Параметрический критерий (симплекс) коэффициента теплопроводности снега

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Предметом исследований являлась функциональная зависимость коэффициента теплопроводности снега от плотности при различной температуре. Цель исследований: установление связи безразмерного значения коэффициента теплопроводности (симплекса теплопроводности) с безразмерным значением плотности (симплекс плотности) снега. Для получения безразмерных параметрических критериев (симплексов) в качестве масштабных единиц использовались коэффициент теплопроводности и плотность льда, которые в общем случае являются функцией температуры. Подробно рассмотрена зависимость коэффициента теплопроводности и плотности льда от температуры, которые представлены в виде линейных функциональных зависимостей. Особое внимание уделяется оценке ошибок, возникающих при линеаризации функциональных зависимостей и усреднении исходных данных. В качестве базовой функциональной зависимости коэффициента теплопроводности снега от плотности использовалась классическая формула Г.П. Абельса. Для получения параметрических критериев (симплексов) коэффициента теплопроводности и плотности снега использовался метод натуральных масштабов, позволяющий привести размерные физические величины к безразмерным параметрам. В качестве масштабных единиц использовались средние значения коэффициента теплопроводности и плотности льда в заданном температурном диапазоне. С помощью метода натуральных масштабов получены параметрические критерии (симплексы) коэффициента теплопроводности и плотности снега. На основании классической формулы Г.П. Абельса установлена функциональная связь между найденными параметрическими критериями, которую можно сформулировать так:"Симплекс теплопроводности снега равен квадрату симплекса его плотности". Данная закономерность получена впервые и определяет научную новизну выполненных теоретических исследований. Используя зависимость коэффициента теплопроводности и плотности льда от температуры по известному значению симплексов легко определить влияние температуры на изменение коэффициента теплопроводности снега от плотности. Сделана оценка ошибок, которые возникают при использовании в расчетах усредненных данных масштабных единиц. Показано, что усреднение исходных величин не вызывает ошибок, значения которых больше допустимых значений, принятых в инженерной практике. Например, ошибка в определении коэффициента пропорциональности между симплексами теплопроводности и плотности изменяется в пределах от ±9,0% в диапазоне изменения температуры от 0 до -40 °С. При этом, в наиболее реальном диапазоне изменения температуры снега (от -5 до -20 °С) средняя ошибка не превосходит 3,0%.

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; лаборатория геотермии криолитозоны;

Александр Федотович Жирков

Институт мерзлотоведения им. П.И. Мельникова СО РАН

Email: zhirkov_af@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6721-5338
Ведущий научный сотрудник; лаборатория геотермии криолитозоны;

Николай Афанасьевич Плотников

Институт мерзлотоведения им. П.И. Мельникова СО РАН

Email: plotnikov-nikolay96@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6013-931X
аспирант;

Владимир Юрьевич Панков

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

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

Список литературы

  1. 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.
  2. 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, 46, 13,079-13,089. https://doi.org/10.1029/2019GL085228
  3. 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.
  4. Osokin N. I., Sosnovskiy A. V., Chernov R. A. Influence of snow cover stratigraphy on its thermal resistance. Ice and Snow, 2013, 53(3), 63-70.
  5. Осокин Н.И., Сосновский А.В., Чернов Р.А., Накалов П.Р. Термическое сопротивление снежного покрова и его изменчивость. Криосфера Земли, 2014, т. XVIII, № 4, с. 70-77.
  6. 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
  7. Галкин А.Ф., Жирков А.Ф., Панков В.Ю. Ошибки линеаризации зависимости коэффициента теплопроводности снега от плотности // Арктика и Антарктика. 2025. № 2. С. 141-149. doi: 10.7256/2453-8922.2025.2.74710 EDN: RJJDIG URL: https://nbpublish.com/library_read_article.php?id=74710
  8. Sturm M., Holmgren J., Konig M., Morris K. The thermal conductivity of seasonal snow. Journal of Glaciology, 1997, 43(143), 26-41.
  9. Павлов А.В. Мониторинг криолитозоны. Новосибирск: ГЕО, 2008. 230 с.
  10. Шмакин А.Б., Турков Дж.В., Михайлов А.Ю. Модель снежного покрова с учетом слоистой структуры и ее сезонной эволюции. Криосфера Земли, 2009, т. XIII, № 4, с. 69-79.
  11. Чернов Р.А. Экспериментальное определение эффективной теплопроводности глубинной изморози. Лёд и снег, 2013, 3(123), 71-77.
  12. Фирц Ш., Армстронг Р.Л., Дюран И., Этхеви П., Грин И., МакКланг Д.М., Нишимура К., Сатьявали П.К., Сократов С.А. Международная классификация для сезонно-выпадающего снега (руководство к описанию снежной толщи и снежного покрова). Русское издание, МГИ, 2012, № 2, 80 с.
  13. Krinner G., Derksen C., Richard E. et al. ESM-SnowMIP: assessing snow models and quantifying snow-related climate feedbacks. Geoscientific Model Development, 2018, 11, 5027–5049. https://doi.org/10.5194/gmd-11-5027-2018.
  14. Menard C., Essery R., Turkov D. et al. Scientific and human errors in a snow model intercomparison. Bulletin of the American Meteorological Society, 2021, 201(1), E61-E79. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-19-0329.1
  15. Abels, G. Daily variation of temperature in snow and the relation between the thermal conductivity of snow and its density. Meteorological Vestnik, 1893, vol. 3.
  16. 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.
  17. Гляциологический словарь / под ред. В.М. Котлякова. Л.: Гидрометеоиздат, 1984. 564 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).