СПОСОБ СПЕЦИАЛИЗИРОВАННОГО ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА Российский патент 2015 года по МПК G01W1/00 

Предлагаемое техническое решение относится к метеорологии, а именно к автоматизированному прогнозированию гидрометеорологических величин и специальных параметров, необходимых для обеспечения безопасности эксплуатации железнодорожного транспорта.

Известны способы и устройства для прогноза погоды с применением данных от радара и наземной сети метеорологических станций, описанных в патентах и заявках №2008241433 (Япония), №4347618 (США), №20020188522 (США), №2276393 (РФ), №30441 (РФ), №7231300 (США).

Основными недостатками таких способов является отсутствие учета информации о специальных величинах, обусловленных гидрометеорологическими факторами, при составлении полей прогностических значений.

Патент РФ «Система компьютерного мониторинга погоды и составления прогноза» №30441 содержит описание системы компьютерного мониторинга погоды и составления прогноза, включающая центральный компьютер, предназначенный для сбора метеопараметров и их обработки, соединенный каналом связи с метеостанциями и/или зондами, дополнительно содержащая компьютеры пользователей, при этом центральный компьютер и компьютеры пользователей через модемы и сервер провайдера подключены к сети Интернет. Причем центральный компьютер системы компьютерного мониторинга погоды и составления прогноза содержит программное обеспечение, позволяющее осуществлять отбраковку ложных и недостоверных метеопараметров, производить осреднение по регионам любого масштаба и составлять прогноз по динамике их изменения методом экстраполяции

Однако данный способ не использует данные от метеорологических радиолокаторов и не использует региональную метеорологическую модель для получения прогностических данных, что существенно снижает качество прогноза.

В патенте США «Производство метеорологического прогноза высокого разрешения в реальном времени» №7231300 описывается метод для расчета или получения погоды для объекта с произвольными географическими координатами. Использование метеорологических радиолокаторов (МРЛ) или сети МРЛ дает возможность для определения влажности, а объединение наземных наблюдений с данными от МРЛ позволяет прогнозировать влажность точнее. При объединении данных применяются методы математической статистики, а данные от радара калибруются относительно рассматриваемых метеорологических полей. Используемые метеорологические поля содержат метеорологические величины, такие как: относительная влажность, точка росы, упругость водяного пара и горизонтальная дальность видимости

Наиболее близким по технической сути к заявляемому решению является способ «Производство метеорологического прогноза высокого разрешения в реальном времени» №7231300 (США), в котором описывается метод для расчета или получения погоды для объекта с произвольными географическими координатами.

Однако данный способ не использует данные от специализированных гидрометеорологических станций, содержащих информацию о температуре рельса и степени увлажнения грунтов железнодорожных путей, и не позволяет произвести расчет прогностических значений температуры рельса.

Техническим результатом является повышения качества гидрометеорологического прогноза и специализированного гидрометеорологического обеспечения за счет учета данных от специализированных гидрометеорологических станций, содержащих информацию о температуре рельса.

Для реализации способа получают данные о радиальной скорости ветра и радиолокационную отражаемость от метеорологического радиолокатора в виде текстовых файлов и прогностические поля метеопараметров, получаемые в результате работы глобальной модели общей циркуляции атмосферы и океана, разработанной в Национальном центре прогноза окружающей среды США (NCEP). Данные NCEP используются в последующем как фоновый прогноз для работы модели WRF, а данные от радара уточняют начальные условия моделирования. От специализированных метеорологических станций, расположенных вдоль железнодорожной магистрали, получают температуру воздуха (°C), атмосферное давление (гПа), скорость ветра (м/с), максимальную скорость ветра (м/с), направление ветра (°), влажность воздуха (%), количество осадков с начала месяца (мм), температуру грунта на глубине 5 см (°C), температуру грунта на глубине 20 см (°C), температуру грунта на глубине 40 см (°C), температуру грунта на глубине 80 см (°C), температуру рельсов (°C). Специализированные станции расположены непосредственно в зоне прогнозирования и их информации существенно повышают качество прогноза.

Блок препроцессинга мезомасштабной модели WRF производит обработку прогностических полей метеопараметров NCEP и формирует начальные и граничные условия, после чего блок ассимиляции производит их уточнение по данным от метеорологического радиолокатора и специализированных станций. Дальше происходит непосредственное моделирование изменения гидрометеорологических параметров.

После завершения работы мезомасштабной метеорологической модели WRF получаем необходимые прогностические значения гидрометеорологических параметров:

SWDOWN - поток приходящей коротковолновой радиации (Вт/м²);

GLW - поток приходящей длинноволновой радиации (Вт/м²);

HFX - значение турбулентного потока тепла (Вт/м²);

LH - значение потока тепла за счет конденсации влаги в атмосфере, требуемая размерность - Вт/м².

Данные гидрометеорологические параметры используются для расчета специализированного гидрометеорологического параметра - прогностического значения температуры рельса. В качестве начальных условий используются данные о температуре рельса, измеренные в момент времени, равный начальному времени моделирования. Данные получают от специализированных метеорологических станций, расположенных вдоль железнодорожной магистрали.

Прогноз температуры рельса производится по формуле:

где: - температура рельса в момент времени, для которого осуществляется прогноз, размерность Кельвин;

- температура рельса в момент времени, от которого осуществляется прогноз, размерность Кельвин;

ρ_s - плотность стали (7700 кг/м³);

c_s - удельная теплоемкость стали (462 Дж/(кг·К));

σ - постоянная Стефана-Больцмана (5,670373×10 Вт·м^-2·К^-4);

α - альбедо рельса - 0.6,

h - толщина рельса (м).

SWDOWN - среднее за временной интервал значение потока приходящей коротковолновой радиации, требуемая размерность - Вт/м², положительное значение соответствует направлению вниз,

GLW - среднее за временной интервал значение потока приходящей длинноволновой радиации, требуемая размерность - Вт/м², положительное значение соответствует направлению вниз,

HFX - среднее за временной интервал значение турбулентного потока тепла, требуемая размерность - Вт/м², положительное значение соответствует направлению вверх.

LH - среднее за временной интервал значение потока тепла за счет конденсации влаги в атмосфере, требуемая размерность - Вт/м², положительное значение соответствует направлению вверх.

Схема реализации способа представлена начертеже.

Изобретение относится к способам специализированного гидрометеорологического прогнозирования и может быть использовано для прогнозирования температуры рельса. Сущность: с помощью мезомасштабной модели WRF моделируют изменения гидрометеорологических параметров. Для этого в качестве фонового прогноза берут прогностические поля метеопараметров, полученные в результате работы глобальной модели общей циркуляции атмосферы и океана NCEP. Формируют начальные и граничные условия. После этого производят их уточнение по данным от метеорологического радиолокатора и специализированных станций. В результате получают прогностические значения гидрометеорологических параметров (потока приходящей коротковолновой радиации SWDOWN, потока приходящей длинноволновой радиации GLW, значения турбулентного потока тепла HFX). По данным от специализированных метеорологических станций, расположенных вдоль железнодорожной магистрали, и прогностическим значениям гидрометеорологических параметров прогнозируют температуру рельса. Технический результат: повышение качества гидрометеорологического прогнозирования. 1 ил.

Способ специализированного гидрометеорологического прогнозирования для обеспечения безопасности железнодорожного транспорта, заключающийся в том, что с помощью мезомасштабной модели WRF моделируют изменения гидрометеорологических параметров, для чего в качестве фонового прогноза берут прогностические поля метеопараметров, полученные в результате работы глобальной модели общей циркуляции атмосферы и океана NCEP, формируют начальные и граничные условия, после чего производят их уточнение по данным от метеорологического радиолокатора и специализированных станций и получают прогностические значения гидрометеорологических параметров (потока приходящей коротковолновой радиации SWDOWN, потока приходящей длинноволновой радиации GLW, значения турбулентного потока тепла HFX), отличающийся тем, что по данным от специализированных метеорологических станций, расположенных вдоль железнодорожной магистрали, и прогностическим значениям гидрометеорологических параметров производят прогноз температуры рельса по формуле:
,
где: - температура рельса в момент времени, для которого осуществляют прогноз, размерность Кельвин;
- температура рельса в момент времени, от которого осуществляют прогноз, размерность Кельвин;
ρ_s - плотность стали (7700 кг/м³);
c_s - удельная теплоемкость стали (462 Дж/(кг·К));
σ - постоянная Стефана-Больцмана (5,670373×10^-8 Вт·м^-2·К^-4);
α - альбедо рельса - 0.6;
h - толщина рельса (м);
SWDOWN - среднее за временной интервал значение потока приходящей коротковолновой радиации, требуемая размерность - Вт/м², положительное значение соответствует направлению вниз;
GLW - среднее за временной интервал значение потока приходящей длинноволновой радиации, требуемая размерность - Вт/м², положительное значение соответствует направлению вниз;
HFX - среднее за временной интервал значение турбулентного потока тепла, требуемая размерность - Вт/м², положительное значение соответствует направлению вверх;
LH - среднее за временной интервал значение потока тепла за счет конденсации влаги в атмосфере, требуемая размерность - Вт/м², положительное значение соответствует направлению вверх.