Методическое пособие 742

ca et Cosmochimica Acta, 1995. - V. 59. - P. 1217-1232.

13.Григорьев, Н.А. Распределение химических элементов в верхней части континентальной коры: монография / Н.А. Григорьев. - Екатеринбург: Изд-во «УрО РАН», 2009. - 382 с.

14.Ferreira-Baptista, L. Geochemistry and risk assessment of street dust in Luanda, Angola: A tropical urban environment / L. Ferreira-Baptista, E. De Miguel // Atmospheric Environment. - 2005. -V. 39. - P. 4501-4512.

15.Wei, B. Contamination level assessment of potential toxic metals in road dust deposited in different types of urban environment / B. Wei, F. Jiang, X. Li, S. Mu // Environmental Earth Sciences. - 2010. - V. 61. - P. 1187-1196.

16.Amato, F. Sources and variability of inhalable road dust particles in three European cities / F. Amato, M. Pandolfi, T. Moreno, M. Furger, J. Pey, A. Alastuey, N. Bukowiecki, A.S.H. Prevot, U. Baltensperger, X. Querol // Atmospheric Environment. - 2011. - V. 45. - P. 6777-6787.

ФГБОУ ВО «Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова»

D.V. Vlasov

GEOCHEMICAL ASSOCIATIONS OF HEAVY METALS AND METALLOIDS IN ROAD

DUST OF EASTERN MOSCOW

The content of heavy metals and metalloids (HMMs) in road dust and its individual fractions (РМ1, РМ1–10, РМ10–50,

РМ>50) in Eastern Moscow has been studied. The concentration of Cd and Sb in road dust is about 6 times, and Sn, Zn, Cu, Mo, Pb, Ag, Bi and W are 2,5-4 times larger than their abundances in the upper continental crust. The elemental composition of

granulometric fractions of the dust is different, the content of HMMs decreases with increasing particle size. To identify the paragenetic associations of HMMs, cluster and correlation analyzes were carried out. The geochemical features of the effects of individual sources are evidenced by decreasing number of detected paragenetic associations of HMMs with increasing particle size:

for PM1 - 9, for РМ1–10 - 6, for РМ10–50 and РМ>50 50 - 5 associations

Key words: pollution, urban landscapes, road dust, heavy metals and metalloids

Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education «Moscow State University name M.V. Lomonosova»

УДК 621.396.96

В.Н. Надточий, А. Ю. Трущинский, С.Л. Иванов, А.В. Аврамов, А.И. Болдинов

СОПРОВОЖДЕНИЕ ВОЗДУШНОЙ ЦЕЛИ ПРИ СЛОЖНОМ СПЕКТРАЛЬНОДОПЛЕРОВСКОМ ПОРТРЕТЕ

Разработан алгоритм сопровождения воздушной цели со сложным спектрально-доплеровским портретом по дальности и скорости, выполнено исследование и получены оценки фазовых координат воздушной цели при ее сопровождении на основе математического моделирования режима ее автоматического сопровождения в режиме «Обзор»

Ключевые слова: автоматическое сопровождение цели, комбинационные составляющие, фильтр Калмана, многомодельная фильтрация

При отражении узкополосных зондирующих сигналов сантиметрового диапазона длин волн от целей, конструкции которых имеют динамические элементы (например, вращающиеся лопатки турбореактивных двигателей самолетов), помимо планерной составляющей доплеровского сигнала устойчиво наблюдаются узкополосные составляющие, обусловленные турбинной модуляцией. Эти модуляционные составляющие располагаются по обе стороны спектра отраженного сигнала относительно планерной составляющей на позициях, частоты которых принимают значения, пропорциональные частоте вращения ротора двигателя и количеству лопаток I и II ступени компрессора низкого давления (КНД) [1].

Пример спектра сигнала, отраженного от самолета с ТРД приведен на рис. 1. В спек-

61

тре сигнала, помимо планерной fпл , присутствуют составляющие FK1 и FK 2 , отраженные

соответственно от первой и второй ступеней КНД (верхний рисунок), а также их комбинационные составляющие обусловленные эффектами переотражения и затенения (нижний рисунок). Анализ спектров показывает, что наиболее интенсивными по амплитуде и наиболее устойчиво наблюдаемыми при изменении ориентации воздушной цели являются составляющие обусловленные отражением от первой и второй ступеней КНД. При этом мощности компо-

нент сигнала, обусловленные отражением от ступеней КНД, распределены по закону sin x . x

На рис. 2. изображены характеристики скорости воздушной цели во время сближения с ней, полученные на основе моделирования. На рис. 2 видно, что до 150-й секунды наблюдается только планерная составляющая и редко комбинационные составляющие, а затем, число комбинационных составляющих резко возрастает, и спектрально-доплеровский портрет (СДП) воздушной цели становится сложным.

Рис. 1. Спектр сигнала, отраженного от самолета с ТРД

Рис. 2. Эволюция СДП воздушной цели во времени

Автоматическое сопровождение целей в режиме обзора (АСЦРО) представляет собой специфический режим функционирования радиоэлектронной системы управления, характеризующийся большой дискретностью поступления информации. В бортовой радиолокационной станции (БРЛС) с механическим сканированием антенны период обзора, определяющий интервал дискретности, может достигать нескольких секунд [2].

Цель работы - реализация высокоточного сопровождения воздушной цели в условиях сложного спектрально-доплеровского портрета по дальности и скорости сближения.

При наличии комбинационных составляющих в СДП при сопровождении даже одной маневрирующей цели возникает проблема идентификации планерной составляющей сигнала цели (скорости сближения и доплеровской частоты отраженного сигнала). При сопровождении цели по отраженному сигналу возникают значительные ошибки экстраполяции дальности до воздушной цели, что приводит к срыву сопровождения в импульсно-доплеровских

62

РЛС с малой скважностью импульсов, частота повторения которых определяется оценкой дальности до цели.

Существующие методы идентификации результатов измерений, методы, обеспечивающие определение принадлежности тех или иных результатов измерений сопровождаемой цели, при экстраполяции фазовых координат ограничиваются алгоритмами сопоставления в стробах отождествления [2] и описываются правилом:

размер строба отождествления. Размеры стробов в БРЛС с ФАР формируются чаще всего на основе модели состояния цели. Когда в строб отождествления попадает несколько результатов измерений (k), идентификация происходит по критерию минимума квадратичной формы:

Z

Анализ алгоритмов АСЦРО с идентификацией измерений в стробах отождествления с последующей фильтрацией, позволяет сделать следующий вывод. Флуктуации амплитуд спектральных составляющих СДП воздушной цели, а также стремление разработчиков систем слежения устойчиво сопровождать маневрирующие цели обуславливает ситуацию, когда в строб отождествления попадает комбинационная составляющая СДП вместо планерной составляющей. При этом сопровождение продолжается не истиной скорости (планерной составляющей), а скорости определяемой по турбинной или компрессорной составляющей спектра воздушной цели. Пропадание планерной составляющей в такие моменты и флуктуации комбинационных составляющих, вследствие незначительного рысканья воздушной цели (доли градусов) могут лишь усугубить положение.

Для подтверждения вышеизложенных выводов произведено имитационное моделирование режима АСЦРО. В качестве модели, описывающей динамику движения маневрирующей цели, использовалась модель Зингера [3]. Ускорение скачкообразно изменялось около 100-го такта сопровождения до 20 м/с, а на 350-м такте описывалось коррелированным экспоненциальным шумом. Начальная скорость сближения составляла Vсбл 500 м/с.

ной цели с тактом Т 1с ошибки работы дискретного алгоритма Калмана показаны на рис. 3.

Рис. 3. Ошибки оценки фазовых координат:

а) ошибка оценки скорости; б) ошибка оценки дальности

На рис. 3 видно, что при стационарном движении воздушной цели до момента ее маневрирования на интервале примерно до 90 такта ошибки оценки фазовых координат близки к потенциальным ошибкам. При маневрировании цели на интервале до 100 такта происходит рост и смещение ошибок оценки дальности и скорости сближения на величину, обусловлен-

63

ную комбинационной составляющей СДП цели.

Состоятельность фильтра, сходимость оценки к истинному значению оценивалась по нормированному квадрату ошибки оценки [4]. При 95 %-ной вероятностной области попада-

ния квадрата ошибки оценки в область распределения 2 и оценке двух параметров получа-

ют одностороннюю вероятностную область [ 2(0) 2(0.95) ] [0 5.99] . Как видно на рис. 4, фильтр является несостоятельным и дает более 50 % ошибок, особенно в области, где происходит скачок ускорения.

Рис. 4. Состоятельность фильтра

Одним из вариантов преодоления влияния комбинационных составляющих СДП цели является использование многомодельной траекторной фильтрации.

Принцип многомодельной фильтрации заключается в том, что расположение планерной и комбинационных составляющих в СДП воздушной цели удовлетворяет одной из r ги-

потез о цели: H H j j 1, r , так как априорно неизвестно какая составляющая в СДП це-

ли является планерной. В нашем случае размерность вектора j определяется количеством

спектральных составляющих в СДП и равна 3 (планерная составляющая и две комбинационные). Причем в процессе фильтрации гипотезы не могут измениться во времени, т.е. планерная составляющая не может стать комбинационной или наоборот и задача многомодельной фильтрации сводиться в первую очередь к определению верной для данного случая гипотезы.

При моделировании матрица начальных вероятностей режимов (гипотез) работы

были одинаковые:

На рис. 5 показаны эволюции ошибок оцениваемых параметров.

Рис. 5. Ошибки многомодельного фильтра:

а) ошибка оценки скорости; б) ошибка оценки дальности

На рис. 6 представлено сравнение ошибок оценки скорости сближения с воздушной

64

целью при работе обычного дискретного фильтра Калмана (кр. 1) и многомодельного фильт-

ра (кр. 2), пунктирная линия ( ΔVпл ) - истинная задаваемая скорость сближения с целью.

На рис. 7 представлена зависимость нормированного квадрата ошибки состояния фильтра, откуда видно, что только в момент скачка ускорения эта ошибка незначительно

превышает допустимый порог, выставленный по 2 тесту. Для сравнения, несогласован-

ность дискретного фильтра Калмана вызывает 78 % точек выходящих за пределы 95 %-ного вероятностного интервала при единичном тесте, в случае работы многогипотезного фильтра всего 7 %.

Рис. 6. Ошибки оценки скорости сближения многомодельным и дискретным фильтром Калмана

Рис. 7. Состоятельность многомодельного фильтра

Таким образом, при сопровождении воздушной цели в условиях сложного спектраль- но-доплеровского портрета по дальности и скорости сближения в котором присутствуют комбинационные составляющие, многомодельный алгоритм имеет неоспоримые преимущества перед классическим алгоритмом. А именно, малые ошибки экстраполяции дальности и скорости до воздушной цели, что обеспечивает устойчивое сопровождение в импульснодоплеровских БРЛС с малой скважностью импульсов, частота повторения которых определяется оценкой дальности до цели.

Литература

1.Tait P. Introduction to Radar Target Recognition / P. Tait. - London: Изд-во «The Institution of Engineering and Technology», 2009. - 428 p.

2.Меркулов В.И., Лепин В.Н. Авиационные системы радиоуправления / В.И. Меркулов, В.Н. Лепин. - М.: Изд-во «Радио и связь», 1997. - 391 с.

3.Фарина А., Студер Ф. Цифровая обработка радиолокационной информации: Сопровождение целей / А. Фарина, Ф. Студер; пер. с англ. А.М. Бочкарева; под ред. А.Н. Юрьева. -

65

М.: Изд-во «Радио и связь», 1993. - 319 с.

4. Траекторная обработка. Принципы, способы и алгоритмы: монография; в 2 ч. / Я. Бар-Шалом, Х.-Р. Ли; [пер. с англ. Д.Д. Дмитриева]. - М.: Изд-во «МГТУ им. Н.Э. Баумана», 2011. - Ч.1. - 271 с. - Ч.2. - 239 с.

ФГКВОУ ВПО «Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил «Военновоздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина» (г. Воронеж)

V.N. Nadtochy, A.U. Trushchinsky, S.L. Ivanov, A.V. Avramov, A.I. Boldinov

TRACKING OF AIR TARGETS UNDER DIFFICULT SPECTRAL-DOPPLER PORTRAIT

The algorithm was developed to track air targets in range and speed with a complex spectral-Doppler portrait, executed the study and estimates of phase coordinates when the tracking of air targets on the basis of mathematical modeling automatic target tracking in overview mode

Key words: automatic target tracking in overview mode, matching components, the Kalman filter, the multi-model filtering

Federal State Official Military Educational Institution of Higher Professional Education Military Educational Research Centre of Air Force «Air Force Academy named after professor

N.E. Zhukovsky and Yu.A. Gagarin» (Voronezh)

УДК 551.510.534

В.В. Андронников, А.Б. Мартьяшкин, Р.В. Чуб

АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ АЭРОСИНОПТИЧЕСКИХ УСЛОВИЙ НА ИНТЕНСИВНОСТЬ ОСАДКОВ

Представлены результаты исследования по выявлению факторов, влияющих на интенсивность выпадения осадков на территории Центрального Черноземного Района (ЦЧР). Предложен метод прогнозирования интенсивности осадков. Рассчитана максимальная интенсивность осадков для различных интервалов времени на различных метеостанциях Воронежской области. Рассмотрена повторяемость различных значений температурных и влажностных параметров атмосферы при умеренных и сильных осадках

Ключевые слова атмосферные осадки, атмосферная циркуляция, прогноз интенсивности осадков

Значительную роль в изменении видимости в атмосфере играет выпадение осадков. Уменьшение видимости в осадках зависит как от их вида (ливневые, обложные, моросящие), так и от формы осадков (капли, снежинки). При обеспечении безопасности полетов необходимо знать, насколько уменьшается метеорологическая дальность видимости в осадках того или иного вида. Для этого нужно в первую очередь представлять, при каких синоптических, климатических и физико-географических условиях происходит выпадение осадков.

Вметеорологическом отношении факторы, обусловливающие видимость в различных воздушных массах, можно разделить на две основные группы: макромасштабные и мезомасштабные [1].

К макромасштабным относятся факторы, связанные с формированием и перемещением воздушных масс и проявляющиеся над обширными территориями. В основном, это относится к циклоническим и антициклоническим образованиям.

К мезомасштабным относятся факторы, связанные с местной циркуляцией воздуха, с топографией местности, наличием таких водных объектов, как большие реки и озера. С этой точки зрения представляют интерес некоторые климатические и физико-географические особенности выбранного района прогнозирования [2].

В90 % случаев осадки над территорией ЦЧР выпадают при прохождении циклонов и, связанных с ними атмосферных фронтов, поэтому в данной работе была рассмотрена повторяемость их прохождения в зависимости от преобладающего направления перемещения воз-

66

душных масс. Полученные данные представлены в табл. 1 и на рис. 1.

Анализируя эти данные можно сделать вывод, что наибольшее количество циклонов приходит на территорию ЦЧР при западном переносе воздушных масс, как в зимнее, так и в летнее время года. С этого направления на Европейскую территорию Российской Федерации в основном наблюдается адвекция теплого воздуха. Очень маленький процент приходится на циклоны, которые образуются непосредственно над территорией ЦЧР.

Предварительно, в интересах обеспечения безопасности полетов авиации, целесообразно разделить имеющиеся архивные данные по интенсивности по дальности видимости в осадках. При этом осадки, ухудшающие видимость до 2000 м и менее, будем считать сильными, до 2000-4000 м - умеренными, и более 4000 м - слабыми.

Из анализа табл. 2 и рис. 2 можно заключить, что наиболее значительные осадки, ухудшающие дальность видимости до 2000 м и менее, наблюдались при южном и югозападном переносе воздушных масс.

При западном и северо-западном направлении перемещения наиболее часто отмечались умеренные и слабые осадки.

Таблица 1 Повторяемость (%) циклонов над территорией ЦЧР в зависимости от направления переноса

воздушных масс

Рис. 1. Повторяемость осадков в циклонах по сезонам года

Для разработки прогноза интенсивности осадков по пункту Воронеж сформирована архивная выборка за 10 лет и по результатам процедуры просеивания отобраны следующие предикторы:

500

D - сумма дефицитов на изобарических поверхностях 500, 700 и 850 гПа;

850

P0 - лапласиан приземного давления;

T0 - температура у земной поверхности.

Количество осадков измерялось за срок 07 часов. Данные радиозондирования брались за срок 03 часа.

67

Таким образом, в настоящей работе представлены результаты исследования факторов, влияющих на интенсивность выпадения осадков на территории ЦЧР, предложена формула для прогнозирования интенсивности осадков. Рассчитана максимальная интенсивность осадков для различных интервалов времени на различных метеостанциях Воронежской области. Полученные результаты целесообразно использовать в практике гидрометеорологического обеспечения различных потребителей.

Литература

1.Семенченко Б.А. Физическая метеорология: учебник / Б.А. Семенченко М.: Изд-во «Аспект Пресс», 2002. - 415 с.

2.Дмитриева-Арраго Л.Р. Методы краткосрочного прогноза неконвективной облачности и осадков на основе модели преобразования влаги с учетом параметризации микрофизических процессов / Л.Р. Дмитриева-Арраго // Метеорология и гидрология. – М.: Изд-во «На- учно-исследовательский центр космической гидрометеорологии «Планета», 2004. - № 5. - С.

5-26.

ФГКВОУ ВПО «Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил «Военновоздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина» (г. Воронеж)

V.V. Andronnikov, A.B. Martiashkin, R.V. Chub

ANALYSIS OF INFLUENCE OF AEROSYNOPTIC CONDITIONS ON INTENSIFY

OF SEDIMENTS

The results of a study on the identification of factors affecting the intensity of precipitation in the Central Chernozem Region are presented. A method for predicting rainfall intensity is proposed. The maximum intensity of precipitation for different time intervals was calculated at various weather stations in the Voronezh Region. The frequency of various temperature and humidity parameters of the atmosphere under moderate and heavy precipitation is considered

Key words: atmospheric precipitation, atmospheric circulation, rainfall intensity forecast

Federal State Official Military Educational Institution of Higher Professional Education Military Educational Research Centre of Air Force «Air Force Academy named after professor

N.E. Zhukovsky and Yu.A. Gagarin» (Voronezh)

УДК 551.513, 502/504

Т.Н. Задорожная, В.П. Закусилов

РЕЗУЛЬТАТЫ МОНИТОРИНГА АТМОСФЕРНОЙ ТЕМПЕРАТУРЫ НАД ТЕРРИТОРИЕЙ ЕВРОПЫ В ПОСЛЕДНИЕ ДЕСЯТИЛЕТИЯ

Работа посвящена исследованию трендовых составляющих в рядах температуры воздуха за период второй половины ХХ и начало XXI веков на территории Европы в широтной зоне 40-60о с. ш. в секторе 0-60о в.д. Показаны особенности распределения углов наклона линейного тренда, как по сглаженным значениям выделенных широт и долгот, так и по отдельным широтным зонам. Выявлены районы с наиболее высокой скоростью роста температуры и районы с отрицательными трендами

Ключевые слова: температура воздуха, скорость роста, тенденция, тренд, Европа, широта, долгота январь

Одним из главных параметров состояния атмосферы является температура воздуха, которая в настоящее время подвержена значительным климатическим колебаниям. Изменение климата может оказывать негативное влияние на различные аспекты существования человеческого общества и природных систем [1]. С ними связана концепция «опасных изменений климата». При этом, если границы опасных изменений климатических средних значений метеорологических величин достаточно велики, то это может оказаться весьма опасным из-за сложности адаптации и своевременного реагирования на такие явления, как разрушительные наводнения последнего времени, лесные и торфяные пожары, существенно влияющие на экологию и состав атмосферы. Изменение климата влияет на различные природные

69

процессы, что приводит к последующим модификациям экосистем. Глобальные и региональные климатические перемены существенным образом влияют на изменение окружающей среды, природные условия функционирования хозяйственного комплекса, на динамику и структуру экономического роста, развитие базовых отраслей и регионов страны. Как отмечается в Климатической доктрине Российской Федерации [2]: «Последствия изменений климата различны для регионов Российской Федерации, а в пределах одного региона по-разному влияют на группы населения, отрасли экономики и природные объекты... Население, природные объекты, объекты экономики, военные объекты и объекты государственной инфраструктуры различаются по характеру и степени их уязвимости к неблагоприятным последствиям изменений климата». Поэтому детальное изучение изменений температуры воздуха атмосферы, наносящих значительный ущерб отраслям экономики и жизнедеятельности населения на различных этапах, является задачей актуальной. Для минимизации ущерба и возможных негативных последствий изменения климата для ведения хозяйственной деятельности, при реализации конкретного сценария климатических изменений разрабатываются стратегии по адаптации всесторонней деятельности, рекомендации по оптимизации и охране окружающей среды конкретной территории. В целях выработки практических рекомендаций по принятию верных решений в конкретных географических районах, необходимо проводить постоянный мониторинг изменения температуры.

Цель работы - мониторинг атмосферной температуры над территорией Европы за последние десятилетия. Исследования проводились дифференцированно, по каждому отдельному узлу широтно-долготной сетки, с шагом 2,5о. Рассматривалась Европейская территория России, включая территорию сопредельных государств. Границами территории являлись долготы 0-60о в. д. в широтной зоне 40-60о с. ш. Использован период с 1958 по 2014 годы. Информационной базой служили данные реанализа NCAR/NCEP [3] за январи месяцы. Показателем величины и знака тенденции служил угол наклона линейного тренда, который описывает направление и скорость изменения в ходе термического режима. На рис. 1 представлен многолетний ход температуры воздуха для узла с координатами 60о с. ш. 0о в. д. (крайний северо-запад). Из рисунка следует, что в течение рассматриваемого промежутка времени отмечается положительный линейный тренд, который указывает на то, что в многолетнем ходе температуры имеет место повышение среднемесячной температуры воздуха. Достоверность проведенного тренда оценивалась величиной параметра R2, и составила 0,1857. Вместе с тем, изменение температуры происходило не монотонно. На фоне повышения наблюдались декадные колебания. Аппроксимация рядов полиномом 6-ой степени, с точностью R2 = 0,246 позволила выявить наличие во временном ряду гармонических колебаний с периодом, примерно, 24–25 лет. Особенно четко это проявляется по экстремальным минимумам температуры. Аналогичный результат был получен и обоснован авторами в работе [4].

70