Гроза – это комплексное атмосферное явление, признаками которого являются многократные электрические разряды между разноименно заряженными областями облака – облачные разряды, межоблачные разряды или между облаками и землей – наземные разряды. Оперативное определение ее местоположения, интенсивности, направления и скорости перемещения имеет большое практическое значение для многих отраслей хозяйственной деятельности человека.
Используемые в настоящее время нормативные документы [1–3] слабо ориентированы на использование достаточно неточных, осредненных для больших территорий характеристик грозовой активности и параметров молний. Намечаемый в России переход к цифровым управляющим системам, цифровой экономике требует принципиального повышения надежности функционирования молниезависимых объектов, но и управляющих систем в режимах, связанных с воздействием тока молнии и электромагнитного поля молнии.
Цель исследования – определение взаимосвязи числа дней с грозой и продолжительности гроз на различных территориях по данным визуальных и инструментальных наблюдений.
Материалы и методы исследования
Количество поражений молниями в год различных объектов зависит от его геометрических размеров и количества поражений молниями земной поверхности в год n, 1/(км2 в год) на территории нахождения объекта.
Подсчет ожидаемого количества N поражений молнией в год производится по формулам (1) и (2). Для сосредоточенных зданий и сооружений (дымовые трубы, вышки, башни):
N=9πh2n*10-6, (1)
для зданий и сооружений прямоугольной формы:
N=[(S+6h)(L+6h) – 7,7h2]n10-6, (2)
где h – наибольшая высота здания или сооружения; S, L – соответственно ширина и длина здания или сооружения; n – среднегодовое число ударов молнии в 1 км2 земной поверхности (удельная плотность, ударов молнии в землю) в месте нахождения здания или сооружения.
Для зданий и сооружений сложной конфигурации в качестве S и L рассматриваются ширина и длина наименьшего прямоугольника, в который может быть вписано здание или сооружение в плане.
Для определения поражаемости различных объектов молниями необходимы точные значения удельной поражаемости молниями на участке расположения объектов.
Плотность ударов молнии в землю или удельная поражаемость, выраженная через число поражений 1 км2 земной поверхности за год, определяется по данным метеорологических наблюдений в месте размещения объекта. Если же плотность ударов молнии в землю n, 1/(км2 в год) неизвестна, ее можно рассчитать по следующей формуле:
(3)
где Т – среднегодовая продолжительность гроз в часах, определенная по региональным картам интенсивности грозовой деятельности.
Карта районирования территории России по среднегодовой продолжительности гроз в часах согласно [3] представлена на рис.1. Карта построена по данным, полученным на метеорологических станциях визуально-слуховым методом.
Актуальной задачей для молниезащиты является уточнение климатических карт продолжительности гроз на основе инструментальных наблюдений за грозами, отличающихся от визуальных методов значительной точностью и оперативностью. Используя материалы инструментальных наблюдений грозопеленгационной сети ФГБУ «ВГИ» [4], авторы построили карту среднегодовой продолжительности гроз на Северном Кавказе (рис.2).
Источником информации о грозах для создания карт, представленных на рис.1, являются визуальные наблюдения за числом дней с грозой, которые производятся на метеостанциях по территории России [5, 6]. По этим данным оцениваются другие параметры гроз, например удельная поражаемость территории молниями.
Карты районирования территории России по грозовым характеристикам построены на данных метеостанций о числе дней с грозой за многолетние периоды наблюдений и взаимосвязи между среднегодовыми значениями числа дней с грозой и продолжительностью гроз. Связь средней за год продолжительности гроз в часах Т и числа дней с грозой D определяется выражением
T=K*D, (4)
где K – размерный коэффициент, принимаемый 2 ч/день.
На сегодняшний день существуют как визуальный, так и инструментальный методы наблюдения за грозами.
Система регистрации характеристик гроз – грозопеленгационная сеть (ГПС) LS 8000 производства фирмы «Vaisala» впервые в России развернута в ВГИ на Северном Кавказе в 2008 г.[4]. ГПС позволяет за короткие сроки собрать информацию о климатических характеристиках гроз (число дней с грозой, продолжительность гроз) и параметров молний.
Рис. 1. Карта среднегодовой продолжительности гроз в часах по визуально-слуховым наблюдениям
Рис. 2. Карта среднегодовой продолжительности гроз в часах по инструментальным наблюдениям
Результаты исследования и их обсуждение
Основной задачей настоящей работы является сравнительная оценка поражаемости зданий и сооружений молниями в зависимости от методики определения продолжительности гроз в часах для территорий Северного Кавказа. Анализ выполнен на основе данных ГПС ФГБУ «ВГИ» и данных метеостанций [2, 3, 7].
Для изучения взаимосвязи числа дней с грозой, фиксируемых метеостанциями, и продолжительности гроз в часах за эти дни использованы инструментальные наблюдения ГПС ВГИ. Были отобраны данные о грозовых явлениях на территории Северного Кавказа за многолетний период наблюдений, с 2008 по 2019 г. На их основе для различных территорий сгруппированы для анализа: число дней с грозой в месяц, в год, а также продолжительность грозы в месяц и в год. На рис.3 представлен годовой ход месячных значений числа дней с грозой и их продолжительности на территориях мониторинга на метеостанциях. Радиус наблюдаемой метеостанцией территории составляет 15 км.
Собранные многолетние данные ГПС ФГБУ «ВГИ» были сгруппированы по мере возрастания параметров – числа дней с грозой и продолжительности гроз (рис.3 и 4). Выполнен анализ корреляционной связи между числом дней с грозой D и продолжительности гроз T, а также выражения их корреляционной взаимосвязи между характеристиками D и T.
Выполнен поиск зависимости между продолжительностью гроз Т и числом дней с грозой D и сделана оценка значимости зависимости. Коэффициент корреляции равен 0,98.
Исследуя статистическую зависимость между значениями числа дней с грозой D в интервале от 0 до 30,5 дня и продолжительность гроз в часах в диапазоне от 0 до 300 ч, был рассчитан коэффициент корреляции.
Получен высокий и статистически значимый коэффициент корреляции – 0,98, следовательно, возможно построение регрессионной модели, отражающей реальные закономерности взаимосвязи между D и Т. Параметры регрессионной модели вычислены известным методом наименьших квадратов. В соответствии с теорией статистики уравнение простой регрессии имеет вид
T=10,66*e0,15*D. (5)
Инструментальными наблюдениями ГПС ВГИ получено, что на пункте наблюдений (метеостанции) среднегодовое число дней с грозой составляет 75 дней, продолжительность гроз 200 ч. Для сравнения, формула (4) для такого количества дней с грозой дает 150 ч, что меньше на 50 ч. Такая разница приводит к значительному расхождению (до 30 %) количества поражений молниями зданий и сооружений N, получаемых визуально-слуховым методом и инструментальными наблюдениями (таблица).
Рис. 3. График зависимости числа дней с грозой и продолжительности гроз по месяцам
Количество поражений молниями в год зданий и сооружений N, по визуально-слуховым наблюдениям на метеостанциях и инструментальным наблюдениям
|
№ п/п |
Вид объекта |
По данным метеостанций |
По данным LS8000 |
||||
|
Т, час |
n, 1/(км2 в год) |
N |
Т, час |
n, 1/(км2 в год) |
N |
||
|
1 |
Сосредоточенные здания (трубы, вышки, башни). h=100 м |
150 |
10,0 |
2,8 |
200 |
14,0 |
3,9 |
|
2 |
Здания и сооружения. H=30 м, S=50 м, L=200 м |
150 |
10,0 |
0,7 |
200 |
14,0 |
1,0 |
Выводы
Выполнена сравнительная оценка поражаемости зданий и сооружений молниями в зависимости от методики определения продолжительности гроз в часах для территорий Северного Кавказа. Анализ выполнен на основе данных ГПС ФГБУ «ВГИ» и данных метеостанций.
Инструментальными наблюдениями ГПС ВГИ получено, что на пункте наблюдений (метеостанции) среднегодовое число дней с грозой составляет 75 дней, продолжительность гроз 200 ч. По результатам анализа многолетних инструментальных данных зависимости между продолжительностью гроз Т и числом дней с грозой D в виде экспоненциального выражения и сделана оценка значимости зависимости.