CC BY
8
Науки о Земле / Earth Science Оригинальная статья / Original Article УДК 551.578.46
DOI: 10.31161/1995-0675-2020-14-3-92-98
Методика статистического анализа грозовой активности
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. Разработка метода статистического анализа грозовой активности на исследуемой территории. Методы. В основе лежит идея районирования исследуемой территории по высотам над уровнем моря, подсчет количества разрядов над каждой орографической зоной с возможностью сопоставления полученных результатов с данными радиолокационного зондирования. Результаты. Предложен метод статистического анализа грозовой активности на исследуемой территории. Выводы. На основе грозопеленгационной информации сети LS8000, развернутой на территории Северного Кавказа, была разработана методика статистического анализа грозовой активности.
Ключевые слова: молния, горозопеленгатор, град, статистика, анализ.
Формат цитирования: Жарашуев М. В., Терекулов З. М. Методика статистического анализа грозовой активности на территории Северного Кавказа // Известия Дагестанского государственного педагогического университета. Естественные и точные науки. 2020. Т. 14. № 3. С. 92-98. DOI: 10.31161/19950675-2020-14-3-92-98_
Methods of Statistical Analysis of Thunderstorm Activity
in the North Caucasus
© 2020 Murat V. Zharashuev, Zalim М. Terekulov
High-Mountain Geophysical Institute Nalchik, Russia; e-mails: mgk777@mail.ru; kabbalkeko@rambler.ru
ABSTRACT. Aim. Method development for statistical analysis of thunderstorm activity in the study area. Methods. It is based on the idea of zoning the studied territory by altitude above sea level, counting the number of discharges over each orographic zone with the possibility of comparing the results with radiolocation sensing data. Results. A method for statistical analysis of thunderstorm activity in the study area is proposed. Conclusion. Based on the lightning direction finding information of the LS8000 network, deployed in the North Caucasus, a method for statistical analysis of thunderstorm activity was developed.
Keywords: lightning, lightning direction finder, hail, statistics, analysis.
For citation: Zharashuev M. V., Terekulov Z. M. Methods of Statistical Analysis of Thunderstorm Activity in the North Caucasus // Dagestan State Pedagogical University. Journal. Natural and Exact Sciences. 2020. Vol. 14. No. 3. Pp. 92-98. DOI: 10.31161/1995-0675-2020-14-3-92-98 (In Russian)
Постановка задачи
Грозы, наряду с градом, смерчами и шквалами, относятся к числу наиболее опасных явлений погоды. Градовые процессы всегда сопровождаются сильным шквалистым ветром и грозами [4].
До недавних пор основным источником информации о грозах в России являлись
визуально-слуховые наблюдения на метеорологических станциях и постах [2]. Сбор информации визуально слуховым методом имел ряд недостатков, в первую очередь, ограниченность радиуса сбора информации, а также точность определения места фиксации разряда. С развитием техники и технологии стали вводиться методы авто-
матизации в радиолокационное наблюдение за гидрометеорологическими процессами. Процесс автоматизации радиолокационных наблюдений позволил расчетными методами фиксировать места возникновения гроз, которые носили вероятностный характер. И только в последние десятилетия стали разрабатываться и внедряться инструментальные методы наблюдений за грозами.
С 2008 г. на Северном Кавказе стала разворачиваться грозопеленгационная сеть LS8000, состоящая из четырех грозо-пеленгаторов и центрального пункта приема и обработки информации [5]. Новый инструментальный способ фиксации молниевых разрядов позволил с большей достоверностью и точностью определять параметры молниевых разрядов на исследуемых территориях. В то же время грозопеленгационная информация, полученная от сети, развернутой на Северном Кавказе, позволила разработать новые методы обработки метеорологической информации. На базе Северо-Кавказской грозопеленгационной сети был разработан метод статистического анализа грозовой активности на исследуемой территории, с использованием которого была написана программа обработки грозопе-ленгационной информации [6].
Материал и методы исследования
В качестве исходного материала использовались оцифрованные данные рельефа и данные сети грозорегистраторов (ГПС) LS8000, установленной на Северном Кавказе в 2008 г., позволяющей фиксировать в режиме реального времени все молниевые разряды, происходящие над всей территорией ЮФО и СКФО. Грозопеленгационная информация представляет собой набор данных о разрядах типа «облако-облако» ОТ в радиусе 625 км и «облако-земля» HL в радиусе 325 км. О каждом молниевом разряде ГПС LS8000 получает следующие параметры: географические координаты местоположения молниевого разряда, время разряда, для молний типа «облако-земля» -сила тока в канале молнии, полярность разряда и др. [3].
Результаты и обсуждение
Задача статистического анализа грозовой активности является сложной много-
ступенчатой задачей, которую предлагается осуществлять по следующему алгоритму:
- создание и обнуление двух идентичных матриц;
- сопоставление элементу матрицы площади, равной 0,25 км2;
- заполнение первой матрицы значениями высот над уровнем моря;
- перебор архива грозопеленгационной информации о разрядах типа «облако-облако» и занесение во вторую матрицу количества зафиксированных гроз над площадью, соответствующей элементу матрицы;
- перебор всех значений первой матрицы и разделение элементов матрицы по орографическим группам;
- подсчет разрядов, зафиксированных во второй матрице, по данным об орографических группах первой матрицы;
- выбор контрольной территории;
- подсчет разрядов, разделенных по орографическим группам, в зависимости от места фиксации над контрольной территорией;
- построение графиков месячного хода грозовой активности, количества и суммарного количества молний типа «облако-облако», зафиксированных на квадратный километр в зависимости от подстилающей поверхности для всей исследуемой территории и для контрольной зоны.
Решение поставленной задачи осуществляется путем обработки информации о рельефе исследуемой местности и грозо-пеленгационным данным. Для исследования грозовой активности на Северном Кавказе была разработана специальная программа, которая разбила территорию в радиусе 208 км от МРЛ, расположенного в г. Михайловск, Ставропольского края, на площади по 0,25 км2 [1]. В результате получилась матрица 832 на 832 значения, в которую была занесена информация о высотах над уровнем моря над каждым элементом матрицы (рис. 1).
Далее создаётся и обнуляется еще одна матрица. В архиве грозопеленгационной информации выбирается исследуемый год и перебирается информация обо всех зафиксированных разрядах в этом году. При нахождении данных о разряде, производится перевод географических координат фиксированного разряда в декартовы.
¡шШШпЖЩШШтШЩГ^й у_кт=-116.5 ЕЗщШШШ ¡^ЖШШЩШ! Г^ЖрШ
Рис. 1. Орография местности, на которой проводились исследования грозовой активности
с нанесенными на нее грозорегистраторами 1 -4
Если разряд попадает в исследуемую область, то происходит прибавление единицы к элементу второй матрицы, соответствующей месту фиксации разряда. В результате будет получена карта распределения гроз по исследуемой территории (рис. 2). При необходимости, можно также сопоставить полученные данные с радиолокационной информацией [7; 8].
Далее создаются и обнуляются переменные пН0, пН200, пН500, пН1000, пН2000, предназначенных для подсчета разрядов соответственно, образующихся на высотах, разделенных по следующим орографическим группам:
- низкогорье, от 0 до200 м;
- возвышенности, от 200 до 500 м;
- нагорные плато, от 500 м до 1 км;
- низкогорье, от 1 км до 2 км;
- высокогорье, более 2 км.
На следующем этапе производится последовательный перебор всех значений первой матрицы, если значение соответствует одной из перечисленных выше орографических групп, прибавляют значение количества молний из второй матрицы, зафиксированные над площадью, соответствующей данному элементу матрицы. После чего определяют процентное соотношение площадей, соответствующих орографическим группам на исследуемой территории (табл. 1).
Рис. 2. Количество разрядов на исследуемой территории, на которой черным цветом выделена выбранная контрольная площадка между четырьмя грозопеленгаторами
Таблица 1
Процентное соотношение площадей, соответствующих орографическим группам на исследуемой территории
0-200 м 200-500 м 0,5-1 км 1-2 км >2 км I
Для всей террито- S, km2 87405 40484,5 18477,3 15083,5 11605,7 173056
рии % 50,51 23,39 10,68 8,72 6,71 100
Для контрольной S, km2 4020,5 13792 5473,25 4638 2840,25 30764
площадки % 13,07 44,83 17,79 15,08 9,23 100
Далее определяют количества молний на квадратный километр для каждой группы высот на всей исследуемой территории. Для повышения достоверности выбирают в качестве контрольной территории область между грозопеленгаторами, которая выделена контуром черного цвета (табл. 1). После чего определяют процентные соотношения высот над уровнем моря на исследуемой территории. Далее определяют площади, соответствующие высотам из предыдущего пункта, и определяют количества молний на квадратный километр
для каждой группы высот. После этого определяют процентное отношение количества молний, зафиксированных над определенной высотой, к общему количеству гроз, зафиксированных за исследуемый год для всей территории, для исследуемой области. В результате строят следующие графики:
1) процентного распределения молний в зависимости от рельефа для всей территории и площади между грозопеленгаторами по годам (рис. 3 а, в);
Рис. 3. Годовой ход грозовой активности для: а) всей территории; в) контрольной площадки. Процентное отношение суммарного количества гроз: б) для всей исследуемой территории; г) для контрольной площадки; д) месячный ход грозовой активности для всей территории.
2) суммарного количества молниевых разрядов на квадратный километр в зависимости от высоты подстилающей поверхности за исследуемый период (рис. 3 б, г);
3) суммарного месячного хода грозовой активности за исследуемый период по месяцам для всей исследуемой территории (рис. 3 г).
Заключение
Предлагаемый метод и алгоритмы автоматического статистического анализа грозовой активности для разрядов типа
«облако-облако» реализованы в программе и апробирован на грозопеленгационной информации сети Северного Кавказа.
Проведенные исследования позволяют выявлять наиболее грозоопасные территории в зависимости от высоты рельефа местности. Несмотря на то, что технические характеристики грозопеленгаторов позволяют фиксировать разряды на расстояниях до 625 км, достоверность информации на столь значительных расстояниях вызывает сомнение. По степени однород-
ности карты грозовой активности на исследуемой территории, принимая за эталонную информацию данные о молниях, зафиксированных непосредственно между
1. Абшаев А. М., Жарашуев М. В. Автоматизированная идентификация конвективных ячеек в кучево-дождевой облачности // Материалы IX конференции молодых ученых (24-26 сентября 2008 г.). Нальчик, 2008. 47 с.
2. 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.
3. Аджиев А. Х., Стасенко В. Н., Тапасханов В. О. Система грозопеленгации на Северном Кавказе // Метеорология и гидрология. 2013. № 1. С. 5-11.
4. Базелян Э. М., Горин Б. Н., Левитов В. И. Физические и инженерные основы молниеза-щиты. Л.: Гидрометеоиздат, 1978. 223 с.
5. Жарашуев М. В. Статистический анализ повторяемости молниевых разрядов типа "облако-облако" на территории северокавказских
1. Abshaev A. M., Zharashuev M. V. Automated identification of convective cells in cumulonimbus clouds. Materialy IX konferentsii molodykh uchenykh (24-26 sentyabrya 2008 g.) [Proceedings of the 9th Conference of Young Scientists (September 24-26, 2008)]. Nalchik, 2008. 47 p. (In Russian)
2. Adzhiev A. Kh., Kuliev D. D. Characteristics of thunderstorm activity and parameters of thunderstorm Discharges on the territory of the south in the European part of Russia. 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)
3. Adzhiev A. Kh., Stasenko V. N., Tapaskhanov V. O. Lightning direction finding system in the North Caucasus. Meteorologiya i gidrologiya [Meteorology and Hydrology]. 2013. No 1. Pp. 5-11. (In Russian)
4. Bazelyan E. M., Gorin B. N., Levitov V. I. Fizi-cheskie i inzhenernye osnovy molniezashchity [Physical and Engineering Bases of Lightning Protection]. Leningrad, Gidrometeoizdat Publ., 1978. 223 p. (In Russian)
5. Zharashuev M. V. Statistical analysis of the frequency of the "cloud-to-cloud" type lightning discharges on the territory of the North Caucasian
грозопеленгаторами (рис. 2.), можно судить о достоверности информации на удаленных от грозопеленгаторов расстояниях.
республик и Ставропольском крае // Труды Главной геофизической обсерватории им. А. И. Воейкова. 2019. № 595. С. 145-152.
6. 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, 20.06.2019 г.
7. Жарашуев М. В., Гергоков А. Х., Кагерма-зов А. Х., Макитов В. С., Созаева Л. Т. Метод повышения эффективности сопоставления радиолокационной и наземной информации // Труды Главной геофизической обсерватории им. А. И. Воейкова. 2018. № 588. С. 139-149.
8. Zharashuev М. V. Statistical analysis of hail activity in Stavropol territory and Crimea // Russian Meteorology and Hydrology. 2012. No. 7. Pp. 455-460.
republics and the Stavropol Territory. Trudy Glavnoy geofizicheskoy ob-servatorii im. A. I. Voeykova [Proceedings of A. I. Voeikov Main Geophysical Observatory]. 2019. No. 595. Pp. 145152. (In Russian)
6. Zharashuev M. V. Programma statistich-eskoy obrabotki grozopelengatsionnoy informatsii o molniyakh tipa «zemlya-oblako» na territorii Severnogo Kavkaza i Stavropol'skogo kraya. Svi-detel'stvo o gos-udarstvennoy registratsii pro-grammy dlya EVM № 2019617757, 20.06.2019 g. [Program of Statistical Processing of Lightning Direction Finding Information About Ground-Cloud Type Lightning in the North Caucasus and Stavropol Territory. State Registration Certificate of the Program for an Electronic Computer No. 2019617757, 20.06.2019]. (In Russian)
7. Zharashuev M. V., Gergokov A. Kh., Kager-mazov A. Kh., Makitov V. S., Sozaeva L. T. Method of efficiency increasing for the comparison of radar and ground information. Trudy Glavnoy geofizicheskoy ob-servatorii im. A. I. Voeykova [Proceedings of A. I. Voeikov Main Geophysical Observatory]. 2018. No. 588. Pp. 139-149. (In Russian)
8. Zharashuev М. V. Statistical analysis of hail activity in Stavropol territory and Crimea. Russian Meteorology and Hydrology. 2012. No. 7. Pp. 455460.
Литература
References
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; email: kabbalkeko@rambler.ru
Принята в печать 08.09.2020 г.
AUTHORS INFORMATION 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, HighMountain Geophysical Institute, Nalchik, Russia; e-mail: kabbalkeko@rambler.ru
Received 08.09.2020.
Науки о Земле / Earth Science Оригинальная статья / Original Article УДК 504.054
DOI: 10.31161/1995-0675-2020-14-3-98-104
Территориальные диспропорции распределения выбросов загрязняющих веществ
в атмосфере Ростовской области
© 2020 Меринова Ю. Ю. 1, Иванченко А. М. 2, Хаванский А. Д. 1, Латун В. В. 1
1 Южный федеральный университет Ростов-на-Дону, Россия; e-mail: yuliyamerinova@yandex.ru;
khovansk@yandex.ru; vlatun@yandex.ru 2 Южный научный центр Российской академии наук Ростов-на-Дону, Россия; e-mail: a.m.ivan@yandex.ru
РЕЗЮМЕ. Цель - представление результатов анализа пространственных особенностей загрязнения атмосферного воздуха Ростовской области от стационарных и передвижных источников в разрезе административных единиц исследуемой территории. Методы. Анализ статистических данных экологического и социально-экономического характера. Результаты. Определены основные территориальные локации воздействия на состояние атмосферного воздуха. Рассмотрена динамика промышленного и транспортного воздействия на воздушный бассейн региона. Выявлена тенденция загрязнения приземного слоя атмосферы. Выводы. Атмосферный воздух районов Юго-Западной и Донецкой зон наиболее загрязнен за счет сосредоточения основных производственных мощностей на данных территориях. За последние десятилетия в Ростовской области наблюдается последовательное сокращение объема выбросов загрязняющих веществ. Доля проб воздуха с превышением гигиенических нормативов сократилось в 28 раз.
Ключевые слова: атмосферный воздух, выбросы загрязняющих веществ, стационарные источники загрязнения, передвижные источники загрязнения, Ростовская область.
Формат цитирования: Меринова Ю. Ю., Иванченко А. М., Хаванский А. Д., Латун В. В. Территориальные диспропорции распределения выбросов загрязняющих веществ в атмосфере Ростовской области // Известия Дагестанского государственного педагогического университета. Естественные и точные науки. 2020. Т. 14. № 3. С. 98-104. РР!: 10.31161/1995-0675-2020-14-3-98-104_
