Пневматическое средство эвакуации людей из горящего здания Текст научной статьи по специальности «Энергетика и рациональное природопользование»

Библиографический список

1. Молодежь и наука: модернизация и инновационное развитие страны: материалы международной научно-практической конференции (г. Пенза, 1516 сентября 2011 г.): в 3 ч. Пенза: Изд-во ПГУ, 2011. - 2 ч. - 446 с.

2. Пат. 2193905 Российская Федерация. Устройство для спасения людей с высоких объектов в экстремальных ситуациях / Шайдурова Г. И.; Шатров В. Б.; Зарицкий В. И.; Кремлев А. Н.; Макаревич Ю. Л.; Севастьянов Р. В.; Каримов В. З. опубл 10.12.2002.

3. Пат. 2335312 Российская Федерация, МПК А62В 1/22. Устройство для спасения падающих с высоты тел / Мурзинов В. Л. и др.; заявитель и патентообладатель Воронеж. гос. лесотехнич. акад. - № 2007104643/12; заявл. 06.02.2007; опубл. 10.10.2008, Бюл. № 28.

4. Пат. 2254280 Российская Федерация, МПК7 В 65 G 51/04. Пневмотранс-портное устройство с воздушной подушкой / Мурзинов В. Л., Мурзинов П. В.; заявитель и патентообладатель Воронеж. гос. лесотехнич. акад. -№ 2003128557/11; опубл. 20.06.2005 Бюл. № 17.

5. Пат. 2272777 Российская Федерация, МПК7 В 65 G 51/04. Пневмотранс-портное устройство [Текст] / Мурзинов В. Л.; заявитель и патентообладатель Воронеж. гос. лесотехнич. акад. - № 2004128289/11; заявл. 22.09.2004; опубл.27.03.2006, Бюл. № 9.

6. Квасов И. С. Статическое оценивание состояния трубопроводных систем на основе фукционального эквивалентирования / И. С. Квасов, М. Я. Панов, С. А. Сазонова // Известия вузов. Строительство. - 2000, № 4. - С. 100 -105.

7. Трусов С. И. Пожарная безопасность метрополитена / С. И. Трусов, С. А. Колодяжный, В. Я. Манохин // Науч. вестник Воронеж. гос. арх.-строит. ун-та. Строительство и архитектура. - 2011. № 4. - С. 203-207.

8. Мурзинов В. Л. Динамика пневмотранспортного устройства линейных перемещений с пониженным шумоизлучением // Автоматизация и современные технологии. - 2007, № 5. - С. 12-17.

Методика прогноза горимости лесов

на основе недельных прогнозов погоды

Скирда И. А., Тищенко А. И., ВУНЦВВС «ВВА», г. Воронеж

Российская Федерация обладает самыми крупными лесными массивами на Земле. Для поддержания этого природного богатства требуются мероприятия по его охране и защите. Знание возможных масштабов горимости лесов необходимо для успешной адаптации национальной системы их охраны. На долю лесных пожаров в нашей стране приходится ежегодно более половины всех погибающих насаждений, а площадь гарей в лесном фонде страны в 4,8 раза пре-

вышает площадь вырубок [1]. Максимальная плотность (частота) пожаров характерна для густонаселенных районов Европейской части страны. Так, например, для Воронежской области количество лесных пожаров на 1 миллион гектар площади составляет более 250 [2]. Основным фактором возникновения лесных пожаров природного характера являются погодные условия. Наличие жаркой и сухой погоды длительного времени, для которых характерны высокая температура и низкая относительная влажность воздуха приводят к высокой пожароопасности и повышают степень горимости лесов.

В настоящее время ведется оценка степени горимости леса от метеорологических факторов. Эти оценки используют результаты фактических метеорологических наблюдений. По данным наблюдений ближайших метеорологических станций получают оценку горимости лесов на основе расчета соответствующего показателя [3]

т = Г№ (1)

где Т - показатель горимости леса в гПа/ С, ? - максимальная температура воздуха в течении дня в 0С, d - дефицит влажности воздуха в период максимального прогрева воздуха в гПа, п - число дней, прошедших после последнего дождя с количеством осадков не менее 3 мм за сутки.

Данная оценка позволяет определить, где опасность возникновения лесного пожара больше, а где меньше. На ее основе в местах повышенной пожаро-опасности принимаются комплексные меры по защите лесных массивов. При ограниченном ресурсе сил и средств пожаротушения, фактическая оценка го-римости леса может привести к неэффективному их использованию. В этом случае силы и средства распыляются на значительные территории, что может привести к снижению эффективной борьбы с лесным пожаром.

Одним из способов повышения эффективности использования сил и средств пожаротушения является разработка прогноза горимости леса на основе прогностической метеорологической информации.

Целью данной работы является разработка методики использования недельных метеорологических прогнозов максимальной температуры, влажности и давления воздуха для прогноза горимости лесов.

В настоящее время крупными метеорологическими прогностическими центрами разрабатываются эффективные прогнозы основных метеорологических величин с заблаговременностью до 7 суток. Доступ к этой информации находится на открытых сайтах этих центров. В качестве примера на рис. 1 и 2 представлена прогностическая продукция португальского метеорологического форума Meteopt [4], где приведены распределения температуры, относительной влажности воздуха, атмосферного давления и количества осадков по пункту Лосево Воронежской области (пункт близкий к лесному массиву «Шипов лес») в период с 9 по 16 ноября 2013 года.

На рисунках по горизонтальным осям отложено поясное время прогноза, разбитое по датам с элементом дискретизации 3 часа. На рис. 1 левая вертикальная ось - количество выпавшего дождя в миллиметрах за 3 часа. Прогностические значения ожидаемого количества дождя на сроки прогноза представлены в поле графика в виде гистограмм. Правая вертикальная ось этого рисунка - атмо-

сферное давление у земли в гектопаскалях. Прогностическое значение атмосферного давления на сроки прогноза представлены в поле графика в виде кривой. На рис. 2 левая вертикальная ось - температура воздуха в градусах Цельсия, 0С. Прогностическое значение температуры на сроки прогноза представлено в нижней части поля графика в виде кривой. Правая вертикальная ось рисунка - относительная влажность воздуха в процентах %. Прогностическое значение влажности воздуха на сроки прогноза представлено в верхней части поля графика в виде кривой.

RUN (UTC Time): 201 3/11/09 00Z LATITUDE: 50.67 LONGITUDE: 40.05 PLACE/OSL: Lcsevo, Voronezhskaya о blast, Russia/89 Meters

G

5 JO -4JÛ 3D 2 JÜ I JO — DJQ

Til l 1 M. 1 ir i -С T h Bu, . «

Rainj^ tfrnm ^Sl

.1

flll 1 1 1 1 1 1 1 1 1 iiiii'.;;; lililí i ; i i i i i i i i i i 1 1 1 1 1 1 1 1 ¡ ! 1 1 1 i i Jada!. ■ ; J ;

-I03'j

1022 и

■S. :

In

- 10141b

■1018

э 09/11 ! оюл1 ! Э11Л1 ! т 12/11 ! сиэл1 \ 014Л1 ! Э15Л1 ! Э16Л1 !

Рис. 1. Распределение прогностических значений атмосферного давления и количества осадков по пункту Лосево Воронежской области в период с 09.11.2013 г. по 16.11.2013 г.

-010

Рис. 2. Распределение прогностических значений температуры и влажности воздуха по пункту Лосево Воронежской области в период с 09.11.2013 г. по 16.11.2013 г.

Таким образом, в распоряжении потребителей информации имеются прогностические поля метеорологических величин, в том числе значения максимальной температуры, относительной влажности воздуха, атмосферного давления (за 12-15 часов каждых суток прогноза) и количества осадков у поверхности земли в интересующей потребителя точки земной поверхности. Имея исходную информацию можно осуществить прогноз горимости леса по различным лесным районам на основе следующей методики:

1. Определить координаты точек лесных массивов, для которых необходимо произвести прогноз горимости леса.

2. Определить фактическое и при необходимости прогностическое значение числа дней п, прошедших после выпадения последнего дождя с количеством осадков не менее 3 мм за сутки. Для расчета ожидаемого количества осадков за сутки необходимо сложить значения ожидаемого количества дождя за каждый срок в пределах прогностических суток и разделить полученную сумму на 8. Если частное меньше 3, то данные сутки необходимо включить в число дней п, в противном случае подсчет п необходимо прекратить.

3. Для каждой точки определить прогностические значения максимальной температуры, относительной влажности воздуха и атмосферного давления на 12-15 часов каждых суток прогноза.

4. По значениям максимальной температуры t, относительной влажности воздуха f с использованием психрометрических таблиц [4] определить упругость водяного пара е и температуру смоченного термометра

5. По значениям атмосферного давления р и разности t — t', с использованием психрометрических таблиц определить поправку Ае к упругости водяного пара на атмосферное давление р.

6. С учетом поправки Ае определить исправленное значение упругости водяного пара еиср. По значениям еиср и t, с использованием психрометрических таблиц, определить дефицит влажности й.

7. Для прогностического значения п рассчитать с использованием выражения (1) показатель горимости леса для выбранных точек лесных массивов.

8. Определить прогностический класс горимости леса с использованием таблицы 1 [3].

Таблица 1

Показатели горимости леса

№ Класс горимости Горимость Показатель горимости, гПа / 0С

1 1 Отсутствует или малая 0 — 300

2 2 Средняя 301 — 1000

3 3 Высокая 1001 — 4000

4 4 Чрезвычайная 4001 и выше

1,50 • 10~Чд 273,16 + 1,50 • 10"4

а 273,15+£

Описанная методика предполагает наличие психометрических таблиц у специалистов лесной охраны. Если данных таблиц нет, то получить прогностические значения дефицита влажности можно с использованием следующего алгоритма:

1. По значениям максимальной температуры воздуха t, с использованием выражения (2) [4] определить ^Е

1дЕ = 10,796 (1 - - 5,03-^1. +

а V 273,15+и 273,15+£

Г _0 г,( 273,16

1-10 ^273,15 + Л (2)

2. По значению Е, с использованием соотношения Е = 10а, где а - число полученное с помощью выражения (2), определить Е;

3. По значению f и Е определить упругость водяного пара е

е = ^ (3)

100 4 '

4. Определить дефицит влажности по формуле

<Х = Е-е (4)

Таким образом, специалисты охраны леса будут иметь возможность получить информацию о сроках наступления высокой пажароопасности как в различных лесных районах, так и в пределах одного лесного массива. Это позволит своевременно корректировать профилактические меры по защите лесов, а при чрезвычайных ситуациях эффективно распределять силы и средства пожаротушения.

Библиографический список

1. . Сафронов М. А. Огонь в лесу. — Новосибирск: Наука, 1981. — 127 с.

2. Влияние климатических изменений на лесные пожары в России / Г. Н. Коровин и др. http://kovdoravia.narod.ru/vlijanie_klimata.html.

3. Метеорологические показатели горимости леса на территории Белоруссии. — Л.: Гидрометеоиздат, 1969. — 8 с.

4. Психрометрические таблицы. - Л.: Гидрометеоиздат, 1981. — 270 с.

5. www.meteopt.com.

Повышение безопасности полетов авиации путем совершенствования прогностических метеорологических способов

Ульшин И. И., Иванов В. С., ВУНЦВВС «ВВА», г. Воронеж

Проводимые в ходе ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций неотложные спасательные работы, связанные со спасением жизни и здоровья людей, предотвращением масштабного экологического или иного бедствия, зачастую требуют использования наиболее быстрого авиационного транспорта. В этом случае наряду со спасением пострадавших в результате происшествия требуется обеспечить безопасное функционирование самих авиационных подразделений.

Обеспечение безопасности полетов является важнейшей целью метеорологического обеспечения авиации. Для достижения этой цели необходимо разрабатывать своевременные и точные прогнозы ухудшений летно-метеорологических условий, связанных как с достижением критических значений метеовеличин, так и с возникновением опасных для воздушных судов явлений погоды.

Достаточно часто разрабатываемые прогностические способы базируются на традиционных методах регрессионного анализа и теории распознавания образов. В этом случае наиболее сложным и важным этапом разработки прогностических алгоритмов является отбор предикторов. Обычно для этой цели используются специальные процедуры последовательного присоединения или последовательного исключения признаков. Однако достаточно высокие результаты могут быть получены и при использовании в этих целях факторного анализа.

По своей сущности факторный анализ предназначен для перехода от исходного пространства предикторов к факторному пространству значительно меньшей размерности без существенной потери информации. Другими словами, факторный анализ решает задачу отбора предикторов, что делает его практически идеальным средством достижения указанной цели. Вместе с тем, при всех несомненных достоинствах факторный анализ характеризуется и наличием недостатка, принципиально недопустимого именно при решении задачи отбора

предикторов. Речь идет о неопределенности ответа на вопрос о количестве факторов, необходимом для адекватной замены исходного перечня признаков без потери информативности. В связи с этим целью настоящей статьи является разработка методических рекомендаций для получения однозначного ответа на вопрос об оптимальном числе оставляемых факторов. Это позволит использовать факторный анализ для отбора предикторов при построении прогностических метеорологических способов и, в конечном счете, повысить успешность прогнозирования атмосферных параметров и безопасность полетов авиации.

Для однозначного оценивания требуемого число факторов предлагается рассчитывать частное количество информации, получаемой или теряемой при переходе от пространства исходных признаков к факторному пространству. Для этого следует использовать известное выражение, основанное на том, что получение информации предполагает уменьшение неопределенности:

I (z ) = Hpr - Hps, (1)

где I (z) - количество информации; Hpr — априорная энтропия; Hps — апостериорная энтропия [1].

Рассчитать количество информации, получаемое или теряемое при переходе от некоторого количества исходных предикторов к меньшему числу факторов, позволяет использование специального показателя, характеризующего соотношение масштабов «старой» и «новой» координатных систем — якобиана. При переходе от координат x ^ x 2, x 3 к координатам y ^ y 2, y 3 (например, от предикторов к факторам) он обозначается как

x

J<

, x 2 , x з

,У1> y 2' y 3

и представляет собой следующее выражение:

(2)

J<

x^

, x 2 , x з

Уи y 2, y 3

dx1 dx1 dx

^y 2 dy

dx 2 dx 2 dx.

dy 2 dy

dx 3 dx 3 dx

5y 2 dy

(3)

Опуская ряд теоретических положений и преобразований, можно записать, что в ходе преобразования координат энтропия изменяется следующим образом:

H(Y) = H(X)-JP(X) log

dX.

(4)

Таким образом, энтропия при переходе к новым координатам равна исходной энтропии минус математическое ожидание логарифма модуля якобиана преобразования от исходных координат к новым [2].

Как уже было сказано выше, в ходе проведения факторного анализа происходит переход от одной системы координат к другой. При этом новые переменные - факторы - связаны с исходными величинами линейными зависимостями. Поэтому для оценки изменения энтропии необходимо рассмотреть ли-

3