Чувствительность моделирования сезонного промерзания к расчетной модели теплопроводности снежного покрова

Рассматривается связь результатов расчетов динамики температурного режима пород зоны аэрациис отепляющим влиянием снегового покрова. Для анализа этой связи используются две сопряженные модели – модель формирования и деградации снежного покрова в зимний период и модель тепловлагопереноса в ненасыщенн...

Full description

Bibliographic Details
Published in:Ice and Snow
Main Author: Сергей Поздняков Павлович
Other Authors: РНФ (проект № 16-17-10187).
Format: Article in Journal/Newspaper
Language:Russian
Published: IGRAS 2022
Subjects:
глубина промерзания
моделирование теплопереноса в зоне аэрации
накопление снега и снеготаяние
плотность снега
коэффициент теплопроводности снега;связь теплопроводности и плотности снега
Annals of Glaciology
The Cryosphere
Online Access:https://ice-snow.igras.ru/jour/article/view/472
id ftjias:oai:oai.ice.elpub.ru:article/472
record_format openpolar
institution Open Polar
collection Ice and Snow
op_collection_id ftjias
language Russian
topic глубина промерзания
моделирование теплопереноса в зоне аэрации
накопление снега и снеготаяние
плотность снега
коэффициент теплопроводности снега;связь теплопроводности и плотности снега
spellingShingle глубина промерзания
моделирование теплопереноса в зоне аэрации
накопление снега и снеготаяние
плотность снега
коэффициент теплопроводности снега;связь теплопроводности и плотности снега
Сергей Поздняков Павлович
Чувствительность моделирования сезонного промерзания к расчетной модели теплопроводности снежного покрова
topic_facet глубина промерзания
моделирование теплопереноса в зоне аэрации
накопление снега и снеготаяние
плотность снега
коэффициент теплопроводности снега;связь теплопроводности и плотности снега
description Рассматривается связь результатов расчетов динамики температурного режима пород зоны аэрациис отепляющим влиянием снегового покрова. Для анализа этой связи используются две сопряженные модели – модель формирования и деградации снежного покрова в зимний период и модель тепловлагопереноса в ненасыщенных подстилающих породах зоны аэрации. Параметризация влияния снежного покрова, имеющего в каждый расчетный момент времени текущую среднюю плотность и мощность, на динамику температур подстилающих пород осуществляется за счет использования его удельного теплового сопротивления, зависящего от его текущей мощности и коэффициента теплопроводности. Коэффициент теплопроводности снежного покрова связывается с его плотностью с использованием шести различных опубликованных эмпирических зависимостей. Моделирование теплопереноса в промерзающих и протаивающих породах проводится на примере полевой площадки мониторинга теплового режима, расположенной на территории Звенигородской Биостанции МГУ. Показано, что широко известные зависимости дают сходные кривые динамики глубины сезонного промерзания, включая деградацию слоя сезонного промерзания в весенний период, при одинаковой динамике снежного покрова. Однако максимальная глубина проникновения нулевой изотермы значительно отличается для различных зависимостей. Протестированные шесть моделей разделились на три группы. Минимальное промерзание дают модель Стурма и модель эффективной среды. Среднее и достаточно слабо различающееся друг от друга промерзание дают модели А.В. Павлова, Н.И. Сосновского и Джордана. Наибольшее значение глубины промерзания дает модель А.В. Павлова с температурной поправкой.
author2 РНФ (проект № 16-17-10187).
format Article in Journal/Newspaper
author Сергей Поздняков Павлович
author_facet Сергей Поздняков Павлович
author_sort Сергей Поздняков Павлович
title Чувствительность моделирования сезонного промерзания к расчетной модели теплопроводности снежного покрова
title_short Чувствительность моделирования сезонного промерзания к расчетной модели теплопроводности снежного покрова
title_full Чувствительность моделирования сезонного промерзания к расчетной модели теплопроводности снежного покрова
title_fullStr Чувствительность моделирования сезонного промерзания к расчетной модели теплопроводности снежного покрова
title_full_unstemmed Чувствительность моделирования сезонного промерзания к расчетной модели теплопроводности снежного покрова
title_sort чувствительность моделирования сезонного промерзания к расчетной модели теплопроводности снежного покрова
publisher IGRAS
publishDate 2022
url https://ice-snow.igras.ru/jour/article/view/472
genre Annals of Glaciology
The Cryosphere
genre_facet Annals of Glaciology
The Cryosphere
op_source Ice and Snow; Том 59, № 1 (2019)
Лёд и Снег; Том 59, № 1 (2019)
2412-3765
2076-6734
10.15356/2076-6734-2019-1
op_relation https://ice-snow.igras.ru/jour/article/downloadSuppFile/472/241
Гриневский С. О., Поздняков С. П. РЕТРОСПЕКТИВНЫЙ АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ КЛИМАТИЧЕСКИХ ИЗМЕНЕНИЙ НА ФОРМИРОВАНИЕ РЕСУРСОВ ПОДЗЕМНЫХ ВОД // Вестник Московского университета. Серия 4: Геология. — 2017. — № 2. — С. 42–50.
Гельфан А.Н. Динамико-стохастическое моделирование формирования талого стока. М.: Наука, 2007. 279 с.
Гусев Е.М., Насонова О.Н. Моделирование тепло и влагообмена поверхности суши с атмосферой. М.: Наука, 2010. 323 с.
Павлов А.В. Теплофизика ландшафтов / Новосибирск, Наука, 1979, 286 с.
Осокин Н. И., Сосновский А. В., Чернов Р. А. Влияние стратиграфии снежного покрова на его термическое сопротивление // Лед и снег. —2013. —т. 53. — № 3. — C. 63–70.
Осокин Н. И., Сосновский А. В., Чернов Р. А. Коэффициент теплопроводности снега его изменчивость // Криосфера Земли. — 2017. — № 3. — С. 60–68.
Sokratov S. A., Sato A., Kamata Y. Water vapor in the pore space of snow // Annals of Glaciology. — 2001. — Vol. 32. — P. 51–58
Sturm M., Holmgren J., Konig M., Morris K. The thermal conductivity of seasonal snow // J. Glaciol., 1997, vol. 43, No. 143, p. 26–41.
Sturm, M., D. K. Perovich, and J. Holmgren, Thermal conductivity and heat transfer through the snow on the ice of the Beaufort Sea, J. Geophys. Res., 107(C21), 8043, doi:10.1029/2000JC000409, 2002.
Jordan R., A One-Dimensional Temperature Model for a Snow Cover Technical Documentation for SNTHERM.89, U.S. Army Corps of Engineers Cold Regions Research & Engineering Laboratory Special Report 91-16, 1991, 49P
Pozdniakov S., Tsang C. F. A self-consistent approach for calculating the effective hydraulic conductivity of a binary, heterogeneous medium // Water Resources Research. — 2004. — Vol. 2004, no. № 5 PP 1-15. https://doi:10.1029/2003WR002617,
Dall'Amico, M., Endrizzi, S., Gruber, S., and Rigon, R.: A robust and energy-conserving model of freezing variably-saturated soil, The Cryosphere, 5, 469-484, https://doi.org/10.5194/tc-5-469-2011, 2011
Côté, J. , Konrad. J-M, A generalized thermal conductivity model for soils and construction materials, Canadian Geotechnical Journal, 2005, 42(2): 443-458, https://doi.org/10.1139/104-106
Allen R. G., Pereira S., Raes D., Smith M. Crop evapotranspiration guidelines for computing crop water requirements // FAO Irrigation and Drainage. Paper 56, food and agriculture organization of the united nations. 1998.
Гриневский С. О., Маслов А. А., Поздняков С. П. Опыт создания и применения комплекса режимных гидрогеологических наблюдений в условиях Звенигородского учебного полигона МГУ им. М.В. Ломоносова // Инженерные изыскания. — 2011. — № 5. — С. 30–34.
https://ice-snow.igras.ru/jour/article/view/472
op_rights Authors who publish with this journal agree to the following terms:Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
Авторы, публикующие статьи в данном журнале, соглашаются на следующее:Авторы сохраняют за собой авторские права и предоставляют журналу право первой публикации работы, которая по истечении 6 месяцев после публикации автоматически лицензируется на условиях Creative Commons Attribution License , что позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.Редакция журнала будет размещать принятую для публикации статью на сайте журнала до выхода её в свет (после утверждения к печати редколлегией журнала). Авторы также имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access).
op_doi https://doi.org/10.15356/2076-6734-2019-110.1029/2000JC00040910.1029/2003WR00261710.5194/tc-5-469-201110.1139/104-106
container_title Ice and Snow
container_volume 59
container_issue 1
_version_ 1810484250883915776
spelling ftjias:oai:oai.ice.elpub.ru:article/472 2024-09-15T17:40:02+00:00 Чувствительность моделирования сезонного промерзания к расчетной модели теплопроводности снежного покрова Сергей Поздняков Павлович РНФ (проект № 16-17-10187). 2022-09-18 https://ice-snow.igras.ru/jour/article/view/472 ru rus IGRAS https://ice-snow.igras.ru/jour/article/downloadSuppFile/472/241 Гриневский С. О., Поздняков С. П. РЕТРОСПЕКТИВНЫЙ АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ КЛИМАТИЧЕСКИХ ИЗМЕНЕНИЙ НА ФОРМИРОВАНИЕ РЕСУРСОВ ПОДЗЕМНЫХ ВОД // Вестник Московского университета. Серия 4: Геология. — 2017. — № 2. — С. 42–50. Гельфан А.Н. Динамико-стохастическое моделирование формирования талого стока. М.: Наука, 2007. 279 с. Гусев Е.М., Насонова О.Н. Моделирование тепло и влагообмена поверхности суши с атмосферой. М.: Наука, 2010. 323 с. Павлов А.В. Теплофизика ландшафтов / Новосибирск, Наука, 1979, 286 с. Осокин Н. И., Сосновский А. В., Чернов Р. А. Влияние стратиграфии снежного покрова на его термическое сопротивление // Лед и снег. —2013. —т. 53. — № 3. — C. 63–70. Осокин Н. И., Сосновский А. В., Чернов Р. А. Коэффициент теплопроводности снега его изменчивость // Криосфера Земли. — 2017. — № 3. — С. 60–68. Sokratov S. A., Sato A., Kamata Y. Water vapor in the pore space of snow // Annals of Glaciology. — 2001. — Vol. 32. — P. 51–58 Sturm M., Holmgren J., Konig M., Morris K. The thermal conductivity of seasonal snow // J. Glaciol., 1997, vol. 43, No. 143, p. 26–41. Sturm, M., D. K. Perovich, and J. Holmgren, Thermal conductivity and heat transfer through the snow on the ice of the Beaufort Sea, J. Geophys. Res., 107(C21), 8043, doi:10.1029/2000JC000409, 2002. Jordan R., A One-Dimensional Temperature Model for a Snow Cover Technical Documentation for SNTHERM.89, U.S. Army Corps of Engineers Cold Regions Research & Engineering Laboratory Special Report 91-16, 1991, 49P Pozdniakov S., Tsang C. F. A self-consistent approach for calculating the effective hydraulic conductivity of a binary, heterogeneous medium // Water Resources Research. — 2004. — Vol. 2004, no. № 5 PP 1-15. https://doi:10.1029/2003WR002617, Dall'Amico, M., Endrizzi, S., Gruber, S., and Rigon, R.: A robust and energy-conserving model of freezing variably-saturated soil, The Cryosphere, 5, 469-484, https://doi.org/10.5194/tc-5-469-2011, 2011 Côté, J. , Konrad. J-M, A generalized thermal conductivity model for soils and construction materials, Canadian Geotechnical Journal, 2005, 42(2): 443-458, https://doi.org/10.1139/104-106 Allen R. G., Pereira S., Raes D., Smith M. Crop evapotranspiration guidelines for computing crop water requirements // FAO Irrigation and Drainage. Paper 56, food and agriculture organization of the united nations. 1998. Гриневский С. О., Маслов А. А., Поздняков С. П. Опыт создания и применения комплекса режимных гидрогеологических наблюдений в условиях Звенигородского учебного полигона МГУ им. М.В. Ломоносова // Инженерные изыскания. — 2011. — № 5. — С. 30–34. https://ice-snow.igras.ru/jour/article/view/472 Authors who publish with this journal agree to the following terms:Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access). Авторы, публикующие статьи в данном журнале, соглашаются на следующее:Авторы сохраняют за собой авторские права и предоставляют журналу право первой публикации работы, которая по истечении 6 месяцев после публикации автоматически лицензируется на условиях Creative Commons Attribution License , что позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.Редакция журнала будет размещать принятую для публикации статью на сайте журнала до выхода её в свет (после утверждения к печати редколлегией журнала). Авторы также имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access). Ice and Snow; Том 59, № 1 (2019) Лёд и Снег; Том 59, № 1 (2019) 2412-3765 2076-6734 10.15356/2076-6734-2019-1 глубина промерзания моделирование теплопереноса в зоне аэрации накопление снега и снеготаяние плотность снега коэффициент теплопроводности снега;связь теплопроводности и плотности снега info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion 2022 ftjias https://doi.org/10.15356/2076-6734-2019-110.1029/2000JC00040910.1029/2003WR00261710.5194/tc-5-469-201110.1139/104-106 2024-06-28T03:05:47Z Рассматривается связь результатов расчетов динамики температурного режима пород зоны аэрациис отепляющим влиянием снегового покрова. Для анализа этой связи используются две сопряженные модели – модель формирования и деградации снежного покрова в зимний период и модель тепловлагопереноса в ненасыщенных подстилающих породах зоны аэрации. Параметризация влияния снежного покрова, имеющего в каждый расчетный момент времени текущую среднюю плотность и мощность, на динамику температур подстилающих пород осуществляется за счет использования его удельного теплового сопротивления, зависящего от его текущей мощности и коэффициента теплопроводности. Коэффициент теплопроводности снежного покрова связывается с его плотностью с использованием шести различных опубликованных эмпирических зависимостей. Моделирование теплопереноса в промерзающих и протаивающих породах проводится на примере полевой площадки мониторинга теплового режима, расположенной на территории Звенигородской Биостанции МГУ. Показано, что широко известные зависимости дают сходные кривые динамики глубины сезонного промерзания, включая деградацию слоя сезонного промерзания в весенний период, при одинаковой динамике снежного покрова. Однако максимальная глубина проникновения нулевой изотермы значительно отличается для различных зависимостей. Протестированные шесть моделей разделились на три группы. Минимальное промерзание дают модель Стурма и модель эффективной среды. Среднее и достаточно слабо различающееся друг от друга промерзание дают модели А.В. Павлова, Н.И. Сосновского и Джордана. Наибольшее значение глубины промерзания дает модель А.В. Павлова с температурной поправкой. Article in Journal/Newspaper Annals of Glaciology The Cryosphere Ice and Snow Ice and Snow 59 1

Similar Items