CC BY
13
Науки о Земле / Earth Science Оригинальная статья / Original Article УДК 551.501.81
DOI: 10.31161/1995-0675-2020-14-1-70-74
Исследование суточного хода разрядов типа облако-земля на территории Северного Кавказа
© 2020 Жарашуев М. В., Терекулов З. М.
Высокогорный геофизический институт
Нальчик, Россия; e-mail: mgk777@mail.ru; kabbalkeko@rambler.ru
РЕЗЮМЕ. Цель. Определение на основе многолетних исследований грозопеленгационных данных зависимости частоты ударов молний от времени суток. Методы. Автоматическая, статистическая обработка грозопеленгационной информации о разрядах типа облако-земля и данных о рельефе подстилающей поверхности. Результаты. Установлены закономерности временного хода грозовой активности для разрядов типа облако-земля на территории Северного Кавказа. Выводы. На основе анализа грозопеленгационной информации за 2009-2020 гг. были установлены временные закономерности грозовой активности на Северном Кавказе. Наиболее часто грозы бьют в период времени от 11.00 до 18.00 часов UTC, с абсолютным максимумом в 14.00 часов.
Ключевые слова: гроза, грозопеленгатор, молния, статистика, суточный ход, автоматизация.
Формат цитирования: Жарашуев М. В., Терекулов З. М. Исследование суточного хода разрядов типа облако-земля на территории Северного Кавказа // Известия Дагестанского государственного педагогического университета. Естественные и точные науки. 2020. Т. 14. № 1. С. 70-74. DOI: 10.31161/1995-0675-2020-14-1-70-74_
Investigation of the Diurnal Variation of Cloud-to-Ground Discharges in the North Caucasus
© 2020 Murat V. Zharashuev, Zalim М. Terekulov
High-Mountain Geophysical Institute Nalchik, Russia; e-mail: mgk777@mail.ru; kabbalkeko@rambler.ru
ABSTRACT. Aim. Determination of lightning direction-finding data of the dependence of the lightning strikes frequency on the time of day based on long-term research. Methods. Automatic, statistical processing of thunderstorm direction-finding data about cloud-to-ground discharges and data on the underlying surface topography. Results. It is established the regularities of diurnal variation of thunderstorm activity for cloud-to-ground discharges in the North Caucasus. Conclusions. Based on the analysis of thunderstorm direction-finding data for 2009-2020, the time regularities of thunderstorm activity in the North Caucasus were established. Thunderstorms are most frequent between 11 a.m. and 6 p.m. UTC, with an absolute maximum at 2 p.m.
Keywords: thunderstorm, direction finder, lightning, statistics, diurnal variation, automation.
For citation: Zharashuev M. V., Terekulov Z. M. Investigation of the Diurnal Variation of Cloud-to-Ground Discharges in the North Caucasus. Dagestan State Pedagogical University. Journal. Natural and Exact Sciences. 2020. Vol. 14. No. 1. Pp. 70-74. DOI: 10.31161/1995-0675-2020-14-1-70-74 (In Russian)_
Введение
Для образования грозового облака необходимо развитие восходящих потоков. Неоднородный рельеф Северного Кавказа создает идеальные условия для образования как грозовых, так и градовых облаков [4; 5]. Восходящие потоки, в основном,
возникают днем над нагретыми участками земной поверхности, но нередки случаи, когда грозовые облака развиваются и на холодных фронтах атмосферы. Фронтальные грозы, связанные с притоком холодного и неустойчивого воздуха, получают дополнительное развитие при приближении
Естественные и точные науки •
Natural and Exact Sciences •••
к гористой местности, и могут разряжаться в ночные часы, а сами процессы протекать сутками. Поэтому весьма актуальной задачей является исследование временного хода молниевой активности.
Материал и методы исследования
Грозы являются одними из самых опасных явлений погоды, несущими ущерб хозяйству, технике, а зачастую - жизни и здоровью человека [3; 11; 12]. Такие явления погоды, как грозы и град, тесно связаны между собой. Известно, что град всегда сопровождается молниями, но грозы могут возникать отдельно от града. Временной ход градовой активности на Северном Кавказе достаточно хорошо изучен [8]. При этом, работы по анализу временного хода молниевой активности в регионе не проводились. Определение частоты разрядов, в зависимости от времени суток, является важной задачей статистических исследований пространственно-временного распределения разрядов по исследуемой территории [9; 10].
Настоящая работа посвящена анализу временного хода грозовой активности на Северном Кавказе. В качестве исходных данных для исследования временного хода использовались данные Северо-Кавказской грозопеленгационной сети и данные о рельефе местности.
Северо-Кавказская грозопеленгацион-ная сеть состоит из четырех грозопеленга-торов и центрального пункта приема и обработки поступающей от них информации [6]. Грозопеленгаторы расположены в городах Черкесск, Зеленокумск и Михай-ловск (Ставропольский край), а также на полигоне Кызбурун-1 (Кабардино-Балкарская республика), г. Зеленокумск. Каждый грозопеленгатор имеет два датчика - низкочастотный и высокочастотный. Низкочастотный датчик регистрирует разряды типа облако-земля, а высокочастотный разряды типа облако-облако. Вся грозопеленгационная информация стекается в единый информационный центр, расположенный в г. Нальчике [1; 2].
Для обработки грозопеленгационной информации был разработан программный комплекс, позволяющий проводить исследования временного хода грозовой активности [7]. Для повышения достоверности полученных результатов на исследуемой территории были выделены две дополнительные области - область между грозопеленгаторами ^гп) и идентичная этой площади территория, с похожими характеристиками подстилающей поверхности ^кт) (рис. 1).
Рис. 1. Исследуемая территория с выделенными: справа - площадкой между грозопеленгаторами ^гп), слева - контрольной территорией ^кт)
о
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 Время, ч
Рис. 2. Временной ход грозовой активности для области между грозопеленгаторами и контрольной территории
На первом этапе вся грозопеленгацион-ная информация считывается в матрицу с помощью функции ReadMolniiInMatrix (String Year, String DirArhiv, String DirMatrix). В качестве входного параметра указываются исследуемый год, директория, в которой находятся исходные грозопелен-гационные данные, и папка, в которую помещаются обработанные данные о зафиксированных разрядах. Для разрядов типа облако-земля и облако-облако имеются различные директории. Далее, последовательно перебираются данные обо всех зафиксированных разрядах. Значение координат разряда переводится из географических в декартовы относительно центральной точки, за которую принимают г. Михайловск (Ставропольский край). Если координата зафиксированного разряда попадает в радиус 208 км от центральной точки, то его данные заносятся в файл с названием, соответствующим его декартовым координатам. На следующем этапе, с помощью функции ShowMolniiFromDir (TCanvas* Canvas, TPanel* Panel, DirMatrix), производят перебор всех разрядов в каж-
1. Аджиев А. Х., Кулиев Д. Д. Характеристики грозовой активности и параметры молниевых разрядов на территории юга европейской части России // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2018. № 4. С. 437-445.
2. Аджиев А. Х., Стасенко В. Н., Тапасханов В. О. Система грозопеленгации на Северном Кавказе // Метеорология и гидрология. 2013. № 1. С. 5-11.
3. Базелян Э. М., Горин Б. Н., Левитов В. И. Физические и инженерные основы молниеза-щиты. Ленинград: Гидрометеоиздат, 1978. 223 с.
дом элементе матрицы. В зависимости от времени фиксации разряда данные заносятся в массив из 24 элементов.
Для контрольной территории и площадки между грозопеленгаторами создается функция, работающая с элементами матрицы, занесенными в отдельные файлы с названиями KontrOblast.txt,
ОblastMUGrozop.txt, соответствующих выделенным площадкам Sra и Sкт, RaschetVidOblast (String Name, TCanvas* Canvas, TPanel* Panel). Данная функция производит подсчет разрядов в выбранной области исследуемой территории.
Результаты и обсуждение
Используя большой объем грозопелен-гационных данных за 11 лет наблюдений, был проведен анализ повторяемости молний в различное время суток для территории между грозопеленгаторами и области со схожими характеристиками подстилающей поверхности и общей площадью (рис. 2). Анализ распределения разрядов за период с 2009 по 2020 гг., в зависимости от времени показал, что молнии типа облако-земля чаще всего фиксируются в интервале между 11.00 и 17.00 часами, с абсолютным максимумом в 14 часов по UTC или 17 часов по московскому времени.
Заключение
Аналогичные исследования, проведенные для градовых ячеек, в период с 2002 по 2020 гг. показал, что град обычно наблюдается с 13.00 до 21.00 часа, при этом абсолютный максимум градоопасности региона приходился на 17.00 по московскому времени [13]. Из этого можно сделать вывод, что, несмотря на то, что гроза не всегда сопровождается градом, периоды максимальной суточной градовой и грозовой активности идентичны.
4. Гораль Г. Г., Барекова М. В. Влияние рельефа на распределение и повторяемость градовых процессов в регионе Кавказ // Труды ВГИ. 1996. Вып. 89. С. 100-109.
5. Горбатенко В. П., Дульзон А. А. Влияние изменения подстилающей поверхности на грозовую активность // География и природные ресурсы. 1977. № 2. С. 142-146.
6. Жарашуев М. В. Статистический анализ повторяемости молниевых разрядов типа облако-облако на территории Северокавказских республик и Ставропольском крае // Труды ГГО. 2019. № 595. С. 145-152.
Литература
Естественные и точные науки ••• 73
Natural and Exact Sciences •••
7. Жарашуев М. В. Программа статистической обработки грозопеленгационной информации о молниях типа земля-облако на территории Северного Кавказа и Ставропольского края // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2019617757 от 20.06.2019.
8. Жарашуев М. В. Статистический анализ радиолокационных характеристик мощных конвективных ячеек // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Естественные науки. 2010. № 13. С. 58-65.
9. Колоколов В. П., Баркалова К. Н. Число грозовых разрядов и продолжительность гроз // Труды ГГО. 1967. Вып. 204. С. 56-59.
activity characteristics and parameters of lightning discharges in the south of the Russian European part. Izvestiya RAN. Fizika atmosfery i okeana [Proceedings of the Russian Academy of Sciences. Physics of the Atmosphere and Ocean].
2018. No. 4. Pp. 437-445. (In Russian)
2. Adzhiev A. Kh., Stasenko V. N., Tapaskhanov V. O. Thunderstorm direction finding system in the North Caucasus. Meteorologiya i gidrologiya [Meteorology and Hydrology]. 2013. No. 1. Pp. 5-11. (In Russian)
3. Bazelyan E. M., Gorin B. N., Levitov V. I. Fizi-cheskie i inzhenernye osnovy molniezashchity [Physical and Engineering Foundations of Lightning Protection]. Leningrad, Gidrometeoizdat Publ., 1978. 223 p. (In Russian)
4. Goral' G. G., Barekova M. V. Relief influence on the distribution and frequency of hail processes in the Caucasus. Trudy VGI [Proceedings of High-Mountain Geophysical Institute]. 1996. Iss. 89. Pp. 100-109. (In Russian)
5. Gorbatenko V. P., Dul'zon A. A. Influence of changes in the underlying surface on thunderstorm activity. Geografiya i prirodnye resursy [Geography and Natural Resources]. 1977. No. 2. Pp. 142-146. (In Russian)
6. Zharashuev M. V. The frequency statistical analysis of cloud-to-cloud lightning discharges on the territory of the North Caucasian republics and Stavropol Territory. Trudy GGO [Proceedings of A. I. Voeykov Main Geophysical Observatory].
2019. No. 595. Pp. 145-152. (In Russian)
7. Zharashuev M. V. Programma statistich-eskoy obrabotki grozopelengatsionnoy informatsii o molniyakh tipa zemlya-oblako na territorii
10. Муллаяров В. А., Торопов А. А., Козлов В. И., Каримов Р. Р. Особенности пространственного распределения положительных грозовых разрядов на Востоке Сибири // Метеорология и гидрология. 2009. № 6. С. 47-55.
11. Rakov V. A., Uman M. A. Lightning: Physics and Effects. Cambridge, Cambridge University Press, 2003. 687 p.
12. Saba M. M. F., Ballarotti M. G., Pinto Jr. O. Negative cloud-to-ground lightning properties from high-speed video observations. Journal of Geophysical Research. 2006. V. 111. D03101.
13. Zharashuev М. V. Statistical analysis of hail activity in Stavropol territory and Crimea // Russian Meteorology and Hydrology. 2012. No. 7. Рр. 455-460.
detel'stvo o gosudarstvennoy registratsii pro-grammy dlya EVM № 2019617757 ot 20.06.2019 [The Program of Statistical Processing of Lightning Direction Finding Data About Lightning of the Ground-Cloud Type in the North Caucasus and Stavropol Territory. State Registration Certificate of a Computer Program No. 2019617757 dated 20.06.2019]. (In Russian)
8. Zharashuev M. V. Statistical analysis of the radar characteristics of powerful convective cells. Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedeniy. Severo-Kavkazskiy region. Estestvennye nauki [Proceedings of Higher Educational Institutions. North Caucasian Region. Natural Sciences]. 2010. No. 13. Pp. 58-65. (In Russian)
9. Kolokolov V. P., Barkalova K. N. Number and duration of thunderstorms. Trudy GGO [Proceedings of A. I. Voeykov Main Geophysical Observatory]. 1967. Iss. 204. Pp. 56-59. (In Russian)
10. Mullayarov V. A., Toropov A. A., Kozlov V. I., Karimov R. R. Features of the spatial distribution of positive lightning discharges in the East of Siberia. Meteorologiya i gidrologiya [Meteorology and Hydrology]. 2009. No. 6. Pp. 47-55. (In Russian)
11. Rakov V. A., Uman M. A. Lightning: Physics and Effects. Cambridge, Cambridge University Press, 2003. 687 p.
12. Saba M. M. F., Ballarotti M. G., Pinto Jr. O. Negative cloud-to-ground lightning properties from high-speed video observations. Journal of Geophysical Research. 2006. V. 111. D03101.
13. Zharashuev M. V. Statistical analysis of hail activity in Stavropol territory and Crimea // Russian Meteorology and Hydrology. 2012. No. 7. Pp. 455-460.
References
1. Adzhiev A. Kh., Kuliev D. D. Thunderstorm Severnogo Kavkaza i Stavropol'skogo kraya. Svi-
СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ Принадлежность к организации Жарашуев Мурат Владимирович, кандидат физико-математических наук, заведующий лабораторией технологии воздействия, Высокогорный геофизический институт, Нальчик, Россия; e-mail: mgk777@mail.ru
Терекулов Залим Максимович, научный сотрудник лаборатории геоэкологического мониторинга, отдел экологических исследований, Высокогорный геофизический институт, Нальчик, Россия; e-mail: kab-balkeko@rambler.ru
Принята в печать 23.03.2020 г.
INFORMATION ABOUT AUTHORS Affiliations Murat V. Zharashuev, Ph.D. (Physics and Mathematics), Head of the Impact Technology Laboratory, High-Mountain Geophysical Institute, Nalchik, Russia; e-mail: mgk777@mail.ru
Zalim M. Terekulov, Researcher, Laboratory of Geoecological Monitoring, Department of Environmental Research, High-Mountain Geophysical Institute, Nalchik, Russia; e-mail: kab-balkeko@rambler.ru
Received 23.03.2020.
Науки о Земле / Earth Science Оригинальная статья / Original Article УДК 911.9:338.48
DOI: 10.31161/1995-0675-2020-14-1-74-79
Туризм специальных интересов как способ диверсификации региональных туристских программ
(на примере Российского Приазовья)
© 2020 Кушнир К. В.
Южный федеральный университет Ростов-на-Дону, Россия; e-mail: labtourism@yandex.ru
РЕЗЮМЕ. Целью работы является выявление векторов развития специализированных видов туризма на основе комплексной оценки туристско-рекреационного потенциала регионов нашей страны на примере Российского Приазовья. Методы. Приведены этапы практических исследований специализированных видов туризма. Сформулированы принципиальные оценочные категории для анализа возможностей развития специализированных видов туризма. На примере региона Российского Приазовья спроектированы векторы туризма специальных интересов и направления их реализации. Результаты. По результатам исследования для региона Российского Приазовья определены восемь векторов специализированных видов туризма. На основании комплексной оценки туристско-рекреационного потенциала в Российском Приазовье сегодня целесообразно развивать программы образовательного, событийного, делового, спортивного, сельского, экологического, круизного и лечебно-оздоровительного видов туризма. Выводы. Учитывая географическое положение и сходные природные условия в некоторых муниципальных районах Российского Приазовья, рекомендовано развивать программы внутрирегионального взаимодействия по видам туризма специальных интересов и создавать совместные туристские продукты для диверсификации направлений регионального туристского позиционирования. Создание совместных интегрированных туристских проектов, основанных на туризме специальных интересов, позволит повысить интерес к региональным дестинациям в рамках туров выходного дня для местных жителей и туристов из сопредельных территорий.
Ключевые слова: специализированные виды туризма, внутрирегиональный туризм, внутренний туризм, развитие регионов, Российское Приазовье.
Формат цитирования: Кушнир К. В. Туризм специальных интересов как способ диверсификации региональных туристских программ (на примере Российского Приазовья) // Известия Дагестанского государственного педагогического университета. Естественные и точные науки. 2020. Т. 14. № 1. С. 74-79. DOI: 10.31161/1995-0675-2020-14-1-74-79
