WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


 

На правах рукописи

Аджиева Аида Анатольевна

АНАЛИЗ И ПРОГНОЗ ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ОПАСНЫХ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ НА ЮГЕ ЕВРОПЕЙСКОЙ ЧАСТИ РОССИИ И РАЗРАБОТКА МЕРОПРИЯТИЙ ПО СНИЖЕНИЮ РИСКА ИХ РАЗВИТИЯ

  Специальность 25.00.30 – Метеорология, климатология, агрометеорология

АВТОРЕФЕРАТ

на соискание ученой степени

доктора физико-математических наук

Нальчик – 2011

Диссертация  выполнена в ФГОУ ВПО «Кабардино-Балкарская государственная сельскохозяйственная академия имени  В.М. Кокова»

Научный консультант:

доктор физико-математических наук, профессор Шаповалов Александр Васильевич

Официальные оппоненты:

доктор физико-математических наук, профессор Абшаев Магомед Тахирович

доктор физико-математических наук, профессор Щукин Георгий Георгиевич

доктор физико-математических наук, профессор

Куповых Геннадий Владимирович

Ведущая организация:

ГОУ ВПО «Российский государственный гидрометеорологический университет»

(г. Санкт-Петербург)

Защита состоится 30 марта 2012 г. в 1300 на заседании Диссертационного Совета Д.327.001.01 при ФГБУ «Высокогорный геофизический институт» Росгидромета по адресу: 360030, КБР, г. Нальчик, пр. Ленина, 2. 

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Высокогорного геофизического института по адресу: 360030, КБР, г. Нальчик, пр. Ленина, 2. 

Автореферат разослан «28»  февраля 2012 г.

Исполняющий обязанности Ученного секретаря

диссертационного совета

доктор физико-математический наук Б. М. Хучунаев

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. В настоящее время общепризнанным является факт активизации на Юге Европейской территории России особо опасных стихийных явлений (грозы, град, паводки и др.), вызванных потеплением климата. С этими явлениями связан рост случаев катастрофических селей, оползней, затоплений сельхозугодий, деградации ледников, прорыва приледниковых озер и т.д.

Интенсивные грозоградовые процессы и связанные с ними наводнения, сели, градобития, повреждения электрических систем и оборудования и др., приводят к большим экономическим потерям, и, нередко, к гибели людей. Поэтому, проблема снижения риска чрезвычайных ситуаций, вызванных стихийными явлениями погоды, является достаточно актуальной как в нашей стране, так и за рубежом.

Безопасность жизнедеятельности человека и защита различных объектов от воздействия стихийных явлений во многом определяются своевременным обнаружением местоположения опасного явления и контролем его состояния.

Большое значение для своевременного обнаружения, идентификации опасных природных явлений, и принятия мер защиты от них (в том числе и методами активного воздействия) имеют системы раннего предупреждения и средства дистанционного зондирования облачной атмосферы.

Существующие методы контроля и оповещения о развитии опасных стихийных явлений основаны либо на визуально-слуховом методе (дежурство на метеостанциях), либо на показаниях метеорологических радиолокаторов. Оба метода, хотя и широко применяются, но имеют ряд существенных недостатков:

- ограниченность территории контроля: визуально-слуховой до 13…20 км, радиолокационный до 100…200 км;

- недостаточная информативность (отсутствие в получаемой информации данных об электрических и микрофизических процессах в контролируемых областях атмосферы);        

- зависимость полученной информации об атмосферных процессах от длины волны применяемого радиолокатора;

- большие погрешности определения временных интервалов развития атмосферных процессов;

- ограниченные возможности прогнозирования опасных явлений погоды.

В связи с этим, совершенствование методов прогнозирования и контроля развития опасных явлений погоды на основе детального изучения их взаимосвязанных и взаимообусловленных параметров, стало в настоящее время актуальной научной проблемой.

К числу таких методов относятся методы, основанные на использовании электрических параметров предвестников микроструктурных изменений в облаках.

Фактически, грозовые процессы являются предикторами стадий и тенденций развития опасных гидрометеорологических явлений в атмосфере. К таким предикторам можно отнести: возникновение в облаке межоблачных и облако- земля разрядов, интенсивность разрядов в единицу времени, значения амплитуды тока молний, время нарастания волны тока, знак разряда молнии, местоположение разрядов в облаке и т.д. Например, резкое увеличение интенсивности внутриоблачных разрядов в облаке (до 60 р/мин) свидетельствует о том, что через 10-15 мин возникнет торнадо или сформируются шквалы, опасные для авиации. Реверс полярности молний, преимущественно с отрицательной на положительную, свидетельствует о начале периода формирования градовых частиц в облаке и начале их выпадения, а после окончания градоопасной стадии полярность восстанавливается. 

В связи с этим, в диссертационной работе проведены комплексные исследования микрофизических и электрических процессов в атмосфере с использованием активно-пассивного комплекса геофизического мониторинга ФГБУ «ВГИ», состоящего из метеорологического радиолокатора и автоматического грозопеленгатора - дальномера LS 8000, работа которого в сопоставлении с данными сети пунктов наземных метеорологических наблюдений позволит существенно повысить качество диагноза опасных природных явлений.

Опыт практического использования составных частей активно-пассивной информационно-измерительной системы ФГБУ «ВГИ» как в России, так и за рубежом, достаточно обширен (Аргентина, Болгария, Молдова и др.), а, научно-технический уровень выполняемых работ (ФЦП, гранты Роснауки и др.), многие из которых уже опубликованы в ведущих журналах РФ, полностью подтверждает их соответствие приоритетным направлениям науки, технологий и техники.

Важной задачей является поиск взаимосвязанных и взаимоопределяющих предикторов развития опасных атмосферных явлений и разработка на этой основе методов контроля тенденций их развития. Их создание позволит в значительной мере повысить надежность и своевременность штормовых предупреждений и обеспечит безопасность функционирования погодозависимых секторов экономики (городского хозяйства, транспорта, особенно воздушного, и др.).

Объектом исследования являются метеорологические явления – грозы, ливни, град, развивающиеся на территории Юга Европейской части России, которая характеризуется разнообразием условий возникновения и протекания опасных явлений погоды. Небольшие перепады высот благоприятствуют свободному вхождению сюда различных воздушных масс. Близость морских акваторий, имеющих отличные от суши термические особенности, обусловила более влажный режим региона. Почти широтное расположение Кавказского хребта также оказывает влияние на особенности развития погодных явлений в регионе.

Цель диссертационной работы состоит в решении научной проблемы, заключающейся в анализе и прогнозировании пространственно-временного распределения электрических характеристик и режима осадков на Юге Европейской территории России, имеющей большое значение для развития экономики и повышения гидрометеорологической безопасности региона.

В соответствии с поставленной целью, сформулированы основные задачи:

  1. Анализ физико-географических условий Юга Европейской территории России, определяющих развитие атмосферных процессов и метеорологических явлений в регионе.
  2. Исследование влияния орографии и солнечной активности на грозовые процессы и параметры разрядов молний.
  3. Выявление особенностей пространственно-временной динамики грозовой активности и параметров молний.
  4. Создание базы данных, характеризующих атмосферные процессы, метеорологические явления и производство сельскохозяйственной продукции в различных зонах Юга Европейской части России.
  5. Создание карт, в том числе и электронных, пространственно-временных изменений режима атмосферных осадков, грозовой активности и параметров молний в различных областях Юга Европейской части России.
  6. Анализ спектральной структуры и фрактальных свойств временных рядов метеопараметров, характеризующих режим атмосферных осадков и грозовой активности на Юге Европейской части России.
  7. Построение модели прогнозирования временных рядов метеорологических параметров с учетом скрытых в них периодичностей.
  8. Исследование корреляционных зависимостей между урожайностью сельскохозяйственных культур и метеопараметрами и прогноз урожайности на основе анализа динамики временных рядов метеопараметров.
  9. Прогноз динамики метеопараметров, характеризующих грозовую активность атмосферы.
  10. Разработка рекомендаций по адаптации производства сельскохозяйственной продукции к изменениям агроклиматических характеристик региона.

Материалы и методы исследования.

В основу диссертации положены материалы многолетних (с 1930 г. по настоящее время) метеонаблюдений более чем 80 метеорологических станциях на Юге Европейской части России, инструментальных измерений параметров грозо-градовых процессов на полигонах ФГБУ «ВГИ» в различные годы, а также личные наблюдения автора. Основными источниками данных также явились климатические справочники, ежемесячники, выпускаемые в ВНИИ-ГМИ МЦД (г. Обнинск), справочные данные МЧС России по Северному Кавказу, регистрации электрических характеристик гроз, полученные в «ВГИ» с использованием грозопеленгационной системы LS 8000.

Анализ данных по природно-климатическим характеристикам проводился с применением методов статистической обработки с помощью программного обеспечения Mathcad и SPSS 9.0.  При проведении исследований использовались методы системного анализа, геоинформационного моделирования, математического анализа.

Научная новизна исследования.

Научная новизна работы заключается в том, что для Юга Европейской территории России:

  • впервые исследованы и уточнены особенности возникновения опасных атмосферных явлений, выявлена зависимость между отдельными географическими показателями и характеристиками параметров грозо-градовых явлений, и определены коэффициенты их корреляций;
  • впервые на основе комплекса метеопараметров, характеризующих грозовую деятельность, проведено районирование территории Юга Европейской части России, и построены карты, в том числе и электронные, территориального распределения гроз.
  • проведен анализ спектральной структуры, фрактальных свойств временных рядов метеопараметров, характеризующих грозо-градовые процессы на Юге Европейской части России.

Впервые проведены исследования взаимосвязей различных геофизических характеристик:

  • грозовых и градовых облаков;
  • солнечной и грозовой активности;
  • урожайностей различных сельхозкультур и метеопараметров.

Выявлены особенности динамики развития грозовой активности на основе районирования территории по грозопоражаемости и анализе временных рядов метеорологических параметров, характеризующих ее.

Построены модели прогнозирования изменений температуры, количества осадков и др.

Теоретическая и практическая значимость  работы.

  • Результаты районирования территории Северного Кавказа по частоте появления опасных гидрометеорологических явлений позволят учитывать риски, связанные с ними, в стратегиях социально-экономического развития региона;
  • Полученные в работе данные измерений параметров молнии Ростовской области (значений токов молний различной полярности, времени нарастания волны тока и грозопоражаемости территории молниями) были использованы НПО «Стример» (г. Санкт Петербург) для совершенствования системы электроснабжения области.
  • Статистические данные «характеристик грозовой деятельности» для всей территории Ростовской области, которые объединяют климатические и физико-географические характеристики гроз (число дней с грозой, продолжительность существования грозовых явлений и их интенсивность, число грозовых разрядов и их тип, удельная поражаемость данной территории молниями и т.д.) использованы в ТРТИ ЮФУ при выполнении НИР.
  • Полученные автором значения параметров молний и грозоразрядных характеристик территории Северного Кавказа использовались для усовершенствования молниезащитных мероприятий при реконструкции электроснабжения Черноморского побережья России (2008 г.);
  • Разработанная в рамках настоящей диссертационной работы методика прогноза урожайности сельскохозяйственных культур, основанная на анализе и прогнозе динамики временных рядов метеопараметров, успешно использовалась администрацией Баксанского района Кабардино-Балкарской республики при организации сельхозпроизводства на территории района, что привело к заметному повышению устойчивости производства сельскохозяйственной продукции.
  • Полученные результаты можно использовать для идентификации математических моделей, учитывающих процессы осадкообразования и электрические процессы;
  • Некоторые результаты работы использованы в ФГБУ «ВГИ» при выполнении НИР по федеральным целевым программам:

- «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технического комплекса России на 2007-2013 годы». Госконтракт 14.740.11.0643 «Дистанционное зондирование атмосферы и облаков активно-пассивными радиотехническими средствами».

- «Научные исследования и разработки в области гидрометеорологии и мониторинга окружающей среды на 2008-2010 годы». Госконтракт 02.740.11.0694 «Распространение и опасность проявления природных процессов и явлений в Северо-Кавказском федеральном округе России».

  • Методология и методы прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур и планирование производства сельхозпродукции с учетом природных факторов.
  • Обобщенные результаты систематических многолетних визуально-слуховых и инструментальных наблюдений за грозами Северного Кавказа реализованы в общеобразовательных процессах:

В Кабардино-Балкарском государственном университете на физическом факультете:

- для практического обучения студентов в рамках Магистерской программы «Физика атмосферы и околоземного космического пространства» (специальность 010700.68 Физика);

- в дипломных проектах по исследованию облачных структур с применением радиолокационной, ИК и СВЧ техники;

- в научно-исследовательских работах, выполняемых на факультете.

В Кабардино-Балкарской государственной сельскохозяйственной академии при подготовке студентов агрономических и экономических специальностей читались лекции по курсу «Системный анализ и моделирование экологических систем».

    • Некоторые результаты диссертационной работы использованы в работе научной школы ВГИ «НШ-1793.2003.5. Результаты исследований процессов облако- и осадкообразования, атмосферного и грозового электричества, на основе дистанционного зондирования атмосферы и облаков активно-пассивными радиотехническими средствами» удостоены гранта Президента России в 2003 г.
    • Результаты выполненных работ могут быть использованы для создания Российской системы прогноза и местоположения грозовых разрядов с целью обеспечения гидрометеорологической безопасности отраслей экономики и социальной сферы. Также они могут быть использованы для совершенствования методов и средств контроля опасных явлений погоды.
    • В дальнейшем с использованием результатов диссертации могут выполняться следующие работы:

- Разработка метода искусственного инициирования молний с помощью наземных и бортовых средств воздействия на электрические процессы;

- Разработка и внедрение аппаратуры и методики оценки физической эффективности активных воздействий на облака с различными целями.

Основные научные положения, выносимые на защиту:

  1. Результаты исследования влияния физико-географических и орографических особенностей Юга Европейской части России на развитие атмосферных процессов и метеорологических явлений в регионе.
  2. База данных, характеризующих атмосферные процессы, метеорологические явления и производство сельскохозяйственной продукции в регионе.
  3. Результаты анализа и соответствующие карты, в том числе и электронные, пространственно-временных изменений режима атмосферных осадков, грозовой активности и параметров молнии в различных областях Юга Европейской части РФ.
  4. Данные о параметрах молнии и грозовой активности для инженерных расчетов молниезащиты объектов на территории Юга Европейской части России.
  5. Результаты анализа спектральной структуры и фрактальных свойств временных рядов метеопараметров, характеризующих режим атмосферных осадков и грозовой активности.
  6. Модели и результаты прогноза метеопараметров, характеризующих режим осадков и электрическую активность атмосферы в различных частях Юга Европейской территории РФ.
  7. Взаимосвязь между агрометеорологическими факторами и продуктивностью сельскохозяйственных культур в различных частях Юга Европейской территории РФ.
  8. Модель и рекомендации по адаптации производства сельскохозяйственной продукции к пространственно-временной динамике агрометеорологических факторов на Юге Европейской части России.
  9. Закономерности взаимосвязи сезонных изменений солнечной активности и грозовых явлений.

Личный вклад автора.

Автору принадлежит основная идея работы, постановка задач исследования и выработанный  алгоритм  для решения этих задач.

Совместно с соискателями, у которых автор диссертации осуществлял научное руководство, проведен сбор данных и на их основе создана база данных для анализа динамики их временных изменений.

Анализ влияния факторов окружающих метеоусловий на производство сельхозкультур и их прогноз проведены автором с участием научного консультанта.

Использованный в диссертации экспериментальный материал собран лично автором или получен при непосредственном участии автора в ходе выполнения различных НИР и грантов.

В результате анализа и обобщения, полученных данных автором:

- с помощью аппаратно-программных средств уточнены некоторые закономерности климатических и физико-географических характеристик гроз и параметров молнии на территории Северного Кавказа;

- с помощью предложенной в диссертации методики, обоснован метод прогноза метеорологических параметров и выделения скрытых периодичностей во временных рядах;

- методом статистического анализа получены корреляционные взаимосвязи между различными характеристиками – урожайностью и метеопараметрами, грозовой и солнечной активностью, электрическими параметрами и градообразованием в облаке;

- средствами ГИС технологий построены карты пространственно-временной динамики по территории Юга Европейской части России различных характеристик грозовой активности.

Достоверность научных положений, выводов и рекомендаций обеспечивается корректностью аналитических и численных методов исследования, большим массивом информационной базы, в качестве которой послужили ряды метеорологических наблюдений более 80 метеостанций Северо-Кавказского УГМС, метеорологические ежемесячники, архивные данные ФГБУ ВГИ, сведения, опубликованные в периодических научных журналах и научной литературе. Справочные, информационные и фондовые данные обобщены автором в виде базы данных, в которую были включены также инструментальные данные грозорегистратора  LS 8000.

Выполненные теоретические расчеты – значения электрических токов и время их формирования подтверждены  экспериментальными измерениями.

Апробация работы.

Полученные в ходе выполнения работы результаты докладывались и обсуждались на:

- Международной конференции «Системные проблемы надежности математического моделирования и информационных технологий» (Сочи, 1998 г).

- Международной конференции молодых ученых национальных гидрометеорологических служб стран СНГ (Москва, 1999 г).

- Всероссийской конференции по физике облаков и активным воздействиям на гидрометеорологические процессы, посвященной 70- летию Эльбрусской комплексной экспедиции АН СССР (Нальчик, 2005 г.).

- VIII, IX конференциях молодых ученых КБНЦ РАН (Нальчик, 2005, 2006 г.)

- VI-ой Всероссийской конференции по атмосферному электричеству (Нижний Новгород, 2007 г.).

- II-ой Международной конференции «Моделирование устойчивого регионального развития» (КБНЦ РАН, Нальчик, 2007 г.).

- XI-ой  Всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Наука и образование» (Томск, 2008 г.).

- VI - ой Международной конференции «Порядковый анализ и смежные вопросы математического моделирования» (Владикавказ, 2008 г.).

- IX Всероссийском симпозиуме по прикладной и промышленной математике (Москва, 2008 г.).

- Международной научно-практической конференции: «Инженерные системы-2009» (Москва, 2009 г.).

- Международном Российско-Абхазском симпозиуме «Уравнения смешанного типа и родственные проблемы анализа и информатики» и VII Школы молодых ученых «Нелокальные краевые задачи и проблемы современного анализа и информатики» (Нальчик, 2009 г.).

- VII-ой  Международной научной конференции молодых ученых, посвященной 70-летию Адыгейского государственного университета, «НАУКА. ОБРАЗОВАНИЕ. МОЛОДЕЖЬ» (Майкоп,  2010 г.)

- Международной научно-практической конференции «Проблемы развития современного общества. Экономика. Социология. Философия. Право» (Саратов, 2010 г.).

- XIV-ой Всероссийской школе-конференции молодых ученых «Состав атмосферы. Атмосферное электричество. Климатические эффекты» (Нижний Новгород, 2010 г.).

Основные результаты работы опубликованы в 70 работах, в том числе в 2 монографиях и в 18 научных статьях в журналах рекомендованных ВАК РФ для докторских диссертаций по данной специальности. Некоторые результаты диссертационной работы использованы в научно-методических разработках и учебных пособиях автора.

Структура и объем работы.

Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы и приложений. Общий объем диссертационной работы составляет 300 страниц, включая 76 рисунков, 47 таблиц, список литературы из 259 наименований работ.

Основное содержание работы.

Во введении обосновывается актуальность работы, сформулированы цель и задачи диссертации, изложены основные положения, выносимые на защиту, обсуждаются научная новизна и практическая значимость полученных результатов, приводятся сведения об апробации работы, публикациях и структуре диссертации.

В первой главе диссертационной работы проанализировано состояние темы исследования.

Также проведен анализ работ, посвященных исследованию вопросов различных научных направлений, затронутых в диссертационной работе.

Сделанный анализ свидетельствует о том, что развитие затронутых в работе проблем «распространение и опасность проявления природных процессов и явлений на Юге Европейской территории России» на современном этапе требует решения ряда крупных задач фундаментального и прикладного характера, которые отличаются от задач предыдущих этапов сложностью проведения исследований. Повышается необходимость исследования пространственного распределения инструментальных характеристик метеоявлений, в частности, плотности разрядов молний в землю, токов молний, осадков и др., что актуально для интенсивно осваиваемой территории Юга Европейской части России.

Актуально также уточнение для каждого изучаемого природного процесса районов (мест) наиболее их  катастрофической активизации. Требуется проведение сравнительной оценки масштабов распространения опасных природных явлений и опасности их проявления для населения и территорий.

В организациях Росгидромета, ВГИ, ГГО, НИЦ ДЗА, ЦАО за последние  50 лет под руководством ведущих специалистов в области радиолокации – М.Т. Абшаева, Ю.В. Мельничук, В.Д. Степаненко, А.А. Черникова, Г.Г. Щукина создан значительный научно-технический потенциал по разработке методов и средств штормооповещения об опасных явлениях погоды (грозы, град, ливни) на основе использования метеорадиолокаторов МРЛ-1, МРЛ-2 и МРЛ-5.

Существующая в настоящее время в России система штормооповещения об опасных явлениях погоды (грозы, град, ливни, шквалы) основана на визуально-слуховом методе наблюдений (за грозами, выпадением осадков и т.д.) и на использовании метеорологических радиолокаторов различных типов.

В настоящее время за рубежом достигнут высокий  уровень развития радиолокационных, авиационных и наземных наблюдательных систем превосходящих российские аналоги по некоторым тактико-техническим характеристикам. При этом в России достигнуты значительные успехи в создании и внедрении способов и средств регулирования  процессов облако - и осадкообразования, благодаря работам научных школ в ВГИ (Г.К. Сулаквелидзе,  М.Т. Абшаев, Л.М. Федченко, Б.А. Ашабоков и др.), в ГГО (В.Д. Степаненко, Г.Г. Щукин, И.М. Имянитов), в РГМУ (Л.Г. Качурин, В.Г. Морачевский и др.), в ЦАО (И.И. Гайваронский, С.М. Шметер, И.П. Мазин) и др.

Итогом работы, указанных научных школ за прошлое столетие стали используемые как в России, так и за рубежом технологии активных воздействий на облачные процессы. На основе выполненного анализа также делаются выводы о влиянии электрических сил на процессы облако- и осадкообразования. Электрические поля и заряды атмосферы и облаков, а также отдельных частиц в облаках оказывают существенное влияние на электрические процессы, происходящие в них. Электрические силы могут влиять на скорость образования осадков в мощных кучевых облаках, однако эти вопросы как теоретически, так и экспериментально изучены пока еще недостаточно.

Показано, что одним из источников повышения эффективности производства сельскохозяйственной продукции является учет динамики агрометеорологических факторов.

Кроме этого, чрезвычайно важное значение имеет снижение рисков, связанных с различными неблагоприятными природными явлениями.

Вторая глава посвящена изложению метода прогнозирования временных рядов метеорологических параметров основанного на учете циклического характера их изменений. Для этой цели в модели прогнозирования учитываются цикличности, содержащиеся во временных рядах метеопараметров. Для их выделения из временных рядов проводится анализ их спектральной структуры.

Исследование изменения климата и его последствий для окружающей среды и социально-экономического развития общества стало одной из важнейших проблем. Изменение климата происходит в результате разнообразных процессов, из которых не все до настоящего времени понятны на достаточном уровне. Кроме того, элементы самой климатической системы взаимодействуют между собой чрезвычайно сложным образом. Этими причинами обусловлены проблемы, связанные с исследованием, в частности, с моделированием изменения климата и его прогнозированием.

Прогнозирование изменения характеристик климата на последующие годы экстраполяцией многолетних наблюдений стало объектом изучения ряда исследователей в ВГИ: Б.А. Ашабоков, Л.М. Федченко и др., в РАН: Ю.А. Израэль, в ГГО: В.П. Мелешко, В.М. Катцов, В.А. Кондратьев, Е.П. Борисенков и др. Прогнозирование изменений температурного режима воздуха и режима атмосферных осадков, например, проводилось в ВГИ в ряде кандидатских и докторских диссертаций под научным руководством Б.А. Ашабокова, Х.М. Калова, А.В. Шаповалова и др. При этом использовались временные ряды метеопараметров, характеризующих режим осадков и температурный режим воздуха в различных климатических зонах Северного Кавказа.

Для построения модели прогнозирования предполагается, что формирование временных рядов метеопараметров происходит под влиянием линейного, циклического и случайных факторов. т.е. полагаем, что временной ряд можно представить в виде

,  (1)

где - наблюдаемый временной ряд; - некореллированные случайные величины с нулевым математическим ожиданием; m(t) – тренд или функция, вокруг которой случайным образом разбросаны значения временного ряда.

Исходя из сделанных предположений, функцию m(t) будем записывать в виде:

(2)

где , - коэффициенты линейной составляющей; ,-коэффициенты и -периоды циклических составляющих в динамике метеорологического параметра .

Построение модели прогнозирования динамики метеопараметров, как можно заметить из выражения (2), сводится к нахождению коэффициентов , линейной составляющей и , и , циклических составляющих (. Поиск этих параметров непосредственно из выражения (2) с использованием многолетних данных о метеопараметрах приводит к решению системы из 3N+2 нелинейных трансцендентных уравнений, что сопряжено с большими трудностями. В связи с этим на первом этапе в результате анализа спектральной структуры метеопараметров были найдены значения .

В настоящее время существует ряд методов выявления скрытых периодичностей. Из всего этого разнообразия гармонический анализ позволяет наиболее полно оценить наличие скрытых периодичностей. Целью численного гармонического анализа является аппроксимация многочленами Фурье неизвестной функции по набору ее дискретных значений.

Временной ряд можно представить в виде:

,  (3)

если N – нечетное, и

, (4)

если N – четное. Имеем  g=(N-1)/2, если N нечетное, и  g=N/2-1,  если N – четное.

От удачного построения функции зависят и результаты прогнозирования временных рядов. В данной работе для ее построения предлагается использование тех гармоник, которые заложены во временных рядах самой природой.

Выражения (3) - (4) можно переписать в виде:

  (5)

или при N  четном:

, (6)

,    (7)

где - амплитуда  j-ой гармоники, - ее начальная  фаза.

Значения коэффициентов в (3) и (4) определяются следующими  выражениями:

,  (8)

, (9)

,  (10)

где .

При четном N, к ним добавляется коэффициент .

Значения дисперсии G2 рассчитываются следующим образом:

, (11)

при нечетном N, и

,  (12)

при четном N.

Для определения скрытых гармоник нами использован метод, который изложен в работе Ю.М. Никитин и др. и состоит из следующих шагов:

1. Определяются амплитуды j-х гармоник

  (13)

2. Вычисляются статистики

  (14)

3. Далее статистики упорядочиваются по убыванию, при этом для наибольшей из них оценка вероятности того, что квадрат амплитуды нулевой составляющей превышает уровень Smax, определяется по формуле:

,  (15)

где r – наибольшее целое, не превосходящее k-1, для которого .

4. На основе следующего выражения оценивается вероятность того, что шум превысит уровень :

  ,       (16)

где индекс соответствует месту оцениваемой амплитуды в упорядоченной последовательности статистик , а - наибольшее целое, для которого .

Такой анализ позволяет выявить наличие значимых гармоник с периодами кратными , где шаг квантования.

5. Уменьшением длины исходной выборки изменяется длительность пробного периода и периодов кратных ему гармоник. Это позволяет сравнивать достоверность значимых гармоник в каждом цикле расчетов, поскольку близкие по частоте ритмы имеют разные точечные оценки их достоверности, что дает возможность организовать поиск значимых амплитуд по минимуму вероятности принадлежности к «белому шуму», а также установить статистический разброс параметров индивидуальных гармоник.

Отобранные по изложенной схеме гармоники характеризуются амплитудой и сдвигом фаз по отношению к началу эксперимента.

Далее с учетом выделенных таким образом гармоник строится функция , которая вместе с выделенным линейным трендом используется в качестве модели прогнозирования естественного хода значений метеорологических показателей.

В работе данный метод испытан на различных тестовых задачах и показана достаточно высокая его эффективность.

Для проведения анализа временных вариаций температуры, осадков и грозо-разрядной деятельности нами использованы данные о метеопараметрах, полученные на метеостанциях за период с 30-х годов прошлого столетия по 2010г. Согласно использованному методу, проводится выделение содержащихся во временных рядах метеопараметров скрытых периодичностей, которые затем используются для построения модели их изменения во времени.

Для разработки рекомендаций по управлению сельскохозяйственным производством с учетом динамики агрометеорологических факторов (раздел 2.3) нами выполнены расчеты с использованием временных рядов количества осадков, зарегистрированных на территории мезорайона (Баксанский район КБР) за 56 лет (с 1955 по 2010 годы).

Осуществлен также прогноз на период до 2015 года: осадки  по месяцам с декабря по август, суммарное количество зимних осадков, весенне-летние осадки по месяцам и их суммарное количество за 2, 3, 4, 5 и 6 месяцев.

В результате получено, что минимальное количество зимних осадков составляет 32 мм, максимальное – 109 мм, среднее значение – 69,5 мм, среднеквадратическое отклонение - 20,5 мм.

С помощью этого метода, например, из временного ряда значений зимних осадков, например, были выделены три гармоники с периодами: Т1=2,3 года, Т2=3,9-4 года, Т3=10,8 лет.

Были проведены расчеты для величины ошибок двумя показателями. Они показали, что средняя относительная ошибка прогноза количества зимних осадков с использованием данных за 56 лет составляет около 25% , а средняя абсолютная ошибка – примерно 17,04 мм.

На рис.1. приводятся исходный временной ряд и прогнозные значения количества осадков в зимние сезоны.

Рис. 1.  Исходный  ряд осадков за зимние месяцы  и  ряд, образованный  выделенными гармониками.

Такие же расчеты проводились и для других сезонов года. Точность прогноза оказалась в пределах 60-70%. В результате было показано, что предложенный подход успешно можно использовать для прогнозирования количества осадков в различные сезоны года.

Как показали результаты расчетов, прогноз динамики количества осадков в различные месяцы встречает более серьезные трудности. Связано это с тем, что соответствующие временные ряды содержат большее количество аномальных элементов, кроме этого эти ряды больше подвержены случайным возмущениям.

На рис.2 приведены фактические и прогнозные количества осадков за май месяц. Можно заметить, что несмотря на отмеченные особенности временного ряда, метод позволяет прогнозировать с удовлетворительной точностью количество осадков в различные месяцы.

       Рис. 2.  Исходный ряд осадков за май месяц и модельный ряд, образованный выделенными гармониками.

Таким образом, предложенный в работе метод прогнозирования метеорологических параметров можно использовать для решения задач планирования производства сельскохозяйственной продукции и для адаптации сельского хозяйства к изменению климата.

Полученные результаты далее, были использованы для прогноза урожайности сельскохозяйственных культур.

Разделы 2.2 и 2.4 посвящены исследованию и построению зависимостей урожайности сельскохозяйственных культур в мезорайоне и метеопараметрами. Для этой цели были использованы данные об урожайности различных культур на отрезке времени начало 90-х – конец 2000 г., на котором она зависела практически только от агрометеорологических факторов.

Об этом свидетельствуют данные, приведенные на рис.3. Можно заметить, что коэффициент корреляции достаточно высокий между зимними осадками и урожайностью озимой пшеницы он составляет 0,72. Уравнение регрессии имеет вид:

,  (17)

где – осадки (мм); - урожайность озимой пшеницы (ц/га).

Также сильная зависимость прослеживается между урожайностью  картофеля и осадками за май месяц. Коэффициент корреляции составляет в этом случае 0,74. Уравнение корреляционной связи получено нами в виде:

, (18)

где – осадки (мм); - урожайность картофеля (ц/га).

Связь между урожайностью и количеством осадков  исследовалась для пяти видов сельскохозяйственных культур: зерновых, подсолнечника картофеля, кукурузы, озимой пшеницы. Рассматривалось влияние количества осадков за различные периоды на урожайность сельскохозяйственных культур. Всего использовалось 18 вариантов.

Рис. 3. Корреляционная зависимость  между  зимними осадками и урожайностью озимой  пшеницы.

1 - экспериментальные  точки;

2 - прямая  регрессии;

3 – 95 % доверительные  интервалы.

Результаты исследования связей между отмеченными параметрами для картофеля и подсолнечника представлены в таблицах 1 - 2. Для каждой из пяти сельскохозяйственных культур приведены только те варианты количества осадков, при которых коэффициент корреляции составляет около 0,3  и выше.

В таблицах приведены коэффициенты корреляционных зависимостей различных видов: линейной , квадратичной  , логарифмической .

Для каждого из них приведены суммы квадратов отклонений экспериментальных точек от соответствующей кривой регрессии.

Было установлено, что урожайность зерновых лучше всего коррелирует  со следующими вариантами осадков: май, сумма за май и июнь, сумма весенних и летних месяцев. Максимальная корреляция наблюдается  с суммой осадков за май и июнь.

Урожайность подсолнечника коррелирует с осадками  за декабрь, январь и июль (табл. 1). Максимальная корреляция – с осадками за июль. Это можно объяснить тем, что в июле происходит цветение подсолнечника и идет процесс формирования семян.

Урожайность картофеля хорошо коррелирует с осадками за апрель, май и июнь (табл. 2). Как отмечалось выше, тесная зависимость урожайности данной культуры связана с осадками за май, что вполне соответствует особенностям вегетации картофеля.

Урожайность кукурузы в большей степени, согласно наших расчетов, зависит от осадков за май месяц (r > 0,5), потом идет  сумма осадков за май и июнь месяцы.

Полученные корреляционные взаимосвязи между урожайностью различных сельхозкультур и осадками (выражения 17, 18 и др.) нами были использованы для прогноза урожайностей на основе временных рядов осадков

При этом с использованием изложенного выше метода на первом этапе прогнозировалась динамика метеопараметров, а на втором этапе на основе корреляционных связей урожайности сельскохозяйственных культур с метеопараметрами рассчитывались значения урожайности указанных пяти культур на период с 1999 г. по 2015 г. (табл. 3).

Таблица 3

Результаты прогноза урожайности кукурузы и озимой пшеницы на  пять лет.

Годы

Кукуруза

(ц/га)

Озимая пшеница

(ц/га)

прогноз 1998 г.

фактичес-кие данные

прогноз 1998 г.

фактичес-кие данные

1999

41±6

40,2

37±3

27,2

2000

49±6

39,8

30±3

26,6

2001

51±6

43,8

28±3

32

2002

45±6

41,7

26±3

31,6

2003

40±6

42,5

23±3

30,4

прогноз 2010 г.

прогноз 2010 г.

2004

46,5±6

45,6

27,2±3

32,1

2005

45,9±6

51,4

28,1±3

24,8

2006

43,4±6

51,7

27,5±3

24

2007

44,2±6

25,5

26,9±3

23,5

2008

51,6±6

60,0

28,4±3

28

2009

46,5±6

49,2

29,9±3

30,3

2010

49,8±6

54,0

29,2±3

19,2

2011

51,2±6

28,4±3

2012

40,5±6

29,1±3

2013

46,8±6

29,2±3

2014

45,5±6

27,4±3

2015

44,11±6

26,5±3

Третья глава посвящена анализу пространственно-временной динамики некоторых атмосферных явлений на Северном Кавказе, оценке климатических и геофизических факторов, влияющих на их развитие.

Анализ климатических (раздел 3.1) и географических факторов (раздел 3.2), влияющих на развитие метеорологических явлений на Юге Европейской части России показал, что метеоусловия в сочетании с многообразием форм рельефа (от высокогорий Кавказа до равнинных областей, расположенных ниже уровня моря) позволяют проследить на рассматриваемой тенденции изменения климатических условий от пустынных до горно-нивальных.

Амплитуда годовых температур по территории значительно варьируется. Наибольшая амплитуда изменений температур отмечается в высокогорной части Северного Кавказа. Анализ данных метеостанций показал, что имеет место положительный тренд в динамике среднегодового значения температуры атмосферы. За 80 лет он составляет около 0,5…1,5°С.  Наряду с изменением температурного режима воздуха меняется и режим атмосферных осадков.

Горные массивы Большого Кавказа служат границей между умеренным и субтропическим климатическими поясами, препятствуют обмену воздушными массами между ними и одновременно обостряют синоптические процессы. Расположение гор Большого Кавказа в виде барьера под некоторым углом к направлению основных влагонесущих потоков, наряду с высотной зональностью определяет климатические особенности территории Северного Кавказа.

Достаточно большая протяженность территории и сложность рельефа в ее южной части обусловливают значительное разнообразие и быструю сменяемость погодных условий, что приводит к развитию ряда метеорологических явлений. Холодные воздушные массы, вторгающиеся с северо-запада, приводят к поздним весенним заморозкам, сильные ветры к пыльным бурям, нагонным явлениям, ветровым эрозиям почв и др. Высокие температуры, наряду с низкой влажностью воздуха и почвы, приводят к засухам. Затяжные сильные дожди провоцируют сели, оползни, наводнения и другие опасные процессы.

Воздействие Каспийского моря в силу преобладания западного воздушного переноса сказывается на непосредственно прилегающей к ней прибрежной зоне. Характерной особенностью климата побережья Каспия является резкая континентальность с рекордными амплитудами температур и засушливостью.

По условиям теплообеспеченности климат округа благоприятен для возделывания многих сельскохозяйственных культур, в том числе и теплолюбивых. Количество осадков на территории округа колеблется в пределах от 170 мм в северной части Республики Дагестан (зона полупустынь) до 2000 мм в горах.

При исследовании изменения климата субъектов РФ в исследуемом регионе были использованы литературные источники и собранная нами база данных.

В качестве примера на рис. 4 и 5 приведены данные метеостанции «Дивное» Ставропольского гидрометеоцентра, которые характеризуют изменение среднегодовой температуры воздуха и годового количества осадков.

Как видно на рис. 4, амплитуда фактических изменений температуры воздуха велика и доходит до 2°С, а амплитуда декадных изменений температуры иногда доходит до 20°С.

Рис. 4. Фактические (1) и сглаженные (2) значения среднегодовой температуры воздуха за период с 1948 по 2010 г. по данным метеостанции «Дивное».

Очевидно, что следствием изменений термического режима воздуха и режима увлажнения является изменение границ агроклиматических районов на Северном Кавказе.

Рис. 5. Фактические (1) и сглаженные (2) значения годового количества осадков за период с 1948 по 2010 г. по данным метеостанции «Дивное».

В разделе 3.3 приводятся результаты исследований влияния орографии Северного Кавказа на грозовые процессы. В качестве исходного материала были использованы:

- данные более 80 метеостанций по территории Юга Европейской части России;

- архивные данные ФГБУ «ВГИ», Южного регионального центра МЧС РФ и др.;

- литературные данные и фондовые материалы;

- инструментальные регистрации грозорегистратора ВГИ – LS 8000.

По этим данным построены климатические карты с применением геоинформационных подходов, позволяющих сочетать основные методические положения традиционной картографии и геоинформационных систем. В качестве программного средства для создания карт наложения местоположения грозовых разрядов и геофизических карт использована программа Arc Gis. 9.

В пределах Южного и Северо-Кавказского федеральных округов ежегодно отмечается высокая грозовая деятельность, иногда и круглогодично, хотя повторяемость гроз в зимние месяцы невелика (1 раз в несколько лет). Поражаемость территории округа молниями составляет от 1 до 4 ударов на 1 км2 земной поверхности в год. Наиболее высокая удельная поражаемость молниевыми разрядами наблюдается вдоль Главного Кавказского хребта и в районе побережья Черного моря. Кроме этого, области повышенной удельной поражаемости прослеживаются вдоль пути перемещения фронтальных грозоградовых процессов, в местах выхода мощных конвективных облаков из предгорий, где происходит их резкое усиление. Значения показателей грозовой активности неравномерно распределены по территории региона (рис. 6). Наибольшее число дней с грозовой деятельностью характерно для Краснодарского и Ставропольского краев, а также для предгорных и горных территорий республик Северного Кавказа (Адыгеи, Карачаево-Черкессии, Кабардино-Балкарии, Северной Осетии-Алании, Ингушетии, Чеченской Республики и Дагестана). Количество дней с грозой в этой части округа находится в пределах от 20 до 52, в среднем превышая 30 дней в год. Максимальным среднегодовым количеством дней (более 50) характеризуется территория, включающая западную часть Кабардино-Балкарской и южную часть Карачаево-Черкесской республик. С продвижением на север и северо-восток число дней с грозой уменьшается, достигая 15 и менее в год на востоке Волгоградской и Астраханской областей, которые характеризуются самой низкой грозовой опасностью.

На Черноморском побережье Краснодарского края частую повторяемость и большую интенсивность гроз определяет теплый и влажный климат в сочетании со сложной орографией южного склона Западного Кавказа. Фронтальные грозы в предгорной зоне усиливаются местными конвективными процессами. Средне годовое число дней с грозой на Черноморском побережье составляет от 30 до 40, а там, где горные хребты подходят близко к морю, в частности, в районе Большого Сочи - больше 40 дней. С увеличением высоты местности повторяемость дней с грозой за год увеличивается до 50 и более. В годы максимальной грозовой активности на побережье наблюдалось от 55 до 60, а в горных районах - от 70 до 90 дней с грозой за год. Максимальная повторяемость гроз на побережье приходится на август, на горных склонах - на июль. В некоторых случаях среднее число дней с грозой в эти месяцы составляет 7 - 8 на побережье, 10 - 12 на склонах

гор. На Черноморском побережье Кавказа грозы отмечаются преимущественно в ночные часы. С удалением от побережья вероятность ночных гроз уменьшается. Средняя годовая продолжительность гроз на рассматриваемой территории - более 100 часов. В месяц максимальной повторяемости на побережье в среднем отмечается около 30 часов с грозой. В горной котловине среднего теченияр. Мзымта, где расположен пос. Красная Поляна, максимальное число часов с грозой - до 26 - отмечается в июле и августе.

Четвертая глава посвящена анализу особенностей развития грозовых процессов и параметров молнии в различных районах территории Юга Европейской части России.

Высокогорные области Кавказа из-за своей малой освоенности характеризуются низким уровнем риска, несмотря на значительную опасность грозовых процессов. К зоне преимущественно низкого и среднего риска мы отнесли Волгоградскую и Астраханскую области, а также Республику Калмыкия. При этом на территории последней преобладают районы с низким уровнем риска гроз и молний. К районам с высокой степенью риска, как показывают исследования, относятся хорошо освоенные районы Краснодарского и Ставропольского краев, республик Адыгея, Кабардино-Балкария, Осетия, Ингушетия.

Анализ пространственно-временных вариаций параметров молнии, в работе наряду с данными метеостанций использованы инструментальные наблюдения грозорегистратором LS 8000 ФГБУ «ВГИ», предназначенного для автоматического обнаружения и регистрации координат грозовых разрядов в автономном режиме в составе региональной системы из нескольких аналогичных комплексов, объединяемых специальной системой связи через Интернет.

Для разработки рекомендаций по грозозащите конкретных высоковольтных линий в различных регионах необходимо использование инструментальных регистраций параметров молнии, к которым относятся: амплитуда тока молний (Jм), длительность его нарастания до максимального значения (ф), крутизна тока молнии (отношение Jм к ф) и удельная поражаемость земли молниями в год (n).

Эффективность молниезащиты энергетических объектов зависит от точного знания значений Jм и tф для данного района.

В разделе 4.2 работы приведены результаты, посвященные определению амплитуды тока молний (Jм) и длительности волны тока молний (ф) на Юге Европейской части России.

На рис.7 представлено распределение J5 для Северного Кавказа с использованием грозорегистратора LS 8000. Для сравнения на рисунке также  приведены  распределения Jм, полученные в разных регионах: рекомендованное CIGRE распределение J1 (кривая 1), полученное НИИ ПТ для северной части Карельского перешейка по результатам регистраций финской сети инструментальных наблюдений за грозами  (кривая 3), рекомендованные РАО ЕС распределения Jм (кривая 2) и дистанционные измерения на Северном Кавказе осциллографированием излучения разрядов молнии с синхронной регистрацией расстояния до разряда молнии  с помощью радиолокатора (кривая 4).

Рис. 7. Распределения тока молнии Jм, полученные в различных регионах.

Обобщенные:

1 - СИГРЭ ( = 33,3 кА), прямые и косвенные измерения преимущественно на башнях;

2 Руководство …» (= 20 кА), косвенные измерения на ВЛ.

Региональные:

3 - Карелия ( = 13,5 кА), косвенные измерения КирНИОЭ на ВЛ;

4 Измерения на Северном Кавказе ( = 18,6 кА), дистанционные измерения пассивно-активными средствами;

5 - Измерения с помощью грозорегистратора LS 8000 (для положительных  токов = 17,4 кА; для отрицательных токов = 14 кА).

На рисунке можно заметить, что распределение Jм, полученное с использованием грозорегистратора LS 8000, достаточно хорошо согласуется с распределением, полученном с использованием активно-пассивных радиотехнических средств ВГИ в 80-х годах прошлого столетия.

Грозорегистратор LS 8000 позволяет регистрировать значения токов молнии с делением их на положительные и отрицательные. В связи с этим остановимся на некоторых результатах, полученных относительно них.

Положительные разряды:

Объем исследуемой выборки 31376 разрядов молний. Нами получено распределение тока молний положительной полярности в виде выражения:

F+(J)=5·10-8·J6-2·10-5·J5+0,0028·J4-0,2305·J3+10,619·J2-265,69·J+2955,1 (19)

Для выражения (19) коэффициент детерминации R2 равен 0,9987. Самый слабый и частый  (2688 случая) импульс измеренной силы тока составляет 10 kA. Самый сильный 311 kA. Мода равна 10 kA,  медиана вариант,  расположенная в середине нашего упорядоченного вариационного ряда, делящая его на две равные части, равна 17 kA, среднее значение силы тока соответствует 22,9 kA. Дисперсия исследуемых сигналов – степень рассеяния вокруг среднего их значения – равна 304,05 (kA)2, а среднеквадратическое отклонение 17,458 kA. Сумма всех положительных сигналов выборки составляет 722901 kA. Размах выборки, т.е. разница между полученными максимальным и минимальным сигналами, равен 301 kA.

       Отрицательные разряды:

Объем исследуемой выборки составляет 31534 регистраций. Их распределение хорошо аппроксимируется выражением:

F-(J) =3·10-7·J6+9·10-5·J5-0,0124·J4+0,7859 ·J3-23,209·J2+231,11·J+864,13  (20)

Для выражения (20) коэффициент детерминации R2 равен 0,9191. Самый слабый  импульс измеренной силы тока составляет 4 kA. Самый сильный 210 kA. Мода равна 9 kA,  медиана вариант,  расположенная в середине нашего упорядоченного вариационного ряда, делящая его на две равные части, равна 14 kA, среднее значение силы тока соответствует 16,8019 kA. Дисперсия исследуемых сигналов – степень рассеяния вокруг среднего их значения – равна 140,648 (kA)2, а среднеквадратическое отклонение 11,595 kA. Сумма всех отрицательных сигналов выборки составляет 530287 kA. Размах выборки, т.е. разница между полученными максимальным и минимальным сигналами, равен 206 kA.

В работе также проведен анализ измерений времени ф нарастания волны тока при разрядах облако-земля. По результатам измерений с помощью грозорегистратора LS 8000 значения ф меняются от 1 до нескольких десятков мкс (50 мкс). Среднее значение ф для Юга Европейской части России составило 8 мкс. В зависимости от знака разряда молнии значения ф меняются. Измеренные нами значения длительности фронта нарастания волны тока, лежат в пределах границ вариаций, определенных Бергером методом прямого осциллографирования.  Среднее значение ф положительных молний составляет 13,3 мкс, а отрицательных – 11,6 мкс.

Для исследования зависимости тока молнии от высоты местности результаты инструментальных наблюдений  были  разделены на две группы:

- первая группа – данные измерений над местностью с высотой от уровня моря до 2000 м над уровнем моря.

- вторая группа – данные измерений над местностью с высотой от 2000 до 5500 м над уровнем моря;

Как показал анализ этих данных, с увеличением высоты местности над уровнем моря значение Iм уменьшается. Это связано с тем, что грозо-разрядная деятельность, как правило, связана с развитием конвекции и образованием кучево-дождевых облаков. Между облаком и подстилающей поверхностью происходит интенсивный влагообмен, на который рельеф местности оказывает значительное влияние.

Наибольшие токи молний регистрируются в степной зоне. Среднее значение амплитуды в степной зоне составляет 23 кА, а в горной части – 14 кА, т.е. с высотой местности токи молнии уменьшаются. Эту особенность необходимо учитывать для разработки рекомендаций по грозозащите конкретных высоковольтных линий, зданий и других сооружений в указанных районах.

В разделе 4.3 приведены результаты влияния анализа солнечной активности на грозовую деятельность на Северном Кавказе. В качестве меры степени солнечной активности в данной работе использованы условные числа Вольфа, пропорциональные сумме общего числа пятен (f) и удесятеренного числа их групп (g):

W=k(f+10g), (21)

где k–коэффициент пропорциональности; W-число Вольфа в момент времени t.

Грозовая активность над регионом характеризуется числом дней с грозой в год и их общей продолжительностью. В работе исследовано влияние изменения солнечной активности на характеристики грозовой активности: число дней с грозой в год и общая продолжительность гроз. При этом были использованы данные 12 метеостанций, расположенных на территории, а также многолетние данные инструментальных наблюдений за молниями активно-пассивными радиотехническими средствами Высокогорного геофизического института.

Временные ряды числа Вольфа и числа дней с грозой за период 1920-2010 гг. для данных метеостанций в городах Кисловодск и Минеральные Воды представлены на рис. 8 - 9.

Корреляционный анализ данных показывает, что между грозовой и солнечной активностью существует тесная взаимосвязь. Так как между среднегодовой продолжительностью гроз Т и числом дней с грозой в год N

Рис. 8. Количество дней с грозой (N1) и число Вольфа (W) за 1920-2010 гг. по данным метеостанции Кисловодск

Рис. 9. Количество дней с грозой (N2) и число Вольфа (W) за  1920-2010 гг. по данным метеостанции Минеральные Воды

существует линейная прямая зависимость, аналогичные выводы о связи с солнечной активностью можно сделать и для Т.

По нашим расчетам с высокой точностью связь между W и N для приведенных станций можно представить следующим образом:

- для ГМС «Кисловодск» коэффициент корреляции составляет 0,85;

- для ГМС «Минеральные воды» коэффициент корреляции составляет 0,7.

Примерно такие же числа получаются и для данных других метеостанций.

Метеостанция Кисловодск находится на высоте около 1000 м над уровнем моря, метеостанция Минеральные Воды на высоте 350 м над уровнем моря.

Как показали исследования, наблюдается достаточно сильная связь между метеопараметрами, характеризующими электрическую активность атмосферы, и солнечной активностью. Коэффициент корреляции между N и W в среднем равен 0,8. Метеостанции, расположенные на достаточно близком расстоянии (например, Минеральные Воды и Кисловодск), но на различных высотах над уровнем моря фиксируют различные значения грозовой активности, а коэффициент между отмеченными параметрами повышается с повышением высоты (0,7 и 0,85 для отмеченных пунктов соответственно). При этом с увеличением высоты грозовая активность, продолжительность гроз возрастают.

В разделе 4.4 приводятся результаты исследований взаимосвязи процессов образования града в облаках и формирования их электрической структуры. На основе анализа механизмов электризации частиц в облаках показано, что разделение электрических зарядов преимущественно является следствием фазовых переходов воды в облаках. При этом основную роль в разделении электрических зарядов в облаках играют такие процессы как замерзание переохлажденных капель, столкновение кристалликов льда с замершими каплями и градовыми частицами.

Были также проведены исследования зависимости грозовой активности градовых облаков от характеристик града.

На основе анализа данных радиолокационных измерений параметров градовых облаков и их грозовой активности нами получено выражение, описывающее связь между средним диаметром градин (D,см) и числом молниевых разрядов (N, разр.мин-1):

N=аD+в.  (22)

Параметры а и в – в этом выражении найдены методом наименьших квадратов и равны:

а = 12 разр.·мин-1·см-1  в = 5 разр.· мин-1;

Как показали исследования, процесс градообразования в конвективном облаке начинается позже, чем грозовая активность. Она продолжается и после прекращения индикации града в облаке. Это показывает, что процесс градообразования в облаке занимает значительно меньше времени, чем грозовая деятельность. При этом косвенным подтверждением, что данное грозовое облако становится градоопасным, является:

1. наличие грозовых разрядов с интенсивностью до 5 разрядов в минуту.

2. интенсивность молниевых разрядов больше 10 в минуту.

Пятая глава посвящена анализу пространственно-временной динамики грозовой активности на Юге Европейской территории России, и ее прогнозу на последующие годы.

Раздел 5.1 раскрывает некоторые аспекты использования определенных на основе данных грозорегистратора LS 8000 значений: тока молнии и времени нарастания волны тока молнии до максимальных. Для решения задач молниезащиты рекомендованы следующие их средние значения:

- Для положительных разрядов молнии (более 2688 случаев) на землю самый слабый импульс тока составил 10 кА, самый большой ток 311 кА. Мода равна 10 кА, среднее значение тока соответствует 22,9 кА.

- Для отрицательных наземных разрядов молнии самый слабый импульс  измеренной силы тока составил 4 кА, самый большой 210 кА. Среднее значение 16,8 кА.

Приводятся расчеты поражаемости  различных наземных объектов при выявленных характеристиках грозовой деятельности на Северном Кавказе.

Важной характеристикой грозовой деятельности является количество разрядов молний n на 1 км2 за один год. Этот параметр также очень важен для решения задач молниезащиты наземных объектов. Для изучения его пространственного распределения нами использованы многолетние данные метеостанций Северного Кавказа о числе дней с грозой N. Затем, используя принятое соотношение между n и N в виде

, (23)

нами была построена карта грозопоражаемости территории (рис. 10).

Можно заметить, что наибольшая удельная поражаемость молниями (5 разр/год·км2) имеет место в районе г. Сочи вдоль Черноморского побережья, наименьшая на Северо-востоке региона (до 2 разр/год·км2).

В разделе 5.2 приведены результаты анализа случаев возникновения различных чрезвычайных ситуаций (ЧС), связанных с грозовыми процессами. По результатам 20 - летнего материала построена карта рисков ЧС при грозах.

Оказалось, что наибольшие ЧС при грозах чаще всего возникает вдоль Кавказского хребта и они, как правило, связаны с авариями на линиях электроснабжения.

Раздел 5.3 посвящен анализу и прогнозу грозовой активности по данным многолетних наблюдений на 74 метеостанциях с рядами наблюдений от 30 (Назрань, Грозный и др.) до 80 лет  (Кисловодск, Минеральные Воды, Дивное и др.).

В результате таких исследований удалось установить, что:

1. На фоне снижения средней по территории Юга Европейской части России грозовой активности расположение основных ее очагов сохраняется.

2. Понижение продолжительности гроз и числа дней наблюдается в равниной части рассматриваемой территории.

3. В юго-западной части рассматриваемых территорий наблюдается заметный рост грозовой активности.

Несомненный интерес представляет анализ изменений грозовой активности на рассматриваемой территории по годам и в течение одного года. Анализ многолетних данных показывает, что наибольшая грозовая активность на рассматриваемой территории наблюдается в период с третьей декады июня до второй декады июля. Минимальное количество гроз наблюдается в осенне-зимний период (2 - 3 дня с грозой). При этом с увеличением числа дней с грозой N увеличивается продолжительность гроз Т. Найдено корреляционное выражение связывающее указанные характеристики в виде:

, (24)

где а и b эмпирические коэффициенты. Найдены их значения для различных районов. В качестве осредненных значений предложены  а=1,5 час день-1 и b=1,2.

В приложении приведены Акты внедрения некоторых результатов работы, а также таблицы данных.

Основные результаты диссертационной работы.

  1. Исследованы закономерности изменения режимов атмосферных осадков и температуры воздуха в различные периоды времени и в различных климатических зонах Юга Европейской части России. Получено, что изменение режима атмосферных осадков отличается друг от друга в различных климатических зонах региона. Что касается среднегодового значения температуры воздуха, то на 80-летнем отрезке времени получено его увеличение примерно на 1,5°С.
  2. Исследованы закономерности изменения параметров, характеризующих электрическую активность атмосферы в различные периоды времени и в различных климатических зонах того же региона РФ. Получено, что грозовая деятельность отмечается ежегодно и для некоторых районов возможна практически круглогодично.
  3. Проведено исследование динамики пространственно-временного распределения катастрофических метеорологических явлений (градобития, засухи, шквальные ливни, паводки, сели) в различных климатических зонах Юга Европейской части РФ. Показано, что изменение температурного режима воздуха и режима атмосферных осадков вследствие потепления климата способствуют активации конвективных процессов, сопровождающихся грозами.
  4. Проведено исследование пространственного распределения грозовых процессов на Юге Европейской территории РФ в результате получено, что орография значительно влияет на их возникновения. Построены зависимости различных характеристик грозовой активности от высоты местности над уровнем моря и от солнечной активности.
  5. Установлена взаимосвязь между грозовой активностью облаков и их градоопасностью. Получено, что период выпадения града приходится на интервал времени наибольшей грозовой активности облаков. Появление градовых осадков приводит к увеличению грозовой деятельности в 2 - 2,5 раза. Установлено, что признаком перехода грозового облака в градовое можно считать интенсивность грозовых разрядов не менее 5 разрядов в минуту при наличии тенденции увеличения интенсивности молниевых разрядов с течением времени.
  6. Показано, что временной ход солнечной активности W, числа дней с грозой N и их годовой продолжительности достаточно синхронен и коэффициент корреляции между N и W в среднем равен 0,8;

Годы с минимальным числом дней с грозой характеризуются минимальной суммарной продолжительностью гроз, что соответствует минимуму солнечной активности. И, наоборот, годам с максимумом грозовых дней и продолжительности соответствуют годы максимумов  солнечной активности.

  1. Построены модели прогнозирования временных рядов метеопараметров, характеризующих режим атмосферных осадков, температурный режим воздуха и электрическую активность атмосферы, учитывающие скрытые в этих рядах метеопараметров цикличности. Исследование моделей путем прогнозирования тестовых временных рядов показало, что они обладают достаточно высокой точностью и их можно эффективно использовать для прогнозирования динамики природно-климатических характеристик регионов.
  2. Проведен анализ спектральной структуры и фрактальных свойств временных рядов метеопараметров, характеризующих режим атмосферных осадков, температуры воздуха и электрической активности атмосферы.
  3. Осуществлен прогноз динамики атмосферных осадков, температуры воздуха и электрической активности атмосферы в различных климатических зонах.
  4. На основании построенной стохастической модели грозовой активности составлена прогнозирующая функция и вычислены прогнозные значения числа дней с грозой и средней продолжительности гроз до 2025 гг. Согласно полученных данных ожидается устойчивая тенденция роста числа дней с грозой (5% в год) в предгорной части Северного Кавказа.
  5.   Построена зависимость урожайности сельскохозяйственных культур для условий предгорной зоны КБР от агрометеорологических факторов (количества осадков и средней температуры воздуха). Зависимость можно использовать для прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур в задачах адаптации производства сельскохозяйственной продукции к изменению климата.
  6.   В рамках линейного программирования построена детерминированная модель адаптации производства сельскохозяйственной продукции к изменению климата, которая сводится к оптимизации структуры посевных площадей.

Публикации по теме диссертации.

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ:

1. Аджиева А.А, Шаповалов А.В. Исследование взаимосвязей между метеорологическими факторами и урожайностью сельскохозяйственных культур // Внутривузовский сборник научных трудов «Известия Кабардино-Балкарского научного центра». – Нальчик. – 2003. – Вып. – С. 108-112.

2. Аджиева А.А. Математическое моделирование процессов в грозовом облаке // Обозрение прикладной и промышленной математики. – 2008. – Т.15, В.5. – С.844-845.

3. Аджиева А.А, Аджиев А.Х., Тумгоева Х.А. Влияние орографии на характеристики грозовой деятельности// Известия высших учебных заведений.  Северо-Кавказский регион. Естественные науки. – 2008. – №2. – С.109-112.

4. Аджиева А.А,  Аджиев А.Х.,  Тумгоева Х.А. Мониторинг грозовых явлений на Северном Кавказе// Известия КБНЦ РАН. – 2008. – №3 (23). – С. 104-110.

5. Аджиева А.А, Шаповалов А.В. Физико-статистическая характеристика гроз в Северно-Кавказском регионе по данным наблюдений и расчетов// Тезисы докладов  научной конференции институтов Росгидромета, посвященной 50-летию Отдела физики облаков ГГО им. А.И.Воейкова. – М.: 2008. – С. 50-52.

6. Аджиева А.А, Аджиев А.Х., Чочаев Х.Х., Шаповалов В.А. Методика коррекции сигналов метеообъектов на дальностях свыше 100 км при  радиолокационных наблюдениях // Доклады Адыгской (Черкесской) Международной Академии Наук. – Нальчик, 2008. – Т.12, №2. – С.86-93.

7. Аджиева А.А, Аджиев А.Х. Пространственные и временные вариации грозовой активности над Северным Кавказом // Метеорология и гидрология. – 2009. – №12. – С.25-31.

8. Аджиева А.А, Рогозина А.И., Шаповалов В.А., Чочаев Х.Х. Методы обнаружения и борьбы с опасными конвективными процессами на территории Северного Кавказа. – М.: Новые технологии. – 2009. – № 6. – С. 12-16.

9. Аджиева А.А, Разумова Н.В., Шагин С.И. Грозы и молнии на юге Европейской  части России // Проблемы Региональной Экологии. – 2009. – №2.  –  С.217-220.

10. Аджиева А.А, Аджиев А.Х., Дорина А.Н. Определение параметров молниевых разрядов с использованием грозорегистратора LS 8000 // Известия вузов. Северо-Кавказский регион. Естественные науки. Физика атмосферы. –  2010. – С.10-12.

11. Аджиева А.А, Шаповалов В.А., Машуков И.Х. Методы обработки и представления радиолокационной метеорологической информации на территории Северного Кавказа // Известия вузов. Северо-Кавказский регион. Естественные науки. Физика атмосферы.  – 2010. – С.12-17.

12. Аджиева А.А, Кунаева Ф.А. Корреляционный анализ солнечной активности и грозоразрядных процессов на Северном Кавказе // Известия Дагестанского государственного педагогического университета. Естественные и точные науки. – 2010. – № 2. – С.5-10.

13. Аджиева А.А, Хоргуани Ф.А. Взаимосвязь солнечной и грозовой активности на Северном Кавказе // Известия Кабардино-Балкарского Научного Центра РАН. – 2010. – №4 (36). – С.80-87.

14. Аджиева А.А, Хоргуани Ф.А. Ритмические вариации грозовых процессов и солнечной активности // Доклады Адыгской (Черкесской) Международной Академии Наук. – Нальчик,  2010. – Т.12, № 1. – С.105-113.

15. Аджиева А.А., Аджиев А.Х., Думаева Л.В. Определение динамических характеристик токов молниевых разрядов. // Известия ВУЗов. –  2011.  –  № 6.  – С.10-15.

16. Аджиева А.А., Тихова У.В. Математическая модель оптимизации структуры сельхозпроизводства на защищаемой от града территории // Обозрение прикладной и промышленной математики (XII Всероссийский симпозиум по прикладной и промышленной математике. Казань, 1 - 8 мая 2011 г.). – Москва, 2011. – Т.  , Вып. . – С. …

17. Аджиева А.А, Шаповалов В.А. Анализ временных рядов метеорологических параметров и их прогнозирование в мезорайоне. // Известия Кабардино-Балкарского Научного Центра РАН. – 2012.  –  № 1.  –

Монографии:

  1. Аджиева А.А, Разумов В.В., и др. Опасные природные процессы юга европейской части России. Монография. Евразийский институт социально-природных исследований. – М.: Дизайн. Информация. Картография, 2007. – С.265-270.
  2. Аджиева А.А, Разумов В.В. и др. Атлас природных и техногенных опасностей и рисков чрезвычайных ситуаций. Российская Федерация/ под общ. ред. С.К.Шойгу. – М.: Дизайн. Информация. Картография, 2010. – 696с.

Публикации в других изданиях:

20. Аджиева А.А, Ашабоков Б.А. Метод прогнозирования природных факторов при планировании сельскохозяйственных мероприятий  (тезисы) // Внутривузовский сборник научных трудов. – Нальчик: КБГСХА, 1996. – С.24.

21. Аджиева А.А, Кокова Ф.М., Шаповалов А.В. Об одном подходе к анализу и прогнозу временных рядов // Международная конференция «Системные проблемы надежности математического моделирования и информационных технологий». – Москва-Сочи, 1998. – С…

22. Аджиева А.А, Кокова Ф.М. Исследование динамики рядов метеопараметров на основе выделения скрытых периодичностей // Конференция молодых ученых национальных гидрометслужб стран СНГ. – Москва, 1999. – С.38-39.

23. Аджиева А.А, Жилетежев Н.С. Прогноз динамики экономических показателей в моделях оптимизации производственной структуры АПК // Внутривузовский сборник научных трудов «Альманах социально-экономических и правовых исследований». – Нальчик: Кабардино-Балкарский институт бизнеса, 2000. – С.81-92.

24. Аджиева А.А, Жилетежев Н.С. Метод прогноза природных факторов в задачах управления экономикой сельскохозяйственных предприятий // Внутривузовский сборник научных трудов. «Тезисы докладов конференции молодых ученых». – Нальчик: Кабардино-Балкарский научный центр РАН, 2000. – С.44-45.

25. Аджиева А.А, Жилетежев Н.С. Управление экономикой предприятий АПК с учетом агрометеорологических факторов // Межведомственный сборник трудов интернет-семинара. – Нальчик: «СКАЛАР», 2000. – Вып.1. – С.58-60.

26. Аджиева А.А, Шаповалов А.В. О приближенной аппроксимации временных рядов метеопараметров тригонометрическими многочленами // Сборник трудов Кабардино-Балкарского научного центра технической информатизации. – Нальчик, 2001. – Т.5, №2. – С…

27. Аджиева А.А, Акбулатова З.М. Региональный АПК в условиях реформирования экономики // Межвузовский сборник научных трудов. «Материалы Юбилейной конференции КБГСХА» (Часть 2). – Нальчик: КБГСХА, 2001. – С.9-11.

28. Аджиева А.А, Орсаева И.М. Анализ и прогноз динамики экономических показателей в сельском хозяйстве // Труды Высокогорного геофизического института. – 2002. – Вып. 92. – С.196-214.

29. Аджиева А.А, Гажев А.А. Об одном подходе к совершенствованию управления сельскохозяйственным производством в новых условиях // Внутривузовский сборник научных трудов «Альманах социально-экономических и правовых исследований». – Нальчик: Кабардино-Балкарский институт бизнеса, 2002. – Вып. 8. – С.94-96.

30. Аджиева А.А, Шаповалов А.В. Многофакторный анализ влияния метеорологических параметров на урожайность сельскохозяйственных культур // Труды Высокогорного геофизического института. – 2002. – Вып 92. – С. 215-226.

31. Аджиева А.А, Шаповалов А.В., Маркина В.В. О влиянии метеорологических  факторов на урожайность сельскохозяйственных культур // Труды Всесоюзной конференции по физике облаков. – Нальчик, 2002. – Вып.93. – С. 218-224.

32. Аджиева А.А. Прогноз тенденции развития градоопасности конвективных облаков по градовым характеристикам // Сборник научных трудов «Пятая Российская конференция по атмосферному электричеству». – Владимир, 2003. – Том 1. – С.302-305.

33. Аджиева А.А., Шаповалов А.В., Корчагина Е.А. Формирование микроструктуры и электрического поля конвективных облаков и их взаимодействие // Труды Высокогорного геофизического института. – 2004. – Вып. 93. – С…

34. Аджиева А.А, Абазова И.М. Особенности формирования, проявления и анализа наземных полей метеорологических элементов // Сборник научных трудов ученых и соискателейНальчик, 2005. – Вып 5. – С.25-26.

35. Аджиева А.А, Шаповалов А.В. Моделирование микрофизических и электрических параметров конвективных облаков // Материалы 50-й юбилейной научно-методической конференции преподавателей и студентов СГУ,  посвященной 60-летию Победы в Великой Отечественной войне. –  Ставрополь, 2005.

36. Аджиева А.А, Шаповалов А.В., Корчагина Е.А. Численные эксперименты по воздействию на электростатическое поле конвективных облаков// Тезисы Всероссийской конференции по физике облаков и активным воздействиям на гидрометеорологические процессы, посвященной 70-летию Эльбрусской Высокогорной комплексной экспедиции РАН. – Нальчик, 2005. – С.213-220.

37. Аджиева А.А. Взаимосвязь грозовых и градовых явлений в конвективных облаках // Тезисы Всероссийской конференции по физике облаков и активным воздействиям на гидрометеорологические процессы, посвященной 70-летию Эльбрусской Высокогорной комплексной экспедиции РАН . – Нальчик, 2005–. С.79-80.

38. Аджиева А.А, Аджиев А.Х. Расчет электрических зарядов молнии по измерениям электрических полей// Тезисы Всероссийской конференции по физике облаков и активным воздействиям на гидрометеорологические процессы, посвященной 70-летию Эльбрусской Высокогорной комплексной экспедиции РАН . – Нальчик, 2005 – С.81-82.

39. Аджиева А.А, Абазова И.М. Решение уравнений методом Бубнова-Галеркина//  Сборник научных трудов ученых и соискателей. – Нальчик, 2005.  –С.12-14.

40. Аджиева А.А, Шаповалов А.В., Корчагина Е.А Моделирование активного воздействия на электрическое поле конвективного облака// Международный семинар для гидрометслужб СНГ и Балтии по численному моделированию активных воздействий. – Санкт-Петербург, 2005. – С.29-31.

41. Аджиева А.А. Математический подход к обоснованию развития  сельского хозяйства и сферы его обслуживания// Материалы научно-практической конференции, посвященной 25 – летию КБГСХА. – Нальчик, 2006. – С.114-117.

42. Аджиева А.А, Аджиев А.Х. Расчет электрических зарядов в облаках// Труды ВГИ. – 2006. – С.120-130.

43. Аджиева А.А, Тапасханов В.О.,  Аджиев А.Х., Куповых Г.В., Голосов С.П. Грозоразрядные процессы и их воздействие на электронные (электротехнические) системы // Сборник материалов второй Всероссийской научно-практической конференции «Перспективные системы и задачи управления». –Таганрог, 2007. – С.195-196.

44. Аджиева А.А, Аджиев А.Х., Тумгоева Х.А. Мониторинг грозовых явлений на Северном Кавказе // Материалы второй международной конференции « Моделирование устойчивого регионального развития» –Нальчик: КБНЦ РАН, 2007. – С. 6-8.

45. Аджиева А.А, Шаповалов А.В. Математическая модель конвективного облака с учетом заряжения облачных частиц при образовании в нем ледяной фазы // Материалы Международной конференции «Исследования по математическому анализу,  математическому моделированию и информатике». – Владикавказ: Владикавказский научный центр РАН и РСО, 2007. – С.183-191.

46. Аджиева А.А, Тумгоева Х.А., Шаповалов А.В. Характеристика грозовой деятельности на территории Черноморского побережья Кавказа // Труды VI-ой Российской конференции по атмосферному электричеству. – Нижний Новгород, 2007. – С.210-212.

47. Аджиева А.А, Тумгоева Х.А. Повторяемость обильных осадков на Черноморском побережье Кавказа и сопровождающие их грозовые явления // Сборник статей «Паводковые потоки и водные бассейны: проблемы регулирования водотоков, безопасность и надежность ГТС, мониторинг  водных объектов и защита  водоохранных зон». – Нальчик – Махачкала, 2007. – С. 80-85.

48. Аджиева А.А, Шаповалов А.В., Корчагина Е.А. Воздействие на электростатическое поле конвективного облака: численный эксперимент // Труды VI-ой Российской конференции по атмосферному электричеству. –  Нижний Новгород, 2007. – С. 101-102.

49. Аджиева А.А, Аджиев А.Х., Сошенко В.А. Экспериментальные исследования плазменных антенн, сформированных в открытом пространстве // Физика экстремальных состояний вещества. – Черноголовка, 2007. – С. 158-161.

50. Аджиева А.А, Тумгоева Х.А. Динамика временных вариаций грозовой активности на Северном Кавказе // XI всероссийская конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Наука и образование». – Томск,  2008. – С.55-59.

51. Аджиева А.А, Аджиев А. Х., Сошенко В.А. Аппаратура и экспериментальные исследования взрывных плазменных антенн // Тезисы XXIII Международной конференции «Воздействие интенсивных потоков энергии на вещество». – Нальчик: Эльбрус, 2008. – С.127.

52. Аджиева А.А,  Аджиев А.Х., Кумукова О.А., Кондратьева Н.В. Влияние изменения климата на гидрометеорологические явления на Центральном Кавказе // XIV Гляциологический симпозиум «Гляциология от Международного геофизического года до Международного полярного года». – Иркутск, 2008. – С.13-14.

53. Аджиева А.А, Шаповалов А.В., Корчагина Е.А. Численные эксперименты по воздействию на электрическое поле конвективных облаков // Доклады Всероссийской конференции по физике облаков и активным воздействиям на гидрометеорологические процессы, посвященной 70-летию Эльбрусской высокогорной комплексной экспедиции АН СССР. – Нальчик,  2005 / Под ред. Х.М.Калова, В.Н.Стасенко. – М.: Издательство ЛКИ, 2008. – С.213-220

54. Аджиева А.А. Математическое моделирование электрических процессов в грозовом облаке. Обозрение прикладной и промышленной математики // Труды IX Всероссийского симпозиума по прикладной и промышленной математике. – Кисловодск, 2008. – Т.15, Вып.5. – С. 844-845.

55. Аджиева А.А, Аджиев А.Х., Ашабокова Ф.М., Созаева Л.Т. Модель прогнозирования электрической активности атмосферы. Исследования по дифференциальным уравнениям и математическому моделированию / отв.ред. А.О.Ватульян, Е.С.Каменецкий, Ш.С.Хубежты. – Владикавказ: ВНЦ РАН, 2008. – С.7-14.

56. Аджиева А.А, Аджиев А.Х., Тумгоева Х.А. Исследование грозовых явлений на Северном Кавказе // Вестник Кабардино-Балкарского Государственного Университета. Серия физические  науки. – Нальчик, 2008. – Вып.11. – С. 64-66.

57. Аджиева А.А, Е.А. Корчагина,  В.А. Шаповалов, Машуков И.Х. Математическая модель конвективного облака с учетом электрических процессов и электрической коагуляции. Методы и устройства передачи и обработки информации // Межвузовский сборник научных трудов. – М.:  Издательство «Радиотехника», 2009. – Вып.11. – С. 382-386.

58. Аджиева А.А, Корчагина Е.А.,  Машуков И.Х., Шаповалов В.А. Применение математической модели для анализа формирования электрического заряда в облаках: «Инженерные системы-2009» // Тезисы докладов Международной научно-практической конференции. – М.: РУДН,  2009. – С.86-87.

59. Аджиева А.А, Шаповалов В.А. Математическое моделирование электрических процессов в конвективных облаках // Материалы Международного Российско-Абхазского симпозиума «Уравнения смешанного типа и родственные проблемы анализа и информатики» и VII Школы молодых ученых «Нелокальные краевые задачи и проблемы современного анализа и информатики». – Нальчик: Эльбрус, 2009. – С.247-249.

60. Аджиева А.А, Кондратьева Н.В. Изменение климата и гидрометеорологические явления в горных районах Кавказа // Международный научный журнал «Устойчивое развитие горных территорий». – Ростов-на-Дону,  2009. – №1. – С. 68-72.

61. Аджиева А.А, Машуков И.Х., Шаповалов В.А. Опасные конвективные процессы на территории Северного Кавказа. Экологические проблемы современности // Материалы научно-практического семинара. –Майкоп: ИП Магарин О.Г., 2009. – С.9-18.

62. Аджиева А.А, Абазова И.А. Методы прогноза стохастических параметров сельскохозяйственного производства // Материалы  VII  Международной научной конференции молодых ученых «Наука. Образование. Молодежь», посвященной 70-летию Адыгейского государственного университета, Майкоп, 2010. – С.77-80.

63. Аджиева А.А. Обзор современных зарубежных автоматизированных систем обработки, хранения, представления и распространения  радиолокационной информации // Материалы  VII  Международной научной конференции молодых ученых «Наука. Образование. Молодежь», посвященной 70-летию Адыгейского государственного университета. – Майкоп, 2010. – С.80-83.

64. Аджиева А.А, Абазова И.А. Количественный анализ влияния метеорологических факторов на сельскохозяйственное производство // Материалы международной научно-практической конференции «Проблемы развития современного общества. Экономика. Социология. Философия. Право». – Саратов, 2010. – Ч. I. – С.3-5.

65. Аджиева А.А. Статистическое оценивание распределения тока молний на территории северного Кавказа // XIV Всероссийская школа-конференция молодых ученых «Состав атмосферы. Атмосферное электричество. Климатические эффекты». – Нижний Новгород, 2010. –  С.50.

66. Аджиева А.А., Аджиев А.Х. Зависимость грозовой активности от орографии и высоты местности // Труды ВГИ. – 2010. – С.115-123.

67. Аджиева А.А., Андриевская В.Ю., Кондратьева Н.В. Экономико-математическое моделирование в землеустройстве // Учебно-методическое пособие по выполнению курсовой работы для студентов 4 курса ЗЕМ по специальности 310900  (для внутривузовского пользования). – Нальчик,  2010. – 64 с.

68. Аджиева А.А., Хачев М.М. Теория вероятностей и математическая статистика // Учебно-методический комплекс для проведения практических и самостоятельных занятий по дисциплине «математика» (для внутривузовского пользования). – Нальчик,  2010. – 50с.

69. Аджиева А.А., Хачев М.М. Экономико-математическое моделирование // Учебно-методический комплекс для проведения практических и самостоятельных занятий по дисциплине «математика» (для внутривузовского пользования). – Нальчик,  2010. – 52с.

70. Аджиева А.А., Теммоева С.А., Хачев М.М. Теория вероятностей и математическая статистика // Учебно-методический комплекс для проведения практических и самостоятельных занятий по дисциплине «математика» (для внутривузовского пользования). – Нальчик,  2011. – 120с.

 






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.