиации конвективных явлений погоды над юго-востоком Африки / Л.М. Акимов, И.П. Расторгуев, А.Н. Неижмак, Т.А. Муехина // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: География. Геоэкология. 2018. № 2. С. 103-110.

10.Акимов, Л.М. Диагноз и прогноз циклогенеза по данным спутникового зондирования атмосферы / Л.М. Акимов, И.П. Расторгуев, А.Н. Неижмак // Гидрометеорологические исследования и прогнозы. 2020. № 2 (376). С. 60-78.

11.Неижмак А.Н., Звягинцева А.В., Расторгуев И.П. Распознавание опасных метеорологических явлений конвективного происхождения в интересах управления авиацией /Вестник Воронежского государственного технического университета. 2008. Т. 4. № 10. С.

135-139.

12.Расторгуев, И.П. Исследование метеорологических и синоптических объектов по данным специализированных космических аппаратов / И.П. Расторгуев, А.С. Божко, Л.В. Шулякевич // Комплексные проблемы техносферной безопасности: сб. науч. тр. V Междунар. на- уч.-прак. конф. Воронеж: ВГТУ, 2019. С. 66-70.

ФГКВОУ ВПО «Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил «Военновоздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина», Воронеж, Россия

I. P. Rastorguev, Zh. Zh. Kоssa

MONITORING OF ATMOSPHERIC CONVECTION IN THE TROPICAL ZONE SOUTH-EASTERN AFRICA BASED ON SATELLITE DATA

Convective cloud cover and weather events are the main meteorological factors affecting the safety and effectiveness of aviation in the tropical zone. The paper considers an approach to determining the properties of convective formations in the atmosphere from satellite data in conditions of a shortage (absence) of ground-based meteorological, aerological and radar data.

Keywords: flight safety, meteorological spacecraft, meteorological monitoring, meteorological flight conditions, atmospheric convection, dangerous convective weather phenomena, tropical zone, weather analysis and forecast.

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, Russia

293

УДК 351.814.2:551.509

И.П. Расторгуев, М.А. Фадеев

ВЛИЯНИЕ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ НА БЕЗОПАСНОСТЬ ПОЛЕТОВ В РАЗЛИЧНЫХ СИНОПТИЧЕСКИХ СИТУАЦИЯХ

Приводятся результаты анализа влияния метеорологических условий на безопасность полетов. Разработана методика анализа синоптических условий по критерию генерации опасных явлений погоды и неблагоприятных метеорологических условий полетов. Предложена концепция специализированной информационной системы мониторинга метеорологических рисков для авиации.

Ключевые слова: безопасность полетов, синоптическое положение, опасные явления погоды, метеорологические условия полетов, авиационные происшествия, метеорологические риски.

Одним из внешних факторов, влияющих на безопасность полетов летательных аппаратов, являются метеорологические условия. Межгосударственный авиационный комитет (МАК) в анализе состояния безопасности полетов [1] в качестве основных причин авиационных происшествий определяет:

1.Попадание при полетах по ПВП в инструментальные метеоусловия.

2.Продолжение полета при попадании в неблагоприятные погодные условия.

3.Столкновения с препятствиями в управляемом полете вследствие неучета изменения метеорологической обстановки.

Авторами, в продолжение исследований [2-5], был проведен анализ влияния метеорологических условий на безопасность полетов государственной авиации.

В качестве исходных данных использовался аэросиноптический материал и данные наземных метеорологических наблюдений за 1992-2004 и 2011-2016 годы. За исследуемый район принималась территория Европейской части России и примыкающие к ней районы.

По картам погоды определялись синоптические условия, из дневников погоды – значения метеорологических величин и характеристик явлений погоды, сопутствующие серьезным авиационным происшествиям, связанным с метеорологическим обеспечением или с воздействием (влиянием) метеорологических условий.

Для оценки синоптических условий определялись следующие характеристики:

1.Тип синоптической ситуации.

2.Термобарическая структура, стадия развития и часть барических образований.

3.Наличие, тип и степень выраженности атмосферных фронтов.

4.Географический тип, степень неустойчивости и влагосодержание воздушных масс.

5.Характер адвекции температуры.

6.Направление и скорость ведущего потока его отклонение от зонального переноса.

7.Дивергенция воздушного потока.

8.Лапласиан приземного барического поля, абсолютного геопотенциала в средней

тропосфере и относительного геопотенциала ОТ500/1000.

Эти данные использовались для детализации механизмов формирования неблагоприятных метеорологических условий и опасных для авиации явлений погоды [5].

На начальном этапе определялись повторяемости опасных явлений погоды, сопутствующих серьезным авиационным происшествиям (рис. 1).

Около четверти авиационных происшествий, связанных с метеорологическими условиями (МУ), произошли в условиях ограниченной дальности видимости. Еще более двадцати процентов случаев связаны с низкой облачностью и комплексом сложности МУ (сочетание ограниченной дальности видимости и низкой облачности), более 19 % случаев – с условиями

воблаках (обледенение, болтанка, электризация летательных аппаратов). В 16 % АП произошли при сильных осадках различного генезиса (в том числе с метелью). В 14 % случаев к авиационным происшествиям привели сильный и порывистый ветер при взлете-посадке, а

294

также по маршруту полета. Около 3 % авиационных происшествий произошло в условиях грозовой деятельности и 2 % связано с экстремальными температурами.

Рис. 1. Повторяемость явлений погоды, сопутствующих серьезным авиационным происшествиям

Таким образом, в значительном количестве случаев метеоусловия оказывают существенное, а иногда и решающее влияние на возникновение нештатных ситуаций в полете с серьезными последствиями: гибелью экипажа и пассажиров, потерей авиационной техники, разрушениями на земле. В тоже время наступление серьезных последствий является достаточно редким явлением и не поддается прогнозированию существующими методами. Однако, существует возможность научно-обоснованного предвидения условий в атмосфере, благоприятных для возникновения ситуаций, способствующих возникновению природных (метеорологических) рисков для авиационного потребителя.

Представляется целесообразным решение задачи доведения информации об условиях, благоприятных для возникновения ситуаций, способствующих возникновению летных инцидентов до летного состава и группы руководства полетами путем создания специализированной информационной системы.

На следующем этапе исследуемые случаи рассматривались в контексте определяющих синоптических факторов. На основе полученных результатов составлялись «легенды» (описания) механизмов возникновения метеорологических рисков в различных синоптических условиях.

Общая схема оценки авиационных рисков представлена на схеме (рис. 2).

295

Рис. 2. Схема анализа синоптической обстановки при оценке авиационных метеорологических рисков

Дальнейшую реализацию методики можно показать на отдельном фрагменте, иллюстрирующем этапы оценки синоптических факторов на формирование опасных явлений погоды (ОЯП) и неблагоприятных для авиации метеорологических условий (НМУ) при конкретной синоптической ситуации (рис. 3).

296

Рис. 3. Схема оценки синоптических факторов на формирование ОЯП и НМУ в малоградиентном барическом поле

Полученные в ходе проведенного исследования закономерности были реализованы в информационной системе «Метеорологические риски для авиации». В основе системы лежит поэтапное задание данных о фактическом состоянии атмосферы. На выходе системы выводится информация о возможных метеорологических рисках при имеющемся сочетании синоптических факторов [6].

Выводы.

Данная система имеет цель наглядно информировать пользователя (не только инже- нера-синоптика, но и группу руководства полетами, командование авиационных частей, специалистов органов управления воздушным движением) о рисках возникновения ОЯП и НМУ при фактических параметрах атмосферы и является вспомогательным средством при метеорологическом обеспечении деятельности авиации.

Литература

1. Состояние безопасности полетов в гражданской авиации государств-участников соглашения о гражданской авиации и об использовании воздушного пространства в 2018 г.: доклад Комиссии по расследованию авиационных происшествий МАК / М: Межгосударственный авиационный комитет, 2019. 107 с.

2.Акимов, Л.М. Диагноз и прогноз циклогенеза по данным спутникового зондирования атмосферы / Л.М. Акимов, И.П. Расторгуев, А.Н. Неижмак // Гидрометеорологические исследования и прогнозы. 2020. № 2 (376). С. 60-78.

3.Расторгуев, И.П. Методика объективного диагноза синоптического положения / И.П. Расторгуев, М.А. Фадеев // Информатика: проблемы, методы, технологии: сб. науч. тр. XX Междунар. Науч.-метод. конф. Воронеж, ВГУ, 2020. С. 782-789.

297

4.Расторгуев, И.П. Исследование метеорологических и синоптических объектов по данным специализированных космических аппаратов / И.П. Расторгуев, А.С. Божко, Л.В. Шулякевич // Комплексные проблемы техносферной безопасности: сб. науч. тр. V Междунар. на- уч.-прак. конф. Воронеж, ВГТУ, 2019. С. 66-70.

5.Неижмак А.Н., Звягинцева А.В., Расторгуев И.П. Распознавание опасных метеорологических явлений конвективного происхождения в интересах управления авиацией /Вестник Воронежского государственного технического университета. 2008. Т. 4. № 10. С.

135-139.

6.Расторгуев, И.П. Система метеорологической безопасности государственной авиации

/И.П. Расторгуев // Фундаментальные проблемы системной безопасности: сб. науч. тр. V Междунар. науч. конф. Елец: изд. Елецкого гос. университета, 2014. С. 258-261.

ФГКВОУ ВПО «Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил «Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина», Воронеж, Россия

I.P. Rastorguev, M.A. Fadeev

INFLUENCE OF METEOROLOGICAL FACTORS ON FLIGHT SAFETY IN VARIOUS

SYNOPTIC SITUATIONS

The results of the analysis of the impact of meteorological conditions on flight safety are presented. The method of analysis of synoptic conditions by the criterion of generation of dangerous weather phenomena and unfavorable meteorological conditions of flights is developed. The concept of a specialized information system for monitoring meteorological risks for aviation is proposed.

Keywords: flight safety, synoptic situation, dangerous weather phenomena, meteorological flight conditions, aviation accidents, meteorological risks.

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, Russia

298

УДК 351.814.2:551.555

И.П. Расторгуев1, Г.Р. Охунжонов1,2

ИССЛЕДОВАНИЕ РЕЖИМА ВЕТРА АЭРОПОРТА ФЕРГАНА В ЦЕЛЯХ ОБЕСПЕЧЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ ПОЛЕТОВ

Приводятся результаты исследования режима ветра в аэропорту Ферганы. Район аэродрома характеризуется специфическими физико-географическими условиями. Рассмотрена динамика характеристик ветра у поверхности земли за период со средины прошлого до десятых годов нынешнего столетия. Определены статистические характеристики повторяемости ветров со скоростью 15 м/с и более.

Ключевые слова: безопасность полетов, физико-географические условия, направление и скорость ветра, метеорологические условия полетов, метеорологическое обеспечение.

Ветровой режим – один из факторов окружающей среды, существенно ограничивающий применение авиации. Анализ и прогноз параметров ветра существенно затруднен в условиях сложного рельефа местности. Именно такие условия наблюдаются в Ферганской долине, представляющей собой обособленное географическое пространство со специфическим режимом ветра (рис. 1).

Авторами проведено исследование пространственно-временного распределения значений поля ветра с учетом физико-географических особенностей местности с целью повышения безопасности и эффективности применения авиации на данном аэродроме.

Рис. 1. Район исследования, аэродром базирования (а) и ориентация ВПП (б)

Вкачестве исходных данных использовались получасовые наземные метеорологические наблюдения аэропорта Фергана за 2012-2020 годы, приземные карты погоды и климатические характеристики метеостанции Фергана за 1936-1977 гг. [1].

При проведении исследования использовались физико-статистический и графоаналитический методы исследования.

ВФерганской долине значительную повторяемость имеют горно-долинные ветры [1]. Однако повторяемость сильных ветров, связана не с микромасштабной горно-долинной циркуляцией, а с мезомасштабными особенностями строения рельефа самой долины. Штормовые, преимущественно западные ветры, проникают в долину через «Ходжентские ворота». В

299

западной части долины преобладают западные и юго-западные ветра, достигающие при определенных синоптических условиях штормовой силы – «кокандец».

Кокандец (кукон шамоли) – сильный (до 20-30 м/с) западный или юго-западный ветер в Коканде, в западной части Ферганской долины (до 85 дней в году). Обычно охватывает ограниченную территорию, лишь в каждом третьем случае отмечается более чем одной метеорологической станцией [2].

Возникновение сильных ветров происходит, как правило, при вторжении холодного арктического воздуха в южные широты в тыловой части циклона (рис. 2).

Рис. 2. Типовая ситуация возникновения штормовых ветров в Ферганской долине

В центральной части Ферганской долины сильные западные ветры возникают, когда ось высотного струйного течения проходит над долиной, а приземные барические градиенты превышают 5 гПа на 100 км. В Фергане кокандец наблюдается до 50 дней в году.

Для долины в целом характерны и другие местные ветры (урсатьевский, гармсиль, шамалдысайский фен) [1], но непосредственно в районе Ферганы они имеют меньшую повторяемость, особенно это касается опасных для авиации скоростей ветра.

Фергана расположена на значительном расстоянии от узкого прохода в долину (около 100 километров), поэтому и сила, и повторяемость сильных ветров существенно ниже, чем непосредственно возле «Ходжентских ворот» (рис. 3).

Рис. 3. Распространение кокандского ветра (кукон шамоли) по Ферганской долине

300

Мониторинг параметров ветра играет существенную роль в системе метеорологической безопасности авиации [3-5]. Для воздушных судов влияние параметров ветра в наибольшей степени сказывается при взлете, посадке и выполнении авиационных работ на предельно малых высотах. Существуют ограничения по встречной, боковой и попутной составляющей ветра. Для аэродрома Фергана западные ветры являются боковыми.

Для различных типов воздушных судов предельные значения боковой составляющей существенно отличаются: для большинства типов они составляют 12-20 м/с. Однако для легкомоторных судов и вертолетов опасным является боковая составляющая уже в 5-10 м/с. До таких же значений опускаются ограничения для большинства летательных аппаратов при мокрой ВПП (слой воды 3 мм и более).

С учетом этих значений проводился анализ статистических характеристик ветра в пределах последнего десятилетия на фоне климатических характеристик средины прошлого столетия [1].

Сравнительные значения повторяемости ветра представлены на рис. 4.

Рис. 4. Роза ветров (по всем скоростям ветра):

а– по данным за 2012-2020 годы; б – по данным за 1936-1965 годы (январь);

в– по данным за 1936-1965 годы (июль); г – при скоростях 15 м/с и более.

Вцентре диаграммы указана повторяемость штилей и неустойчивых направлений ветра

За оба периода наблюдений четко прослеживается преобладание северо-западных (преимущественно в теплый период года) и юго-восточных ветров (преимущественно в холодный период года). При этом за последние десятилетия наметилось увеличение повторяемости северо-западных ветров в значительном секторе от 270 до 350°.

Кардинально отличается повторяемость направлений ветра при скоростях ветра 15 м/с и более: направление 250-270° не просто преобладает – собственно сильные ветра наблюдаются только из этих азимутов. Если при рассмотрении всего диапазона скоростей ветра направление 250-270° составляет всего 9 %, то при учете только случаев со скоростями ≥ 15 м/с этого направления достигает 88 %.

Повторяемость скоростей ветра ≥ 10 м/с показана на рис. 5.

За период 2012-2020 гг. отмечалась максимальная скорость ветра 28 м/с.

Для сравнения нужно отметить, что по данным за 1936-1977 годы [1] максимальная годовая скорость изменялась в пределах от 18 до 40 м/с.

Если в предшествующие годы один раз в году максимальные скорости ветра достигали 18 м/с, один раз в 5 лет - 23 м/с, а один раз в 20 лет - 26 м/с, то в настоящее время ежегодно ско-

301

рости ≥ 18 м/с наблюдаются 15, ≥ 23 м/с4-5 раз, а скорости 26 м/с и более наблюдаются 2 раза в 3 года.

Сравнивая данные повторяемости необходимо учитывать фактор учащенных наблюдений на авиационной метеостанции (2012-2020 гг.) по сравнению с метеостанцией в городе (19361977 гг.).

Рис. 5. Повторяемость скоростей ветра 10 м/с и более (количество случаев)

В годовом ходе повторяемости сильных ветров (рис. 6) наряду с максимумом в апре- ле-июне, характерном для обоих рассматриваемых периодов, по данным за 2012-2020 годы наблюдается ярко выраженный максимум в ноябре.

Рис. 6. Сезонный ход повторяемости сильных ветров

В средине ХХ столетия ветер скоростью 15 м/с и более наблюдается преимущественно в вечерние (42 %) и ночные (38 %) часы [1].

Суточный ход повторяемости ветров ≥ 15 м/ с в настоящий период показан на рис. 7. Наибольшая повторяемость больших скоростей ветра наблюдается с 16 до 21 часа с абсолютным

302

максимумом в 18 часов. Выявлен также вторичный максимум утром в 6-7 часов, который в два раза меньше основного вечернего максимума.

Рис. 7. Суточный ход повторяемости сильных ветров

Важным фактором является то, что значительное усиление ветра в большинстве случаев сопровождается другими опасными для авиации явлениями погоды (рис. 8) [5].

Рис. 8. Сопутствующие явления погоды

Втрети случаев усиление ветра происходит при малооблачной погоде, около 65 % случаев сильного ветра сопровождается конвективной облачностью и связанными с ней явлениями, в 15 % случаев ветер подымал частицы почвы и вызывал бурю, мглу и мглу с дымкой. Необходимо отметить, что более чем в 15 % случаев одновременно наблюдалось два и более явления из указанного перечня.

По результатам проведенного исследования можно сделать следующие выводы. Ветровой режим Ферганской долины не только отличается от окружающих террито-

рий, но и неоднороден в пределах самой долины.

Вцелом закономерности пространственно-временного распределения параметров ветра по аэродрому Ферганы за исследуемый период соответствуют режиму ветра средины прошлого столетия.

Повторяемость сильных ветров (≥15 м/с) по аэродрому Фергана составляет 0,33 %, ветра ≥10 м/с - 1,33 %, что незначительно отличается от данных по режиму ветра за 19361965 годы (0,55 % и 1,20 % соответственно). В отличие от предшествующего периода, в настоящее время, кроме весеннего максимума повторяемости сильных ветров, ярко выражен

303

осенний максимум (в ноябре). Значительно увеличилась повторяемость пороговых значений скорости ветра ≥18, ≥ 23, ≥ 26 м/с.

Несмотря на незначительную повторяемость ветров со скоростью ≥10 м/с, они существенно ограничивают взлеты-посадки воздушных судов, поскольку направлены перпендикулярно ВПП (превышают предельную боковую составляющую).

Повторяемость направления сильных ветров (250-270°) существенно отличается от общей повторяемости направления ветра (где максимумы в северо-западном и юговосточном румбах).

Выводы.

В ходе проведения исследования была также проведена оценка синоптических ситуаций возникновения сильных ветров по объективным критериям [4]. Были также установлены определенные закономерности отображения синоптических ситуаций с сильным ветром на снимках специализированных КА [6], которые систематизируются в настоящее время.

Литература

1.Климат Ферганы: справочное издание / Под ред. Б.А. Айзенштата, В.И. Бабиченко, Г.Н. Леухиной. Л.: Гидрометеоиздат, 1983. 107 с.

2.Прох, Л.З. Словарь ветров: справочное издание / Л.З. Прох. Л.: Гидрометеоиздат,

1983. 311 с.

3.Расторгуев, И.П. Система метеорологической безопасности государственной авиации

/И.П. Расторгуев // Фундаментальные проблемы системной безопасности: сб. науч. тр. V Междунар. науч. конф. Елец: изд. Елецкого гос. университета, 2014. С. 258-261.

4.Расторгуев, И.П. Методика объективного диагноза синоптического положения / И.П. Расторгуев, М.А. Фадеев // Информатика: проблемы, методы, технологии: сб. науч. тр. XX Междунар. науч.-метод. конф. Воронеж, ВГУ, 2020. С. 782-789.

5.Неижмак А.Н., Звягинцева А.В., Расторгуев И.П. Распознавание опасных метеорологических явлений конвективного происхождения в интересах управления авиацией /Вестник Воронежского государственного технического университета. 2008. Т. 4. № 10. С. 135-139.

6.Расторгуев, И.П. Исследование метеорологических и синоптических объектов по данным специализированных космических аппаратов / И.П. Расторгуев, А.С. Божко, Л.В. Шулякевич // Комплексные проблемы техносферной безопасности: сб. науч. тр. V Междунар. на- уч.-прак. конф. Воронеж, ВГТУ, 2019. С. 66-70.

1ФГКВОУ ВПО «Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил «Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина», Воронеж, Россия

2 Войска противовоздушной обороны и Военно-воздушных сил Узбекистана, Ташкент, Узбекистан

I.P. Rastorguev1, G.R. Akhunzhonov1,2

INVESTIGATION OF THE WIND REGIME OF THE FERGHANA AIRPORT IN ORDER

TO ENSURE FLIGHT SAFETY

The results of the study of the wind regime at the Ferghana airport are presented. The airfield area is characterized by specific physical and geographical conditions. The dynamics of wind characteristics at the Earth's surface over an eighty-year period is considered. The statistical characteristics of the repeatability of winds with a speed of 15 m/s and more are determined.

Keywords: flight safety, physical and geographical conditions, wind direction and speed, meteorological flight conditions, meteorological support.

1Federal 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, Russia

2Air Defense Forces and Air Force of Uzbekistan, Tashkent, Uzbekistan

304

УДК 551.521.3,551.583

М.Н. Рахматов1, С.Ф.Абдуллаев2

ИССЛЕДОВАНИЕ СОДЕРЖАНИЯ 2-ОГО КЛАССА ОПАСНОСТИ ТЯЖЕЛЫХ МЕТАЛЛОВ (Cu, Ni, Co, Cr, V и Sr) В ПРОБАХ ПОЧВ ЮГО-ВОСТОЧНОЙ ЧАСТИ СОГДИЙСКОЙ ОБЛАСТИ

В работе авторами исследовано содержание ТМ (Cu, Ni, Co, Cr, V и Sr) в пробах почв юго-восточной части Согдийской области.

Ключевые слова: тяжелые металлы, грунт , диффузия, аккумуляция, токсичность

Тяжелые металлы (ТМ) – группа элементов, имеющая отличительной чертой молекулярную плотность порядка или значительнее ρFe = 8 г/см3. Кроме этого, их экотоксичность варьируется в широком диапазоне концентраций [1-5].

В округах республики, квалифицирующихся достаточно значительным индексом индустриальной предприимчивости, фиксируется контаминация ТМ, и соответственно вышеозначенный прецедент – актуальная дилемма. Кумуляция ТМ в приповерхностных слоях почвы продолжает быть на текущий момент преимущественно насущным осложнением. Грунт выступает в качестве подвижного слоя, материализующего диффузию ТМ промежду базисными составляющими экосистемы [4].

Периодичный последовательный забор образцов грунта и их экспериментальная проверка предоставляет возможность нам установить вариации и распределение содержания тяжелых металлов (Cu, Ni, Co, Cr, V и Sr) 2-ого класса опасности в пробах почв юго-восточной части Согдийской области.

Кроме этого сравнить их с предельно-допустимой концентрацией (ПДК) и индексом Кларка (К – среднее содержание компонента в литосфере) ТМ [1-5] в почвах. Подобный анализ дает возможность идентифицировать базовые генераторы притока ЗВ (загрязняющих веществ).

Ради осознания процедур диффузии и аккумуляции ТМ насущно зафиксировать происхождение их попадания в ОС (окружающая среда). В целом обобщенно, акцентируют два источника поступления ТМ: природные и техногенные [5].

Согласно сведениям из анализа литературы последовательность ТМ по экотоксичности допускается изобразить в виде [8]:

Cd>Cu>Co = Ni>As = Cr>Zn>Mn = Fe>Pb.

В работе авторами исследовано содержание ТМ (Cu, Ni, Co, Cr, V и Sr) в пробах почв юго-восточной части Согдийской области.

Детальная характеристика проб, установки и методики изложена в [6, 7]. Результаты и их обсуждение.

Резюмированные показатели и достижения экспериментов по кумуляции ТМ за цикл мониторинга с 2013 по 2020 гг. подведены на рис. 1-6.

Среднее содержание исследуемых элементов не достигает значений ПДК на территории юго-восточной части Согдийской области, что следует рис. 1-6.

Исключение составляет концентрация хрома, наибольшее значение хрома (110,4 ppm) зафиксировано в Шахристане (около тоннеля), проиллюстрировано на рис. 2. Установлено, что V концентрируется в пределах от 10,08 ppm до 96,26 ppm в пробах почвы, что ниже значений ПДК (рис. 1).

305

Рис. 1. Соотношение концентрация ванадия в почве к ПДК и Кларку

В пробах грунта юго-восточной части Согдийской области: К(Cr) = 88,89 ppm, а максимальное и минимальное содержание Cr соразмерно исчисляется - 110,4 и 65,76 ppm в соответствии с рис. 2. Зафиксировано, что концентрация Cr в пробах существенно более низкая, в сопоставлении с его Кларковым содержанием (150 ppm, среднего содержание элемента в земной коре).

Рис. 2. Соотношение концентрация хрома в почве к ПДК и Кларку

306

Кларк кобальта в почвах составляет 8 ppm. ПДК кобальта в почве составляет – 25 ppm [2, 3]. Превышение содержание кобальта (36 ppm) в почве относительно значений ПДК отмечено на территории Шахристана (около тоннеля).

Рис. 3. Соотношение концентрация кобальта в почве к ПДК и Кларку

В пробах грунта К(Ni) = 34,35 ppm, а максимальное и минимальное содержаниеNi соразмерно исчисляется - 58 и 16,21 ppm, в соответствии с рис. 3.

Рис. 4. Соотношение концентрация никеля в почве к ПДК и Кларку

Максимальное содержание меди (58 ppm) в пробах почв отмечено на территории Шахристанский район (около тоннеля). Концентрация данного элемента в пробах превышает фоновое значение почти в 4 раз (рис. 5).

307

Рис. 5. Соотношение концентрация меди в почве к ПДК и Кларку

Кларк стронция (Sr) в почвах составляет 300 ppm. Для стронция не зафиксировано ПДК согласно нормативным предписаниям [8]. Наименьшие содержания стронция составило – 45,24 ppm. Среднее содержание стронция в почвах исследуемых участков составляет от 135,84 ppm и 3 раза превышает значений фонового уровня.

Рис. 6. Соотношение концентрация стронция в почве к Кларку

В таблице представлено сопоставление содержания элементов с минимальным, максимальным показателем, Кларком и с ПДК в почв ах. Обозначение: <C>/К - отношения среднего содержания ТМ в почвах к его Кларку; <C>/ПДК - отношение среднего содержания ТМ к ПДК; <C>/Cmin - отношение среднего содержания ТМ в почвах к минимальному показателю; <C>/Cmax - отношение среднего содержания ТМ в почвах к максимальному значению.

308

Освидетельствование соотношения среднего содержания ТМ в грунте к его Кларку продемонстрировало: содержание Cu в 2,4 раза более Кларка. Содержание прочих элементов: Ni, Co, Cr, V и Sr диагностируется на уровне Кларка или ниже.

Содержание исследуемых ТМ в пробах почв ниже ПДК.Отношение среднего значение содержания ТМ в пробах к Кларку не превышает максимальный показатель. Реализовано сопоставительное обследование среднего и минимального содержания ТМв пробах, по итогам изысканий констатировано:

1.Среднее содержание V в 4,76 раза выше, чем минимальное;

2.Среднее содержание Cr в 6 раз выше, чем минимальное;

3.Co ~ в 7 раз;

4.Ni в 2,13 раза;

5.Среднее содержание Sr в 3 раза превосходит минимальное значение.

Таблица Корреляция среднего содержания элементов Cu, Ni, Co, Cr, V и Sr в пробах почв

юго-восточной части Согдийской области республики Таджикистан

Выводы.

1. На основании проведенных многолетних изысканий, представленных на рис. 1-6 все исследуемые ТМ находятся в переделах ПДК.

2. Исключение составляют концентрации хрома, (110,4 ppm), кобальта (36 ppm), меди (58 ppm), по зафиксированным показателям в Шахристане (около тоннеля). Причина превышения данных элементов полагается связаннойс местными геологическими особенностями.

Литература

1.Alloway, B.J. Heavy metals in soils: trace metals and metalloids in soils and their bioacailability / B.J. Alloway //. 3rd ed. L. Springer. 2013. 613 р.

2.Kabata-Pendias, A. Trace Elements from Soil to Human / A. Kabata-Pendias, A. B. Mukherjee // Springer Science & Business Media. 2007. 550 p.

3.Виноградов, А.П. Геохимия редких и рассеянных химических элементов в почвах / А.П. Виноградов // М.: Изд-во АН СССР. 1957. 237 с.

4.Баситова, С.М. Содержание стронция в почвах и растениях в некоторых районах Таджикистана. / С.М. Баситова, Е.Ф. Засорина, Е.А. Пометун // Изв АН ТаджССР, отд. Физ.-техн. и хим. наук. №2 (15). 1964. С. 57-64.

5.Alloway, B.J. Heavy metals in soils: trace metals and metalloids in soils and their bioacailability / B.J. Alloway // 3rd ed. L. Springer. 2013. 613 р.

6.Рахматов, М.Н. Элементный состав почвы северного Таджикистана / М.Н. Рахматов, В.А. Маслов, С.Ф. Абдуллаев // Международная конференция «Актуальные проблемы современной физики» посвященной 80-летию памяти Заслуженного деятеля науки и техники Таджикистана, профессора Нарзиева Б.Н. 18 апреля 2018. C. 328-330.

7.Абдуллаев, С.Ф. Элементный состав атмосферного аэрозоля и почв Таджикистана / С.Ф.Абдуллаев, В.А.Маслов, Расулзода Х.Х. М.Н. Рахматов // Вестник ТНУ. 2018. №1. C. 72-88.

309

8. Дабахов, М.В. Экотоксикология и проблемы нормирования / М.В. Дабахов, Е.В. Дабахова, В.И. Титова // Нижегородская гос. с.-х. академия. Н. Новгород: Изд-во ВВАГС. 2005. 165 с.

1Худжанский государственный университет имени Б. Гафурова (ХГУ им. Б. Гафурова), Худжанд, Таджикистан

2Физико-технический институт имени С.У. Умарова Национальной Академии наук Республики Таджикистан (ФТИ им. С.У. Умарова НАНТ), Душанбе, Таджикистан

M.N. Rakhmatov1, S.F. Abdullaev2

INVESTIGATION OF THE CONTENT OF THE 2-ND HAZARD CLASS OF HEAVY METALS (Cu, Ni, Co, Cr, V and Sr) IN SOIL SAMPLES OF THE SOUTH-EASTERN PART OF SUGHD REGION

The authors investigated the content of TM (Cu, Ni, Co, Cr, V and Sr) in soil samples of the southeastern part of Sughd re-

gion.

Keywords: heavy metals, soil, diffusion, accumulation, toxicity.

1Khujand State University named after B. Gafurov (KSU named after B. Gafurov), Khujand, Tajikistan

2S.U. Umarov Institute of Physics and Technology of the National Academy of Sciences of the Republic of Tajikistan (S.U. Umarov NANT FTI), Dushanbe, Tajikistan

310

УДК 551.5:001.891.57

А.В. Соловьев, И.И. Ульшин

ПРОГНОСТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ АТМОСФЕРНЫХ ПАРАМЕТРОВ НА ОСНОВЕ ЭЛЕМЕНТОВ ТЕХНИЧЕСКОГО АНАЛИЗА

Рассматривается использование методов технического анализа для определения тенденции метеорологических величин. Сформирована прогностическая модель атмосферных параметров, оказывающих влияние на уровень загрязнения воздуха, на основе графических фигур фиксированной длины.

Ключевые слова: загрязняющие вещества, индикатор MACD, инструменты технического анализа, графические фигуры (паттерны), элементы графической фигуры.

Расширение техносферы связано с прямым или косвенным воздействием человека на состояние окружающей среды. Рост городов, развитие промышленного сектора, стремительное увеличение количества автотранспорта на дорогах являются причинами повышения уровня загрязнения атмосферного воздуха. К загрязняющим веществам относятся твердые частицы, оксид и диоксид углерода, диоксид серы, сероводород. Концентрация данных вредных примесей в атмосфере в значительной степени зависит от ветровой обстановки, наличия осадков, температурно-влажностных характеристик [1]. К примеру, возникновение туманов, характеризуемых высоким содержанием водяного пара, осложняет рассеяние загрязняющих веществ. Термические инверсии способствуют скоплению загрязнителей в приземном слое. Повышение температуры воздуха и усиление ветра приводит к разрушению задерживающего слоя, что способствует снижению уровня загрязнения приземного слоя атмосферы [2].

Прогностическая информация об указанных метеорологических характеристиках позволяет выполнить заблаговременную оценку условий распределения загрязнителей при организации мониторинга атмосферы. Для составления точных и надежных прогнозов погоды необходима квалифицированная подготовка специалистов-метеорологов. Наряду с этим повышение качества прогнозирования экологического состояния атмосферы может быть связано с использованием методов технического анализа, позволяющих даже при отсутствии специальных знаний определять ожидаемые изменения метеорологических параметров и, следовательно, получать предварительные оценки концентрации примесей в воздухе.

Исходя из вышесказанного, целью работы является исследование успешности применения инструментов технического анализа при прогнозировании атмосферных параметров, оказывающих влияние на уровень загрязнения воздуха.

В рамках предложенного научного подхода из существующих элементов технического анализа наиболее адекватными сформулированному условию исследования можно считать индикатор MACD и графические фигуры [3-5]. Возможность адаптации методов технического анализа для решения метеорологических задач в проводимой работе представлена на примере временного ряда температуры воздуха станции Чертовицкое (г. Воронеж). Для формирования архивной выборки использовались данные наблюдений в период 1965-2020 гг. Для учета возможных климатических изменений в рассматриваемом районе построение контрольной выборки осуществлялось путем выделения каждого третьего года в отдельную совокупность.

На основе полученного метеорологического ряда было выполнено вычисление значений быстрой и сигнальной линий индикатора( ̈ ,MACD̈) [3]. Для этого необходимо было выпол-

нить расчет экспоненциальных средних 12 26 исследуемой метеорологической величины при N = 12 и N = 26 с использованием следующих формул:

311

полученных вычислений с использованием данных временного ряда температуры воздуха представлен на рис. 1.

Рис. 1. График временного ряда температуры воздуха и индикатора MACD (январь 2014 года – май 2015 года)

Индикатор MACD определялся при пересечении быстрой и сигнальной линий. Выявление данного индикатора сигнализировало о дальнейшей смене тенденции.

Для оценки успешности применения MACD при прогнозировании тенденции исследуемой метеорологической величины с использованием сформированной контрольной выборки были составлены таблицы сопряженности. На основе полученных результатов было выявлено, что тенденция значений температуры воздуха определялась верно, в 73 % случаев.

Для повышения успешности прогнозирования рассматриваемой метеорологической величины в процессе дальнейших исследований были использованы паттерны. Большинство графических фигур технического анализа характеризуют сохранение или смену тенденции.

К паттернам, получившим наиболее широкое применение, относятся «Голова и плечи», их частные случаи «Двойная (тройная) вершина», различные разновидности «Треугольников», «Флаг», «Вымпел» [7]. Пример выявления графических фигур на временном ряде температуры воздуха представлен на рис. 2.

312

Рис. 2. График временного ряда температуры воздуха и паттерны (1 – 20 февраля 2015 года)

Построение паттернов осуществлялось с помощью линий поддержки и сопротивления. С 1965 по 2020 год было выявлено 8746 паттернов на температурном временном ряде [8-10]. Повторяемость по типам графических фигур представлена в табл. 1.

Таблица 1

Повторяемость графических фигур по типам

В процессе проводимых исследований было установлено, что смена тенденции на временном ряде температуры воздуха наблюдалась чаще, чем сохранение. На временном ряде рассматриваемой метеорологической величины наиболее часто повторялись паттерны «Голова и плечи», «Двойная (тройная) вершина», «Флаг» и «Восходящий треугольник». Для оценки успешности применения графических фигур была определена оправдываемость правильного прогнозирования тенденции на основе данных контрольной выборки, которая составила 80 %.

Недостатком предложенных инструментов технического анализа является невозможность выявления слабовыраженных изменений тенденции. Кроме того, нерегулярность появления паттернов на графике рассматриваемых метеорологических величин не позволяет систематически разрабатывать прогностические заключения о поведении временного ряда исследуемой метеорологической величины.

Для решения указанных проблем было предложено доработать «классические» методы технического анализа. Для построения прогностической модели метеорологической величины на основе графических фигур фиксированной ширины первоначально был разрабо-

где Ti, Ti-1 – значения метеорологической величины i-го и (i-1)-го сроков наблюдений).

313

Все полученные тенденции были переведены в градации шириной 3 0С с соответствующими номерными значениями. В табл. 2 представлен перевод в номерные значения элементов графических фигур.

В основу предложенной модели использовались паттерны фиксированной ширины. Примеры таких графических фигур, включающих в себя 2, 3 и 4 элемента, изображены на рис. 3.

Рис. 3. Примеры графических фигур фиксированной длины из 2 элементов (а), 3 элементов (б) и 4 элементов (в)

На основе полученных паттернов нового типа были выявлены ряд закономерностей поведения временного ряда, которые были заложены в программном продукте, используемом для прогнозирования исследуемого атмосферного параметра.

С использованием данных сформированной контрольной выборки была проведена оценка успешности разработанной прогностической модели рассматриваемой метеорологической величины (ПМВ) на основе графических фигур фиксированной ширины. Характеристики ПМВ и оправдываемость прогнозов температуры для случая с 4 элементами паттерна представлены в табл. 3.

Таблица 3

Характеристики прогностической модели ПМВ

С помощью полученных результатов можно сделать заключение о том, что оправдываемость прогнозов при использовании ПМВ увеличилась на 8-15 % по отношению к прогностическим способам на основе существующих инструментов технического анализа.

Выводы.

1. Поставленная цель работы достигнута. В ходе исследования инструменты технического анализа были адаптированы для определения ожидаемой тенденции метеов е- личины. Была построена прогностическая модель атмосферных параметров, оказываю-

314

щих влияние на уровень загрязнения воздуха, на основе графических фигур фиксирова н- ной ширины. С помощью полученной модели удалось решить проблемы, возникающие при использовании инструментов технического анализа.

2. Способ, полученный с помощью модели ПМВ, показал наиболее высокие р е- зультаты из всех рассмотренных в ходе проводимого исследования. Данный способ позволяет прогнозировать поведение температуры воздуха с оправдываемостью более 85 %.

Литература

1.Методическое пособие по расчету, нормированию и контролю выбросов вредных(загрязняющих) веществ в атмосферный воздух / СПб: ОАО «НИИ Атмосфера», 2012.

2.Звягинцева А.В., Чекашев К.В., Федянин В.И. Анализ техногенного загрязнения природной среды Воронежской области /Технологии гражданской безопасности. 2006. Т. 3. № 2 (10). С. 96-98.

3.Тузов К.А. Экология и экономика: динамика загрязнения атмосферы страны в преддверии ратификации Парижского соглашения [Электронный ресурс] / К.А. Тузов, И.И. Сабельников // Бюллетень о текущих тенденциях российской экономики (Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации). 2019. № 52. С. 3-4. Режим доступа: https:// ac.gov.ru›23719.pdf.

4.Аппель Д. Технический анализ. Эффективные инструменты для активного инвестора / Пер. с англ. СПб.: Питер, 2007. 304 с.

5.Schwager J. Technical analysis. New York: John Wiley & Sons, 1996. 768 p.

6.Айвозян С.А. Эконометрика-2: продвинутый курс с приложениями в финансах: учебник / С.А. Айвозян, Д. Фантаццини / М.: Магистр: Инфра-М, 2014. 944 с.

7.Найман Э. Малая Энциклопедия Трейдера / Киев: ВИРА-Ральфа Капитал, 1999. 236 с.

8.Мэрфи Д. Технический анализ фьючерсных рынков: теория и практика / М.: Сокол,

1996. 592 с.

9.Ашитова Н.Ж. Факторы, влияющие на городскую экосистему/ Н.Ж. Ашитова, А.С. Сарбасов, Б.С. Шакиров, Н.Ш. Жолдасбекова // Научно-технический журнал министерства образования и науки РК «Промышленность Казахстана»г. Алматы. 2010. С. 35-37.

10.Попов В.В. Экология [учебное пособие] / Воронеж: ВАИУ, 2011. 142 с.

ФГКВОУ ВПО «Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил «Военновоздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина», Воронеж, Россия

I.I. Ulshin, A.V. Soloviev

PREDICTIVE MODEL OF THE ATMOSPHERIC PARAMETERS IS BASED

ON THE ELEMENTS OF TECHNICAL ANALYSIS

The use of technical analysis methods to determine the trend of meteorological values is considered. A predictive model of atmospheric parameters affecting the level of air pollution is formed on the basis of graphic figures of fixed length.

Keywords: pollutants, MACD indicator, technical analysis tools, graphical figures (patterns), elements of a graphical figure.

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, Russia

315

УДК 528.711.18

А.И. Тищенко, А.В. Сушко

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ВЫСОТЫ ПОЛЕТА КОМПЛЕКСА С БЕСПИЛОТНЫМ ЛЕТАТЕЛЬНЫМ АППАРАТОМ ДЛЯ ВЫПОЛНЕНИЯ ФОТО-, ВИДЕОСЪЕМОК

ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ С ТРЕБУЕМОЙ СТЕПЕНЬЮ ДЕТАЛИЗАЦИИ ИНФОРМАЦИИ

В статье предложена модель расчета высоты полета летательных аппаратов на фото-, видеомониторинг чрезвычайных ситуаций, позволяющая детализировать полученную информацию с требуемыми вероятностями обнаружения, распознавания и идентификации.

Ключевые слова: комплекс с беспилотным летательным аппаратом, высота полета, распознавание, обнаружение, идентификация.

МЧС России обладает обширным парком комплексов с беспилотными летательными аппаратами (КБпЛА). Они позволяют оперативно получать информацию в кризисных и чрезвычайных ситуациях, на основе которой принимается управленческое решение [1, 2].

Качество принятых решений зависит от информативности результатов мониторинга районов чрезвычайных ситуаций. В свою очередь, информативность результатов разведки определяется ее детализацией, которая зависит от высоты полета КБпЛА в ходе мониторинга

[3, 4].

Встатье предлагается подход определения высоты полета КБпЛА в зависимости от требуемой степени детализации информации, полученной с применением фото-, видеоаппаратуры, установленной на летательном аппарате.

Рассмотрим три степени детализации информации объектов мониторинга – обнаружение, распознавание, идентификация [4, 5].

Процесс обнаружения, распознавания и идентификации объектов мониторинга на основе информации, полученной с помощью КБпЛА, носит вероятностный характер и вполне очевидно, что с уменьшением высоты полета БпЛА вероятности детализации объектов будут увеличиваться, а с увеличением высоты полета БпЛА уменьшаться.

Определимся, применительно к мониторингу чрезвычайных ситуаций, с терминами обнаружение, распознавание и идентификация объектов с точки зрения уровней их различения на носителях информации [6, 7].

Согласно [1], под обнаружением понимается уровень детализации информации, позволяющий оператору КБпЛА по результатам наблюдения определить наличие объекта (чрезвычайной ситуации) в районе поиска.

Под распознаванием понимается уровень детализации информации, позволяющий оператору КБпЛА по результатам наблюдения определить класс объекта.

Под идентификацией понимается уровень детализации информации, позволяющий оператору КБпЛА по результатам наблюдения описать объект.

Всистемах фото-, видеорегистрации КпБЛА для оценки вероятностей указанных выше уровней детализации информации об объектах по фото-, видеоматериалам используется критерий Джонсона, который применительно к обнаружению, распознаванию и идентификации изображений объектов представлен на рис. 1 [1].

316

Рис. 1. Графики зависимостей уровней детализации информации об объекте по критерию Джонсона

Для получения зависимостей высоты полета КБпЛА на оптико-электронную разведку, удовлетворяющих требуемым значениям вероятностей детализации информации, произведем аппроксимацию представленных на рис. 1 кривых методом наименьших квадратов [2]. Результаты аппроксимации представлены выражениями (1), (2), (3):

где Роб, Ррас, Рид – вероятности обнаружения, распознавания и идентификации объектов от количества элементов N разрешения занимаемых ими на фото-, видеоматериалах.

Решая уравнения (1) – (3) относительно N, можно получить выражения, определяющие количество элементов разрешения на фото-, видеоматериалах необходимых для того, чтобы объекты поиска дешифрировались с требуемыми значениями вероятностей детализации:

317

где Nоб, Nрас, Nид – количество элементов разрешения, занимаемых объектом на фото-, видеоматериалах, в зависимости от заданных значений Роб, Ррас, Рид соответственно.

Для установления зависимости Nот высоты полета КБпЛА используем формулу тонкой линзы (рис. 2) [3].

Рис. 2. Схема аэросъемки объекта

На рис. 2 объект размерами Nм создает изображение Nи. В пределах изображения выберем элементарную точку а. Этой точке в предметной плоскости соответствует элементарный участок местности (объекта) А. Допустим, оптико-электронная разведка в районе поиска объекта осуществляется на высоте полета КБпЛА H.

Проецирующие лучи от объекта поиска линзами объектива оптико-элетронных средств, имеющего фокусное расстояние f, преломляются и направляются на светочувствительную матрицу, удаленную от объектива на расстояние d, где формируется изображение объекта [8].

Для оптико-электронных средств, устанавливаемых на КБпЛА, d ≠ f. В этом случае формула тонкой линзы можно записать в следующем виде:

Применительно к аэросъемке объекта, высота полета Н на несколько порядков больше, чем расстояние от объектива до светочувствительной матрицы d. В этом случае, с пра к- тической точки зрения, вторым членом суммы выражения (7) можно пренебречь и формула линзы, применительно к рассматриваемому случаю, примет вид:

318

Выразим размер изображения объекта на светочувствительной матрице через высоту полета беспилотного летательного аппарата:

В технической документации оптико-электронных средств указывается их разрешающая способность. Для получения выражения количества элементов разрешения, занимаемых объектом на изображении, используем указанную разрешающую способность. Тогда окончательное выражение зависимости количества элементов разрешения Nв изображении объекта размером Nи примет вид (11):

Подставим (10) в (4) – (6) и решим полученные уравнения относительно Н. В результате получим выражения (11) – (13):

где Hоб, Hрас, Hин – соответствующие значения высот полета БпЛА удовлетворяющие вероятностям обнаружения, распознавания и идентификации объектов по фото-, видеоматериалам полученным в ходе мониторинга.

Таким образом, предложен подход расчета высоты полета комплекса с беспилотным летательным аппаратом на выполнение фото- и видеомониторинг с учетом заданных значений вероятностей детализации информации об объектах чрезвычайных ситуаций. Исходными данными для расчета высоты полета летательного аппарата на оптико-электронную разведку являются:

1.Требуемая степень детализации информации об объектах чрезвычайной ситуации в районе мониторинга.

2.Линейные размеры объекта чрезвычайной ситуации.

3.Технические характеристики используемых при мониторинге фото-, видеокамер. Расчетные значения высот полета могут использоваться в подразделениях беспилот-

ной авиации МЧС России при составлении плановых таблиц полетов комплексов с беспилотными летательными аппаратами.

319

Литература

1.Ковалев А.А., Технические средства антитеррористической и криминалистической диагностики: учеб. пособие / А.А. Ковалев., А.В. Ковалев // Под общ. ред. В.В. Клюева. М.: Издательский дом «Спектр», 2011. 206 с.

2.Абезгауз Г.Г. Справочник по вероятностным расчетам: справочник / Г.Г. Абезгауз, А.П. Тронь, Ю.Н. Копейкин, И.А. Коровина. М.: Воениздат, 1970. 536 с.

3.Неижмак А.Н., Звягинцева А.В., Расторгуев И.П. Распознавание опасных метеорологических явлений конвективного происхождения в интересах управления авиацией /Вестник Воронежского государственного технического университета. 2008. Т. 4. № 10. С.

135-139.

4.Яковлев Д.В., Звягинцева А.В. Построение межотраслевой комплексной геоинформационной системы Воронежской области /Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2012. Т. 14. № 1-3. С. 923-930.

5.Авдюшина А.Е., Звягинцева А.В. Локализация объектов в автоматизированной системе видеонаблюдения / Информация и безопасность. 2011. Т. 14. № 4. С. 583-586.

6.Авдюшина А.Е., Звягинцева А.В. Локализация объектов в распределенной системе видеонаблюдения / Информация и безопасность. 2010. Т. 13. № 4. С. 583-586.

7.Авдюшина А.Е., Звягинцева А.В. Система видеонаблюдения и локализация природных объектов / Вестник Воронежского государственного технического университета. 2010. Т. 6. № 12. С. 107-109.

8.Физический практикум. Электричество и оптика: учебник / Под общ. ред. В.И. Ивероновой. М.: Издательство «Наука», 1968. 816 с.

ФГКВОУ ВПО «Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил «Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина», Воронеж, Россия

A.I. Tishchenko, А.V. Sushko

THE DEFINITION OF THE ALTITUDE COMPLEX UNMANNED AIRCRAFT TO PERFORM THE PHOTO -, VIDEOSHOTS OF EMERGENCIES WITH THE REQUIRED DEGREE OF DETAIL INFORMATION

The article is devoted to determination of the altitude complex with unmanned aircraft for photo and video monitoring of emergency situations, allowing you to drill down the information obtained with the required probabilities of detection, recognition and identification.

Keywords: complex with unmanned aircraft, flight altitude, recognition, detection, identification.

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, Russia

320

УДК 551.24+ 55(Ф 13)

А.И. Трегуб, К.М. Шевченко

ПОЛЯ ТЕКТОНИЧЕСКИХ НАПРЯЖЕНИЙ И РАЗВИТИЕ ОПАСНЫХ ЭКЗОГЕННЫХ ПРОЦЕССОВ НА ЮГЕ ВОРОНЕЖСКОЙ ОБЛАСТИ

Установлено, что на развитие опасных экзогенных геологических процессов в южной части Воронежской области влияют: особенности геологического строения, трещиноватость четвертичных отложений, характер поля неотектонических напряжений.

Ключевые слова: поля тектонических напряжений, экзогенные процессы, оползни, водная эрозия.

Южная часть Воронежской области подвержена опасным экзогенным геологическим процессам. Среди них линейная водная эрозия и формирование обширных по площади комплексных оползней. Эта подверженность обусловлена, в первую очередь, особенностями геологического строения территории. В разрезе здесь сверху вниз под покровом четвертичных образований залегают преимущественно песчаные олигоценовые отложения, относящиеся к полтавскому и харьковскому ярусам. Они подстилаются мергелями и глинами киевского яруса эоцена, которые служат региональным водоупором. В таком разрезе харьковские и полтавские отложения оказываются основной активной толщей в зоне гипергенеза, подверженной развитию линейной водной эрозии и оползнеобразования. Опасность их развития состоит в возможности быстрого разрушения различных коммуникаций – дорог, линий электропередач, газопроводов, а также построек в населенных пунктах, расположенных, главным образом, в сельской местности, где организация постоянного мониторинга бывает, затрудне-

на [1-5].

Помимо этого от развивающихся активных экзогенных процессов в значительной степени страдают пахотные угодья. Интенсивному развитию линейной (овражной) водной эрозии способствует верхняя часть разреза зоны гипергенеза. Четвертичные покровные суглинистые отложения и, сохранившиеся местами под ними песчаники новопетровской свиты неогена, препятствуют фильтрации атмосферных осадков и повышают объемы поверхностного стока. В эволюционном ряду развития форм линейной водной эрозии начальное звено принадлежит безрусловым ложбинам, формирующимся за счет концентрации плоскостного смыва. Там, где ложбины достигают кровли песчаных отложений, возникают инициальные формы размыва, представленные водобоинами. Появление в вершине водобоин крутого (до вертикального) уступа скачкообразно увеличивает скорость водного потока и, в соответствии с законом Шези, его эрозионную способность.

Врезультате попятной эрозии водобоины преобразуются в промоины, которые, в свою очередь, превращаются в склоновые овраги [5]. Развитие этих форм связано с наращиванием их водосборной площади и последующим перерастанием в плакорные овражные системы [5].

Вусловиях, характеризуемой территории при переходе поверхностного водного потока в подстилающую песчаную толщу с высокими коэффициентами фильтрации, поверхностный сток в значительной мере превращается в подземный поток, насыщает полтавские и харьковские отложения водой и порождает возможность формирования оползневых масс по кровле киевского яруса. Под ярусом развития оползней вновь появляются условия для развития линейной водной эрозии и формирования второго яруса овражных форм (рис. 1).

321

Рис. 1. Схема дешифрирования аэрофотоснимка: 1 тальвеги балочных долин; 2 – контуры активного развития оползней; 3 – растущие овраги

322

Таким образом, опасные экзогенные процессы на юге Воронежской области тесно связаны друг с другом. Эта связь обусловлена особенностями геологического строения.

Всвязи с изложенным, важно отметить, что развитие всей системы начинается с пологих безрусловых ложбин, покрывающих большие площади при водораздельных пространств. Вместе с тем, их распространение в значительной степени предопределено трещиноватость юнеоплейстоценовых покровных лёссоидов, служащих субстратом формирующихся ложбин. Для лёссоидов характерна столбчатая отдельность с закономерно ориентированными трещинами по азимутам вертикальными и близкими к вертикальным трещинам [4].

Вматериалах дистанционного зондирования Земли эти трещины статистически отражаются локальными линеаментами (рис. 2 А). На отдельных участках такие линеаменты образуют протяженные полосы близких по направлению локальных линеаментов. Ширина полос может достигать 10-15 км. В новейшей структуре они сопоставляются с геодинамическими активными зонами [6, 7]. Состояние трещин и степень отражения их в поле линеаментов во многом определяется существующими неотектоническими напряжениями [1, 3, 4]. Их характерной чертой является преобладающее горизонтальное сжатие в направлении близком

кмеридиональному направлению (рис. 2 Б). Это поле, по-видимому, определяется, с одной стороны, коллизионным сжатием в области Альпийско-Гималайского складчатого пояса, а с другой – процессами дивергенции растущего хребта Гаккеля [1, 3]. Общая региональная характеристика поля неотектонических напряжений подтверждается его анализом, выполненным по методу П. Н. Николаева, разработанного при использовании данных линеаментного анализа [2].

Таблица 1 Параметры эллипсоида напряжений по результатам статистической обработки

массовых замеров ориентировки трещин в лессоидах неоплейстоцена

Вместе с тем, локальные поля по данным обработки массовых замеров ориентировки трещин в лессоидах могут иметь свои отличия (табл. 1). Локальная плотность (км/км2): 1 – более 20, 2 – 15-20, 3 -10-15, 4- 10 – 5, 5 – менее 5. 6 ориентировка оси сжатия по данным для Восточно-Европейской платформы [3] напряжения могут быть обусловлены силами бортового отпора, которые появляются в стенках карьеров и бортах оврагов (пункты замеров 1 и 4).

Они в этом случае отражают характеристику поля непосредственно в пункте наблюдения. Поэтому результаты наземных наблюдений необходимо интерпретировать с учетом конкретной ситуации, и, вероятно, следует отдавать предпочтение данным, основанным на линеаментном анализе, охватывающим большие площади изучаемой территории.

323

Большое значение имеет общее количество трещин на единице площади.

Рис. 2. А. Схема линеаментов: 1 – локальные линеаменты, выделенные по космическому снимку LANDSATTNM + в ближнем ИК диапазоне; 2 – протяженные полосы однонаправленных локальных линеаментов. Б. Схема плотности локальных линеаментов

Информацию об этом можно получить на основе анализа схемы плотности локальных линеаментов (рис. 2 Б).

Выводы.

324

1.С позиций прогноза пространственного развития опасных экзогенных геологических процессов в пределах юга Воронежской области следует учитывать не только особенности разреза зоны гипергенеза, но и характер поля неотектонических напряжений, а также уровень плотности приповерхностной трещиноватости. Кроме того, важным фактором является наложение на участки повышенной плотности геодинамических активных зон.

2.На изученной территории такими прогнозными площадями могут являться участки, расположенные к западу от Кантемировки, а также к юго-западу от Россоши. Здесь в зонах повышенной трещиноватости наибольшее значение имеют трещины, ориентировка которых совпадает с направлением оси сжатия. В этом случае они испытывают реактивное растяжение, поперечное к их простиранию, наиболее благоприятное для формирования первичных эрозионных форм.

Литература

1. Копп М.Л. Кайнозойские напряжения востока Русской плиты, Южного и Среднего Урала. Методические, теоретические и прикладные аспекты / М.Л. Копп, А.А. Колесниченко, Т.Ю. Тверитинова, Н.Ю. Васильев [и др.] //Труды ГИН РАН. Вып 610 . М.: ГЕОС,

2014. 88 с.

2.Николаев П.Н. Методика тектоно-динамического анализа / П.Н. Николаев; под ред. Н.И. Николаева. М.: Недра, 1992. 293 с.

3.Сим Л.А. Неотектонические напряжения Восточно-Европейской платформы и структур обрамления: Автореф. дис. д.г.-м. н. М.: МГУ, 1996. 41 с.

4.Трегуб А.И. Неотектоника территории Воронежского кристаллического массива / А.И. Трегуб // Труды НИИ геологии ВГУ. Вып. 9. Воронеж: изд-во ВГУ, 2002. 220 с.

5.Трегуб А.И., Экзогенные геодинамические процессы: оценка, прогноз, мониторинг (на примере Воронежской области) / А.И. Трегуб, Б.В. Глушков, Н.А. Корабельников, Ю.А. Устименко. Воронеж: изд-во Воронеж. унта, 1999. 76 с.

6.Трегуб А.И. Цифровые модели рельефа при изучении новейшей тектонической структуры (на примере востока Воронежского кристаллического массива) / А.И. Трегуб, Д.Е. Шевцов // Структура, вещественный состав, свойства, современная геодинамика и сейсмичность платформенных территорий и сопредельных территорий. Материалы XXII Всероссийской с международным участием научно-практической Щукинской конференции. Воронеж: Научная книга, 2020. С. 35-45.

7.Юдахин Ф.Н. Глубинное строение и современные геодинамические процессы в литосфере Восточно-Европейской платформы / Ф.Н. Юдахин, Ю.К. Щукин, В.И. Макаров. Екатеринбург: УрО РАН, 2003. 299 с.

ФГБОУ ВО «Воронежский государственный университет», Воронеж, Россия

А.I. Tregub, K.M. Shevchenko

THEFILDSOFTECTONICSSTRESSANDFEVELOPMENTOFDANGEROUSEXOGENOUSPRO

CESSESSONTHESOUTHOFVORONEZH REGION

It is established the development of dangerous exogenous geological processes in the southern part of the Voronezh Region is influenced by following features of geological structure? Fracturing of Quaternary deposits and nature of neotectonic stress field.

Keywords: field tectonics stress, exogenous geological processes, slight, water erosion.

Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education «Voronezh State University»,

Voronezh, Russia

325

УДК 504;550.3;574;624;131

В.Т. Трофимов1, А.Д. Жигалин1,2, М.А. Харькина1, Е.В. Архипова3

РОЛЬ ЛИТОСФЕРНЫХ ПАРАМЕТРОВ В СНИЖЕНИИ ПРИРОДНОГО

ИТЕХНОГЕННОГО РИСКА

Врамках Концепции экологических функций сфер Земли определяется роль основных параметров литосферы - твердой оболочки Земли, оценивается уровень вероятного природного и техногенного риска и рассматриваются возможности его снижения в перспективе развития современной индустриальной цивилизации.

Ключевые слова: литосфера, экологические функции, природный и техногенный риск, факторы риска, снижение экологического риска.

Техносферная безопасность.

Проблема техносферной безопасности является весьма емкой и охватывает широкий круг вопросов, ответы на которые следует искать путем комплексного анализа большого числа факторов, определяющих существование Земли как планетного тела в Солнечной системе и как единственного пока известного места обитания живых организмов и человечества.

Изо всех существующих отраслей знания каждая рассматривает эту проблему «со своей колокольни», руководствуясь видимым горизонтом и накопленным опытом, базирующимися на выбранных критериях и определенных параметрах.

Географическая и геологическая история нашей ойкумены (в данном контексте – освоенной человеком части планеты) показывает, что на рубеже XVII-XVIII вв. по сути дела произошла смена парадигмы – представления древних, базирующиеся на существовании четырех стихий (огня, воды, воздуха и земли). Сменились научно обоснованными и подкрепленными практической индустрией (первая промышленная революция) представлениями о сферах Земли – солнечной и внутриземной энергии, гидросферы, атмосферы и литосферы. С этого исторического момента началась индустриализация, приведшая к формированию принципиально новой по качеству сферы планеты – техносферы.

Одновременно началась своего рода дивергенция знания, отдаление близких по объектам и целям, но различным по методическим приемам направлений. К счастью (для науки и прогресса человечества), в настоящее время наметился и «набирает обороты» обратный процесс, процесс конвергенции, показывающий продуктивность использования маргинальных (краевых, пограничных) областей близких по решаемым задачам исследований. Примеры приводить не нужно – их тьмы и тьмы! И все это происходит на фоне экспансии техносферы, сопровождающейся повышением вероятностным уровнем природного и техногенного риска.

Представленное краткое сообщение затрагивает актуальную на сегодняшний день тему природного и техногенного риска, сопровождающего экстенсивное и интенсивное освоение литосферы – твердой оболочки Земли, верхняя часть которой (континентальная и океаническая земная кора). Благодаря твердости и консолидации, служит субстратом и вмещающей средой для всей совокупности создаваемой современной цивилизации технологической продукции, носителем и транслятором природной и искусственно генерируемой энергии.

Литосфера представляет собой верхнюю твёрдую оболочка Земли, покрытую «географическим плащом». Она включает земную кору, астеносферу и верхнюю часть верхней мантии. Суммарная площадь литосферы в пределах суши и островных образований составляет 149,94 млн. кв. км или 29,1 % всей площади планеты. Остальная часть, составляющая 71 %, приходится на долю Мирового океана, собственно гидросферы. Выше, охватывая весь земной шар, располагается наиболее подвижная оболочка планеты – атмосфера. Ниже литосферы находится слой, называемый астеносферой, также входящий в верхнюю мантию (рис.

1).

326

Рис. 1. Литосфера и ее верхняя часть – континентальная и океаническая земная кора [1]

Методические рекомендации. Изучение возможности снижения природного и техносферного риска должно базироваться на выявлении ключевых параметров литосферы, определяющих ее современное состояние и перспективу ее эволюции применительно к природнотехническим системам. Методически эта задача может быть решена организацией системы наблюдений траектории изменения параметрических характеристик литосферы и исследуемых природно-технических систем, использованием метода пространственно-временных аналогий, а также сопоставительного анализа. При этом важно определить характер события и/или чрезвычайной ситуации, которые в данном конкретном случае рассматриваются как источник возникновения природного или техногенного риска.

Аналитическую оценку целесообразно осуществлять в рамках Концепции экологических функций [2, 3], которая рассматривает литосферу как основу ландшафта, почвеннорастительного слоя, как среду обмена веществом и энергией с другими планетарными сферами, в том числе биосферой, обеспечивая её существование.

Ресурсная экологическая функция. Литосфера обладает огромными пространственными ресурсами, необходимыми для эволюции населяющего планету животного и растительного мира, а также искусственного воспроизведения продуктов питания для растущего народонаселения. Земные недра содержат необходимые для прогресса цивилизации минеральные и энергетические ресурсы. Воды суши как поверхностные, так и выходящие на п о- верхность в виде родников, обеспечивают животный и растительный мир на Земле, а также популяцию homosapiens(«мудрецов» по К. Линнею, 1758) необходимой для существования пресной водой.

Динамическая экологическая функция. Литосфера, хотя и называется в фундаментальной геофизике твердой Землей (от греч. λίθος «камень»), характеризуется заметной динамической активностью, проявляющейся в постоянном относительном разнонаправленным перемещении литосферных плит (А. Вегенер, 1912 г.), сейсмической и вулканической активности, а также протекании экзогенных геологических процессов.

Движущей (энергетической) силой всех наблюдаемых в литосфере, как и на поверхности планеты процессов, следует считать совокупную энергию, поступающую от Солнца, ближнего и дальнего Космоса и приходящую от разогретого «сердца» Земли. На рис. 2 показано современное положение литосферных плит, указаны направления их относительного перемещения. Можно наблюдать два кардинальных направления – встречное, конвергентное, приводящее к сжатию и коллизии в маргинальных областях сближающихся, и, наоборот, расходящееся, дивергентное, приводящее к расхождению соседних плит. Скорость относительного перемещения плит может достигать десятков сантиметров в год. К этим направле-

327

ниям добавляются скользящие относительные смещения вдоль граничных зон соприкасающихся плит. В соответствии с этим землетрясения могут идентифицироваться как землетрясения растяжения, сжатия и скольжения (возможны при этом и комбинации относительных смещений). На врезке показаны зовы повышенной и высокой сейсмичности, определяемые эпицентрами заметных сейсмических событий. Видно, что эти зоны хорошо сопоставляются с границами плит, что позволяет считать эти границы сейсмогенными зонами.

Рис. 2. Современное расположение литосферных плит: стрелки указывают направления относительного перемещения плит; на врезке справа показаны зоны сейсмической активности, приуроченные к границам между плитами [4]

Рис. 3. Оценочные параметры литосферы, определяющие возможность и вероятный уровень природного и техногенного риска

Геохимическая и геофизическая экологические функции. Литосфера обеспечивает поступление в почвенный слой и материковую гидросферу химических веществ, необходимых для существования живых организмов и функционирования непрекращающегося процесса круговорота вещества. Вещественный состав литосферы (горные породы и минералы) отображает, что вполне ожидаемо, всей таблицей Менделеева. Каждый представитель животного и растительного мира находит для себя необходимые для жизни вещества либо в твердом виде в горных породах и отдельных минералах, либо в растворенном виде в пресной и/или соленой воде. Литосфера является также средой-носителем и/или транслятором природных физических полей, обеспечивая энергообмен в объеме живой природы (почвеннорастительного слоя и животного мира) и живой природы с абиотическими компонентами

328

геологической среды, а также поступление в живые организмы необходимых для жизни ионов разной полярности. Особо заметную экологическую роль среди физических полей Земли (геофизических полей) играют гравитационное, температурное и электрические поля. Геофизические поля остальных видов, несомненно, также вносят свою лепту в формирование пригодной для жизни экологической обстановки на планете, но играют при этом роль второстепенную, поскольку менее вариативны по своей природе.

Указанные выше доминирующие виды геофизических полей проявляют себя как фактор устойчивости (гравитационное поле, «отвечающее» за сохранение формы нашей планеты, нахождение ее на теперешнем удалении от Солнца и удержание гидросферы и атмосферы), механизм непрерывного энергообмена (тепловой и электрической энергии) в околосолнечном и околоземном пространстве. В соответствии с этим параметры литосферы, позволяющие оценивать степень природного и техногенного риска разделяются на две группы – группу пространственных факторов и группу факторов влияния (рис. 3).

Детально представлять каждый из указанных на рис. 3 параметров нужды нет, поскольку они, в той или иной мере, большинству хорошо известны. Авторы отказались от установившейся традиции указывать векторную связь элементов внутри подобного рода схем. Это сделано с целью показать в данном случае множественность связей в соответствии с

329

Первым экологическим законом (правилом) Коммонера – «Все связано со всем». На схеме прослеживается цепочка, связывающая выделяемые оценочные параметры с пространством (или горизонтом) их влияния и генезисом процессов-факторов. Иллюстрацией к схеме служит таблица, которая показывает количественно оцениваемое физическое (энергетическое) воздействие на литосферу и его последствия в виде проявления литосферных изменений [5, с дополнениями].

В таблице в четырех градациях по величине энергии воздействия на литосферу – низкого, умеренного, высокого и опасного уровней – представлены визуальные геодинамические признаки оказываемого воздействия и наблюдаемые формы (характеристики) проявления результатов воздействия с указанием необходимых мероприятий для минимизации негативных последствий. В нижней части таблицы упомянуты конкретные эпизоды воздействия на литосферу с указанием энергетического потенциала. Первые три сверху представляют собой ординарные природные факторы, которые мы можем наблюдать в наши дни. Это импактные воздействия – следы выпадения небесных тел на земную поверхность, а также землетрясения и вулканические извержения. Импактные события – явление достаточно редкое, но исторически прослеживаемое на протяжении всего фанерозоя. Интересен факт наблюдавшегося в феврале 2013 г. в Челябинской области падения небесного тела (феномен импактного события), сопровождавшегося выделением энергии (1,3-2,1)·1015 Дж, что нашло свое отражение в таблица.

Из приводимой таблицы также следует, что наибольшим потенциалом рукотворного (техногенного) физического воздействия обладают мощные ядерные взрывы (предпоследняя строка таблицы) и мировое производство энергии (последняя строка таблицы), тогда как все природные факторы, указанные в предыдущих трех строках «располагают» в максимумеболее высоким потенциалом воздействия – от 1010 до 1023 Дж.

Проблема техносферной безопасности стала актуальной тогда, когда современная индустриальная цивилизация по своим потенциальным энергетическим возможностям вплотную приблизилась к Природе. Наши возможности оценить предполагаемый риск и способности, если не устранить его, то хотя бы свести к минимуму негативные последствия приближающейся чрезвычайной ситуации, показаны в схеме, представленной на рис. 4. Авторы считают возможным разделить пути достижения редуцирующего риск эффекта и рассматривать раздельно феномен природного риска и его техногенного «двойника».

В основу разрешения проблемы природного риска следует положить «научный потенциал», сосредоточив при этом мыслительные возможности всего человечества, чтобы найти «философский камень» - первопричину возникновения катастрофических стихийных бедствий с вовлечением литосферы. Этот путь нельзя считать безнадежной утопией, поскольку, как постулировалось в начале данного сообщения, основными энергетическими источниками всех геологических процессов являются энергия Солнца и внутреннее тепло Земли, Другие источники, если они есть, являются вторичными. Подсказывать Гелиосу и Гефесту что-либо, касательное сохранения жизни на Земле, люди не могут, но подглядеть, что и, главное, как все у них получается – это первейшая задача всех существующих на планете цивилизаций.

В дополнение к научному потенциалу следует приложить «сумму технологий» - опыт накопленных за несколько веков инженерных решений по защите живых организмов на всех ступенях иерархической лестницы. Создав супербомбу (1018 Дж), представляющую собой единение научного потенциала и существовавших в середине прошлого века технологий, человечество вправе поставить перед собой амбициозную задачу – редуцировать катастрофичность известных разрушительных проявлений стихии (в первую очередь, стихии огня и земли), заимствовав ее решение у Природы. Хочется думать, что это лишь вопрос времени.

330

Рис. 4. Оценка и пути снижения потенциального природного и техногенного риска

Вместо заключения.

Экскурс с целью понять состояние проблемы техносферной безопасности применительно к литосфере – наиболее устойчивой из всех сфер планеты, показал, что расслабляться, никак не следует. Те, кто искренне служит науке, а не зарабатывает на ней (позволяя себе зачастую блефовать), вынужден констатировать, что человечество (все идентичности, или существующие цивилизации) весьма еще далеко от возможности управлять природными процессами за энергетическим порогом, отделяющим процессы высокого и опасного уровней от процессов умеренного и низкого уровней. Более того, отсутствуют возможности в обозримом интервале времени (когда удается принять эффективные управленческие решения) предвидеть возникновение события высокого экологического риска.

Проблема снижения экологического риска, определяющего граничные пределы техносферной безопасности, может быть охарактеризована следующим образом.

Выводы.

1.Кто виноват: приходится констатировать, что на данный исторический временнóй интервал человечество (научный потенциал и сумма технологий) не располагает надёжными алгоритмами раннего (краткосрочный и оперативный прогноз) распознавания и прогнозирования природных катастроф.

2.Человечество не ушло (в принципе) от технологий XVIII в. по способам разработки полезных ископаемых недр и организации жизненного процесса

3.Что делать: Следует повысить ролевую функцию глобальной науки и остановить затратные международные «экологические шоу» на тему озоновых дыр над Антарктидой, глобального потепления, нацеленных на Землю убойных астероидов, хищных пришельцев и др. Нейтрализовать всех, рвущихся к мировому господству.

4.Высвободившиеся средства направить на то, чтобы поддержать науку, осмысленные программы, направленные на развитие человеческого сообщества, накормить голодных

ипривлечь их к производительному труду.

Литература

1.http://pochemuha.ru/chto-takoe-litosfera-i-astenosfera обр. 17.12.2020

2.Экологические функции литосферы /В.Т. Трофимов, Д.Г. Зилинг, Т.А. Барабошкина

идр./ М.: Изд-во МГУ, 2000. 432 с.

331

3.Трофимов В.Т., Харькина М.А., Барабошкина Т.А., Жигалин А.Д. Экологические функции абиотических сфер земли: монография / М.: «КДУ». «Университетская книга», 2018. 608 с.

4.https://bigslide.ru/geografiya/42651-avstraliya-cherez-millionov-let.html обр. 15.11.2020

5.Трофимов В.Т., Зилинг Д.Г., Барабошкина Т.А. и др. Трансформация экологических функций литосферы в эпоху техногенеза / М.: Изд-во «Ноосфера», 2006. 720 с.

1ФГБОУ ВО «Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова», Москва, Россия

2ФГБУН «Институт физики Земли имени О.Ю. Шмидта Российской академии наук (ИФЗ РАН)», Москва, Россия

3ГБОУ ВО «Государственный университет «Дубна» (Университет «Дубна»)», Дубна, Россия

V.T. Trofimov1, A.D. Zhigalin1,2, M.A. Kharkina1, E.V. Arkhipova3

ROLE OF LITHOSPHERIC PARAMETERS IN REDUCING THE NATURAL

AND TECHNOGENIC RISK

Within the framework of the Concept of the ecological functions of the spheres of the Earth, the role of the main parameters of the lithosphere - the hard shell of the Earth, is determined, the level of probable natural and man-made risk is assessed and the possibilities of its reduction in the future development of modern industrial civilization are considered.

Keywords: lithosphere, ecological functions, natural and technogenic risk, risk factors, reduction of ecological risk.

1Moscow State University named after M.V. Lomonosov, Moscow, Russia 2Schmidt Institute of Earth Physics of the Russian Academy of Sciences (IFZ RAS), Moscow,

Russia

3Dubna State University (Dubna University), Dubna, Russia

332

УДК 551.43

В.И. Шмыков

СТРУКТУРНЫЙ МОНИТОРИНГ РЕЧНЫХ БАССЕЙНОВ ЦЕНТРАЛЬНОГО ЧЕРНОЗЕМЬЯ

Приведены результаты мониторинга площадей водосбора бассейнов малых порядков Центрального Черноземья. Данные могут быть использованы при проектировании инженерных сооружений и земельном кадастре.

Ключевые слова: бассейн реки, порядок водотоков, структура бассейна, площадь водосбора, бифуркационное отношение длин водотоков.

Морфологические свойства речных бассейнов во многом определяют его структурные особенности, и соответственно ход рельефообразования. К важнейшим морфологическим свойствам бассейнов относится площадь водосбора. Она является определяющей для поверхностного стока, величина которого является определяющей для расчетов водопропусков при проектировании дорог, плотин и других инженерных объектов [1-5].

Площадь водосбора является важным не только фактором стока, но и определяет многие морфологические свойства бассейна. В классификации Стралера-Философова, априорно, размеры площади бассейна тесно связаны с его порядком. Направленность таковой взаимосвязи модифицируется локальными территориальными критериями эндогенного и экзогенного плана. Например, эндогенные факторы: уклоны местности, характер подстилающих пород и условия их залегания. Экзогенные факторы: увлажнение территории, экспозиция (расположение элементов рельефа по отношению к частям света). Ввиду того, что данные характеристики могут территориально варьироваться, соответственно модифицируются и габариты водоема [4]. Первоначально трансформируются габариты небольших бассейнов. Габариты водоемов высшего уровня первостепенно в немалой мере обусловлены спецификой морфологии и структуры участков местности.

Поэтому должна наличествовать идентифицированная корреляция габаритов и емкости водоема с перечнем рек России и соответствие принципу основной реки. Специфика таковой взаимосвязи модифицируется и коррелируется от участка к участку сообразно критериям бассейнообразования. Вышеозначенная корреляция и взаимосвязь фиксировалась рядом авторов в исследованиях [1-5]. По данным Т.Ю. Симоновой [1] для территории бывшего Советского Союза, соотношение площадей бассейнов смежных порядков считается равным 4 и постоянным.

Для Саратовского Заволжья, например, это соотношение несколько меньше (3,4) и объясняется это малой увлажненностью территории. Данная закономерность для конкретной приведенной территории обусловлена отличительными особенностями и олицетворением проявления рельефообразующих признаков. Впрочем, однозначно и наглядно вырисовывается неравенство габаритов бассейнов Среднерусской возвышенности и Окско-Донской низменности. Освидетельствование ранжирования и вариативности площадей водосборов воплощалось на базе основополагающей архивной выборки фрагментов типичных бассейнов высокого порядка: Красивая Меча, Сосна, Тихая Сосна для условий Среднерусской возвышенности и Плавица, Байгора для условий Окско-Донской низменности. По метражу площадь варьируется в пределах от 2,2 до 3,8 в корреляции с регламентом [2]. Итак, для водоема 1-го порядка метраж элементарного бассейна эквивалентна 0,083 км2 для территории Среднерусской возвышенности. Возрастание порядка обуславливает прогрессирование усреднено в 4,4 раза размера формируемого водоема. В качестве примера, для Окско-Донской равнины метраж элементарного формируемого водоема эквивалентен 0,180 км2 и он значительнее аналогичного водоема для возвышенности. Соответственно бифуркационное соотношение более высокого уровня и оно соответствует 4,8. Преимущественно данное соотношение выше при соизмерении размеров бассейнов 1-го и 2-го порядков.

333