Ошибки линеаризации зависимости коэффициента теплопроводности снега от плотности

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Предметом исследований является функциональная зависимость коэффициента теплопроводности снега от его плотности. Объектом исследований являлась линеаризация функции, выраженной полиномом произвольной степени, характерной для количественной зависимости коэффициента теплопроводности от плотности снега. Особое внимание уделено анализу ошибок, возникающих при замене полиномиальной функции линейной. Выполнен анализ существующих функциональных зависимостей коэффициента теплопроводности от плотности снега, которая является интегральным показателем сложных тепло- и массообменных процессов, происходящих при метаморфизме снежного покрова. В результате анализа основных расчетных формул для прогноза коэффициента теплопроводности от плотности снега все зависимости условно разделены на две группы: линейные и нелинейные (выраженные полиномами второй, третьей и четвертой степени). Для поиска точки, соответствующей максимальному значению ошибки линеаризации второй группы методов, построена и исследована соответствующая целевая функция в наиболее общем виде. При построении функции, определяющей возникающую при линеаризации абсолютную ошибку, в качестве исходных формул принят обобщающий полином производной степени, которым описываются известные экспериментальные и теоретические зависимости коэффициента теплопроводности снега от плотности. Полученная функция исследована на максимум классическим способом дифференцирования исходной зависимости по аргументу. Научная новизна заключается в том, что впервые получена зависимость между ошибкой, возникающей между линейным и нелинейным способом представления экспериментальных аппроксимирующих зависимостей коэффициента теплопроводности снега и плотности снега. Показано, что при линеаризации квадратичной зависимости (формулы Абельса, Кондратьевой, Брэхта, Штурма и др.) максимальная абсолютная ошибка находится в середине интервала усреднения. При этом значение её равно значению исходной функции в этой точке. С увеличением показателя степени максимальная ошибка смещается к верхней границе участка линеаризации, и изменяется, например для кубического полинома (формула Ван Дуссена) до значения, равного 0,58 величены диапазона линеаризации. А, для полинома четвертой степени (формула Янсона ) до 0,63 величены диапазона. При снижении показателя степени меньше двух,(формула Йена, Швандера), наоборот, максимальная ошибка линеаризации смещается от середины интервала к нижней границе.

Об авторах

Александр Фёдорович Галкин

Институт мерзлотоведения им. П.И. Мельникова СО РАН

Email: afgalkin@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-5924-876X
Главный научный сотрудник;

Александр Федотович Жирков

Институт мерзлотоведения им.П.И. Мельникова СО РАН

Email: zhirkov_af@mail.ru
Ведущий научный сотрудник; лаборатория геотермии криолитозоны;

Владимир Юрьевич Панков

Северо-Восточный федеральный университет им. М.К. Аммосова

Email: pankov1956@gmail.ru
доцент; кафедра Строительства дорог и аэродромов;

Список литературы

  1. Рихтер Г.Д. Роль снежного покрова в физико-географическом процессе. М.-Л.: Изд-во АН СССР, 1948. 171 с.
  2. Park H., Fedorov A.N., Zheleznyak M.N., Konstantinov P.N., Walsh J.E. Effect of snow cover on pan-Arctic permafrost thermal regimes // Climate Dynamics. 2015. Vol. 44. P. 2873-2895. doi: 10.1007/s00382-014-2356-5.
  3. Fedorov A.N., Novopriezzhaya V.A., Fedorov N.A., Konstantinov P.Y., Samsonova V.V. Retrospective Analysis of Permafrost Landscape Evolution in Yakutia during the Holocene Warm Intervals // Land. 2020. Vol. 9. P. 463. doi: 10.3390/land9110463.
  4. Кузьмин П.П. Процесс таяния снежного покрова. Л.: Гидрометеоиздат, 1961. 346 с.
  5. Шульгин А.М. Снежная мелиорация и климат почвы. Л.: Гидрометеоиздат, 1986. 70 с.
  6. Шульгин А.М. Снежный покров и его использование в сельском хозяйстве. Л.: Гидрометеоиздат, 1962. 84 с.
  7. Кручинин И.Н. Формирование снежного наката с заданными свойствами на лесовозных автомобильных дорогах // Известия высших учебных заведений. Лесной журнал. 2012. № 1 (325). С. 38-41.
  8. Аникин А.А., Барахтанов Л.В., Донато И.О. Физико-механические свойства снега как полотна пути для движения машин // Наука и образование. МГТУ им. Н. Э. Баумана: Электронный журнал. 2010. № 10. С. 1-8.
  9. Морозов В.С. Расчёт однослойных зимних автомобильных дорог на прочность // Инновационная наука. 2015. № 11-2. С. 84-88.
  10. Fierz C., Armstrong R.L., Durand Y., Etchevers P., Green E., McClung D.M., Nishimura K., Satyawali P.K., Sokratov S.A. The International Classification for Seasonal Snow on the Ground (IHP-VII Technical Documents in Hydrology № 83; IACS Contribution № 1). Paris: UNESCO-IHP, 2009. 80 p.
  11. Yen Y.-C. Review of the thermal properties of snow, ice and sea ice. Tech. Rep. No. 81-10. Hanover, NH: Cold Regions Research and Engineering Laboratory, 1981.
  12. Calonne N., Flin F., Morin S., Lesaffre B., du Roscoat S.R., Geindreau C. Numerical and experimental investigations of the effective thermal conductivity of snow // Geophysical Research Letters. 2011. Vol. 38. L23501. doi: 10.1029/2011GL049234.
  13. Fukusako S. Thermophysical properties of ice, snow, and sea ice // International Journal of Thermophysics. 1990. Vol. 11. No. 2. P. 353-372. doi: 10.1007/bf01133567.
  14. Кириллин А.Р., Железняк М.Н., Жирков А.Ф., Мисайлов И.Е., Верхотуров А.Г., Сивцев М.А. Особенности снегонакопления и параметры снежного покрова на Эльконском горном массиве // Вестник Забайкальского государственного университета. 2020. Т. 26. № 7. С. 62-76. doi: 10.21209/2227-9245-2020-26-7-62-76.
  15. Осокин Н.И., Сосновский А.В. Экспериментальные исследования коэффициента эффективной теплопроводности снежного покрова на Западном Шпицбергене // Лед и снег. 2014. Т. 54. № 3. С. 50-58.
  16. Осокин Н.И., Сосновский А.В. Пространственная и временная изменчивость толщины и плотности снежного покрова на территории России // Лёд и снег. 2014. № 4 (54). С. 72-80. doi: 10.15356/2076-6734-2014-4-72-80.
  17. Abels G. Daily variation of temperature in snow and the relation between the thermal conductivity of snow and its density // Meteorol. Vestnik. 1893. Vol. 3.
  18. Calonne N., Milliancourt L., Burr A., Philip A., Martin C.L., Flin F., Geindreau C. Thermal conductivity of snow, firn, and porous ice from 3-D image-based computations // Geophysical Research Letters. 2019. Vol. 46. P. 13,079-13,089. doi: 10.1029/2019GL085228.
  19. Поздняков С.П., Гриневский С.О., Дедюлина Е.А., Кореко Е.С. Чувствительность результатов моделирования сезонного промерзания к выбору параметризации теплопроводности снежного покрова // Лед и снег. 2019. Т. 59. № 1. С. 67-80. doi: 10.15356/2076-6734-2019-1-67-80.
  20. Sturm M., Holmgren J., König M., Morris K. The thermal conductivity of seasonal snow // Journal of Glaciology. 1997. Vol. 43. No. 143. P. 26-41.
  21. Sulakvelldze G.K. Thermo-conductivity equation for vapor diffusivity of naturally compacted snow // Bulletin of the Academy of Sciences USSR, Geophysical Series. 1959. P. 186-188.
  22. Павлов А.В. Мониторинг криолитозоны. Новосибирск: "Гео", 2008. 229 с.
  23. Галкин А.Ф., Плотников Н.А. Расчет коэффициента теплопроводности снежного покрова // Арктика и Антарктика. 2023. № 3. С. 16-23. doi: 10.7256/2453-8922.2023.3.43733 EDN: VMDOVA URL: https://nbpublish.com/library_read_article.php?id=43733
  24. Yen Y.-C. Effective thermal conductivity and water vapor diffusivity of naturally compacted snow // Journal of Geophysical Research. 1965. Vol. 70. P. 1821-1825.
  25. Чернов P.A. Экспериментальное определение теплопроводности глубинной изморози // Лёд и снег. 2013. № 3 (123). С. 71-77.
  26. Борисов В.А., Акинин Д.В., Гасилина М.А., Романова А.Р. Теплопроводность снежного покрова и физические процессы, происходящие в нём под влиянием температурного градиента // Resources and Technology. 2023. Т. 20. № 4. С. 45-73. doi: 10.15393/j2.art.2023.7243.
  27. Веркин Б.И., Янсон И.К., Суходуб Л.Ф., Теплицкий А.Б. Взаимодействия биомолекул: новые экспериментальные подходы и методы. Киев: Наукова Думка, 1985. 163 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).