A digital forecasting model for snowdrifts extent on transport routes in the subarctic zone

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

This paper presents a specific area within engineering geodynamics: the processes of snowdrift and their impact on the efficiency of engineering and economic development in the Arc-tic regions of Russia. Snow deposits are analogous to soil of aeolian genesis, representing complex and dynamic systems. Extreme forms of snow cover, commonly referred to as «snowdrifts», are partly induced by human engineering activities. The authors used data from official meteorological stations to estimate the volume of accumulated snow. The calculations build on direct measurements of snow transport volumes. The core methodological principles are grounded in a conceptual analysis of wind-driven snow processes, viewed as the geological functions of wind. As such, snowdrifts extent is treated as an engineering-geological process, and snow deposits are regarded as analogous to aeolian soils. The wind-driven snow processes study employs principles of engineering geodynamics, aerodynamics, information technologies, and mathematical tools, along with operational experience from northern transport systems, to ensure high reliability of the results. The authors conducted a geodynamic zoning of the territory, classifying different types of snow deposits based on various factors. The paper`s authors proposed a digital forecasting model of snowdrifts extent on Norilsk–Talnakh highway. This model will serve to ensure the safe operation of vehicles, transport systems, and essential services for the population and industries in the Norilsk region. It reflects the patterns of snow deposits under urban subarctic conditions of Russian Federation. The model aims to support both civilian and military infrastructure in the harsh climate zones of Russia by providing reliable forecasts of snowdrifts extent. These forecasts facilitate the estimation of snow volume on specific highway sections over any given period.

About the authors

I. S. Belyaev

N.M. Fedorovsky Polar State University

Email: pirogovsp@tyuiu.ru

O. P. Ryseva

N.M. Fedorovsky Polar State University

Email: pirogovsp@tyuiu.ru

V. A. Gromov

N.M. Fedorovsky Polar State University

Email: pirogovsp@tyuiu.ru

V. A. Ruzhev

St. Petersburg State Agrarian University

Author for correspondence.
Email: pirogovsp@tyuiu.ru

С. P. Pirogov

Industrial University of Tyumen

Email: pirogovsp@tyuiu.ru

References

  1. Афанасьев, В. А. Эксплуатация транспортных систем в Арктике / В. А. Афанасьев, В. В. Бутюгин, В. В. Климентьев. – Текст : непосредственный // Крайний Север–96. Механика. Строительство, технологии, методы, средства : сборник докладов региональной науч.-техн. конференции. – Норильск : Норильский индустриальный институт, 1996.
  2. Афанасьев, Б. А. Снежные заносы на транспортных магистралях Норильского промышленного района, пути решения проблемы / Б. А. Афанасьев, В. В. Бутюгин. – Текст : непосредственный // Сб. трудов науч.-практ. семинара «Геокриологические геоэкологические проблемы строительства в районах Крайнего Севера», 15–17 марта 2001 г. / Администрация г. Норильска, ОАО «НГК Норильский никель». Норильск, 2001.
  3. Шкода, В. С. Проблемы проектирования, строительства и эксплуатации автомобильных дорог в районах Крайнего Севера (на примере Норильского промышленного района) / В. С. Шкода, В. В. Бутюгин. – Текст : непосредственный // Сб. трудов науч.- техн. конференции «Архитектура и строительство. Наука, образование, технологии, рынок». – Томск : Томский госуд. ун-т, 1999.
  4. Дюнин, А. К. Структура метелевого снега и закономерности снегового потока / А. К. Дюнин. – Текст : непосредственный // Вопросы использования снега и борьба со снежными заносами и лавинами. – Москва : АН СССР. – С. 100–119.
  5. Петров, А. М. Анализ существующих решений совершенствования измерительно-вычислительных комплексов сетей теплоснабжения / А. М. Петров, А. Н. Попов. – doi: 10.15593/2224-9826/2021.1.02. – Текст : непосредственный // Constructionand Geotechnics. – 2021. – Т. 12, № 1. – С. 18–29.
  6. Дюнин, А. К. Механика метелей / А. К. Дюнин. – Новосибирск : АН СССР, 1963. – 378 с. – Текст : непосредственный.
  7. Бутюгин, В. В. К вопросу о формировании снежного покрова на территории Норильского района / В. В. Бутюгин, Л. И. Петухова. – Текст : непосредственный // Достижения науки и техники — развитию Норильского промышленного района : сборник докладов региональной научно-технической конференции. – Норильск: Норильский индустриальный институт, 2003.
  8. Особенности эксплуатации зданий и сооружений на Таймыре: сборник науч. трудов / под редакцией В. Ю. Сеткова. – Норильск : Норильский индустриальный институт, 2005. – 302 с. – Текст : непосредственный.
  9. Техническая эксплуатация зданий и сооружений на севере Красноярского края: монография / В. Ю. Сетков, Т. Р. Гамидов, Н. А. Губина. – Норильск : Норильский индустриальный институт, 2005. – 229 с. – Текст : непосредственный.
  10. Бутюгин, В. В. Инженерная геодинамика снега. Норильский регион: монография / В. В. Бутюгин. – Санкт-Петербург : ГУАП, 2008. – 185 с. – Текст : непосредственный.
  11. Petrov, A. Application of computer vision technology in the development of ultrasonic repeller / A. Petrov, A. Popov. – doi: 10.1051/e3sconf/202016406013. – Text : direct // E3S Web of Conferences: EDP Sciences, 2020. – Vol. 164. – P. 06013.
  12. Petrov, A. Visualization of physical and mathematical models of thermodynamic processes of single-phase flows using MATLAB to diagnose the condition of external heat supply networks / A. Petrov, A. Popov. – doi: 10.1088/1742-6596/2131/5/052069. – Text : direct // Journal of Physics: Conference Series. – IOP Pub-lishing, 2021. – Vol. 2131, Issue 5. – P. 052069.
  13. Петров, А. М. Лабораторные испытания измерительно-вычислительного комплекса для диагностики термодинамических процессов однофазных потоков / А. М. Петров, А. Н. Попов. – Текст : непосредственный // Инновации и инвестиции. – 2022. – № 7. – С. 81–85.
  14. Ружьев, В. А. Моделирование управлением смешанными перевозками при оптимизации эффективности логистических систем / В. А. Ружьев, Р. Ю. Максименко. – Текст : непосредственный // Научное обеспечение развития АПК в условиях импортозамещения: сборник научных трудов международной научно-практической конференции профессорско-преподавательского состава, Санкт-Петербург-Пушкин, 28-30 января 2016 г. – Санкт-Петербург : Санкт-Петербургский государственный аграрный университет. – 2016. – С. 435–437.
  15. Mathematical model of crossing of discrete snow obstacles / V. Makarov, D. Belyaev, A. Papunin. – doi: 10.1051/e3sconf/202338302016. – Text : direct // E3S Web of Conferences. – EDP Sciences, 2023. – Vol. 383. – P. 02016.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».