ООО "Аэроприбор"

Limited Liability Company

           "AEROPRIBOR"

e-mail: aeropribor@list.ru

           

Тел.:   8-916-856-72-82

Тел/Факс:  8-499-707-14-94

Get Adobe Flash player

Создание с минимальными затратами специализированной автоматической метеорологической наблюдательной сети на базе вышек сотовой связи с целью повышения достоверности и надёжности прогнозов опасных явлений погоды.

Авторы: д.т.н. М.Б.Фридзон, Ю.М. Ермошенко.

 

По данным / 1,7 / «размер прямых экономических потерь от опасных погодных явлений в Российской Федерации колеблется в пределах от 1 до 2 миллиардов долларов в год. Косвенные потери практически не поддаются точной оценке. Но предварительные расчёты показывают, что экономический эффект от снижения человеческих жертв и повышения качества прогнозов может превысить 7 миллиардов долларов в год.

Наиболее подвержены возникновениям различных опасных явлений погоды (ОЯ) и комплексов неблагоприятных явлений (КНЯ) Северо-Кавказский и Волго-Вятский экономические районы, Сахалинская, Кемеровская, Ульяновская, Пензенская, Ивановская, Липецкая, Белгородская, Калининградская области, Республика Татарстан. Более 70% опасных явлений, нанесших социальный и экономический ущерб, приходится на тёплый период года (апрель – октябрь) / 2 /.

 

Проблема прогноза опасных явлений была и остаётся наиболее сложной в гидрометеорологии, а задача повышения качества и заблаговременности таких прогнозов – одна из важнейших Требования к точности и пространственно-временному разрешению метеорологической информации, необходимой для прогноза ОЯ, рассмотрены в / 11 /.

 

, (1)

где - точность исходной информации о метеорологическом элементе на уровне j. В соответствии с этой формулой проведена оценки требований к исходной информации на примере прогноза ливневых осадков. Применительно к прогнозу других конвективных явлений (грозы, шквалы) требования будут не менее жёсткими в связи с их большой пространственной изменчивостью и с более сложными условиями их формирования.

Ливневые осадки, выпадающие из облачности Сb, наблюдаются как внутри однородных неустойчивых воздушных масс, так и во фронтальных зонах, преимущественно на холодных фронтах. Образование конвективной облачности и ливневых осадков обязано во всех случаях неупорядоченным восходящим движениям, возникающим вследствие термической и динамической турбулентности.

Ливневые осадки часто сопровождаются грозами. Последние вызываются тем, что при интенсивной конвекции создаётся сильное электрическое поле как внутри ливневого облака, так и в окружающем пространстве.

Принципиальной разницы в строении внутримассовых и фронтальных Сb нет. Различия же в характере образования ливневых осадков могут состоять лишь в том, что фронтальные облачные системы занимают более обширный район. В то же время, фронтальные облака обычно перемещаются значительно быстрее внутримассовых и количество выпавших из них ливневых осадков оказывается меньшим, чем при внутримассовых Cb. При этом если фронтальные облачные системы достаточно хорошо видны на синоптических картах, то внутримассовые малоподвижные системы можно обнаружить только имея густую сеть наблюдений с горизонтальным разрешением 10 – 50 км. Предсказать ОЯ в этом случае можно только с помощью мезомасштабных методов прогноза. Этот вывод подтверждается данными наблюдений, свидетельствующими о том, что ливневые осадки и грозы в значительной степени зависят от местных физико-географических особенностей. Например, на развитие гроз существенное влияние оказывает даже относительно небольшое превышение местности, порядка нескольких сот метров - с наветренной стороны возвышенностей гроз всегда больше, чем с подветренной. Или другой пример – над поверхностью крупных озёр и рек грозовая деятельность при подходе холодного фронта затухает и снова возникает при перемещении фронта на 20 – 25 км.

За допустимую ошибку прогноза количества ливневых осадков в / 11 / принято и проведён расчёт требований к точности и пространственному разрешению измеряемых метеорологических величин применительно к прогнозу полусуточного количества ливневых осадков (Q).

Величина Q рассматривается как функция начальных значений температуры воздуха (Т) и точки росы (Тd) у земной поверхности и на ряде уровней над ней. При этом формулу (1) можно переписать в развёрнутом виде:

(2)

 

где σT3 , , , …, -среднеквадратические погрешности исходных значений температуры и точки росы на соответствующих уровнях 850……200 гПа. Применительно к цели нашей статьи будем рассматривать требования к метеоинформации только на уровне земли и до высоты 60 – 70м. Данные на более высоких уровнях получают с помощью радиозондирования атмосферы, что в любом случае используется при прогнозировании ОЯ и КНЯ и в рамках настоящей статьи не обсуждается.

Значения и для разных уровней, соответствующих методу прогноза / 16 / вычислены в / 11 / для трёх типичных случаев, характерных для теплого сезона и одного случая, относящегося к другим сезонам с учётом 80% оправдываемости прогностической формулы

Полагая, что для всех уровней и что и у земной поверхности составляет 2/3 от и на высотах, при по формуле ( 2 ) получены величины допустимых погрешностей исходных значений Т и Тd в начальных точках траекторий (требуемых точностей интерполяции Т и Тd). Для летнего случая (Q = 6 мм за 12 часов) они составили 0,3 – 0,4 оС у земной поверхности и 0,5 – 0,6 оС на высотах.

Согласно этим значениям, и воспользовавшись сведениями о пространственной изменчивости температуры и точки росы, имеющимися в работах / 8 / и / 9 / по формуле Л.С.Гандина / 3 /, описывающей зависимость между точностью измерений на станциях, расстоянием между станциями и точностью интерполяции, найдено, что для обеспечения указанных точностей определения температуры и точки росы нужно пространственное разрешение около 100 км у земной поверхности при оправдываемости прогноза ОЯ 80%. Если же стремиться к показателю оправдываемости 95%, то требования к точности измерений и пространственно-временному разрешению увеличиваются не менее чем в 2 раза для равнинной местности (50 км) и в 4 раза (25 км) в сложных физико-географических районах, в частности, горных, и районах с крупными водными объектами.

Расстояние между станциями 25 км означает, что каждая станция должна обслуживать площадь около 2000 км2, то есть для решения задачи обеспечения прогноза опасных явлений исходными метеоданными плотность наблюдательной сети должна быть в основном не менее 2,0 тыс. км2 на одну станцию.

Сведения о ветре и геопотенциале изобарических поверхностей при прогнозе опасных явлений погоды нужны для построения траекторий воздушных частиц. Расчёты, подобные приведенным показывают, что для обеспечения необходимой точности построения траекторий плотность сети измерений параметров ветра и геопотенциала также должна быть порядка 2,0 тыс км2.

Прогноз гроз и шквалов, как и прогноз значительных осадков основывается на построении прогностических стратификаций температуры и точки росы, которые в этих случаях должны быть рассчитаны с не меньшей точностью, чем для прогноза осадков. Это подтверждается расчетами допустимой ошибки в значениях Т и Тd, а также скорости ветра, которые используются для вероятностного прогноза грозы / 14 / и для прогноза шквала / 13 /. Расчёты показывают, что при допустимой ошибке прогноза грозы в 20% точность исходных значений Т и Тd должна быть не хуже 0,5оС. При ошибке в 5% точность исходных данных должна быть не хуже 0,2-0,3оС.

Допустимая ошибка прогноза скорости ветра в соответствии с / 11 / составляет 3 м/с. Это соответствует точности информации о скорости ветра на высотах 2,5 м/с и у земной поверхности 1,5 м/с. Из анализа пространственной изменчивости скорости ветра / 15 / найдено, что достаточное пространственное разрешение для этого элемента достигается также при плотности наземной наблюдательной сети 2 – 2,5 тыс. км2 на одну станцию.

Приведенные в Табл. 1 значения временного разрешения получены соответственно найденному пространственному разрешению и средней скорости переноса рассматриваемых явлений погоды. Эти значения не противоречат пространственно - временной статистической структуре метеоэлементов.

Табл.1

Требования к информации (у земной поверхности), необходимой для прогнозов опасных явлений погоды

Вид информации

Ед. измерения

Точн.

опред.

Простр. разреш., км

Времен.

разреш., мин

1. Скорость ветра у земной поверхности

м/с

1

25-50

45

2. Направление ветра

град.

10

25-50

45

3.Температура воздуха

о С

0,2

25-50

45

4. Дефицит точки росы

Т – Тd < 3о

 

о С

 

0,2

 

25-50

 

45

Т - Тd ≥ 3

о С

0,5

25-50

45

На сети Росгидромета метеорологические наблюдения в приземном слое атмосферы производятся на метеорологических площадках.

Метеорологическая площадка / 10 /, на которой располагаются метеорологические приборы, занимает до 700 м2 площади и, как правило, выбирается на ровном месте на расстоянии не менее 20-и кратной высоты ближайших строений, деревьев и т.п. и не ближе, чем в 100 м от ближайшего водоёма. Очевидно, что для производства метеорологических наблюдений в настоящее время из хозяйственного оборота изымаются огромные площади, а сама информация измеряется с дискретностью в 3 часа.

Среднеквадратические погрешности измерений метеорологических элементов уровне земли на наблюдательной сети Росгидромета в настоящее время согласно / 4 / представлены в Табл. 2.

Табл.2

Среднеквадратические погрешности измерений метеоэлементов

на сети Росгидромета

Метеоэлемент

Величина

Ветер: скорость

направление

2 м/с;

22,5 о

Температура воздуха

0,3 – 0,4 о С

Относительная влажность воздуха

5 – 7%

Дефицит точки росы

1,5 – 2,5 оС

Сравнение данных Табл.1 и 2 показывает, что точность измерений метеорологических параметров на сегодняшней сети Росгидромета также не соответствует требованиям, предъявляемым для прогноза ОЯ и КНЯ. Как следует из / 17 /, требования к плотности наблюдательной сети, изложенные выше, в настоящее время не выполняются за редким исключением. Плотность сети ниже минимально необходимой в 2 ÷ 8 и даже в десятки раз. Да и там, где требования в среднем выполняются, например, в Республике Северная Осетия – Алания, прогноз ОЯ неудовлетворительный, в силу неравномерного и неправильного размещения станций – в долинах, а не в горах.

По данным /6/ средняя плотность режимных метеорологических станций на территории России по состоянию на 01.01.2007г. существенно ниже, чем в большинстве зарубежных стран.

Итак, основными причинами низкого качества прогнозов ОЯ (вследствие их локального характера) являются - недостаточная плотность и неравномерное распределение по территории станций наблюдения, низкая точность измерений параметров конвективных явлений, значительная дискретность наблюдений и передачи информации потребителям.

Существенного улучшения ситуации можно было бы добиться с помощью построения сети метеорологических радиолокаторов (МРЛ), в особенности, доплеровских. На 1 января 2006 г / 7 / в оперативном режиме штормового оповещения на сети Росгидромета находилось 30 комплектов МРЛ-5, разработки 70-х годов прошлого века. Эти радиолокаторы очень сложны в обслуживании. Запасные части к ним отсутствуют. Можно констатировать, что в системе Росгидромета единая радиолокационная сеть не создана. Это действительно очень дорогостоящее мероприятие в техническом, эксплуатационном и кадровом плане. Поэтому рассчитывать на значительную густоту радиолокационной сети в ближайшие годы не приходится. Кроме того, радиолокационные наблюдения могут только зафиксировать состоявшееся ОЯ, но не позволят предсказывать (предвычислять) их зарождение, так как не производят измерений параметров конвективных явлений.

Таким образом, одним из основных направлений в деятельности Росгидромета является создание автоматизированной сети сбора и обработки информации о признаках зарождения или возможного возникновения ОЯ.

Проведенный анализ показывает, что в настоящий момент требуются новые технические решения как в области прогнозов региональных синоптических процессов – их энергетической сосредоточенности и активности циклогенеза, так и в области организации и проведения гидрометеорологических наблюдений.

Все необходимые показатели можно улучшить, если параллельно с действующей наблюдательной сетью, в том числе и радиолокационной, организовать автоматизированную наблюдательную сеть из автоматических цифровых метеорологических станций, размещаемых на вышках сотовой телефонной связи всех российских операторов /12/.

Такая сеть может быть организована с минимальными затратами, так как уже в настоящее время её густота значительно перекрывает густоту метеорологических станций Росгидромета и она постоянно увеличивается. Расстояние между вышками сотовой связи не превышает 22 км. К вышкам подведено электропитание, и результаты метеоизмерений могут немедленно и в непрерывном режиме передаваться в прогностические центры и другим потребителям по каналам сотовой связи. На вышках могут быть размещены миниатюрные цифровые метеостанции уже имеющиеся в продаже или требующие минимальной доработки. На вышках, кроме стандартных, могут быть организованы массовые градиентные наблюдения, дающие неоценимую информацию для прогноза ОЯ и КНЯ.

В большинстве случаев для размещения аппаратуры сотовой связи используются специально построенные стальные трубчатые вышки, мало возмущающие воздушный поток, высотой до 72м, устанавливаемые на прочном глубоком фундаменте. Собираются вышки на анкерных болтах. Такая конструкция выдерживает практически любые природные катаклизмы.

Для защиты от вандализма вышки огораживаются забором с колючей проволокой и снабжаются системой сигнализации, в частности, на открытие дверей. На вышке имеются балконы, каждая дверь которых закрывается на замок. В помещении аппаратуры связи, где имеется достаточно свободного пространства, установлены датчики климат-контроля, выведенные на пульт центрального диспетчера. Диспетчер имеет возможность дистанционной регулировки климатических параметров в помещении аппаратуры.

Техническое обслуживание вышек осуществляется, как правило, не самими операторами связи, а специализированными организациями. В каждом регионе имеется мобильная бригада специалистов, оснащённая автомобильным транспортом. В связи с этим при организации сети метеонаблюдений на вышках могут без особых проблем решаться кадровые вопросы.

Очевидно, что такие массовые сооружения с учётом налаженной организации их энергопитания, обслуживания и охраны как будто специально предназначены для размещения автоматических метеорологических станций, что безусловно позволит с минимальными затратами организовать специальную сеть метеонаблюдений, направленную на решение задач прогноза опасных явлений погоды. Такая сеть не нуждается в землеотводе и для обеспечения её эксплуатации не требуется большого количества высококвалифицированных кадров. Сеть может обслуживаться путём замены в автоматических станциях отказавших типовых модулей. Достаточно иметь одного наладчика на целый регион диаметром, определяемым местными транспортными возможностями. Метрологическое обеспечение автоматических метеостанций может осуществляться мобильной бригадой, оснащённой образцовыми средствами измерений.

В настоящее время выпускается ряд автоматических метеостанций, разработанных в НПО «Тайфун» и ГГО, применение которых на проектируемой метеосети возможно с минимальными доработками. Имеется также стандартная аппаратура для полной автоматизации съёма, обработки, непрерывной передачи и усвоения получаемых метеоданных. В перспективе возможно значительное расширение числа измеряемых параметров, в частности, радиационного фона, механических и газовых загрязнений, ультрафиолетового излучения Солнца, актинометрических параметров, градиента температуры, высоты нижней границы облаков, дальности видимости, количества и интенсивности жидких осадков, атмосферных загрязнений, озона и др. Возможна полная автоматизация определения и отправки потребителям информации о превышениях текущих значений метеоэлементов установленным критическим значениям.

К вопросам методики измерений метеоэлементов с использованием вышек сотовой телефонной связи относятся: выбор высоты размещения первичных преобразователей (датчиков) метеостанций, длина и расположение выдвижных рей для размещения датчиков, защита датчиков от воздействия солнечной радиации, вопросы достоверности и репрезентативности измерений и сравнимости их результатов с данными стандартной метеорологической сети и т.д. Все эти вопросы необходимо подробно исследовать на этапе рабочего проектирования, исходя из выбранной аппаратуры, конкретных условий измерений и системы усвоения данных. При рассмотрении указанных вопросов может быть с успехом использован многолетний опыт исследования пограничного слоя атмосферы на высотной метеорологической мачте ИЭМ (г Обнинск) / 5 /, Останкинской телевизионной башне, опыт усвоения информации Гидрометцентра России, опыт зарубежных коллег.

Организация взаимодействия с собственниками вышек может проводиться целым рядом способов. Возможна прямая заинтересованность операторов связи в результатах метеорологических наблюдений и прогнозах опасных явлений в зонах размещения соответствующих вышек. Возможна аренда места на вышке. Не исключается также возможность обременения операторов связи в соответствии с решениями местных администраций или, учитывая масштабы разрушений, наносимых экономике страны опасными погодными явлениями и действительную государственную важность проводимого мероприятия, Постановлением Правительства РФ.

 

Список литературы.

1. Бедрицкий А.И., Коршунов А.А., Шаймарданов М.З. Опасные гидрометеорологические явления и их влияние на экономику России.//Обнинск – 2001, - Изд. ВНИГМИ МЦД, 36с.

2. Гидрометеорологические опасности. Тематический том /Под редакцией Г.С. Голицина, А.А.Васильева. В серии «Природные опасности России. Под общей редакцией В.И.Осипова, С.К.Шойгу – М, Издательская фирма «КРУК».2001.296с. 5 - 900816-66-4 (Гидрометеорологические опасности).

3. Гандин Л.С., Каган Р.Л. Статистические методы интерпретации метеорологических данных. Гидрометеоиздат, Л, 1976, 359с.

4. Городецкий О.А (ред.) Наблюдения на гидрометеорологической сети СССР. Определение понятий и оценка точности гидрометеорологических наблюдений. Гидрометеоиздат, Л., 1970г, 91с.

5. Иванов В.Н. Использование высотной метеорологической мачты ИЭМ для изучения пограничного слоя атмосферы. Труды ИЭМ, вып.12, М.О. Гидрометеоиздата, М., 1970, 143с.

6. К материалам заседания коллегии Росгидромета 27 февраля 2007г.: «О состоянии и мерах по поддержке и развитию системы климатических наблюдений, сбора и обработки данных, формирования баз данных и их доступности потребителям»; Приложение 2. Описание сетей климатических наблюдений Росгидромета (приземные наблюдения).

7. Модернизация и техническое перевооружение учреждений и организаций Росгидромета. Наблюдательная сеть – проектные решения и перспективы развития. (Совещание - семинар, г.Обнинск, Калужской обл., 25 октября 2006 г , 41 стр.)

8. Мелешко В.П., Гусева И.П. Расчет некоторых статических характеристик для полей температуры и влажности. Труды 220, 1964г., вып. 165, с 40-46.

9. Мелихова А.Г. Выбор интервалов осреднения скорости ветра и методика расчета его порывистости. Труды 220, 1962, вып.129, с 101-110.

10.Наставление гидрометеорологическим станциям и постам. Вып.3, часть I. Метеорологические наблюдения на станциях. Гидрометеоиздат, Л, 1985г, 300с.

11. О составе, точности и пространственно-временном разрешении информации, необходимой для гидрометеорологического обеспечения народного хозяйства и службы гидрометеорологических прогнозов (под редакцией д.г.н. М.А.Перосянца, д.г.н. В.Д.Решетова) Гидрометиздат. Л., 1975г, 220с.

12. Патент на изобретение (полезная модель) «Сеть метеорологических станций» № 66431 от 20.04.07. Авторы: М.Б. Фридзон, Ю.М. Ермошенко и др. Патентообладатель: ФГУП «Гидрометпоставка».

13. Песков Б.Е., Синтковский А.И. К прогнозу сильных шквалов. Метеорология и гидрология. 1968, №7, с 52-57

14. Песков Б.Е. Исследование условий развития гроз и шквалов с помощью

диагностических диаграмм вероятности и индексов неустойчивости. Труды Гидрометцентра СССР, 1967, вып. 13, с 21-31.

15. Решетов В.Д. Изменчивость метеорологических элементов в атмосфере.

Гидрометеоиздат, Л, 1973, 215с.

16. Руководство по краткосрочным прогнозам погоды, ч.2. Прогноз погоды.

Гидрометеоиздат, Л, 1985г, 228с

17. Список гидрометеорологических организаций наблюдательной сети Росгидромета на 01.01.2003г, Гидрометеоиздат, Л, 2003г, 247 с.

Интернет статистика

Яндекс.Метрика