CC BY
84
Выпуск 3
УДК 53.089 И. И. Кононов,
доцент,
Санкт-Петербургский государственный университет;
Д. М. Крутой,
Комитет по природопользованию, охране окружающей среды и обеспечению экологической безопасности Администрации Санкт-Петербурга;
И. Е. Юсупов,
инженер-исследователь, Санкт-Петербургский государственный университет
АЛЬТЕРНАТИВНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ГРОЗОБЕЗОПАСНОСТИ НА ОБЪЕКТАХ ВОДНОГО ТРАНСПОРТА
ALTERNATIVE THUNDERSTORM SAFETY PROVIDING FOR WATER TRANSPORT OBJECTS
Рассматриваются теоретические основы построения пассивной радиосистемы предупреждения опасных грозовых явлений для объектов водного транспорта. Приводится описание оригинального способа отображения текущей грозовой активности, а также эффективного критерия определения пороговых значений параметров грозовой активности, при которых повышается вероятность возникновения потенциально опасных ситуаций.
Theoretical basics ofpassive warning of dangerous storm events radiosystem construction for water transport objects are considered. The original way to display the current storm activity, as well as an effective criterion for determining the threshold values of lightning activity parameters, which are critical in respect of potentially dangerous situations probability increasing are described.
Ключевые слова: грозобезопасность, грозопеленгатор, отображение грозовой активности, кластеризация, параметры грозовой активности.
Key words: thunderstorm safety, lightning location system, lightning activity representing, clusterization, parameters of lightning activity.
В НАСТОЯЩЕЕ время продолжается тенденция интенсивного оснащения объектов водного транспорта, в том числе погрузочно-разгрузочных терминалов, автоматизированными системами различного назначения. Предпочтение отдается системам, не только осуществляющим мониторинг определенных параметров, но и способным без участия человека производить анализ получаемых данных и предупреждать о наличии потенциально опасной ситуации.
Одним из опасных явлений природы, которое может доставить немало проблем объектам водного транспорта, является гроза. Гроза, а точнее сопровождающее ее мощное электромагнитное излучение (ЭМИ), по аналогии с береговыми высоковольтными линиями электропередачи может создавать помехи в работе навигационного оборудования, автоматизированных устройств управления и, конечно, средств связи, расположенных на объектах водного транспорта. Сильные обратные грозовые удары способны наряду с помехами стать причиной возникновения различных аварийных ситуаций, в том числе пожаров и разливов нефтепродуктов. Несложно представить, что масштабы материального, экономического и экологического ущерба в таких случаях могут быть достаточно велики.
С целью предупреждения возникновения аварийных ситуаций подобного рода на объектах водного транспорта устанавливаются системы получения данных о погодных условиях, в том чис-
ле посредством глобальной компьютерной сети Интернет. Однако, во-первых, каналы передачи погодных данных могут подвести в самый неподходящий момент, а во-вторых, прогноз погоды, особенно в части грозовой активности (ГА), носит, как правило, не локальный, а общий и, как следствие, неточный характер, что недостаточно для надежного обеспечения грозобезопасности.
В данной статье рассматриваются теоретические основы построения пассивной (без радио-волнового зондирования окружающего пространства) системы предупреждения опасных грозовых явлений, основу которой составляет однопунктовый СДВ (сверхдлинноволновой) грозопе-ленгатор-дальномер (ГПД) оригинальной конструкции, включающий вычислительный комплекс с программными модулями, используемыми для отображения в реальном времени пространственно-временной картины развивающейся ГА и оценки степени ее грозоопасности. Такая система может рассматриваться как уместное дополнение к существующим средствам грозооповещения, используемым на объектах водного транспорта. Она обладает преимуществом более точного и эффективного локального (в радиусе до 100 км от конкретного объекта водного транспорта) обнаружения ГА, определения стадии развития грозы, наличия опасных молниевых вспышек (МВ) и может содействовать капитану корабля или руководству погрузочно-разгрузочного терминала принимать решение об изменении маршрута следования или о временной приостановке работ с целью предупреждения возникновения аварийных ситуаций.
К настоящему времени разработаны десятки методов, систем и устройств пассивной локации гроз, нашедших широкое использование в различных практических приложениях. Среди них особое место занимают однопунктовые ГПД, основанные на использовании ЭМИ сильноточных компонент МВ (обратных ударов). По точности локации, то есть определения местоположения МВ в двумерном — параллельном плоскости земли — пространстве, ГПД заметно уступают много-пунктовым разностно-дальномерным системам локации гроз, развертываемым в ряде стран мира [1, р. 499-518]. Однако в силу очевидных преимуществ однопунктовых ГПД, основными из которых являются автономность, мобильность, экономичность, простота в эксплуатации, относительная дешевизна и прочее, их использование на объектах водного транспорта является не только возможным, но и предпочтительным.
При разработке ГПД основная проблема возникает при реализации достаточно точного дальномерного алгоритма. Для определения пеленга на МР из пункта приема (месторасположения ГПД) традиционно используется соотношение горизонтальных магнитных составляющих ЭМИ, в качестве датчиков которых применяются скрещенные магнитные рамки.
Для определения расстояния до молниевого разряда (МР) предпочтительно применение одного из так называемых Е-Н-алгоритмов, обладающих наилучшей точностью среди других известных методов однопунктовой дальнометрии. В их основе лежит использование различной зависимости от дальности вертикальной электрической (Е) и горизонтальной магнитной (Н) компонент ЭМИ МР, что позволяет избавиться от влияния на точность оценки дальности вариаций параметров источника излучения.
К настоящему времени разработан целый ряд модификаций Е-Н-дальномеров и пеленгаторов, отличающихся способом извлечения информации об оцениваемой дальности и азимуте на источник (МР). Описание принципов построения и краткий анализ их основных характеристик содержится в работе [2]. Некоторые из модификаций нашли практическое применение в виде действующих макетов специализированных приборов, используемых в научных исследованиях, а также серийных приборов («Очаг», «Очаг-2П») [3]. Рассматриваемый в работе тип ГПД, выбранный в качестве основы для построения пассивной системы предупреждения опасных грозовых явлений для объектов водного транспорта, является усовершенствованной модификацией ГПД «Очаг-2П». Он ориентирован преимущественно на прием ЭМИ МР, происходящих между облаком и землей (О-З), которые характеризуются максимальными значениями разрядных токов и представляют наибольшую опасность.
Макет обсуждаемого ГПД, изготовленный к 2000 г., был тестирован в грозовой сезон 2001 г. в южном регионе Франции. В качестве поверочного инструмента при тестировании ис-
Выпуск 3
пользовалась высокоточная многопунктовая УКВ-система 8ЛИЯ, до настоящего времени остающаяся одним из наиболее точных (среднеквадратичная погрешность определения координат отдельных разрядов в МВ не превышает 1 км в радиусе до 200 км от ее центра) средств пассивной локации МВ практически всех типов, возникающих как между землей и облаком, так и внутриоблачных (ВО) [4, р. 241-245]. По результатам проведенных испытаний было показано, что величина среднеквадратичных случайных погрешностей дальнометрии, полученных при поимпульсном сопоставлении синхронных данных, имеет наименьшее значение 5...7 % на дальностях 30.40 км, составляет около 10 % в интервале расстояний 40-60 км и возрастает до 15.20 % на расстояниях, приближающихся к верхней границе оперативной зоны обслуживания ГПД (100 км). ГПД оказался вполне пригодным и для регистрации менее значимых в нашем случае ВО разрядов, погрешность локации большинства которых, как правило, не превышает
Наряду с регистрацией и локацией отдельных МР не менее важной задачей является эффективное и информативное представление получаемых данных в аспекте решения поставленных задач. В настоящее время широко распространены способы пространственного представления ГА в виде наборов точек, определяющих положения отдельных МР, или в виде плотности числа МВ, вычисленных в пределах ячеек заданной площади. Примеры подобных способов отображения грозовой активности, полученные по данным локации системы 8ЛИЯ за грозовой день 28.06.2001, приведены на рис. 1.
Рис. 1. Представление ГА в виде наборов точек, характеризующих координаты отдельных МР (а) или в виде их плотностей, вычисленных в пределах ячеек заданной площади (б).
Здесь и далее на рисунках шаг окружностей составляет 50 км
Из приведенных иллюстраций видно, что при таких способах отображения ГА достаточно четко разделяются лишь грозовые образования, соответствующие малоподвижным короткожи-” вущим (20-30 мин) конвективным грозовым ячейкам. Разобраться в пространственно-временной
= структуре долго живущих (до нескольких часов), достаточно быстро (до 30-50 км/ч) перемещаю-
Л
ш щихся многоячейковых грозовых комплексов оказывается весьма не просто, особенно в тех слу-
чаях, когда, возникая в разное время, они перекрываются в пространстве.
В [5, с. 283-291] был предложен метод отображения и хранения данных о местоположении МР, основанный на применении некоторой процедуры пространственной кластеризации (группировки), использующей особенности нескольких известных алгоритмов, обсужденных в [6]. Объектом кластеризации является каждый сильноточный разряд МВ, характеризуемый двумя декартовыми координатами (определяющими его положение в горизонтальной плоскости) и вре-
30 %.
а
б
менем, когда он произошел. Кластер рассматривается в виде круга некоторого радиуса, параметры которого (центр и радиус) могут варьироваться в процессе кластеризации в соответствии с некоторыми заданными критериями, зависящими от интенсивности регистрируемых МР и величины разброса их координат. Формируемые кластеры могут быть промаркированы цифрами или выделены цветом. Иллюстрацией такого выделения может служить рис. 2, а для того же грозового дня 28.06.2001. В некоторых случаях очень интенсивной ГА более удобно отображать только треки центров кластеров (рис. 2, б), позволяющих визуально пространственно различать отдельные грозовые очаги, которые при точечном отображении сливаются друг с другом. Кроме того, такие треки дают возможность в реальном времени оценивать направление и скорость перемещения ГА.
Рис. 2. Поточечное отображение ГА 28 июня 2001 г. в виде отдельных грозовых кластеров, выделенных разными цветами (а), треков центров этих кластеров (б) и их совмещенное изображение (в)
а
б
в
Основываясь на данных кластерного анализа, можно оценить динамику изменения пространственного распределения гроз в различном временном масштабе, направление и интенсивность развития ГА. Кроме того, пространственная кластеризация дает возможность идентифицировать ЭМИ МР с отдельными кластерами и контролировать временны е изменения его параметров с целью определения текущего состояния облачного комплекса и кратковременного прогноза его развития. В качестве таких характеристик могут быть использованы: интенсивность ГА, оцениваемая по количеству МВ, зарегистрированных в течение заданного временно го интервала, количество повторных разрядов в отдельных вспышках, их длительность, определяемая по временному положению первого и последнего МР во вспышке, а также соотношение количества зарегистрированных ВО разрядов и разрядов типа О-З.
Важная роль при оценке текущего состояния ГА в последнее время придается также анализу волновых форм импульсов ЭМИ сильноточных компонент МВ, регистрируемых в СДВ-диапазоне и привязанных по месту возникновения к грозовым кластерам различного пространственного масштаба (грозовая ячейка, грозовой очаг), выделенным в процессе текущей пространственной кластеризации. Сопоставляя поток регистрируемых атмосфериков с усредненными волновыми формами из банка канонических форм, сформированного с использованием процедуры классификации [7, р. 1-6], и оценивая их параметры, можно получить дополнительную информацию о текущей стадии развития выделенного грозового кластера и степени его грозоопасности. Работа над разработкой надежных критериев такой оценки еще продолжается.
Выпуск 3
Выпуск 3
І, миії'1
£, ‘Ым
Ш$ Л* 1 ■■ 1 1 1 Ч,'1. ■
*
Рис. 3. График зависимости интенсивности ГА от времени за 28 июня 2001 г.
Рис. 4. Представление ГА с указанием среднего уровня грозоопасности (синие точки) и высшего уровня грозоопасности (красные точки)
Рисунок 3 иллюстрирует временно) й ход интенсивности ГА, максимумы которой обычно используются в качестве предикторов наиболее высокой опасности грозы, а также моменты превышения некоторых пороговых значений нормированных (к 100 км) амплитуд отдельных импульсов, которые принимаются нами соответствующими среднему (синие точки) и высшему уровню грозоопасности (красные точки). Возможно отображение такой информации и на картине пространственного распределения ГА (рис. 4), что может быть более наглядно для случаев практической реализации системы на объектах водного транспорта. Так, например, МВ, показанные черными точками, не представляют опасности и не требуют особого внимания и вмешательства, синие точки — средний уровень грозоопасности, требующий повышенного внимания ответственного персонала в части возможности перехода к высшему уровню грозоопасности (МВ показаны красными точками), при котором рекомендуется изменить маршрут движения судна с целью обхода грозоопасной области или принять решение о приостановке работ на погрузочно-разгрузочном терминале.
Далее приведем краткое описание макета обсуждаемого ГПД. Его упрощенная структурная схема приведена на рис. 5.
Аналоговый модуль Вычислительный модуль
1120^
\і/
Фильтр-усилитель н
Фильтр-усилитель Е
Алгоритм Алгоритм
дальнометрии кластеризации
\ 1 Алгоритм
1 1 Алгоритм классификации
1 1 1 пеленгации грозоопасности
; і
і \
Отображение Банк хранения
грозовой данных
активности
Рис. 5. Упрощенная структурная схема макета ГПД
Макет ГПД состоит из аналогового и вычислительного модулей. Фильтры-усилители аналогового модуля используются для согласования антенных датчиков электрического (симметричный вибратор) и магнитных (скрещенные в ортогональных плоскостях магнитные рамки) трактов с последующими цепями, для идентификации их частотных характеристик, подавления атмосферных и индустриальных радиопомех, а также устранения влияния подмены частот, возникающих при последующей цифровой обработке сигналов. Аналоговые сигналы с выходов электрического и магнитного трактов поступают на многоканальную плату регистрации-обработки (типа Ь-1250), содержащую АЦП, используемый для их оцифровки, и микропроцессор, осуществляющий их первичную обработку и упаковку. Данные регистрации в виде файлов, содержащих двоичные коды времени прихода сигналов и их оцифрованных временны х отсчетов, поступают на вычислительный модуль, выполненный на базе персонального компьютера, где осуществляется их последующая обработка и хранение. Основные программные блоки вычислительного модуля реализуют алгоритмы расчета дальности и пеленга, а также декартовых координат излучателя. Блоки вторичной обработки данных регистрации, реализованные в виде алгоритмов пространственной кластеризации и классификации грозоопасности, используются для окончательного отображения ГА с указанием степени ее опасности.
Таким образом, проведенные теоретические расчеты с использованием данных регистрации МВ за различные грозовые дни и при различных метеорологических и географических условиях местности подтверждают возможность построения пассивной системы предупреждения опасных грозовых явлений на основе ГПД. Следует отметить, что для практической реализации рассматриваемой системы необходимо изготовление адаптированной к условиям объектов водного транспорта аппаратной части системы, а также ее тестовая эксплуатация в течение определенного периода времени. Это относится в том числе и к морским судам, так как потребуется введение корректирующих поправок, компенсирующих их движение и колебания при проведении расчетов. Тестовый период эксплуатации имеет важное значение для привязки под конкретные условия эксплуатации и более точного определения пороговых значений интенсивности молниевой активности, на основании которых делается вывод о степени опасности гроз.
Список литературы
1. Cummins K. L. An Overview of Lightning Locating Systems / K. L. Cummins, M. J. Murphy // IEEE Transactions on electromagnetic comparatibility. — 2009. — Vol. 51, № 3.
2. Кононов И. И. Радиотехнические методы местоопределения грозовых очагов / И. И. Кононов, И. А. Петренко, В. С. Снегуров. — Л.: Гидрометеоиздат, 1986. — 222 с.
3. Грозопеленгатор-дальномер «Очаг-2П». — Л.: Гидрометеоиздат, 1988.
4. Richard P. SAFIR — an operational system for Thunderstorm early localization and lightning hazard warning / P. Richard // Proceedings of the 23rd International Conference on Lightning Protection. — Firenze, Italy, 1996.
5. Кононов И. И. Кластеризация грозовой активности / И. И. Кононов, И. Е. Юсупов // Радиотехника и электроника. — 2004. — № 3.
6. Прикладная статистика / С. А. Айвазян [и др.]. — М., 1989.
7. Kononov I. A simplified “engineering” return stroke model / I. Kononov, I. Yusupov // International Conference on Lightning Protection (ICLP). Digital Object Identifier: 10.1109/ICLP.2012.6344406. — 2012.
Выпуск 3
