CC BY
37
УДК 625.768.5:551.509.3 DOI: 10.31675/1607-1859-2019-21-5-200-212
Е.И. КИРЯКОВ1, И.В. КУЖЕВСКАЯ2, М.А. ВОЛКОВА2, О.Е. НЕЧЕПУРЕНКО2,
1 Томский государственный архитектурно-строительный университет, 2Национальный исследовательский Томский государственный университет
ОБОСНОВАНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ СЛУЧАЕВ ОБРАЗОВАНИЯ ЗИМНЕЙ СКОЛЬЗКОСТИ НА СЕТИ АВТОМОБИЛЬНЫХ ДОРОГ РЕГИОНАЛЬНОГО ИЛИ МУНИЦИПАЛЬНОГО ЗНАЧЕНИЯ ХМАО - ЮГРЫ*
Безопасность дорожного движения на автомобильных дорогах, качество и эффективность работ при их содержании в зимний период напрямую связаны с объемом и периодичностью проводимых противогололедных мероприятий. Для дорог федерального значения показатели, определяющие применение противогололедных материалов и цикличность их обработки, определены отраслевыми нормативными документами. Для региональных или муниципальных дорог эти нормы принимаются иногда, как и для федеральных, но без учета фактических климатических показателей территорий, на которых они расположены, или рассчитываются по упрощенной методике.
Цель исследования: определение научно обоснованных показателей возможных случаев образования зимней скользкости на сети дорог ХМАО - Югры и циклов противогололедной обработки их покрытий в зависимости от климатических особенностей административных районов автономного округа.
Методы исследований: статистическая обработка результатов наблюдений за климатическими параметрами за 2000-2017 гг., влияющими на образование зимней скользкости, по данным 8 районных и 6 метеорологических станций, расположенных за пределами автономного округа. В качестве метода интерполяции точек на трассы был использован метод крикинга (ПО Surfer).
Результаты: определено число дней с возможными случаями образования зимней скользкости за холодный период и количество циклов обработки противогололедными материалами покрытий дорог, расположенных в административных районах автономного округа, с 50 и 95% вероятностью в зависимости от их климатических особенностей.
Ключевые слова: безопасность дорожного движения; зимнее содержание дорог; скользкость покрытия; климатические особенности; противогололедные материалы.
Для цитирования: Киряков Е.И., Кужевская И.В., Волкова М.А., Нечепу-ренко О.Е. Обоснование показателей случаев образования зимней скользкости на сети автомобильных дорог регионального или муниципального значения ХМАО - Югры // Вестник Томского государственного архитектурно-строительного университета. 2019. Т. 21. № 5. С. 200-212. DOI: 10.31675/1607-1859-2019-21-5-200-212
* Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ (грант 18-45-700010 р_а). © Киряков Е.И., Кужевская И.В., Волкова М.А., Нечепуренко О.Е., 2019
E.I. KIRYAKOV1, I. V. KUZHEVSKAIA2, M.A. VOLKOVA2, O.E. NECHEP URENKO2,
1Tomsk State University of Architecture and Building, 2National Research Tomsk State University
ICE COVERING OF REGIONAL AND MUNICIPAL ROADS OF KHANTY-MANSI AUTONOMOUS OKRUG - YUGRA
Relevance: The road safety, the quality and effectiveness of maintenance works in winter directly relate to the volume and frequency of ongoing anti-icing. For federal roads, indicators determining the use of anti-icing materials and their cyclic processing are determined by industry regulations. For regional or municipal roads, these norms are sometimes adopted as well as for federal roads, but without considering the climatic conditions of territories of their location. Purpose: Determination of evidence-based indicators of the road ice-covering in the Khanty-Mansi Autonomous Okrug-Yugra and their anti-icing treatment depending on the climatic conditions of the Okrug. Methodology: Statistical processing of observation results of climatic parameters affecting the formation of ice covering in 8 districts and 6 meteorological stations outside the Okrug for the years 2000-2017. The kriging method (SURFER software) was used as a method of point interpolation. Research findings: The number of days with possible ice covering during the cold period and the number of cycles of anti-icing treatment of road surfaces in the administrative regions of the Okrug are obtained with a 50 and 95 % probability, depending on the climatic conditions.
Keywords: road safety; winter road maintenance; ice covering; climatic conditions; anti-icing materials.
For citation: Kiryakov E.I., Kuzhevskaia I.V., Volkova M.A., Nechepurenko O.E. Obosnovanie pokazatelei sluchaev obrazovaniya zimnei skol''zkosti na seti avtomo-bil''nykh dorog regionaT'nogo ili munitsipal''nogo znacheniya KhMAO - Yugry [Ice covering of regional and municipal roads of Khanty-Mansi Autonomous Okrug -Yugra]. Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo arkhitekturno-stroitel'nogo universi-teta - Journal of Construction and Architecture. 2019. V. 21. No. 5. Pp. 200-212. DOI: 10.31675/1607-1859-2019-21-5-200-212
Введение
В современном мире транспортная отрасль является важной составляющей развития промышленности и социальной структуры общества. Актуальной проблемой для стран, расположенных севернее 50° широты, в том числе и России, является эксплуатация дорог в холодный период (winter road maintenance, WRM). Во избежание серьезных дорожно-транспортных происшествий в холодный период, вызванных скользкостью дорог, необходимо разрабатывать точные и надежные методики для её устранения.
Для повышения безопасности движения и снижения затрат на техническое обслуживание существуют различные подходы к управлению работами дорожного обеспечения. Наиболее распространенным в мировой практике считается подход, основанный на использовании климатических данных. Дорожные службы Финляндии и Норвегии [1, 2] используют методику по оценке зимнего обслуживания дорог на основе данных о количестве случаев со снегопадом и температурами ниже 0 °С и значений средней температуры воздуха за холодный период. Такой подход близок к изложенному в руководящем документе РФ по борьбе с зимней скользкостью на автомобильных дорогах
(ОДМ 218.3.023-2003 «Руководство по борьбе с зимней скользкостью на автомобильных дорогах». Приказ № ОС-548-р от 16.06.2003. Москва, 2003).
Ряд исследований [3, 4] посвящен обоснованию выбора оптимальных критериев оценки погодных условий и затрат на обслуживание с применением унифицированных индексов для оптимизации процесса климатической обработки и соблюдения условий пространственно-временной сравнимости параметров в разных регионах мира (индексы суровости погоды и Winter Severity Indices). В отдельных регионах России и странах СНГ используются различные упрощенные статистические модели расчета прогноза условий скользкости [5, 6].
Большое число научных работ посвящено оценке затрат на зимнее содержание дорог на основе климатических данных, прогнозу будущих затрат с учетом различных сценариев изменения климата [7-10].
Попытка введения климата как ресурса в экономический анализ транспортной отрасли предпринята и для территории РФ [12], хотя авторы отмечают ряд недостатков применяемого ими подхода - отсутствие свойства аддитивности.
В настоящее время набирает популярность оценка состояния дорожного покрытия с применением автоматических датчиков с разным принципом действия, в том числе в сочетании с информационными табло (Road weather information system, RWIS) и автоматизированными системами оповещения (AWS) вдоль дорог и/или индивидуальными сервисами водителя с GPS [13-17].
В Российской Федерации, как и в мире, непрерывное и безопасное движение автомобилей по дорогам в зимний период обеспечивается выполнением комплекса мероприятий, предусматривающих работы по защите дорог от снежных заносов, очистке от снега проезжей части и обочин в период снегопадов, предупреждению и ликвидации зимней скользкости. При этом основной целью зимнего содержания сети автомобильных дорог должно являться недопущение или оперативная ликвидация скользкости.
Для предотвращения и ликвидации зимней скользкости проводятся профилактические обработки покрытий и образовавшегося на них ледяного или снежно-ледяного слоя противогололедными химическими веществами, повышается шероховатость покрытий проезжей части путем распределения фрикционных материалов (песок, высевки, щебень, шлак) и т. д. Перед началом зимнего периода осуществляется комплекс мероприятий, направленных на подготовку машин и оборудования к зимнему периоду, заготовку противогололедных материалов (ПГМ).
Объемы заготавливаемых ПГМ на весь зимний период для федеральных трасс рассчитываются в соответствии с действующим ОДМ 218.3.023-2003. По тому же документу ведутся расчеты и для сети региональных или межмуниципальных дорог, обеспечивающих основные объемы перевозок по субъектам федерации, но без учета климатических особенностей этих районов из-за отсутствия необходимых нормативных документов. В связи с этим на сети дорог, расположенных на значительном удалении от центров регионов, через которые проходят федеральные трассы, количество циклов обработки поверхности проезжей части противогололедными материалами часто не обеспечивает необходимых условий для безопасного движения автотранспорта. Кроме того, плани-
руемых и заготавливаемых объемов фрикционных и химических материалов на зимний период для борьбы с зимней скользкостью часто оказывается недостаточно из-за недоучета климатических особенностей регионов.
Так, нормативы по количеству циклов обработки и годовой объем необходимых реагентов для сети дорог Ханты-Мансийского автономного округа назначаются такие же, как для г. Тюмени, расположенного на федеральной трассе Р-351 Екатеринбург - Тюмень. Тюмень и Тюменская область географически расположены значительно южнее ХМАО (более 400 км), и по трудности снегоборьбы Тюменская область относится к II району (средней трудности). Территория же ХМАО относится и к II и к III (трудный), а северная часть округа может быть отнесена и к IV (очень трудному) району снегоборьбы по снегоприносу [18, 19].
Количество дней с возможными случаями образования зимней скользкости или циклов обработки покрытия за зимний сезон для Тюмени, согласно приложению «А» ОДМ 218.3.023-2003, составляет 64 раза, тогда как для районов, находящихся в непосредственной близости к ХМАО и имеющих схожие климатические особенности, количество дней с возможными случаями образования зимней скользкости составляет: Новосибирск - 101, Томск - 105, Пермь - 101, Сыктывкар - 107. Разница между данными для Тюмени и соседними с ХМАО областями свидетельствует о существенно заниженных значениях данного количественного показателя, влияющего на качество очистки дорожного полотна от снежно-ледяных отложений в ХМАО - Югре. Поэтому для уточнения сезонной стратегии борьбы с образованием зимней скользкости на существующей сети региональных или межмуниципальных дорог ХМАО -Югры были проведены работы по определению научно обоснованных показателей случаев образования зимней скользкости на основе статистических данных о фактической погоде в автономном округе.
Методы и материалы
Для расчетов периодов скользкости были использованы данные АО ГК «Северавтодор», ВНИИГМИ-МЦД [20, 21] суточного разрешения по температуре воздуха и атмосферным осадкам и срочного разрешения об основных метеорологических параметрах на 8 метеорологических станциях (Березово, Са-ранпауль, Няксимволь, Октябрьское, Ханты-Мансийск, Леуши, Угут, Ларьяк), расположенных на территории ХМАО, и 6 станциях (Ивдель, Тобольск, Ишим, Александровское, Толька, Надым), расположенных за пределами округа для интерполяции при картировании, за период с 2000 по 2017 г. В качестве метода интерполяции точек на трассы был использован метод крикинга (ПО Surfer).
Дополнительно привлекались данные о погоде в срок и между сроками по следующим атмосферным явлениям: гололед; изморозь кристаллическая и зернистая; гололедица; ледяной дождь. Отдельно были рассмотрены следующие атмосферные явления с различной интенсивностью - слабой, умеренной или сильной - снег; дождь со снегом или ледяной дождь; морось и дождь, образующие гололед; дождь или морось со снегом; снег с перерывами/непрерывный, ливневый снег, ледяная или снежная крупа с дождем, со снегом и дождем/без них.
При выполнении работы были определены количественные показатели:
- даты начала и окончания периода с зимней скользкостью (с 50 и 95% обеспеченностью), средняя продолжительность периода, число дней с возможными случаями образования зимней скользкости (с обеспеченностью 50 и 95 %) по метеорологическим станциям и районам ХМАО - Югра за 2000-2017 гг. Для расчета обеспеченности использовалось распределение Гумбеля;
- число дней с возможными случаями образования зимней скользкости (с обеспеченностью 50 и 95 %) за холодный период с 2000 по 2017 г. по метеорологическим станциям ХМАО - Югра.
В соответствии с ОДМ 218.3.023-2003 за число дней с возможными случаями образования зимней скользкости принимается число дней с выпадением снега с суточным количеством более 1 см (от слабого снега до обильного снегопада), с гололедно-изморозевыми явлениями (мокрый снег, изморозь, ледяной дождь) при температуре воздуха ниже 0 °С.
Согласно методике расчета цикличности выполнения работ по зимнему содержанию автомобильных дорог, предложенной проф. Т.В. Самодуровой [6, 22], для расчета работ по распределению противогололедных материалов определяется количество возможных случаев образования зимней скользкости в виде стекловидного льда (гололед, гололедица, твердый налет, черный лед). Для каждого случая принимается один цикл распределения ПГМ при ликвидации или профилактике образования скользкости. В период же продолжительных метелей и затяжных снегопадов с интенсивностью более 1 мм в час необходимо проведение предварительной обработки покрытия, а по окончании снегоприноса следует повторная обработка ПГМ. Поэтому при длительных интенсивных снегопадах циклы снегоочистки должны повторяться после каждых 5-6 см выпавшего снега.
Результаты
Для расчета ориентировочной годовой потребности ПГМ для АО ГК «Северавтодор» приведены сведения о средних многолетних данных образования зимней скользкости, включающих в себя даты начала и окончания периода зимней скользкости, продолжительность этого периода и число дней с возможными случаями образования зимней скользкости (табл. 1).
Средние даты начала периода скользкости для большинства рассмотренных пунктов приходятся на начало второй декады октября. Что касается даты его окончания, то для северо- и северо-восточной части ХМАО она отмечается в третьей декаде апреля, для остальной части - в начале апреля. Наиболее ранние и поздние даты с 95% обеспеченностью имеют меньший разброс и приходятся на 1-3 октября (за исключением Октябрьского) и 28-29 апреля соответственно. По вышеуказанной причине Октябрьский имеет самую короткую продолжительность периода со скользкостью (158 дней), при этом отметим, что пункт не расположен вблизи дорог федерального или регионального обслуживания. Ниже на рис. 1 приведена оценка продолжительности периода скользкости по трассам обслуживания АО ГК «Северавтодор», соотнесенная с административными районами ХМАО (табл. 2).
Таблица 1
Среднемноголетние данные образования зимней скользкости в ХМАО с обеспеченностью 50 и 95 %
Пункт Дата начала Дата окончания Продолжительность периода Число дней с возможными случаями образования зимней скользкости
50 % 95 % 50 % 95 % 50 % 95 % 50 % 95 %
Березово 18.10 02.10 23.04 29.04 188 210 79 101
Саранпауль 12.10 02.10 20.04 28.04 191 209 54 79
Октябрьское 28.10 20.10 03.04 24.04 158 187 109 135
Ларьяк 12.10 01.10 20.04 28.04 191 210 94 118
Ханты-Мансийск 13.10 02.10 13.04 29.04 183 210 108 135
Угут 15.10 01.10 13.04 29.04 181 211 58 76
Леуши 22.10 03.10 08.04 28.04 169 208 67 92
Рис. 1. Продолжительность периода скользкости (дни) с 50% обеспеченностью по территории ХМАО
На участке федеральной автомобильной дороги Р-404 на территории ХМАО продолжительность периода скользкости составляет 177-178 дней. Наиболее длительный период (более 185 дней) с вероятностью возникновения скользкости приходится на участки региональных и муниципальных дорог Нижневартовского административного района. В Кондинском районе продолжительность зимней скользкости в среднем на 18 дней меньше и составляет около
170 дней в сезон. Неравномерность продолжительности периодов скользкости по административным районам ХМАО - Югра свидетельствует о необходимости учета этих особенностей при распределении средств подрядным организациям на зимнее содержание обслуживаемых участков автомобильных дорог.
Таблица 2
Трассы и районы обслуживания АО ГК «Северавтодор»
Трассы Район
Шаим - Урай - Междуреченск Кондинский
Пойковский - Нефтеюганск - Сентябрьский - граница ХМАО Нефтеюганский
Лангепас - Нижневартовск Нижневартовский
Нижневартовск - Радужный - Новоаганск Нижневартовский
Нягань - Талинка Октябрьский
Таежный - Советский - Зеленоборск Советский
Талинка - Советский Советский - Октябрьский
Югорск - Советский - Верхнеказымский -граница к ХМАО. Подъезд к г. Белоярскому Советский - Октябрьский - Белоярский
Сургут - Лянтор - Сытомино Сургутский
Сургут - Федоровский Сургутский
Сургут - Ульт-Ягун - Лангепас Сургутский
Федоровский - Когалым - Ноябрьск (граница ХМАО) Сургутский
Ханты-Мансийск - Талинка Ханты-Мансийский
Ханты-Мансийск - Горноправдинск (от примыкания к федеральной трассе) Ханты-Мансийский
Ханты-Мансийск - Пойковский Ханты-Мансийский - Нефтеюганский
Более подробно информация об образования зимней скользкости в административных районах ХМАО приведена в табл. 3.
В табл. 4 представлен временной ход со случаями образования зимней скользкости за холодный период с 2000 по 2017 г. Показано, что с 2011 г. наблюдается тенденция к асимметричности в отклонении в большую сторону дней с возможными случаями образования зимней скользкости. Особенно ярко это проявляется в Октябрьском, Ханты-Мансийском, Сургутском и Нижневартовском районах с наибольшей для округа плотностью автомобильных дорог. Именно в этих районах, несмотря на относительно небольшую продолжительность периода со скользкостью (177 дней), с 2011 г. наблюдается предельная наполненность этого периода днями с атмосферными явлениями, благоприятными для образования зимней скользкости.
Таким образом, начиная с 2011 г. наблюдается увеличение числа дней с возможными случаями образования зимней скользкости за холодный период. Например, в районе пунктов Угут и Березово превышение значений с 95% обеспеченностью отмечалось в холодный период 2015-2016 г. На рис. 2
приведен временной ход числа дней с возможными случаями образования зимней скользкости для пунктов Ханты-Мансийск и Угут, представляющих административные районы ХМАО с наибольшей плотностью автомобильных дорог различного подчинения.
Таблица 3
Данные образования зимней скользкости по районам с 50 и 95% обеспеченностью
Пункт Дата начала Дата окончания Продолжительность периода Число дней с возможными случаями образования зимней скользкости
50 % 95 % 50 % 95 % 50 % 95 % 50 % 95 %
Кондинский 22.10 03.10 07.04 27.04 168 207 75-80 90
Нефтеюганский 15.10 03.10 09.04 23.04 176 203 75 95
Нижневартовский 12.10 01.10 19.04 28.04 189 210 80-90 95-100
Октябрьский 28.10 20.10 03.04 24.04 158 187 110 125
Советский 17.10 04.10 14.04 28.04 180 207 80 95
Белоярский 20.10 08.10 16.04 27.04 180 202 90-95 110
Сургутский 14.10 02.10 12.04 24.04 180 205 75 90
Ханты-Мансийский 21.10 07.10 07.04 26.04 169 203 100 120
Березовский 19.10 08.10 15.04 27.04 179 202 75 95
Таблица 4
Число дней с возможными случаями образования зимней скользкости за холодный период с 2000 по 2017 г.
Пункт Леуши Саранпауль Ларьяк Угут Октябрьское Ханты-Мансийск Березово
50 % 67 54 94 58 109 108 79
95 % 92 79 118 76 135 135 101
Холодный период Число дней
2000 2001 83 68 59 56 81 75 99
2001 2002 81 63 74 67 103 95 101
2002 2003 60 47 88 53 107 110 69
2003 2004 67 45 90 51 108 116 74
2004 2005 91 55 113 60 97 135 70
2005 2006 70 49 100 40 86 112 64
2006 2007 69 58 80 58 103 135 96
2007 2008 47 57 106 54 112 118 77
2008 2009 36 49 77 48 116 98 85
Окончание табл. 4
Пункт Леуши Саранпауль Ларьяк Угут Октябрьское Ханты-Мансийск Березово
50 % 67 54 94 58 109 108 79
95 % 92 79 118 76 135 135 101
Холодный период Число дней
2009 2010 89 51 82 44 98 90 73
2010 2011 52 44 91 43 73 80 69
2011 2012 71 77 103 56 132 112 89
2012 2013 95 47 121 65 135 127 74
2013 2014 52 85 91 57 123 103 80
2014 2015 51 44 101 60 122 84 59
2015 2016 56 58 117 87 135 121 103
2016 2017 75 29 110 72 116 129 55
Примечание. Серым цветом выделены значения случаев образования зимней скользкости, превышающие 50 % (среднее), курсивом - равные 95 %, жирным шрифтом - превышающие 95 %.
Рис. 2. Временной ход числа дней с возможными случаями образования зимней скользкости за холодный период с 2000 по 2017 г.
Тенденция увеличения числа дней со скользкостью дорожных покрытий также должна учитываться при планировании финансовых средств, направленных на выполнение работ по зимнему содержанию автомобильных дорог с целью обеспечения необходимой безопасности и удобства движения проезжающих.
По данным наблюдений на метеостанциях отдельными случаями выпадения осадков считаются такие, для которых время между окончанием предыдущего и началом последующего составляет более 0,2 ч. Для эксплуатационных организаций установлены директивные сроки уборки снега с момента окончания снегопада (ГОСТ Р 50597-2017. Дороги автомобильные и улицы. Требования к эксплуатационному состоянию, допустимому по условиям обеспечения безопасности дорожного движения. Методы контроля
(с поправками). Москва: Стандартинформ, 2017. 31с.), которые составляют несколько часов. Таким образом, для дорожных служб два снегопада будут разными, если временной разрыв между окончанием предыдущего и началом последующего будет превышать директивное время на уборку, что приводит к необходимости дополнительных циклов противогололедной обработки [6, 20]. Количество дополнительных циклов в таких случаях рассчитывается на основе данных метеонаблюдений.
По данным ФГБУ Обь-Иртышская УГМС, филиал Ханты-Мансийский ЦГМС, за 2006-2015 гг. был выполнен расчет циклов обработки покрытий ПГМ с учетом продолжительности метелей и затяжных снегопадов. Рекомендованное количество циклов обработки противогололедными материалами дорожных покрытий автомобильных дорог общего пользования по административным районам Ханты-Мансийского автономного округа - Югры приведено в табл. 5.
Таблица 5
Количество циклов обработки ПГМ
Район Дата начала Дата окончания Продолжительность периода, дни Количество циклов обработки покрытий ПГМ
Березовский 18.10 23.04 188 91
Октябрьский 28.10 20.04 176 114
Советский 17.10 09.04 176 93
Нижневартовский 12.10 16.04 188 99
Нефтеюганский 15.10 10.04 178 97
Ханты-Мансийский 21.10 14.04 177 109
Сургутский 14.10 10.04 180 92
Кондинский 22.10 09.04 170 95
Белоярский 20.10 14.04 178 105
Заключение
На основе статистических данных о фактической погоде для административных районов Ханты-Мансийского автономного округа получены следующие показатели случаев образования зимней скользкости:
- даты начала и окончания периода с зимней скользкостью (с 50 и 95% обеспеченностью);
- средняя продолжительность периода и число дней с возможными случаями образования зимней скользкости (с обеспеченностью 50 и 95 %);
- количество циклов обработки противогололедными материалами дорожных покрытий автомобильных дорог с учетом продолжительности метелей и затяжных снегопадов;
- среднее значение показателя « число дней образования зимней скользкости» на территории ХМАО составило 86 дней, а с учетом дополнительных обработок покрытий из-за периодов продолжительных метелей и снегопадов возросло до 99. Используемое в настоящее время значение данного параметра
по пункту Тюмень, равное 64 циклам, явно является недостаточным для обеспечения требуемого уровня содержания и безопасности движения на сети дорог ХМАО - Югра.
Следует также отметить, что для уточнения сезонных стратегий борьбы с образованием зимней скользкости, особенно на сети региональных или муниципальных дорог Западной и Восточной Сибири, требуются научно обоснованные расчеты количества случаев образования зимней скользкости на основе статистических данных о фактической погоде по большому количеству пунктов.
Библиографический список
1. Venalainen A., Kangas M. Estimation of winter road maintenance costs using climate data // Meteorol. Appl. 2003. 10. P. 69-73. DOI: 10.1017/S1350482703005073.
2. Norem H. Selection of strategies for winter maintenance of roads based on climatic parameters // Journal of Cold Regions Engineering. 2009. 23(4). P. 113-135.
3. Walker C.L., Hasanzadeh S., Esmaeili B., Anderson M.R., Dao B. Developing a winter severity index: A critical review // Cold Regions Science and Technology. 2019. 160. P. 139-149. DOI: 10.1016/j.coldregions.2019.02.005.
4. BousteadB., Hilberg S., ShulskiM., HubbardK. The Accumulated Winter Season Severity Index (AWSSI) // J. Appl. Meteorol. Climatol. 2015. 54. P. 1693-1712.
5. Богданович С.В. Прогнозирование зимней скользкости автомобильных дорог // Вестник БНТУ. 2007. № 1. С. 50-55.
6. Самодурова Т.В., Бакланов Ю.В. Цикличность работ по зимнему содержанию автомобильных дорог // Научный вестник Воронежского ГАСУ. Строительство и архитектура. 2014. № 1 (33). С. 72-82.
7. Matthews L., Andrey J., Hambly D., Minokhin I. Development of a Flexible Winter Severity Index for Snow and Ice Control // Journal of Cold Regions Engineering. 2017. 31(3). DOI: 10.1061/(ASCE)CR.1943-5495.0000130.
8. Suggett J., Hadayegi Al., Mills B. Andrey J., Leach G. Development of winter severity indicator models for Canadian winter road maintenance // Transportation Association of Canada, 2006.
9. Juga I., Nurmi P., Hippi M. Statistical modeling of wintertime road surface friction // Meteorol. Appl. 2013. 20. P. 318-329.
10. Andersson A., Chapman L. The use of a temporal analogue to predict future traffic accidents and winter road conditions in Sweden // Meteorol. Appl. 2011. 18. P. 125-136.
11. Энциклопедия климатических ресурсов РФ / под ред. Н.В. Кобышевой, К.Ш. Хайрулли-на. Санкт-Петербург : Гидрометиздат, 2005. 320 с.
12. Chien S., Meegoda J., Luo J., Corrigan P., Zhao L. Road weather information system statewide implementation plan. In: Final Report. New York State Department of Transportation, 2014. URL: https://www.dot.ny.gov/divisions/engineering/technical-services/trans-r-and-d-repository/C-11-54%20Final%20Report_4-2014.pdf
13. Kangas M., Heikinheimo M., Hippi M. RoadSurf: a modelling system for predicting road weather and road surface conditions // Meteorol. Appl. 2015. 22. P. 544-553. DOI: 10.1002/met.1486.
14. Troiano A., Pasero E., Mesin L. New System for Detecting Road Ice Formation // IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. 2011. 60 (3). P. 1091-1101. DOI: 10.1109/TIM.2010.2064910.
15. Lufft- Traffic Weather. URL: https://www.lufft.com/applications/traffic-weather-145/
16. The Vaisala Remote Road Surface State Sensor, DSC111. URL: https://www.vaisala.com/en/ products/instruments-sensors-and-other-measurement-devices/weather-stations-and-sensors/dsc111/
17. Andersson A. Winter road conditions and traffic accidents in Sweden and UK. Present and future climate scenarios // Doctoral thesis A131, University of Gothenburg, Sweden, 2010. URL: https://gupea.ub.gu.se/bitstream/2077/21547/1/gupea_2077_21547_1.pdf.
18. Ремонт и содержание автомобильных дорог : справочная энциклопедия дорожника (СЭД).Т.П / А.П. Васильев, Э.В. Дингес, М.С. Коганзон [и др.] ; под ред. А.П. Васильева. Москва : Информавтодор, 2004. 507 с.
19. Климат ХМАО. URL: https://geografïyahmao.blogspot.com/2011/10/blog-post_4932.html
20. Булыгина О.Н., ВеселоеВ.М., РазуваевВ.Н., Александрова Т.М. Описание массива срочных данных об основных метеорологических параметрах на станциях России. Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2014620549. URL: http://meteo.ru/ data/163-basic-parameters#описание-массива-данных.
21. Булыгина О.Н., Веселов В.М., Александрова Т.М., Коршунова Н.Н. Описание массива данных по атмосферным явлениям на метеорологических станциях России. Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2015620081. URL: http://meteo.ru/ data/345-atmosfernye-yavleniya-srokï#описание-массива-данных.
22. Самодурова Т.В., Бакланов Ю.В. Методика расчета цикличности выполнения работ по зимнему содержанию автомобильных дорог // Дороги и мосты : сборник. 2013. Вып. 30/2. С. 99-112.
References
1. Venalainen A., Kangas M. Estimation of winter road maintenance costs using climate data. Meteorological Applications. 2003. V. 10. Pp. 69-73. DOI: 10.1017 / S1350482703005073.
2. Norem H. Selection of strategies for winter maintenance of roads based on climatic parameters. Journal of Cold Regions Engineering. 2009. V. 23. No. 4. Pp. 113-135.
3. Walker C.L, Hasanzadeh S., Esmaeili B., Anderson M.R, Dao B. Developing a winter severity index: A critical review. Cold Regions Science and Technology. 2019. V. 160. Pp. 139-149. DOI: 10.1016 / j.coldregions. 2019.02.005.
4. Boustead B., Hilberg S., Shulski M., Hubbard K. The accumulated winter season severity index (AWSSI). Journal of Applied Meteorology and Climatology. 2015. 54. Pp. 1693-1712.
5. Bogdanovich S.V. Prognozirovanie zimnei skol'zkosti avtomobil'nykh dorog [Prediction of winter slippery roads]. VestnikBNTU. 2007. No. 1. P. 50-55. (rus)
6. Samodurova T.V., Baklanov Yu.V. Tsiklichnost' rabot po zimnemu soderzhaniyu avtomobil'nykh dorog Stroitel'stvo i arkhitektura [Cyclic maintenance of winter roads]. Nauchnyi vestnik Voronezhskogo GASU. 2014. No. 1 (33). Pp. 72-82. (rus)
7. Matthews L., Andrey J., Hambly D., Minokhin I. Development of a flexible winter severity index for snow and ice control. Journal of Cold Regions Engineering. 2017. V. 31 No. 3. DOI: 10.1061 / (ASCE) CR.1943-5495.0000130.
8. Suggett J., Hadayegi Al., Mills B., Andrey J., Leach G. Development of winter severity indicator models for Canadian winter road maintenance. Transportation Association of Canada. 2006.
9. Juga I., Nurmi P., Hippi M. Statistical modeling of wintertime road surface friction. Meteorological Applications. 2013. V. 20. Pp. 318-329.
10. Andersson A., Chapman L. The use of a temporal analogue to predict future traffic accidents and winter road conditions in Sweden. Meteorological Applications. 2011. V. 18. Pp. 125-136.
11. Kobysheva N.V., Khayrullina K.Sh., Eds. Encyclopedia of climatic resources of the Russian Federation. St.-Petersburg: Gidrometizdat, 2005. 320 p. (rus)
12. Chien S., Meegoda J., Luo J., Corrigan P., Zhao L. Road weather information system statewide implementation plan. In: Final Report. New York State Department of Transportation, 2014. Available: www.dot.ny.gov/divisions/engineering/technical-services/trans-r-and-d-repository/C-11-54%20Final%20Report_4 -2014.pdf
13. Kangas M., Heikinheimo M., Hippi M. Road Surf: a modeling system for predicting road weather and road surface conditions. Meteorological Applications. 2015. V. 22. Pp. 544-553. DOI: 10.1002 / met.1486.
14. Troiano A., Pasero E., Mesin L. New system for detecting road ice formation. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. 2011. V. 60. No. 3. Pp. 1091-1101. DOI: 10.1109/TIM.2010.2064910.
15. Lufft- Traffic Weather. Available: www.lufft.com/applications/traffic-weather-145/
16. The Vaisala remote road surface state sensor, DSC111. Available: www.vaisala.com/en/ products/instruments-sensors-and-other-measurement-devices/weather-stations-and-sensors/ dsc111/
17. Andersson A. Winter road conditions and traffic accidents in Sweden and UK. Present and future climate scenarios. DSc Thesis, University of Gothenburg, Sweden, 2010. Available: https://gupea.ub.gu.se/bitstream/2077/21547/1/gupea_2077_21547_1 .pdf
18. Vasiliev A.P., Dinges E. V., Koganzon M.S., et al. Repair and maintenance of roads: Road Encyclopedia of Reference. Moscow: Informavtodor, 2004. 507 p. (rus)
19. KlimatKhMAO [Climate of Khanty-Mansi Autonomous Okrug]. Available: https://geografiya-hmao.blogspot.com/2011/10/blog-post_4932.html/ (rus)
20. Bulygina O.N., Veselov V.M., Razuvaev V.N., Aleksandrova T.M. Opisanie massiva srochnykh dannykh ob osnovnykh meteorologicheskikh parametrakh na stantsiyakh Rossii. Svidetel'stvo o gosudarstvennoi registratsii bazy dannykh № 2014620549 [Data array on the main meteorological parameters at stations in Russia. RF Certificate of State Registration of Database N 2014620549]. Available: http://meteo.ru/data/163-basic-parameters#описание-массива-данных (rus)
21. Bulygina O.N., Veselov V.M., Aleksandrova T.M., Korshunova N.N. Opisanie massiva dannykh po atmosfernym yavleniyam na meteorologicheskikh stantsiyakh Rossii. Svidetel'stvo o gosudarstvennoi registratsii bazy dannykh № 2015620081 [Data array on atmospheric phenomena at meteorological stations in Russia. RF Certificate of State Registration of Database N 2015620081]. Available: http://meteo.ru/data/345-atmosfernye-yavleniya-sroki#описание-массива-данных (rus)
22. Samodurova T.V., Baklanov Yu.V. Metodika rascheta tsiklichnosti vypolneniya rabot po zimnemu soderzhaniyu avtomobil'nykh dorog [Calculation of cyclic maintenance of winter roads]. Dorogi i mosty. 2013. No. 30/2. Pp. 99-112. (rus)
Сведения об авторах
Киряков Евгений Иванович, канд. техн. наук, доцент, Томский государственный архитектурно-строительный университет, 634003, г. Томск, пл. Соляная, 2, cknr@sibmail.com
Кужевская Ирина Валерьевна, канд. геогр. наук, доцент, Национальный исследовательский Томский государственный университет, 634050, г. Томск, пр. Ленина, 36, ivk@ggf.tsu.ru
Волкова Марина Александровна, канд. геогр. наук, доцент, Национальный исследовательский Томский государственный университет, 634050, г. Томск, пр. Ленина, 36, mv2101@mail.ru
Нечепуренко Ольга Евгеньевна, инженер кафедры метеорологии и климатологии, Национальный исследовательский Томский государственный университет, 634050, г. Томск, пр. Ленина, 36, o.e.nechepurenko@gmail.com
Authors Details
Evgenii I. Kiryakov, PhD, A/Professor, Tomsk State University of Architecture and Building, 2, Solyanaya Sq., 634003, Tomsk, Russia, cknr@sibmail.com
Irina V. Kuzhevskaia, PhD, A/Professor, National Research Tomsk State University, 36 Lenin Ave., Tomsk, Russia 634050, ivk@ggf.tsu.ru
Marina A. Volkova, PhD, A/Professor, National Research Tomsk State University, 36 Lenin Ave., Tomsk, Russia 634050, mv2101@mail.ru
Olga E. Nechepurenko, Engineer, Department of Meteorology and Climatology, National Research Tomsk State University, 36 Lenin Ave., Tomsk, Russia 634050, o.e.neche-purenko@gmail.com
