Динамическая классификация физических свойств снега для параметризации снежного покрова в моделях общей циркуляции атмосферы

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Размер: px
Начинать показ со страницы:

Download "Динамическая классификация физических свойств снега для параметризации снежного покрова в моделях общей циркуляции атмосферы"

Транскрипт

1 Московский Государственный Университет им. М.В.Ломоносова Физический факультет Динамическая классификация физических свойств снега для параметризации снежного покрова в моделях общей циркуляции атмосферы Дипломная работа студента VI курса кафедры физики атмосферы Допущена к защите декабря 2005 Заведующий кафедрой физики Громова Сергея Научный руководитель: к. ф-м. н. Рубинштейн К.Г. атмосферы, профессор В.Е.Куницын Москва, 2005

2 Содержание Введение Описание использованных данных Краткое описание методов параметризации снежного покрова Критерии превращения атмосферных осадков в снег Тепловая изоляция подстилающей поверхности от атмосферы снежным покровом Критерии таяния снега Изменения водного эквивалента снежного покрова Влияние снежного покрова на шероховатость Учет изменения альбедо подстилающей поверхности при наличии снега Анализ интегральных характеристик снежного покрова для Евразии и Северной Америки Анализ изменения средних характеристик площади снежного покрова в бассейнах великих Сибирских рек Анализ формирования снежного покрова в осенний период Анализ процесса таяния снежного покрова на водосборах Сибирских рек Динамическая классификация снежного покрова и ее применение в параметризации снега Классификация снежного покрова Алгоритм построения классификации снежного покрова Построение классификации с использованием данных реанализов Динамическая классификация снежного покрова 30 Выводы Литература..35 Рисунки

3 Введение Зимний снежный покров играет заметную роль в глобальном гидрологическом балансе Земли и является важным элементом динамики криосферы. Cнежный покров существенно влияет на ряд процессов в атмосфере и на подстилающей поверхности. От толщины снежного покрова зависят запасы влаги на суше, снег резко меняет альбедо подстилающей поверхности и, тем самым, влияет на энергетический баланс атмосферы. Кроме того, снежный покров изолирует почву от атмосферы и ограничивает температуру поверхности температурой таяния, изменяет динамические свойства поверхности. При таянии снега меняется тепловой баланс почвы из-за больших затрат тепла на процесс таяния. Судя по оценкам [1], масса снега России составляет почти 60% от снежной массы всего северного полушария. Таяние снега определяет характер весенних половодий, от которых страдают многие регионы России, и без адекватного описания динамики изменения снежного покрова в моделях трудно надеяться на обоснованный результат сезонных прогнозов или долгосрочных сценарных экспериментов. Во всех отечественных и зарубежных гидродинамических моделях общей циркуляции атмосферы или прогноза погоды описываются процессы, связанные со снежным покровом. Тем не менее, работ по анализу качества воспроизведения снежного покрова в гидродинамических моделях известно очень немного. Некоторый анализ результатов воспроизведения снежного покрова в акватории Северного Ледовитого океана, в Гренландии и Антарктиде приведен в работе [2]. Но по этой работе нельзя судить о качестве воспроизведения снежного покрова в целом ни для одной модели. В значительной степени отсутствие работ с анализом воспроизведения характеристик снежного покрова в численных экспериментах с гидродинамическими моделями связано с отсутствием надежных эмпирических рядов по распределению снега и его свойств в масштабе хотя бы Северного полушария. Необходимость проведения анализа характеристик снега в моделях очевидна, так как без него невозможно понимание чувствительности моделей к описанию снежного покрова, совершенствование описания процессов, связанных со снегом в моделях, а также понимания тенденций изменения снежного покрова при различных сценариях изменения климата. Автору известны несколько зарубежных работ, например [3-5], в которых анализируются интегральные характеристики воспроизведения площади и 3

4 толщины снежного покрова в ряде моделей, участвовавших в проекте по сравнению атмосферных моделей (Atmospheric Model Intercomparison Project - AMIP) AMIP-I (первая фаза проекта) [3, 4] и AMIP-II (вторая фаза проекта) [5]. Однако среди российских моделей в них рассматривались только результаты одной, уже устаревшей версии модели Главной Геофизической Обсерватории им. Воейкова (ГГО) [4], и модели Института Вычислительной Математики РАН (ИВМ) [5]. Качество воспроизведения снежного покрова в Модели Общей Циркуляции Атмосферы Гидрометцентра России до сих пор не анализировалось. Качество воспроизведения снежного покрова тесно связано с качеством описания других характеристик, в первую очередь температуры и осадков, анализ которых для моделей, участвовавших в проектах AMIP, опубликован. Качество воспроизведения этих элементов в экспериментах с моделью Гидрометцентра России проанализировано в работах [6-9]. При анализе качества воспроизведения моделей в экспериментах использовалась методика сравнения интегральных величин и оценки воспроизведения климатологии снежного покрова. Использование единых эталонов и близкой методики позволило провести сравнение результатов данного анализа с результатами зарубежных моделей, приведенными в публикациях [3-5, 10]. Для анализа региональных гидрологических характеристик в результатах глобальных моделей часто пользуются осреднением элементов водного баланса по водосборам крупных рек, являющихся естественным масштабом для оценки гидрологических характеристик по крупным регионам суши. Результаты такого анализа можно сравнить с наиболее надежно измеряемой гидрологической характеристикой водосбора устьевым стоком реки. В данной работе приводится краткое описание методов параметризации снежного покрова; сравнение характеристик снежного покрова по эмпирическим данным, по результатам реанализов и по результатам численных экспериментов типа AMIP-II (вторая фаза эксперимента) c российскими гидродинамическими моделями, осредненных по водосборам трех сибирских рек Оби, Енисея и Лены. Разработанная методика оценки качества воспроизведения снежного покрова в моделях и полученные результаты позволяют приступить к процессу усовершенствования параметризации снега в модели Гидрометцентра России, более точного описания свойств снежного покрова и его влияния на климатическую систему. В качестве одного из этапов на этом 4

5 пути предпринята попытка оценки возможности использования предложенной в [11] классификации снежного покрова. В работе проводится описание предложенной классификации, алгоритмов ее получения и возможности использования на основе данных моделей и реанализов. Также проведена разработка динамической классификации физических свойств снега и анализ возможности ее применения для параметризации снежного покрова в моделях общей циркуляции атмосферы. 1. Описание использованных данных В работе использовались характеристики снежного покрова, полученные в экспериментах типа AMIP-II второй фазы проекта по сравнению Моделей Общей Циркуляции Атмосферы [12]. Как известно, это эксперименты с моделями общей циркуляции атмосферы, проведенные для периода в 20 лет ( гг.), с единой температурой поверхности океана, заданной в соответствии с наблюдениями и с одинаковой постоянной концентрацией углекислого газа. В распоряжении имелись ряды водного эквивалента снега, полученного в экспериментах с моделью Гидрометцентра России (далее - ГМЦ). Модель ГМЦ [12] не является официальным участником AMIP экспериментов, тем не менее, эксперименты по программе AMIP-I и AMIP-II были выполнены, и сравнение различных аспектов моделирования приведено в публикациях [6-8]. Кроме того, автору были любезно предоставлены результаты по воспроизведению водного эквивалента снега в экспериментах AMIP-II двух российских моделей - официальных участников программы AMIP. Результаты AMIP эксперимента (водный эквивалент снега) с моделью ИВМ [14-16] и с моделью ГГО [2, 17] опубликованы. Было проведено также сравнение с результатами экспериментов типа AMIP-I с моделью Центра им. Хэдли (HC) Метеорологической службы в Великобритании и моделью Института Метеорологии им. Макса Планка в Германии (ECHAM3) [18]. Они будут кратко прокомментированы, но количественно не приведены, так как это результаты по более ранним версиям моделей и только за 10 лет ( ). Интерес к результатам этих моделей связан с тем, что эти две зарубежные модели являются признанными лидерами в моделировании изменения климата. Из 5

6 работ [3, 5] заимствованы эмпирические данные, с помощью которых оценивалась близость результатов к наблюдениям. Для оценки площади покрытия снегом в качестве эталона использовалась информация со спутниковых снимков, получаемых в Национальном Агентстве Астронавтики и Аэронавтики США (NOAA). В NOAA с 1966 г. готовятся еженедельные карты снежного покрова и границ льда для Северного полушария [19]. Известно, что спутниковые данные о снежном покрове существенно зависят от наличия облачности и обладают определенными недостатками в горных областях. Тем не менее, для анализа интегральных характеристик площади снежного покрытия эти данные являются лучшими среди доступных. Для анализа толщины снежного покрова использована климатология снега (Snow Data Climatology SDC) из работы [10]. Априори можно считать заметным недостатком данной климатологии использование при расчетах толщины снега единой и постоянной плотности снега, равной 300 кг/м 3. При этом авторы этого набора отмечают, что их климатология не лишена и других ошибок. Например, они сообщают, что им не для всех стран удалось собрать информацию о снежном покрове. Тем не менее, эта климатология явилась также наиболее репрезентативным набором, доступным для обобщения и с ней сравнивались результаты моделирования по [3-5, 10]. 2. Краткое описание методов параметризации снежного покрова Снежный покров представляет собой сложно взаимодействующую смесь кристаллических снежинок, ледяных корок или прослоек, воздуха и пара. На процессы в снежном покрове определяющее влияние оказывают метеорологические условия. Вертикальная структура (стратиграфия) снега, особенно к концу зимы, может представлять собой затейливое чередование ледяных, снежных и водяных слоев. Образование, таяние, испарение снега и влияние снега на свойства подстилающей поверхности являются весьма сложными физическими процессами. Эти процессы в большой мере зависят также, от типов почв и ландшафтов, на которых они происходят. Многие вопросы, связанные с изучением динамики этих процессов даже в отдельных регионах, далеки от завершения тем более трудным является их обобщение и описание в глобальных моделях с ячейками порядка нескольких сот километров. Одним из ограничений в параметризациях снежных процессов, 6

7 используемых во многих крупномасштабных моделях, является представление снега в виде одного слоя. Такое допущение используется, в частности, в параметризации моделей ГМЦ и ГГО. Существуют, конечно, и многослойные схемы. Обзор многослойных схем приведен, например, в работах [20, 21]. В дальнейшем предполагается косвенным образом учитывать стратиграфию снега в однослойной схеме модели ГМЦ, например, при помощи ввода классификации снежного покрова. В настоящее время имеются и развиваются достаточно полные модели, описывающие различные физические процессы в снежном покрове [например 22, 23]. Эти модели используются, например, для прогноза формирования лавиноопасных структур. Но расчеты с помощью этих моделей требуют значительных вычислительных ресурсов и описания локальных особенностей рельефа и метеорологических режимов, поэтому в крупномасштабных прогностических или климатических моделях они не используются. Наличие снежного покрова учитывается при описании различных физических процессов в моделях. Как правило, описание процессов, связанных со снегом, разбросано по различным разделам описания параметризаций физических процессов. Например, влияние на альбедо, как правило, приводится в разделе с описанием радиации, описание изоляции почвы от атмосферы при снеге в описании расчета температуры поверхности почвы и т.д. Поэтому была предпринята попытка систематизировать описание снежного покрова в трех отечественных и двух зарубежных моделях. Не для всех моделей была доступна полная документация, и поэтому невозможно гарантировать полноту обзора. Условно параметризации влияния снежного покрова классифицируются по следующим рубрикам: 2.1/ критерии превращения атмосферных осадков в снег; 2.2/ тепловая изоляция подстилающей поверхности от атмосферы снежным покровом; 2.3/ критерии таяния снега; 2.4/ изменения водного эквивалента снежного покрова; 2.5/ учет изменения альбедо подстилающей поверхности при наличии снега; 2.6/ влияние снежного покрова на шероховатость. Ниже кратко описаны подходы к перечисленным физическим процессам, использованные авторами анализируемых моделей. 7

8 2.1 Критерии превращения осадков в снег В климатической или прогностической модели имеются, по крайней мере, две процедуры, описывающие осадки: параметризация крупномасштабных осадков и параметризация мелкомасштабной, проникающей конвекции с осадками. Каждый вид осадков при определенных термических условиях может превращаться в снег. Весьма часто превращение осадков в снег в моделях определяется только по температуре почвы, без учета температуры воздуха. В частности, таким образом определяется наличие снежных осадков в моделях ГМЦ и ИВМ, в которых критерием наличия снега (при крупномасштабных и конвективных осадках) является нулевая или отрицательная температура подстилающей поверхности. В модели ГГО также не делается различий между превращением в снег осадков конвективного или крупномасштабного происхождения, но анализируется не температура подстилающей поверхности, а температура воздуха в приземном слое атмосферы. Осадки считаются снежными, если температура воздуха в приземном слое строго ниже нуля. В модели ECHAM3 превращение осадков в снег для глубокой конвекции и крупномасштабной конденсации анализируется несколько по-иному. Для конвективных процессов снегопад начинается при совпадении двух условий: вопервых, отрицательной (ниже 0 С) температуре подстилающей поверхности и вовторых, температуре нижнего модельного слоя (порядка 300м над подстилающей поверхностью) ниже -3 С. Для крупномасштабных процессов осадки считаются снегом, если температура воздуха в слое их образования ниже 0 С. Весь снег может таять на пути к поверхности и превращаться в дождь, если температура слоя, через который он проходит, превышает +2 С. Снег, как и дождь, может также испаряться, проходя через теплые слои атмосферы. Если снежные осадки ложатся на холодную (ниже 0 С) поверхность, то формируется снежный покров. Именно такое описание образования снега является физически наиболее обоснованным в нашем представлении. Осадки практически всегда образуются в слое с достаточно низкими температурами и, скорее всего, сразу превращаются в снег или лед и, приближаясь к земле, переходят в жидкую фазу или остаются в виде снега. Различия в описании снега для конвективных и крупномасштабных осадков связаны, скорее всего, с тем, что в этих процессах должны учитываться вертикальные потоки влаги весьма разной интенсивности в конвекции этот поток значительно выше. Возможно, по мнению авторов, основная часть фазовых переходов влаги происходит только вблизи 8

9 подстилающей поверхности. Физически явного описания для разделения образования снега в осадках различной природы найдено не было. 2.2 Тепловая изоляция подстилающей поверхности от атмосферы снежным покровом Одним из важнейших процессов связанных со снегом является тепловая изоляция почвы от процессов в атмосфере. Известно, что в высоких широтах в отсутствии снега возникает угроза вымерзания растительности. Теплоизоляционные свойства в большой мере зависят от толщины слоя и вертикальной структуры снега. Наиболее полно и ясно учет теплопередачи при наличии снега описан для модели ИВМ откуда заимствована эта часть. Кроме того, необходимо учитывать, что только в модели ИВМ из Российских моделей для описания снега используются не один уровень, а три. Для остальных моделей укажем только на основные отличия. В модели ИВМ считается, что если поверхность почвы покрыта снегом толщиной h, то для описания процесса теплопереноса в слое (0, h) используется следующее уравнение переноса тепла ρ C T T λ t z z sn sn sn sn = sn, (1) в котором T sn - температура снега, а ρ sn, C sn и λ sn представляют собой его плотность, теплоемкость и коэффициент теплопроводности соответственно. В качестве граничных условий выбраны следующие формулировки. На верхней границе z = h, если почва покрыта снегом, или z = 0 в случае его отсутствия, предполагается заданной температура подстилающей поверхности, количество водяного пара в воздухе и поток жидкой влаги, обусловленный дождевыми осадками, таянием снега и испарением с поверхности почвы. Теплоемкость снега равной теплоемкости льда C sn считается C i. Необходимо заметить здесь, что допущение равенства теплоемкости снега и льда является весьма заметным ограничением в параметризаци снега, так как теплоемкость снега зависит от его плотности, изменяющейся в широком диапазоне [см., например, 24, 25], а его плотность ρ sn и теплопроводность λ sn предполагаются зависящими от глубины, и рассчитываются по следующим эмпирическим формулам : 9

10 ρsn ρ sn, min ( h z) = 10, (2) λ sn 4 ρ sn ρsn = λ0 ( ).. ρw ρw (3) Здесь 3 ρ, - минимальная плотность снега, принятая гсм /, sn min λ 0 = кал/ ( смск), а глубина снежного покрова h связана с рассчитываемым в модели водным эквивалентом снега соотношением h= /. ρwsn ρ sn, min В нынешних версиях моделей ГМЦ и ГГО не решается уравнение теплопроводности при наличии слоя снега, а принимается более упрощенное представление о теплофизических свойствах слоя, включающего снег, как средневзвешенных относительно толщин отдельных слоев. Описания остальных моделей, использованных в работе, не включают деталей пересчета теплопроводности снега. 2.3 Критерии таяния снега При описании таяния снега в большинстве параметризаций исходят из соображения, что температура снега не может превышать 0 С (в модели ECHAM3 2 C) и процесс снеготаяния начинается при достижении слоя снега и верхнего слоя почвы температуры 0 С. Кроме того, необходимым условием является наличие положительного потока явного тепла. Приходящая к поверхности тепловая энергия сверх количества, необходимого для подъема температуры до критической величины (0 C или -2 C), идет на таяние снега. При таянии снега температура почвы считается неизменной, равной 0 C пока не стает весь снег. 2.4 Уравнение изменения водного эквивалента снежного покрова Прежде всего, заметим, что в ряде моделей снег может покрывать не всю площадь ячейки. Эта доля должна зависеть, в принципе, от пространственного 10

11 разрешения модели и задаваться с помощью критической величины водного эквивалента. Критические величины в моделях различаются. Значения используемых критических величин и другие константы, связанные с учетом снежных процессов в моделях, приведены в табл. 1. (Видно, что разброс в используемых константах весьма велик, особенно в использованных величинах плотности снега). Если рассчитанная высота снежного покрова равна или превышает эту критическую высоту, то считается, что ячейка покрыта снегом полностью. Изменения водного эквивалента (Q sn ) снежного покрова описывается в моделях следующим уравнением: Q sn / t = P sn E sn M, (4) где величины P sn, E sn и M характеризуют скорость выпадения, испарения и таяния снега соответственно. В некоторых моделях учитывают сублимацию снега. Не во всех моделях учитывается механизм испарения снега, в частности в моделях ГМЦ и ГГО. 2.5 Влияние снежного покрова на шероховатость. Одной из характеристик подстилающей поверхности, на которую снег должен влиять является шероховатость. Естественно, что поверхность, покрытая снегом становится более гладкой - менее шероховатой и это явление необходимо учитывать при расчетах изменения динамических процессов над снежными пространствами. Из анализируемых моделей изменение параметра шероховатости под влиянием снега нам известно только в модели HC. В присутствии снега высотой 0,1-0,2 м уровень шероховатости уменьшаются, начиная с характерных значений для каждого из типов модельной растительности. Уровень шероховатости ограничен величиной в 0.5 см при достаточно глубоком снеге. Этот процесс не учитывается в моделях ГМЦ, ГГО и ИВМ. 2.6 Учет изменения альбедо подстилающей поверхности при наличии снега Одной из важнейших характеристик подстилающей поверхности, на которую снег оказывает радикальное влияние, является ее отражающие свойства, выражающиеся в изменении альбедо. Это влияние учитывается, естественно, во всех моделях. Альбедо, в свою очередь, в большой мере определяет тепловой баланс столба 11

12 атмосферы. В дальнейшем будет предпринята попытка количественно проанализировать колебания альбедо в экспериментах. Пока рассмотрим метод учета влияния снега на альбедо в различных моделях. Практически во всех рассматриваемых моделях влияние снега на альбедо заснеженной поверхности рассчитывается на основе уравнения A = A 0 + (A sn A 0 ) * Q sn /( Q sn + Q sncr ) (5) где Q sn водный эквивалент снежного слоя, A 0 альбедо бесснежной поверхности, а параметр Q sncr и альбедо снега A sn выбраны для каждой модели свои (см. табл. 1) Как видно из табл. 1, в модели ГМЦ альбедо снега на суше A sn = 0,7, в модели ИВМ альбедо снега A sn не постоянно, а зависит от температуры подстилающей поверхности. Эта зависимость вводится следующим образом: A sn = A max при Т Sn < T min, A sn = A min при Т Sn = T max, (6) A sn = A max (T S T min ) / (T max T min ) при T min < Т Sn < T max где Т Sn температура снега, T max = K, T min = K. Для леса A min = 0.5, A max = 0.7, для других типов экосистем A min = 0.4, A max = То есть, альбедо снега максимально при температуре около -10 ºC и ниже и составляет 0.7, при температуре около 0 ºC оно минимально и равно 0.5, в интервале -10 ºC 0 ºC линейно уменьшается. В модели ГГО описание влияния снега на альбедо поверхности близкое к модели ГМЦ. За максимальное значение альбедо снега A * sn берется его значение для Антарктиды и Гренландии: A * sn = 0.8. В модели EСHAM3 альбедо поверхности покрытой снегом рассчитывается путем корректировки его с учетом температурных условий и присутствия лесов. В модели HC альбедо снега является функцией его глубины и температуры, и также зависит от типа растительности. Учитывается «старение» снега при этом альбедо уменьшается по мере достижения снегом температуры точки таяния. 12

13 Таблица 1. Константы, используемые при описании снежного покрова в различных моделях Модель Параметр Пространственное разрешение Критическая толщина снежного покрова, м ГМЦ ИВМ ГГО ECHAM3 HC 2.81 x x x x x Альбедо снега (зависит от температуры) Плотность снега 300 ρ sn / ρ sn,min = (h-z) кг/м 3 ρ sn,min = / (в зависимости от температуры снега и вида поверхности) Теплоемкость снега (Вт с)/(м 3 К) Теплопроводность снега ρ sn ρsn λsn = λ0 ( ).. ρw ρw Вт/(м К) λ 0 =

14 3. Анализ интегральных характеристик снежного покрова для Евразии и Северной Америки Прежде чем анализировать полученные результаты, отметим, что данная работа является первым шагом в сравнительной оценке интегральных характеристик снежного покрова в Российских численных моделях. Анализу влияния изменчивости снежного покрова на характеристики циркуляции атмосферы посвящен ряд отечественных [например, 25] и зарубежных [1, 26] работ. Но в них авторы не анализируют результаты моделирования. Несмотря на то, что в настоящее время имеется масса работ по оценкам различных выходных данных реанализов [27], работы с анализом снежных характеристик в результатах реанализов нам не известны. В качестве первых анализируемых характеристик снежного покрова рассмотрим интегралы по области суши Евразии (0 170 в.д ; с.ш.) и суши Северной Америки ( з.д; с.ш.) массы снега и площади, покрытой снегом. На рис. 1а - приведены величины средней за 20 лет массы снега в Евразии и Северной Америке по данным эталонов и в экспериментах с российскими моделями, и 1б - относительные ошибки воспроизведения массы снега в моделях, рис 1в и 1г аналогичные характеристики для площади снега. Из рассмотренных диаграмм (1а и 1б) можно видеть, что разброс величин массы снега для Северной Америки в разных моделях составляет до 86% от данных климатологии, а для Евразии до 37%. Этот результат говорит, скорее всего, о том, что термический режим и режим осадков для Евразии воспроизводится в экспериментах ближе к наблюдениям, чем для Северной Америки. При этом в модели ГГО систематически завышается средняя масса снега, по сравнению с эталоном, а в модели ИВМ занижается. Ближе всего к данным эталона лежит масса снега, воспроизведенная в экспериментах с моделью ГМЦ. Упомянем, что сравнимые результаты получены в экспериментах модели HC [3-5], что косвенно свидетельствует о близости к наблюдениям среднего термического и гидрологического режима этих континентов, воспроизведенных в экспериментах и о разумных механизмах и константах используемых в параметризации снега. Судя по анализу рис. 1в и 1г качество воспроизведения в моделях площади континентов, покрытой снегом, отличается от аналогичных показателей по воспроизведению массы снега. Например, масса снега в модели ГГО для Северной Америки воспроизведена близко к климатологии, а площадь оказалась заметно 14

15 заниженной. Такое же свойство с площадью покрытия снегом в результатах с моделью ГМЦ для территории Северной Америки. Масса снега воспроизведена весьма близко к наблюдениям, а площадь, покрытая снегом, завышена на 30%. Эти расхождения, по всей видимости, связаны с недостатками в расчетах плотности снега в моделях. Но причины этих расхождений являются только гипотезами, требующими дальнейшего исследования. На рис.2 приведены графики годового хода средних по тем же 20 годам величин массы снега (рис 2а и 2б) и площади (2в и 2г) снежного покрытия для Евразии (2а и 2в) и северной Америки (2б и 2г). По графикам рис 2а можно видеть близость характера годового хода динамики формирования и схода снежного покрова к эмпирике у всех моделей. Все модели имеют максимальную массу снега в феврале марте, отсутствие снежного покрова в Евразии в июле августе, и рост в сентябре октябре. Можно видеть, что процессы весеннего схода снега в модели ИВМ для Евразии описаны ближе других моделей к эмпирическим данным. С другой стороны, февральский максимум массы снега в модели заметно ниже климатологии. В остальных моделях снег начинает таять приблизительно на месяц позже наблюдаемого срока, и, в связи с этим, сходит быстрее. Заметим, что интенсивность таяния снега в большой мере определяет годовой сток северных рек, и адекватное его описание является важной характеристикой моделирования. Зато в осенний период, практически во всех моделях снежный покров в Евразии устанавливается позже наблюдаемого срока. Из графиков 2б видно, что и в Северной Америке максимальный снежный покров устанавливается в феврале марте. В связи с этим при анализе географического распределения среднего снежного покрова будут рассмотрены средние февральские данные. В северной Америке ни одна из моделей не описывает таяние снега в течение всей весны близко к наблюдениям. В модели ИВМ снег сходит приблизительно на месяц раньше эталона, в модели ГМЦ и ГГО на месяц позже. Установление снежного покрова осенью и в начале зимы в моделях ГМЦ и ГГО в среднем происходит близко к наблюдениям. Надо отметить, что в моделях ИВМ и ГМЦ максимальные февральские запасы снега меньше наблюдений, а в модели ГГО весьма близко к эталонным величинам. Изменения площади снежного покрова в Евразии (рис.2в) не имеют столь яркого максимума в феврале марте и спадает во второй половине зимы и весной приблизительно с одинаковой скоростью во всех моделях. Тем не менее, уменьшение площади в модели ИВМ возникает на месяц раньше наблюдений, а в модели ГМЦ на 15

16 месяц позже. Практически такое же соотношение для весеннего периода и по территории Северной Америки. Надо отметить, что возникновение и формирование снежного покрова в осенний период в Евразии происходит во всех моделях очень близко друг к другу и к данным наблюдениий. Для территории Северной Америки различия между моделями в становлении площади покрытой снегом большие в основном за счет более интенсивного и раннего роста заснеженной площади в модели ГМЦ. На рис. 3 приведены карты средних за 19 лет (без первого 1979 года) полей толщины снежного покрова для февраля. Заметим, что для каждой модели толщина снега рассчитана по собственным величинам плотностям снега, характерным для эксперимента. Так для модели Гидрометцентра использовалась величина 300, для модели ГГО 200, а для модели ИВМ 250 кг/м 3. Упомянем, что расчеты этой осредненной по 19 февралям характеристики не чувствительна к величинам использованной плотности и мала изменилась по сравнению с расчетами по единой величине плотности 300 кг/м 3. Судя по климатической карте среднего февральского снежного покрова (SDC), значения толщины покрова в 75 см характерно для области южнее Гудзонова залива в Северной Америке, а меньший уровень снега распространился от Великих Равнин США до прерий Канады. В модели ГМЦ, как можно видеть, удачно описан максимум южнее Гудзонова залива, но снежный покров на западе и севере Канады заметно завышен и по сравнению с эмпирическими данными и по сравнению с другими моделями. В результатах воспроизведен максимум снежного покрова в Скандинавии и в Сибири, но площадь экстремума завышена и на северо-востоке Европы, и на севере Дальнего Востока, что оказалось характерным для всех Российских моделей. В модели ИВМ весьма удачно воспроизведен февральский экстремум южнее Гудзонова залива (это также характерно для всех Российских моделей). Можно отметить, что февральский снежный покров на Северо-Американском континенте воспроизведен в модели ИВМ наиболее удачно из всех сравниваемых моделей. В модели ГГО, как уже отмечалось выше, завышен северо западный Канадский экстремум толщины снега. В ее результатах не слишком отчетливо проявился Скандинавский максимум, но выглядит преувеличенным толщина снежного покрова Восточной Сибири и Дальнего Востока. 16

17 Прежде чем перейти к выводам работы, отметим определенные трудности, с которыми сталкиваются все попытки анализа результатов моделирования снежного покрова в численном моделировании, и, которые нам удалось преодолеть не в полной мере. Первая трудность, о которой уже говорилось вскользь выше это проблема однородных эталонных эмпирических данных. В большой мере с подобной трудностью встречаются все при анализе результатов моделирования но после появления результатов проектов реанализов для многих элементов эта проблема в некоторой мере снята, в то время для элементов криосферы она не решена. Другой трудностью обработки результатов является большой диапазон изменения плотности снежного покрова (плотность может колебаться от кг/м3), и при оценке результатов разных моделей не всегда ясно, какая величина плотности использовалась. Третья сложность, которую также нужно отметить, связана с необходимостью высказать определенные гипотезы, для объяснения различий в результатах а они могут быть не только в разном пространственном разрешении моделей и отличиях в параметризациях снега, но и в различиях динамики и описании других физических процессов например в описаниях образования осадков. 17

18 4. Анализ изменения средних характеристик площади снежного покрова в бассейнах великих Сибирских рек На рис. 4а приведен годовой ход средних за 20 лет изменений площади покрытой снегом по данным реанализов ERA и NCAR/NCEP-2 и по результатам AMIP экспериментов моделей Гидрометцентра России, ГГО и ИВМ, а также годовой гидрограф стоков рек Оби, Енисея и Лены. Из анализа этих графиков можно видеть, что годовые изменения осредненных за 20 лет величин площади покрытия снегом по данным реанализов и по численным экспериментам трех моделей в целом близки друг к другу. Они практически совпадают по площади установившегося зимнего снежного покрова. Внутригодовые изменения площади снежного покрова хорошо коррелируют с обратным знаком с осредненными характеристиками годового изменения стока соответствующих рек. Видно, что накопление снега и таяние в западной, центральной и восточной частях Сибири (водосборы Оби, Енисея и Лены соответственно) протекает по-разному. В большой мере, это связано с различным характером годового хода температуры и осадков в каждом из регионов. Мы, к сожалению, не имели соответствующих полей приземной температуры воздуха и осадков для всех моделей, а только эмпирические данные и результаты эксперимента с моделью ГМЦ. Эти данные, осредненные по тому же интервалу времени и тем же бассейнам приведены на рис.4б. Ниже, при более детальном анализе результатов рис. 4а, будем прибегать и к рассмотрению рис.4б. Причем эталонными данными для приземной температуры воздуха нам служили ряды температуры на уровне 2м NCAR/NCEP реанализа, а для осадков данные GPCP (Глобального Проекта Климатических Осадков - Эталонные данные осреднены по тем же временным интервалам и пространственным регионам, что и результаты экспериментов с моделями. 4.1 Анализ формирования снежного покрова в осенний период Описание изменения массы снежного покрова является отражением термических и гидрологических свойств атмосферы и суши. Как уже упоминалось выше средние термические характеристики в бассейнах рек, приведенные на рис. 4а, вполне удовлетворительно описываются в эксперименте с моделью ГМЦ. Можно 18

19 видеть, что в AMIP эксперименте в бассейнах Оби и Енисея температуры зимой и осенью на несколько градусов выше наблюдений. В бассейне р. Лены температуры ближе к наблюдениям и отличия заметны только в ноябре январе. Осадки в эксперименте с моделью ГМЦ завышены во всех сезонах приблизительно в 1.5 раза. В осенне-зимний период осадки хорошо совпадают с наблюдаемыми, особенно в бассейне р. Обь. Осадки именно этого сезона определяют формирование снежного покрова. Из анализа рис. 4а видно, что в среднем снежный покров формируется в бассейне р. Обь, начиная с сентября, а с ноября до середины марта он практически не меняется. Причем накопление снега протекает вполне равномерно. В бассейне реки Енисей формирование снежного покрова протекает интенсивнее в первую половину осени и несколько медленнее в конце осени. На Лене в среднем снег ложится, чуть ли не на месяц раньше, и, судя по данным реанализов, к концу октября его формирование, практически, заканчивается. Снег на Лене держится на месяц дольше, почти до мая - июня. Объяснение различий в процессе накопления снега связано, естественно, с термическими и гидрологическими особенностями регионов. Обратимся опять к рассмотрению рис.4б. В течение всего периода формирования снежного покрова, согласно рис.4а, средняя температура в бассейне р. Обь на 3-4 градуса выше температуры в бассейне р. Енисей, а температура для бассейна р. Енисей на 4-5 градусов выше средней температуры бассейна р. Лена. Можно заметить также, что средний термический режим во всех трех бассейнах воспроизведен в эксперименте с моделью Гидрометцентра весьма близко к данным реанализа. Характерное распределение осадков в период образования снежного покрова также приводится на рис.4б. Большие величины осадков в течение всего осенне-зимнего периода соответствуют бассейну р. Обь, несколько меньшие величины бассейну р. Енисея и еще меньшие р. Лене. Заметим также, что взаимное соотношение величин осадков по регионам воспроизведено аналогично соотношению осадков по данным GPCP, в то время как абсолютные величины осадков в эксперименте завышены почти во все сезоны и для всех трех бассейнов. Более низкие температуры в бассейне Лены в сентябре приводят к более раннему формированию снежного покрова в восточной Сибири. Скорость роста снежного покрова выше в первые месяцы в бассейне р. Лены, чуть ниже в бассейне р. Енисей и самая низкая в бассейне Оби. 19

20 Формирование снежного покрова для бассейнов р. Обь и р. Енисей, воспроизводимое моделью ГГО, происходит медленней, чем в модели Гидрометцентра России. Средние величины накопленной массы снега для бассейна р. Обь и р. Енисей в эксперименте с моделью Гидрометцентра ближе к величинам из реанализа NCAR/NCEP, а в экспериментах с моделями ГГО и ИВМ эти величины несколько выше и близки к данным реанализа ERA. Для бассейна р. Лена площадь снега в эксперименте с моделью ИВМ по сравнению с остальными моделями и данными реанализов завышена. Модельные расчеты ГГО близки к данным реанализа ERA, а результаты ГМЦ модели практически совпадают с данными реанализа NCAR/NCEP. 4.2 Анализ процесса таяния снежного покрова на водосборах Сибирских рек Рассмотрим весьма важный для анализа качества моделирования гидрологии региона, так и для решения прогностических задач, режим таяния снега. Судя по данным рис. 4б весна в западной Сибири наступает раньше и температуры воздуха над бассейном р. Оби заметно выше в весенние месяцы, по сравнению с другими бассейнами. Сезон таяния снега может начинаться в середине конце марта. В водосборе Лены сход снега происходит на месяц позже. Скорость таяния снежного покрова прямо пропорциональна скорости роста стока рек. Максимум значений этих скоростей для Оби приходятся на конец апреля, а для Лены на май. Скорость таяния снега в окрестностях Енисея растет постепенно в течение первых двух календарных весенних месяцев. Ниже приводятся результаты сравнения таяния снега в реанализах. Время, за которое протекает таяние снежного покрова, зависит как от интенсивности потепления в регионах, так и от запасов снега, накопленных за зиму. Судя по средним данным, приведенным на рис.4б, над Западной Сибирью наблюдаются более высокие зимние осадки, чем над восточной. По результатам многолетних наблюдений максимальная толщина снега в бассейне р. Оби в конце зимы составляет 39 см, а в бассейне Лены - 32 см [28]. Необходимо отметить, что, судя по рис.4а, в среднем в среднем таяние во всех бассейнах заканчивается почти одновременно к июлю. Отметим также, что время таяния снега для бассейна р. Обь практически совпало в обоих реанализах. Темп таяния снега в бассейне р. Обь наиболее близок таянию в реанализах. Он вполне удачно описан в эксперименте с моделью ГМЦ. В 20

21 эксперименте с моделью ИВМ таяние начинается на месяц полтора раньше и протекает медленнее, В эксперименте с моделью ГГО таяние начинается позже остальных данных и протекает быстрее. Заканчивается таяние с месячной точностью практически одновременно для всех моделей. Для бассейна р. Енисей и Лена по данным реанализа ERA накоплено несколько больше снега, но таяние начинается и заканчивается, практически одновременно. Очень близкий к данным реанализов характер таяния снега отразился в эксперименте с моделью ГМЦ. И в бассейне р. Енисей и в бассейне р. Лена таяние снега в эксперименте ГГО задержалось практически на месяц и закончилось только в июле. Темп таяния снега в модели ИВМ ближе к данным реанализов, но протекают более интенсивно, хотя заканчиваются, как и в остальных моделях, в июне. Несколько слов необходимо добавить о связи стоков великих сибирских рек с изменением снежного покрова. По графикам, приведенным на рис. 4а видно, что рост годового стока Сибирских рек и уменьшение площади снежного покрова происходит практически одновременно. Несмотря на различия в термических характеристиках, в среднем, максимальных значений сток достигает на всех реках в мае-июне, причем в это время снег в бассейнах еще не сходит окончательно. По данным реанализов в момент пика стока в бассейне Оби сохраняется 8% покрытия (6,4 по эмпирическим данным из [28]), 18 % для Енисея (21,1 по [28]) и 19% для Лены (32,1 по [28]). В общей картине изменения средней площади покрытой снегом эти свойства отражены для всех моделей. Наибольшие отличия от реанализов наблюдаются в результатах экспериментов с моделью ГГО. Приведено качественное сравнение таяния снега в моделях с изменением стока так как сток, и особенно средний многолетний сток, как уже упоминалось выше, является наиболее надежно измеряемой интегральной гидрологической характеристикой бассейна, более точной, чем средние по бассейнам характеристики снежного покрова или осадки. Для количественной характеристики близости к данным наблюдений были рассчитаны средние скорости таяния снега в бассейнах и скорости изменения весеннего стока рек. Результаты расчетов приведены в табл. 2. Считая, что сток рек является наиболее надежной гидрологической характеристикой бассейна, была оценена в процентах доля скорости изменения стока, описываемая каждой моделью и реанализами (также в табл.2). 21

22 Таблица 2 Средняя за 4 месяца (март, апрель, май, июнь) скорость таяния снега и изменения стока рек в трех бассейнах сибирских рек Скорость таяния снега, кг/мес Скорость изменения стока, кг/мес ГМЦ ИВМ ГГО ERA NCEP/NCAR Сток реанализ реанализ Енисей 143,05 109,53 162,52 109,77 90,88 123,15 Лена 125,43 107,14 159,28 100,71 86,89 115,89 Обь 129,04 64,93 146,17 100,75 89,76 106,13 Относительные скорости таяния снега (к скорости изменения стока), % Енисей 116,16 88,94 131,97 89,14 73,79 Лена 108,23 92,45 137,44 86,90 74,98 Обь 121,59 61,18 137,72 94,93 84,58 Из анализа табл.2 видно, что наиболее близкие к изменению стоков величины скоростей таяния снега в данных Европейского реанализа от 86-94% для различных бассейнов, в реанализе NCAR/NCEP скорость таяния ниже скорости изменения снега от 73,8 84,6%. Нужно отметить, что наиболее близкие скорости в обоих реанализах получены для водосбора р. Обь. В результатах экспериментов с моделями наиболее близкие скорости были воспроизведены в бассейне р. Лена моделью ИВМ 92,5% и моделью ГМЦ - 108,2%. В эксперименте с моделью ИВМ заметно занижена скорость таяния в бассейне р.обь 61,2%. В эксперименте с моделью ГГО во всех трех бассейнах скорость таяния близка друг к другу и заметно выше скорости изменения соответствующего стока порядка 137%. Для всех трех рек наиболее близкие, хотя и несколько завышенные результаты скорости получены в эксперименте с моделью ГМЦ %. 22

23 5. Динамическая классификация снежного покрова и возможность ее применения в параметризации снега 5.1. Климатическая классификация снежного покрова Снежный покров в природе является сложной структурой, состоящей из множества слоев с определенными физическими свойствами. Существуют модели (например, SNOWPACK), детально описывающие структуру снега, но в моделях ОЦА снежный покров часто описан одним, изменяющимся в пространстве и во времени, слоем (как, например, это сделано в модели Гидрометцентра России). Описание снежного покрова одним слоем связано, отчасти, с экономией вычислительных затрат при расчетах. Введение классификации снежного покрова в его параметризацию способствует более детальному описанию процессов, связанных со снегом, благодаря возможности получения информации о физических свойствах снега, зная его класс. Была предпринята попытка оценки возможности использования предложенной в [11] классификации типов снежного покрова для параметризации снега. Отличием данной классификации от многих, предшествовавших ей, является возможность определения класса снега из анализа параметров атмосферы, а не физических свойств снега; каждому снежному классу приписывается определенная структура снега, определяющаяся условиями его формирования (метеоусловиями и рельефом местности). Так как эта классификация будет использована для параметризации снежного покрова, представлено ее описание. Снежный покров, формирующийся в зимний период и тающий весной, характеризуется глубиной, плотностью, продолжительностью залегания, альбедо и т.д. Свойства снега определяются размерами гранул, составляющих каждый его слой и чередованием этих слоев, их взаимодействием и изменением с течением времени. Эти характеристики снежного покрова зависят в первую очередь от метеоусловий прежде всего от приземной температуры воздуха во время и после выпадения осадков, их жидкой или твердой фазы, силы ветра. Предложенная в [11] классификация описывает сформировавшийся сезонный снежный покров в период середины-конца зимы и получена с использованием климатических данных, поэтому мы будем называть ее климатической классификацией снежного покрова. Снег в ней представлен шестью классами с характерными периодом залегания, температурой, глубиной снежного 23

24 покрова, наличием в нем ледяных вкраплений и слоев, слёживанием и другими свойствами (см. таблицы 3, 4). Таблица 3. Классы снежного покрова по [11] Класс Тундра тайга Горный морской эфемерный степной Залегание (мес.) менее 2 Климат Континентальный морской Для классов степной и эфемерный период залегания снега конкретно не определен, так как они введены для описания регионов, где снежное покрытие очень изменчиво. Относительная средняя температура снежного покрова повышается монотонно от класса тундра до класса эфемерный; среди классов описывающих устоявшийся снежный покров наибольшую и наименьшую глубину снега имеют классы морской и тундра; ледяные вкрапления и слои встречаются в значительном количестве в классах морской и эфемерный. Конкретнее стратиграфия снежного покрова каждого класса приведена на Рисунке 5.1, характерные параметры классов приведены в Таблице 4. Таблица 4. Основные свойства классов снежного покрова Класс тундра тайга Описание Тонкий, холодный, овеваемый ветрами снег. Максимальная глубина составляет примерно 75 см. Географически обычно залегает севернее верхней границы произрастания лесов. Состоит из основного слоя глубокого лежалого снега, покрытого несколькими слоями заветренного. Явления таяния редки. От тонкой до умеренной глубины холодный снег с низкой плотностью. Максимальная глубина бывает до 120 см. Залегает в местах с холодным климатом, где ветер, плотность выпавшего снега и средняя зимняя температура низки. К поздней зиме содержит от 50 до 80% лежалого снега, покрытого новым, неплотным снегом. Глубина (см) Объемная плотность (г/см 3 ) Количество слоев более 15 24

25 горный морской эфемерный степной Холодный снежный покров от средней до большой глубины с частым чередованием толстых и тонких слоев, иногда заветренных. Максимальная глубина составляет 250 см. Часто включает в себя глубокий лежалый снег и ветряные корки. Большинство новых снегопадов низкой плотности. Явления таяния присутствуют, но в целом несущественны. Теплый и глубокий снежный покров, максимальная глубина которого может превышать 300 см. Явления таяния (такие как слои льда и перколяционные колонны) встречаются часто. Повсеместно состоит из крупных гранул; характеризуется частым таянием основного залегающего слоя. Тонкий, очень теплый снежный покров, толщиной от 0 до 50 см. Таяние начинается сразу после выпадения, часто в основном слое. Часто состоит из снега только одного снегопада, который стаивает полностью, после чего новый снегопад формирует покров заново. Тонкий (за исключением сугробов), умеренно холодный снежный покров со значительным сносом под воздействием ветра. Максимальная глубина достигает 1 м. Часты заносы и заветренные слои более более менее 5 Необходимо отметить, что географические названия классов выбраны по ассоциации с физической природой снежного покрова, но они не имеют связи с отдельным типом растительности или местом залегания снега в климатической классификации. К примеру, снег класса тундра может присутствовать в географической точке, где растительность отличается от растительности тундры, но снежный покров тонок, состоит из основного слоя глубокого лежалого снега, в котором редки явления таяния. Также важно упомянуть, что валидация предложенной в [11] климатической классификации снежного покрова проводилась при помощи натурных исследований только на Аляске, а для территории Евразии проводился косвенный анализ с использованием климатических карт снега [29], что может приводить и к неверному распределению классов на территории Евразии. 25

26 5.2. Алгоритм построения климатической классификации снежного покрова При вычислении распределения классов снежного покрова в климатической классификации используются значения трех климатических параметров температуры приземного слоя воздуха, интенсивности осадков и скорости ветра. Они определяют условия, комбинация которых приводит к формированию снежного покрова определенного класса: какой класс соответствует низкой или относительно высокой (около 0 C) температуре, в тоже время интенсивным или небольшим осадкам, сильному или относительно слабому ветру. Процедура вычисления распределения классов снежного покрова применяет алгоритм, блок-схема которого приведена на рис.5.2, для выбора класса снега в каждой географической точке поля климатических параметров. В качестве входных параметров в алгоритме выбраны средняя интенсивность осадков, в виде снега P (мм/день), средняя скорость ветра V (м/с) и величина T e ( С), характеризующая совместное влияние продолжительности зимнего периода и зимней температуры воздуха: ( Tc Ta), Ta < Tc, Te = m 0, Ta Tc где m месяц года (1-12), T a среднемесячная приземная температура воздуха, T с критическая температура, определяющая возможность наличия снега. В климатической классификации применяется критическая температура T с = 10ºC для того, чтобы снежный покров мог присутствовать в том случае, когда среднемесячная температура может превышать температуру таяния (условия теплого и влажного снега классов морской и эфемерный). В алгоритме каждый входной параметр сравнивается с соответствующим критическим значением, определяющим выбор того или иного класса снега. Например, критическое значение температуры (T d ) указывает, в каких интервалах приземная температура воздуха (точнее, величина T e ) определяет теплый, влажный снежный покров (классы морской, степной и горный) и покров, состоящий из холодного, не насыщенного влагой, снега (классы тундра и тайга). Критическое значение осадков (P d ) устанавливает порог интенсивности осадков, превышение которого приводит к формированию глубокого (классы тундра и морской) или, в противном случае, тонкого снега (классы тайга, степной и горный). Наконец, критическое значение ветра (V d ) определяет в свою очередь, при каких скоростях ветра формируется плотный, (5.1) 26

ОСОБЕННОСТИ ТЕКУЩИХ КЛИМАТИЧЕСКИХ ИЗМЕНЕНИЙ В РЕГИОНЕ ЮЖНОГО УРАЛА

ОСОБЕННОСТИ ТЕКУЩИХ КЛИМАТИЧЕСКИХ ИЗМЕНЕНИЙ В РЕГИОНЕ ЮЖНОГО УРАЛА Вестник Челябинского государственного университета. 2011. 5 (220). Экология. Природопользование. Вып. 5. С. 44 49. О. Ю. Ленская, М. Г. Ботова ОСОБЕННОСТИ ТЕКУЩИХ КЛИМАТИЧЕСКИХ ИЗМЕНЕНИЙ В РЕГИОНЕ ЮЖНОГО

Подробнее

«Климаты России» Цель: Задачи: Место в структуре ООП «Климаты России» знать: уметь: владеть

«Климаты России» Цель: Задачи: Место в структуре ООП  «Климаты России»  знать: уметь: владеть Программа дисциплины «Климаты России» Авторы: Алексеева Л.И, с.н.с., к.г.н., доцент, географический факультет МГУ имени М.В.Ломоносова; Торопов П.А., к.г.н., доцент, географический факультет МГУ имени

Подробнее

ОСОБЕННОСТИ ДАТ УСТОЙЧИВОГО ПЕРЕХОДА ТЕМПЕРАТУРЫ ВОЗДУХА ЧЕРЕЗ +5 И 0 С ОСЕНЬЮ НА ЕВРОПЕЙСКОЙ ТЕРРИТОРИИ РОССИИ И ЮГО-ЗАПАДНОЙ ЧАСТИ ЗАПАДНОЙ СИБИРИ

ОСОБЕННОСТИ ДАТ УСТОЙЧИВОГО ПЕРЕХОДА ТЕМПЕРАТУРЫ ВОЗДУХА ЧЕРЕЗ +5 И 0 С ОСЕНЬЮ НА ЕВРОПЕЙСКОЙ ТЕРРИТОРИИ РОССИИ И ЮГО-ЗАПАДНОЙ ЧАСТИ ЗАПАДНОЙ СИБИРИ ОСОБЕННОСТИ ДАТ УСТОЙЧИВОГО ПЕРЕХОДА ТЕМПЕРАТУРЫ ВОЗДУХА ЧЕРЕЗ +5 И 0 С ОСЕНЬЮ НА ЕВРОПЕЙСКОЙ ТЕРРИТОРИИ РОССИИ И ЮГО-ЗАПАДНОЙ ЧАСТИ ЗАПАДНОЙ СИБИРИ В.П. Садоков, В.Ф. Козельцева, Н.Н. Кузнецова Гидрометеорологический

Подробнее

чрезвычайных ситуациях».

чрезвычайных ситуациях». Моргунов В. К. Основы метеорологии, климатологии. Метеорологические приборы и методы наблюдений: Учебник / В. К. Моргунов. Ростов/Д. : Феникс. Новосибирск: Сибирское соглашение, 2005. 331с. с ил. (Высшее

Подробнее

Билеты по географии для промежуточной аттестации обучающихся 7 классов учебный год

Билеты по географии для промежуточной аттестации обучающихся 7 классов учебный год Билеты по географии для промежуточной аттестации обучающихся 7 классов 2015-2016 учебный год 2 Пояснительная записка к материалам для промежуточной аттестации за курс «География материков и океанов. 7

Подробнее

НЕГИДРОСТАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ОБЩЕЙ ЦИРКУЛЯЦИИ АТМОСФЕРЫ ВЕНЕРЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ ЕЕ ПРИМЕНЕНИЯ

НЕГИДРОСТАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ОБЩЕЙ ЦИРКУЛЯЦИИ АТМОСФЕРЫ ВЕНЕРЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ ЕЕ ПРИМЕНЕНИЯ НЕГИДРОСТАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ОБЩЕЙ ЦИРКУЛЯЦИИ АТМОСФЕРЫ ВЕНЕРЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ ЕЕ ПРИМЕНЕНИЯ К. Г. Орлов 1, И. В. Мингалев 1, А. В. Родин 2 1 Полярный геофизический институт Кольского научного центра РАН ( E-mail:

Подробнее

5 класс Банк заданий. Модуль 2. Мини 1. Земля и её внутреннее строение

5 класс Банк заданий. Модуль 2. Мини 1. Земля и её внутреннее строение 5 класс Банк заданий. Модуль 2. Мини 1 Земля и её внутреннее строение 1. Определите, какие из следующих утверждений являются верными, а какие неверными? Укаж ит е ист инност ь или лож ност ь вариант ов

Подробнее

МОДЕЛИРОВАНИЕ СЖИГАНИЯ ГАЗОВ В ПУЗЫРЯХ

МОДЕЛИРОВАНИЕ СЖИГАНИЯ ГАЗОВ В ПУЗЫРЯХ XXVII сессия Российского акустического общества посвященная памяти ученых-акустиков ФГУП «Крыловский государственный научный центр» А. В. Смольякова и В. И. Попкова Санкт-Петербург16-18 апреля 014 г. Д.В.

Подробнее

Муниципальное автономное общеобразовательное учреждение «Средняя общеобразовательная школа с. Маянга»

Муниципальное автономное общеобразовательное учреждение «Средняя общеобразовательная школа с. Маянга» Муниципальное автономное общеобразовательное учреждение «Средняя общеобразовательная школа с. Маянга» Промежуточная аттестация по географии ( материал для тестирования за курс 6 класса) Учебный год: 2015-2016

Подробнее

Институт географии СО РАН, г. Иркутск ИЗМЕНЕНИЕ ХАРАКТЕРИСТИК КЛИМАТА ХОЛОДНОГО ПЕРИОДА НА ТЕРРИТОРИИ ИРКУТСКО-ЧЕРЕМХОВСКОЙ РАВНИНЫ

Институт географии СО РАН, г. Иркутск ИЗМЕНЕНИЕ ХАРАКТЕРИСТИК КЛИМАТА ХОЛОДНОГО ПЕРИОДА НА ТЕРРИТОРИИ ИРКУТСКО-ЧЕРЕМХОВСКОЙ РАВНИНЫ УДК 551.58:63; 551.583.13 Е. В. МАКСЮТОВА, Н. Н. ГУСТОКАШИНА Институт географии СО РАН, г. Иркутск ИЗМЕНЕНИЕ ХАРАКТЕРИСТИК КЛИМАТА ХОЛОДНОГО ПЕРИОДА НА ТЕРРИТОРИИ ИРКУТСКО-ЧЕРЕМХОВСКОЙ РАВНИНЫ Приведены

Подробнее

Изучение полярного переноса в атмосфере Земли методами дистанционного зондирования

Изучение полярного переноса в атмосфере Земли методами дистанционного зондирования Изучение полярного переноса в атмосфере Земли методами дистанционного зондирования Н.М. Астафьева, М.Д. Раев, Е.А. Шарков Институт космических исследований РАН 117997 Москва, Профсоюзная, 84/32 E-mails:

Подробнее

ОСНОВНЫЕ ПРИРОДНЫЕ ПРОЦЕССЫ, ФОРМИРУЮЩИЕ ЛОКАЛЬНОЕ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЕ ПОЛЕ ПРИЗЕМНОГО СЛОЯ АТМОСФЕРЫ НА Е.А. Пономарев, 1, Н.В. Чернева 2, П.П.

ОСНОВНЫЕ ПРИРОДНЫЕ ПРОЦЕССЫ, ФОРМИРУЮЩИЕ ЛОКАЛЬНОЕ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЕ ПОЛЕ ПРИЗЕМНОГО СЛОЯ АТМОСФЕРЫ НА Е.А. Пономарев, 1, Н.В. Чернева 2, П.П. ОСНОВНЫЕ ПРИРОДНЫЕ ПРОЦЕССЫ, ФОРМИРУЮЩИЕ ЛОКАЛЬНОЕ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЕ ПОЛЕ ПРИЗЕМНОГО СЛОЯ АТМОСФЕРЫ НА КАМЧАТКЕ Е.А. Пономарев, 1, Н.В. Чернева 2, П.П. Фирстов 2,3 1 Институт солнечно-земной физики СО РАН,

Подробнее

РЕЗУЛЬТАТЫ ИСПЫТАНИЯ УСОВЕРШЕНСТВОВАННОГО МЕТОДА ДОЛГОСРОЧНОГО ПРОГНОЗА ЭЛЕМЕНТОВ ВЕСЕННЕГО ПОЛОВОДЬЯ ПО БАССЕЙНУ РЕКИ ИСЕТЬ

РЕЗУЛЬТАТЫ ИСПЫТАНИЯ УСОВЕРШЕНСТВОВАННОГО МЕТОДА ДОЛГОСРОЧНОГО ПРОГНОЗА ЭЛЕМЕНТОВ ВЕСЕННЕГО ПОЛОВОДЬЯ ПО БАССЕЙНУ РЕКИ ИСЕТЬ В.Г. Бордокова, Н.Ф. Мирошникова РЕЗУЛЬТАТЫ ИСПЫТАНИЯ УСОВЕРШЕНСТВОВАННОГО МЕТОДА ДОЛГОСРОЧНОГО ПРОГНОЗА ЭЛЕМЕНТОВ ВЕСЕННЕГО ПОЛОВОДЬЯ ПО БАССЕЙНУ РЕКИ ИСЕТЬ Необходимость работы связана с важностью заблаговременного

Подробнее

Тестовый раунд 1. Первое кругосветное путешествие совершила экспедиция: а) испанская б) португальская в) английская г) российская

Тестовый раунд 1. Первое кругосветное путешествие совершила экспедиция: а) испанская б) португальская в) английская г) российская Тестовый раунд 1. Первое кругосветное путешествие совершила экспедиция: а) испанская б) португальская в) английская г) российская 2. Угол наклона земной оси к плоскости орбиты составляет: а) 0 0 б) 33,5

Подробнее

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ПО СТРОИТЕЛЬСТВУ И ЖИЛИЩНО-КОММУНАЛЬНОМУ ХОЗЯЙСТВУ (РОССТРОЙ) ФГУП «НИИ ВОДГЕО» РЕКОМЕНДАЦИИ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ПО СТРОИТЕЛЬСТВУ И ЖИЛИЩНО-КОММУНАЛЬНОМУ ХОЗЯЙСТВУ (РОССТРОЙ) ФГУП «НИИ ВОДГЕО» РЕКОМЕНДАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ПО СТРОИТЕЛЬСТВУ И ЖИЛИЩНО-КОММУНАЛЬНОМУ ХОЗЯЙСТВУ (РОССТРОЙ) ФГУП «НИИ ВОДГЕО» РЕКОМЕНДАЦИИ ПО РАСЧЕТУ СИСТЕМ СБОРА, ОТВЕДЕНИЯ И ОЧИСТКИ ПОВЕРХНО- СТНОГО СТОКА

Подробнее

График практической части рабочей программы. Практические работы

График практической части рабочей программы. Практические работы График практической части рабочей программы Наименование видов работы 1 четверть 2 четверть 3 четверть 4 четверть (количество) (количество) (количество) (количество) Практические работы 2 3 3 3 Пояснительная

Подробнее

Тема 10. Ряды динамики и их применение в анализе социально-экономических явлений.

Тема 10. Ряды динамики и их применение в анализе социально-экономических явлений. Тема 10. Ряды динамики и их применение в анализе социально-экономических явлений. Изменение социально-экономических явлений во времени изучается статистикой методом построения и анализа динамических рядов.

Подробнее

ПРОМЕРЗАНИЯ ГРУНТОВ ПО ГЛУБИНЕ В СЕЗОННОПРОМЕРЗАЮЩИХ ГРУНТАХ. Шахмов Ж.А., Тулебекова А.С. Магистры ЕНУ им. Л.Н.Гумилева

ПРОМЕРЗАНИЯ ГРУНТОВ ПО ГЛУБИНЕ В СЕЗОННОПРОМЕРЗАЮЩИХ ГРУНТАХ. Шахмов Ж.А., Тулебекова А.С. Магистры ЕНУ им. Л.Н.Гумилева УДК 622.11.4; 622.023 ПРОМЕРЗАНИЯ ГРУНТОВ ПО ГЛУБИНЕ В СЕЗОННОПРОМЕРЗАЮЩИХ ГРУНТАХ Шахмов Ж.А., Тулебекова А.С. Магистры ЕНУ им. Л.Н.Гумилева Рассмотрены закономерности промерзания, нормативные глубины

Подробнее

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ СТАНДАРТ СОЮЗА ССР КЛИМАТ СССР РАЙОНИРОВАНИЕ И СТАТИСТИЧЕСКИЕ ПАРАМЕТРЫ КЛИМАТИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ ДЛЯ ТЕХНИЧЕСКИХ ЦЕЛЕЙ ГОСТ

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ СТАНДАРТ СОЮЗА ССР КЛИМАТ СССР РАЙОНИРОВАНИЕ И СТАТИСТИЧЕСКИЕ ПАРАМЕТРЫ КЛИМАТИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ ДЛЯ ТЕХНИЧЕСКИХ ЦЕЛЕЙ ГОСТ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ СТАНДАРТ СОЮЗА ССР КЛИМАТ СССР РАЙОНИРОВАНИЕ И СТАТИСТИЧЕСКИЕ ПАРАМЕТРЫ КЛИМАТИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ ДЛЯ ТЕХНИЧЕСКИХ ЦЕЛЕЙ ГОСТ 16350-80 МОСКВА-1981 РАЗРАБОТАН Государственным комитетом СССР

Подробнее

КЛИМАТ СССР РАЙОНИРОВАНИЕ И СТАТИСТИЧЕСКИЕ ПАРАМЕТРЫ КЛИМАТИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ ДЛЯ ТЕХНИЧЕСКИХ ЦЕЛЕЙ

КЛИМАТ СССР РАЙОНИРОВАНИЕ И СТАТИСТИЧЕСКИЕ ПАРАМЕТРЫ КЛИМАТИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ ДЛЯ ТЕХНИЧЕСКИХ ЦЕЛЕЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ СТАНДАРТ СОЮЗА ССР КЛИМАТ СССР РАЙОНИРОВАНИЕ И СТАТИСТИЧЕСКИЕ ПАРАМЕТРЫ КЛИМАТИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ ДЛЯ ТЕХНИЧЕСКИХ ЦЕЛЕЙ ГОСТ 16350-80 МОСКВА-1981 РАЗРАБОТАН Государственным комитетом СССР

Подробнее

ИЗМЕНЕНИЕ КЛИМАТА ЗАБАЙКАЛЬЯ ВО ВТОРОЙ ПОЛОВИНЕ ХХ ВЕКА ПО ДАННЫМ НАБЛЮДЕНИЙ И ОЖИДАЕМЫЕ ЕГО ИЗМЕНЕНИЯ В ПЕРВОЙ ЧЕТВЕРТИ XXI ВЕКА

ИЗМЕНЕНИЕ КЛИМАТА ЗАБАЙКАЛЬЯ ВО ВТОРОЙ ПОЛОВИНЕ ХХ ВЕКА ПО ДАННЫМ НАБЛЮДЕНИЙ И ОЖИДАЕМЫЕ ЕГО ИЗМЕНЕНИЯ В ПЕРВОЙ ЧЕТВЕРТИ XXI ВЕКА УДК 551.553/557 ИЗМЕНЕНИЕ КЛИМАТА ЗАБАЙКАЛЬЯ ВО ВТОРОЙ ПОЛОВИНЕ ХХ ВЕКА ПО ДАННЫМ НАБЛЮДЕНИЙ И ОЖИДАЕМЫЕ ЕГО ИЗМЕНЕНИЯ В ПЕРВОЙ ЧЕТВЕРТИ XXI ВЕКА А. В. Мещерская 1, В. А. Обязов 2, Э. Г. Богданова 1, В.

Подробнее

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГИС ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ ПРИЧИН ФОРМИРОВАНИЯ МУССОНОВ ИНДИЙСКОГО ОКЕАНА

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГИС ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ ПРИЧИН ФОРМИРОВАНИЯ МУССОНОВ ИНДИЙСКОГО ОКЕАНА УДК 551.528 Колесник А. В. Одесский государственный экологический университет, Доля В. Д. МО Украины, Кучеренко Н. В. Одесский государственный экологический университет ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГИС ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ ПРИЧИН

Подробнее

РЕШЕНИЕ ПО ВОПРОСУ ЭКСТРЕМАЛЬНЫЕ ПАВОДКИ В БАССЕЙНЕ РЕКИ АМУР: ПРИЧИНЫ, ПРОГНОЗЫ, РЕКОМЕНДАЦИИ. Москва, 20 января 2014 года

РЕШЕНИЕ ПО ВОПРОСУ ЭКСТРЕМАЛЬНЫЕ ПАВОДКИ В БАССЕЙНЕ РЕКИ АМУР: ПРИЧИНЫ, ПРОГНОЗЫ, РЕКОМЕНДАЦИИ. Москва, 20 января 2014 года РЕШЕНИЕ СОВМЕСТНОГО ЗАСЕДАНИЯ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОГО СОВЕТА РОСГИДРОМЕТА, НАУЧНОГО СОВЕТА РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК «ИССЛЕДОВАНИЯ ПО ТЕОРИИ КЛИМАТА ЗЕМЛИ» И НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОГО СОВЕТА ФЕДЕРАЛЬНОГО АГЕНТСТВА

Подробнее

Влияние стока сибирских рек на изменчивость баланса пресной воды в Арктическом бассейне

Влияние стока сибирских рек на изменчивость баланса пресной воды в Арктическом бассейне НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ ПО ПРОБЛЕМАМ ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ПРОГНОЗОВ, ЭКОЛОГИИ, КЛИМАТА СИБИРИ (к 40-летию образования СибНИГМИ) 19-20 апреля 2011 г. Новосибирск Влияние стока сибирских рек на

Подробнее

Отчет о работах, выполненных на этапе 7. Владивосток. Переход п. Владивосток- п. Коринто (Никарагуа),

Отчет о работах, выполненных на этапе 7. Владивосток. Переход п. Владивосток- п. Коринто (Никарагуа), Отчет о работах, выполненных на этапе 7. Владивосток. Переход п. Владивосток- п. Коринто (Никарагуа), 25.10-12.12.2014 Маршрут и сроки. 25-28.10.2014 стоянка в п. Владивосток. Задержка выхода с 11 до 21

Подробнее

ГИДРОЛОГО-КЛИМАТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ И ГЕОГРАФИЯ РИСКОВ ОПАСНЫХ НАВОДНЕНИЙ И МАЛОВОДИЙ НА РЕКАХ РОССИИ 2

ГИДРОЛОГО-КЛИМАТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ И ГЕОГРАФИЯ РИСКОВ ОПАСНЫХ НАВОДНЕНИЙ И МАЛОВОДИЙ НА РЕКАХ РОССИИ 2 Из графика (рис. 4) видно, что при вероятности критического нало-жения экстремальных событий с частотой реализаций 10-6 площадка АЭС расположена выше гребней волн. Этим обосновывается, согласно п.6.10

Подробнее

Пояснительная записка

Пояснительная записка Пояснительная записка Данная рабочая программа составлена на основе: примерной программы основного общего образования по географии «География Земли» (VI VII классы)/, опубликованной в сборнике нормативных

Подробнее

14. Струйные течения 1 14. СТРУЙНЫЕ ТЕЧЕНИЯ

14. Струйные течения 1 14. СТРУЙНЫЕ ТЕЧЕНИЯ 14. Струйные течения 1 14. СТРУЙНЫЕ ТЕЧЕНИЯ Ранние визуальные наблюдения за дрейфом перистых облаков указывали на существование сильных и преобладающе зональных ветров в верхней тропосфере. Визуальные

Подробнее

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННОЙ ИЗМЕНЧИВОСТИ УРОВНЯ КАСПИЙСКОГО МОРЯ В 1948 1994 гг.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННОЙ ИЗМЕНЧИВОСТИ УРОВНЯ КАСПИЙСКОГО МОРЯ В 1948 1994 гг. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННОЙ ИЗМЕНЧИВОСТИ УРОВНЯ КАСПИЙСКОГО МОРЯ В 1948 1994 гг. С.К. Попов, А.Л. Лобов Гидрометеорологический научно-исследовательский центр Российской Федерации lmpi@yandex.ru

Подробнее

Современные представления об устойчивом лесоуправлении. Экологическая составляющая устойчивости. Лес как экосистема

Современные представления об устойчивом лесоуправлении. Экологическая составляющая устойчивости. Лес как экосистема Современные представления об устойчивом лесоуправлении. Экологическая составляющая устойчивости. Лес как экосистема Татьяна Яницкая WWF России / Лесная программа 11 ноября 2009 Устойчивое лесоуправление

Подробнее

ПАРАДОКС УГЛОВОЙ КРОМКИ ПРОФИЛЯ В НЕСТАЦИОНАРНОМ ПОТОКЕ. Д. Н. Горелов

ПАРАДОКС УГЛОВОЙ КРОМКИ ПРОФИЛЯ В НЕСТАЦИОНАРНОМ ПОТОКЕ. Д. Н. Горелов ПРИКЛАДНАЯ МЕХАНИКА И ТЕХНИЧЕСКАЯ ФИЗИКА. 2002. Т. 43, N- 1 45 УДК 532.5:533.6 ПАРАДОКС УГЛОВОЙ КРОМКИ ПРОФИЛЯ В НЕСТАЦИОНАРНОМ ПОТОКЕ Д. Н. Горелов Омский филиал Института математики СО РАН, 644099 Омск

Подробнее

численное моделирование механизма формирования крупномасштабных вихрей над зоной теплой воды на поверхности океана, акцентируя основное внимание на ро

численное моделирование механизма формирования крупномасштабных вихрей над зоной теплой воды на поверхности океана, акцентируя основное внимание на ро ВВЕДЕНИЕ Одним из наиболее опасных и разрушительных видов природных катастроф являются тропические циклоны (тайфуны, ураганы). Их влиянию подвержены территории более 50 стран мира, в которых проживает

Подробнее

С.В. Коровкин ТЕПЛООБМЕННЫЕ АППАРАТЫ С ИЗМЕНЯЕМОЙ ГЕОМЕТРИЕЙ ПОВЕРХНОСТИ ТЕПЛООБМЕНА

С.В. Коровкин ТЕПЛООБМЕННЫЕ АППАРАТЫ С ИЗМЕНЯЕМОЙ ГЕОМЕТРИЕЙ ПОВЕРХНОСТИ ТЕПЛООБМЕНА С.В. Коровкин ТЕПЛООБМЕННЫЕ АППАРАТЫ С ИЗМЕНЯЕМОЙ ГЕОМЕТРИЕЙ ПОВЕРХНОСТИ ТЕПЛООБМЕНА В статье представлен материал о разработанном и апробированном новом типе теплообменника, обладающего способностью к

Подробнее

Кинетика испарения воды и нефтепродуктов с поверхности грунта

Кинетика испарения воды и нефтепродуктов с поверхности грунта Кинетика испарения воды и нефтепродуктов с поверхности грунта И.А. Козначеев 22 июля 2008 г. Введение В предыдущей работе [1] было показано, что простого балансного расчёта недостаточно для оценки времени

Подробнее

Характеристика циклонической деятельности на арктическом фронте в Нижнем Поволжье АВТОРЕФЕРАТ ДИПЛОМНОЙ РАБОТЫ. студента 4 курса 411 группы _

Характеристика циклонической деятельности на арктическом фронте в Нижнем Поволжье АВТОРЕФЕРАТ ДИПЛОМНОЙ РАБОТЫ. студента 4 курса 411 группы _ Министерство образования и науки Российской Федерации ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «САРАТОВСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

Подробнее

Неопределенность оценок изменений климата 20 и начала 21 веков по данным наблюдений на территории России

Неопределенность оценок изменений климата 20 и начала 21 веков по данным наблюдений на территории России Неопределенность оценок изменений климата 20 и начала 21 веков по данным наблюдений на территории России Анисимов О.А., Жильцова Е.Л. Государственный гидрологический институт Введение Бесспорно признанным

Подробнее

С.А.Доценко, В.В.Адобовский, 2011

С.А.Доценко, В.В.Адобовский, 2011 УДК 551.46(26 2.5) С.А.Доценко, В.В.Адобовский Одесский филиал Института биологии южных морей НАН Украины, г.одесса АНОМАЛЬНЫЕ ГИДРОЛОГИЧЕСКИЕ ЯВЛЕНИЯ В ОДЕССКОМ РАЙОНЕ СЕВЕРО-ЗАПАДНОЙ ЧАСТИ ЧЕРНОГО МОРЯ

Подробнее

Демонстрационный вариант итоговой контрольной работы по географии (7 класс)

Демонстрационный вариант итоговой контрольной работы по географии (7 класс) Демонстрационный вариант итоговой контрольной работы по географии (7 класс) ЧАСТЬ А Часть А содержит 18 заданий с выбором ответа. К каждому заданию даётся четыре варианта ответа, только один из которых

Подробнее

Оценивание скорости убывания экспоненциального хвоста распределения

Оценивание скорости убывания экспоненциального хвоста распределения Информационные процессы, Том 9, 3, 2009, стр. 210 215. c 2009 Давиденко. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МЕТОДЫ Оценивание скорости убывания экспоненциального хвоста распределения М.Г. Давиденко

Подробнее

Обзор гидрометеорологических условий на территории ответственности ФГБУ «Северное УГМС» в 2013 году.

Обзор гидрометеорологических условий на территории ответственности ФГБУ «Северное УГМС» в 2013 году. Северное территориальное управление по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды Гидрометцентр Обзор гидрометеорологических условий на территории ответственности ФГБУ «Северное УГМС» в 2013 году.

Подробнее

Контрольная работа 1 Воды суши

Контрольная работа 1 Воды суши Задания по географии 6 класс (экстернат). 2012-2013 учебный год учитель: Прохорова Ольга Ивановна e-mail: school-us@mail.ru II полугодие Гидросфера Источники пресной воды на Земле. Происхождение подземных

Подробнее

МАТЕРИАЛЫ для сайта по географии 6 класс Тема: «Изображение земной поверхности. История географических открытий» Учитель: Юлия Владимировна Остроухова

МАТЕРИАЛЫ для сайта по географии 6 класс Тема: «Изображение земной поверхности. История географических открытий» Учитель: Юлия Владимировна Остроухова Изображение земной поверхности МАТЕРИАЛЫ для сайта по географии 6 класс Тема: «Изображение земной поверхности. История географических открытий» Учитель: Юлия Владимировна Остроухова Раздел ТЕМА Знать Уметь

Подробнее

Распространение снега и льда на Земле по материалам ДЗЗ: закономерности и аномалии

Распространение снега и льда на Земле по материалам ДЗЗ: закономерности и аномалии Пятая международная Школа-семинар «Спутниковые методы и системы исследования Земли» Таруса, 25 февраля 3 марта 2014 Распространение снега и льда на Земле по материалам ДЗЗ: закономерности и аномалии к.г.н.

Подробнее

ПРОВЕРОЧНЫЕ РАБОТЫ ПО ОКРУЖАЮЩЕМУ МИРУ ПО КУРСУ 2 КЛАССА. УМК «Школа 2100» авторы: А.А. Вахрушев, Д.Д. Данилов, А.С. Раутиан, С.В.

ПРОВЕРОЧНЫЕ РАБОТЫ ПО ОКРУЖАЮЩЕМУ МИРУ ПО КУРСУ 2 КЛАССА. УМК «Школа 2100» авторы: А.А. Вахрушев, Д.Д. Данилов, А.С. Раутиан, С.В. Семчук Ирина Михайловна учитель начальных классов Муниципальное общеобразовательное учреждение начальная общеобразовательная школа 40 Тюменская область. г. Сургут ПРОВЕРОЧНЫЕ РАБОТЫ ПО ОКРУЖАЮЩЕМУ МИРУ

Подробнее

ТОЧНОЕ РЕШЕНИЕ УРАВНЕНИЯ ДИФФУЗИИ ЧЕРЕЗ КАПИЛЛЯР ДЛЯ ТРЕХКОМПОНЕНТНОЙ СМЕСИ

ТОЧНОЕ РЕШЕНИЕ УРАВНЕНИЯ ДИФФУЗИИ ЧЕРЕЗ КАПИЛЛЯР ДЛЯ ТРЕХКОМПОНЕНТНОЙ СМЕСИ ПРИКЛАДНАЯ МЕХАНИКА И ТЕХНИЧЕСКАЯ ФИЗИКА. 2002. Т. 43 N- 3 59 УДК 532.6 ТОЧНОЕ РЕШЕНИЕ УРАВНЕНИЯ ДИФФУЗИИ ЧЕРЕЗ КАПИЛЛЯР ДЛЯ ТРЕХКОМПОНЕНТНОЙ СМЕСИ О. Е. Александров Уральский государственный технический

Подробнее

ТЕХНИЧЕСКАЯ ТЕРМОДИНАМИКА

ТЕХНИЧЕСКАЯ ТЕРМОДИНАМИКА ТЕХНИЧЕСКАЯ ТЕРМОДИНАМИКА План лекции: 1. Техническая термодинамика (основные положения и определения) 2. Внутренние параметры состояния (давление, температура, плотность). Понятие о термодинамическом

Подробнее

II.6. ДИНАМИКА ЛАНДШАФТОВ II.6.1. Ландшафт во времени это совокупность его переменных состояний. Любая открытая система, в том числе природная

II.6. ДИНАМИКА ЛАНДШАФТОВ II.6.1. Ландшафт во времени это совокупность его переменных состояний. Любая открытая система, в том числе природная II.6. ДИНАМИКА ЛАНДШАФТОВ II.6.1. Ландшафт во времени это совокупность его переменных состояний. Любая открытая система, в том числе природная географическая, способна существовать только при постоянной

Подробнее

Рабочая программа по географии для 7 «Б» класса на учебный год

Рабочая программа по географии для 7 «Б» класса на учебный год Муниципальное бюджетное общеобразовательное учреждение «Овсянниковская средняя общеобразовательная школа» Орловского района Орловской области «Рассмотрено» на заседании МО учителей протокол от Руководитель

Подробнее

Статистическая обработка результатов измерений в лабораторном практикуме

Статистическая обработка результатов измерений в лабораторном практикуме Нижегородский Государственный Технический университет имени Р.Е. Алексеева Кафедра ФТОС Статистическая обработка результатов измерений в лабораторном практикуме Попов Е.А., Успенская Г.И. Нижний Новгород

Подробнее

Пояснительная записка Рабочая программа по географии для 7 класса составлена на основе - учебного плана школы. - годового учебного календарного

Пояснительная записка Рабочая программа по географии для 7 класса составлена на основе - учебного плана школы. - годового учебного календарного Пояснительная записка Рабочая программа по географии для 7 класса составлена на основе - учебного плана школы. - годового учебного календарного графика - ООП ООО, МБОУ «Лицей 9» Примерная программа, разработанная

Подробнее

Физика природной среды. 5. Мировой океан

Физика природной среды. 5. Мировой океан Физика природной среды 5. Мировой океан Содержание 5.1. Основные характеристика Мирового океана 5.2. Стратификация воды в океане 5.3. Океанические течения 5.4. Апвеллинг 2 Мировой океан Мировой океан основная

Подробнее

Разработка открытого урока по географии на тему «Внутренние воды России. Реки.»

Разработка открытого урока по географии на тему «Внутренние воды России. Реки.» МБОУ Кулешовская основная общеобразовательная школа Разработка открытого урока по географии на тему «Внутренние воды России. Реки.» Курская Нина Николаевна, учитель географии и биологии МБОУ Кулешовская

Подробнее

УДК М. В. Сударева (ФГБОУ ВПО «Новосибирский государственный педагогический университет», г. Новосибирск) ТИПИЗАЦИЯ АТМОСФЕРНЫХ ПРОЦЕССОВ

УДК М. В. Сударева (ФГБОУ ВПО «Новосибирский государственный педагогический университет», г. Новосибирск) ТИПИЗАЦИЯ АТМОСФЕРНЫХ ПРОЦЕССОВ УДК 551.581 М. В. Сударева (ФГБОУ ВПО «Новосибирский государственный педагогический университет», г. Новосибирск) ТИПИЗАЦИЯ АТМОСФЕРНЫХ ПРОЦЕССОВ В статье рассмотрена характеристика индексов атмосферной

Подробнее

СОВРЕМЕННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

СОВРЕМЕННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ СБОРНИК НАУЧНЫХ ТРУДОВ НГТУ. 2007. 1(47). 57 62 УДК 621.3:681.3 СОВРЕМЕННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ЭВОЛЮЦИОННОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ В РЕШЕНИИ ЗАДАЧИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ГИДРОЛОГИЧЕСКИХ РЯДОВ ПРИТОКА * О.К.

Подробнее

Пояснительная записка

Пояснительная записка Пояснительная записка Рабочая программа разработана на основе Федерального компонента государственного образовательного стандарта основного общего образования, утвержденного приказом Минобразования России

Подробнее

ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ КОМПЛЕКСНЫХ ФИЗИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ В ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ УСТАНОВКАХ, ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ АППАРАТАХ И СООРУЖЕНИЯХ

ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ КОМПЛЕКСНЫХ ФИЗИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ В ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ УСТАНОВКАХ, ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ АППАРАТАХ И СООРУЖЕНИЯХ ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ КОМПЛЕКСНЫХ ФИЗИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ В ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ УСТАНОВКАХ, ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ АППАРАТАХ И СООРУЖЕНИЯХ При разработке и проектировании различных технологических установок,

Подробнее

Исследовательская работа «Интересное явление природы - облака»

Исследовательская работа «Интересное явление природы - облака» Муниципальное казенное общеобразовательное учреждение Мало Томская СОШ Исследовательская работа «Интересное явление природы - облака» Автор: Баркинхоева Динара ученица 5 класса Научный руководитель: учитель

Подробнее

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ГРАНИЦЫ ЗОНЫ ЧРЕЗВЫЧАЙНОЙ СИТУАЦИИ, ОБУСЛОВЛЕННОЙ РАЗЛИВОМ НЕФТИ ИЛИ НЕФТЕПРОДУКТОВ

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ГРАНИЦЫ ЗОНЫ ЧРЕЗВЫЧАЙНОЙ СИТУАЦИИ, ОБУСЛОВЛЕННОЙ РАЗЛИВОМ НЕФТИ ИЛИ НЕФТЕПРОДУКТОВ ОПРЕДЕЛЕНИЕ ГРАНИЦЫ ЗОНЫ ЧРЕЗВЫЧАЙНОЙ СИТУАЦИИ, ОБУСЛОВЛЕННОЙ РАЗЛИВОМ НЕФТИ ИЛИ НЕФТЕПРОДУКТОВ Т.А. Волкова С.В. Маценко канд. техн. наук В соответствии с требованиями Правил разработки и согласования

Подробнее

Региональный этап Всероссийской олимпиады по астрономии 2006 года

Региональный этап Всероссийской олимпиады по астрономии 2006 года Региональный этап Всероссийской олимпиады по астрономии 6 года Условия задач 9 класс 1. Может ли созвездие Южного Креста (склонение около 6 ) наблюдаться в северной части неба? Если да, то в каких районах

Подробнее

ЭВОЛЮЦИЯ ПОЛЯ ТЕЧЕНИЯ ОКОЛО КРУГОВОГО ЦИЛИНДРА И СФЕРЫ ПРИ МГНОВЕННОМ СТАРТЕ СО СВЕРХЗВУКОВОЙ СКОРОСТЬЮ

ЭВОЛЮЦИЯ ПОЛЯ ТЕЧЕНИЯ ОКОЛО КРУГОВОГО ЦИЛИНДРА И СФЕРЫ ПРИ МГНОВЕННОМ СТАРТЕ СО СВЕРХЗВУКОВОЙ СКОРОСТЬЮ 44 ПРИКЛАДНАЯ МЕХАНИКА И ТЕХНИЧЕСКАЯ ФИЗИКА. 2004. Т. 45, N- 3 УДК 533.6.011.8 ЭВОЛЮЦИЯ ПОЛЯ ТЕЧЕНИЯ ОКОЛО КРУГОВОГО ЦИЛИНДРА И СФЕРЫ ПРИ МГНОВЕННОМ СТАРТЕ СО СВЕРХЗВУКОВОЙ СКОРОСТЬЮ В. А. Башкин, И. В.

Подробнее

Т.В. Белоненко Методы анализа спутниковой океанологической информации

Т.В. Белоненко Методы анализа спутниковой океанологической информации Т.В. Белоненко Методы анализа спутниковой океанологической информации Четвертая Международная школа-семинар «Спутниковые методы и системы исследования Земли» Таруса, ИКИ РАН, 19-25 февраля 2013 г. 1. ГАРМОНИЧЕСКИЙ

Подробнее

Объяснять существенные. Ориентирование на местности. признаки понятий: «план местности», «азимут», понятий. абсолютная и относительная. высота».

Объяснять существенные. Ориентирование на местности. признаки понятий: «план местности», «азимут», понятий. абсолютная и относительная. высота». МАТЕРИАЛЫ по модулю1 география 10 класс (базовый уровень) Учитель: Юлия Владимировна Остроухова Людмила Владимировна Щекота Раздел ТЕМА Знать Уметь Изображение земной поверхности Ориентирование на местности

Подробнее

«Определение плотности. планет земной группы»

«Определение плотности. планет земной группы» СПРАВОЧНИК «Определение плотности планет земной группы» ученика 7 «Б» класса средней школы 167 Тепикина Виктора Меркурий. Меркурий первая планета от Солнца и самая маленькая из земной группы. Ее диаметр

Подробнее

РАСЧЕТ ТЕПЛОПЕРЕДАЧИ ЧЕРЕЗ НЕПРОНИЦАЕМЫЕ СТЕНКИ

РАСЧЕТ ТЕПЛОПЕРЕДАЧИ ЧЕРЕЗ НЕПРОНИЦАЕМЫЕ СТЕНКИ Министерство образования и науки Российской Федерации федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Ивановский государственный энергетический университет

Подробнее

Моделирование процесса сушки ограждающих конструкций зданий

Моделирование процесса сушки ограждающих конструкций зданий Научно-технический Крупнопанельное УДК 692.23 Г.П. ВАСИЛЬЕВ, д-р техн. наук, В.А. ЛИЧМАН, канд. физ.-мат. наук, НИИМосстрой; Н.В. ПЕСКОВ, д-р физ.-мат. наук, МГУ (Москва) Моделирование процесса сушки ограждающих

Подробнее

ЭНЕРГЕТИКА И ТЕПЛОЭНЕРГЕТИКА КИПЕНИЕ АЦЕТОНА НА ГОРИЗОНТАЛЬНЫХ ТРУБАХ С ПРОДОЛЬНЫМ ОРЕБРЕНИЕМ В КОЛЬЦЕВОМ КАНАЛЕ

ЭНЕРГЕТИКА И ТЕПЛОЭНЕРГЕТИКА КИПЕНИЕ АЦЕТОНА НА ГОРИЗОНТАЛЬНЫХ ТРУБАХ С ПРОДОЛЬНЫМ ОРЕБРЕНИЕМ В КОЛЬЦЕВОМ КАНАЛЕ ЭНЕРГЕТИКА И ТЕПЛОЭНЕРГЕТИКА УДК 36.4 КИПЕНИЕ АЦЕТОНА НА ГОРИЗОНТАЛЬНЫХ ТРУБАХ С ПРОДОЛЬНЫМ ОРЕБРЕНИЕМ В КОЛЬЦЕВОМ КАНАЛЕ А.В. ОВСЯННИК, Н.А. ВАЛЬЧЕНКО, Д.А. ДРОБЫШЕВСКИЙ, М.Н. НОВИКОВ, Е.А. КОРШУНОВ Учреждение

Подробнее

Селютин В.С. Статистические характеристики температурного режима в Брянской области

Селютин В.С. Статистические характеристики температурного режима в Брянской области Научный альманах 2016 N 1-3(15) Науки о Земле 78 DOI: 10.17117/na.2016.01.03.078 Поступила (Received): 26.01.2016 http://ucom.ru/doc/na.2016.01.03.078.pdf Селютин В.С. Статистические характеристики температурного

Подробнее

В каком направлении следует двигаться от точки А до точки В? Диагностическая тематическая работа 1 по подготовке к ГИА-9. по теме «География Земли»

В каком направлении следует двигаться от точки А до точки В? Диагностическая тематическая работа 1 по подготовке к ГИА-9. по теме «География Земли» География. 7 класс. Демонстрационный вариант 1 (90 минут) 1 География. 7 класс. Демонстрационный вариант 1 (90 минут) 2 1 В каком направлении следует двигаться от точки А до точки В? Диагностическая тематическая

Подробнее

Рабочая программа по географии на учебный год

Рабочая программа по географии на учебный год Муниципальное бюджетное общеобразовательное учреждение «Средняя общеобразовательная школа 4» г.белгорода «Согласовано» Руководитель МО Рогуля Л.И. Протокол 1 от «28» августа 2015 г. «Согласовано» Заместитель

Подробнее

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФГБОУ ВПО "Сибирская государственная геодезическая академия"

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФГБОУ ВПО Сибирская государственная геодезическая академия МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФГБОУ ВПО "Сибирская государственная геодезическая академия" Кафедра экологии и природопользования Клёнов Б.М Описание практических работ Дисциплина

Подробнее

1.3. Показатели формализованного описания территориальной организации населения

1.3. Показатели формализованного описания территориальной организации населения 1.3. Показатели формализованного описания территориальной организации населения Как уже было показано выше, территориальная организация населения является сложной системой, зависящей от большого количества

Подробнее

География. 7 класс. Учебник "География 7 класс. Материки, океаны, народы и страны" Происхождение материков и океанов. Рельеф Земли.

География. 7 класс. Учебник География 7 класс. Материки, океаны, народы и страны Происхождение материков и океанов. Рельеф Земли. География 7 класс Учебник "География 7 класс. Материки, океаны, народы и страны" И.В. Душина, В.А. Коринская, В.А. Щенев Учитель Позднякова Ирина Анатольевна Происхождение материков и океанов. Рельеф Земли.

Подробнее

ЛИТЕРАТУРА Green К.А., Ecosystem modeling for the southern ocean//antarctic Journal. US. 1977.05.12. i 4. P. 34-35.

ЛИТЕРАТУРА Green К.А., Ecosystem modeling for the southern ocean//antarctic Journal. US. 1977.05.12. i 4. P. 34-35. 160 учитывалась также конкуренция криля и копепод за один вид пищи фитопланктон. Б результате моделирования были получены ситуации многолетних изменений в экосистеме при различном уровне промысла крупных

Подробнее

Пояснительная записка

Пояснительная записка Пояснительная записка Нормативными документами для составления рабочей программы являются: Базисный учебный план общеобразовательных учреждений Российской Федерации, утвержденный приказом Минобразования

Подробнее

КЛИМАТ СССР РАЙОНИРОВАНИЕ И СТАТИСТИЧЕСКИЕ ПАРАМЕТРЫ КЛИМАТИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ ДЛЯ ТЕХНИЧЕСКИХ ЦЕЛЕЙ

КЛИМАТ СССР РАЙОНИРОВАНИЕ И СТАТИСТИЧЕСКИЕ ПАРАМЕТРЫ КЛИМАТИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ ДЛЯ ТЕХНИЧЕСКИХ ЦЕЛЕЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ СТАНДАРТ СОЮЗА ССР КЛИМАТ СССР РАЙОНИРОВАНИЕ И СТАТИСТИЧЕСКИЕ ПАРАМЕТРЫ КЛИМАТИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ ДЛЯ ТЕХНИЧЕСКИХ ЦЕЛЕЙ ГОСТ 16350-80 МОСКВА-1981 РАЗРАБОТАН Государственным комитетом СССР

Подробнее

Министерство образования и науки Российской Федерации ФГБОУ ВПО «Пензенский государственный университет» Педагогический институт имени В.Г.

Министерство образования и науки Российской Федерации ФГБОУ ВПО «Пензенский государственный университет» Педагогический институт имени В.Г. Министерство образования и науки Российской Федерации ФГБОУ ВПО «Пензенский государственный университет» Педагогический институт имени В.Г. Белинского ПРОГРАММА ВСТУПИТЕЛЬНОГО ЭКЗАМЕНА ПО ГЕОГРАФИИ Пенза,

Подробнее

Проблемы материальной культуры ГЕОГРАФИЧЕСКИЕ НАУКИ 15

Проблемы материальной культуры ГЕОГРАФИЧЕСКИЕ НАУКИ 15 Проблемы материальной культуры ГЕОГРАФИЧЕСКИЕ НАУКИ 15 12. Нестеров А.Н. Горизонтальные неоднородности литосферы Юго-Восточной Европы по данным азимутальных аномалий поверхностных волн Лява. Геофиз. журн.,

Подробнее

6. Построение компьютерных моделей трубчатых реакторов

6. Построение компьютерных моделей трубчатых реакторов 6. Построение компьютерных моделей трубчатых реакторов III.3.3.. Математическая модель стационарного режима политропического процесса в трубчатом реакторе с прямоточным режимом движения теплоносителя в

Подробнее

МЕТОДЫ ФЕНОМОНИТОРИНГА

МЕТОДЫ ФЕНОМОНИТОРИНГА ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Уральский государственный университет им. А.М. Горького» ИОНЦ «Экология и природопользование»

Подробнее

Спутниковые методы изучения Земли на примере системы GRACE

Спутниковые методы изучения Земли на примере системы GRACE МГУ им. М.В. Ломоносова Геологический факультет Спутниковые методы изучения Земли на примере системы GRACE Строчков Михаил 109 группа Научный руководитель: к. г.-м. н. ЛыгинИван Владимирович Москва 2010

Подробнее

Арушанов Михаил Львович, доктор географических наук Научно-исследовательский гидрометеорологический институт (НИГМИ)

Арушанов Михаил Львович, доктор географических наук Научно-исследовательский гидрометеорологический институт (НИГМИ) УДК 55.58:. Климат планеты, как физическое понятие Арушанов Михаил Львович, доктор географических наук Научно-исследовательский гидрометеорологический институт (НИГМИ) На основе теоремы Пригожина относительно

Подробнее

1.2.7. Осадки, снежный покров

1.2.7. Осадки, снежный покров 1.2.7. Осадки, снежный покров (ФГБУ «Гидрохимический институт» Росгидромета, г. Ростов-на-Дону; Иркутское УГМС Росгидромета; ФГБУ «Иркутский ЦГМС-Р» Иркутского УГМС Росгидромета, Забайкальское УГМС Росгидромета;

Подробнее

Всероссийская олимпиада школьников по географии (школьный этап) учебный год. 7 класс

Всероссийская олимпиада школьников по географии (школьный этап) учебный год. 7 класс Муниципальное образование «Гурьевский городской округ» Всероссийская олимпиада школьников по географии (школьный этап) 2016-2017 учебный год 7 класс Максимальное количество баллов 56 Время выполнения 1,5

Подробнее

Мероприятие 1.3, проект 14.607.21.0023 (дата подписания 06.06.2014) С.К.Гулев, ИО РАН

Мероприятие 1.3, проект 14.607.21.0023 (дата подписания 06.06.2014) С.К.Гулев, ИО РАН Мероприятие 1.3, проект 14.607.21.0023 (дата подписания 06.06.2014) Построение концепции экспертной системы для прогнозирования изменений климата Арктики и судоходности Северного Морского пути ПС: ИП:

Подробнее

РЕКОМЕНДАЦИЯ МСЭ-R P Характеристики осадков, используемые при моделировании распространения радиоволн

РЕКОМЕНДАЦИЯ МСЭ-R P Характеристики осадков, используемые при моделировании распространения радиоволн Рек. МСЭ-R P.837-5 1 РЕКОМЕНДАЦИЯ МСЭ-R P.837-5 Характеристики осадков, используемые при моделировании распространения радиоволн (Вопрос МСЭ-R 21/3) (1992-1994-1999-21-23-27) Сфера применения В Рекомендации

Подробнее

ОБЩЕЕ ЗЕМЛЕВЕДЕНИЕ. 1 курс, осенний семестр 2014/2015

ОБЩЕЕ ЗЕМЛЕВЕДЕНИЕ. 1 курс, осенний семестр 2014/2015 ОБЩЕЕ ЗЕМЛЕВЕДЕНИЕ 1 курс, осенний семестр 2014/2015 Преподаватель: Даниил Николаевич Козлов: daniilkozlov@landscape.edu.ru Информационная поддержка: http://landscape.edu.ru лекционные и практические материалы,

Подробнее

МЕТОДЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ТЕПЛОВЫХ ХАРАКТЕРИСТИК

МЕТОДЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ТЕПЛОВЫХ ХАРАКТЕРИСТИК ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ТЕХНИЧЕСКОМУ РЕГУЛИРОВАНИЮ И МЕТРОЛОГИИ НАЦИОНАЛЬНЫЙ СТАНДАРТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ГОСТ Р 54165 2010 (ИСО 10293:1997) Стекло и изделия из него МЕТОДЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ТЕПЛОВЫХ ХАРАКТЕРИСТИК

Подробнее

Газовый баланс атмосферы установился задолго до появления человека

Газовый баланс атмосферы установился задолго до появления человека Воздействие человека на атмосферу Лектор: Соболева Надежда Петровна, доцент каф. ГЭГХ Газовый баланс атмосферы установился задолго до появления человека Человечество в результате своей деятельности внесло

Подробнее

МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ МАССОВОГО РАЗМНОЖЕНИЯ СИБИРСКОГО ШЕЛКОПРЯДА

МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ МАССОВОГО РАЗМНОЖЕНИЯ СИБИРСКОГО ШЕЛКОПРЯДА СИБИРСКОЕ ОТДЕЛЕНИЕ АКАДЕМИИ НАУК СССР ИНСТИТУТ ЛЕСА И ДРЕВЕСИНЫ МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ МАССОВОГО РАЗМНОЖЕНИЯ СИБИРСКОГО ШЕЛКОПРЯДА Москва 1967 УДК 634.0. 4 Проблема защиты таежных лесов Сибири не может

Подробнее

Погода на территории Российской Федерации в июле 2014 г.

Погода на территории Российской Федерации в июле 2014 г. УДК 551.506.2 (047)(47+57) Погода на территории Российской Федерации в июле 2014 г. Л. Н. Паршина, Л. К. Храмова Европейская территория России. В западной половине Европейской России в июле

Подробнее

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Новгородский государственный университет имени Ярослава Мудрого Кафедра географии,

Подробнее

Лекция 4 Лекция 4. Рассмотрим теперь более сложную систему, в которой протекаю три связанных между собой обратимых реакций первого порядка (1)

Лекция 4 Лекция 4. Рассмотрим теперь более сложную систему, в которой протекаю три связанных между собой обратимых реакций первого порядка (1) Принцип детального равновесия. Р. стр.36-4 Мы показали, что для элементарной обратимой реакции первого порядка отношение констант скорости прямой и обратной реакции равно константе равновесия. Рассмотрим

Подробнее

Муниципальное общеобразовательное учреждение Грибановская основная общеобразовательная школа

Муниципальное общеобразовательное учреждение Грибановская основная общеобразовательная школа Муниципальное общеобразовательное учреждение Грибановская основная общеобразовательная школа Принято Утверждаю Школьным методическим Директор школы объединением Г.В. Родченкова 1 от 30. 08. 13г. Приказ

Подробнее

ФЕДЕРАЛЬНАЯ СЛУЖБА ПО ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИИ И МОНИТОРИНГУ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ (РОСГИДРОМЕТ)

ФЕДЕРАЛЬНАЯ СЛУЖБА ПО ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИИ И МОНИТОРИНГУ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ (РОСГИДРОМЕТ) ФЕДЕРАЛЬНАЯ СЛУЖБА ПО ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИИ И МОНИТОРИНГУ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ (РОСГИДРОМЕТ) ДОКЛАД ОБ ОСОБЕННОСТЯХ КЛИМАТА НА ТЕРРИТОРИИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ЗА 21 ГОД Москва, 211 г. 1 ДОКЛАД подготовлен коллективом

Подробнее

КОРРЕКТИРОВКА МЕСЯЧНЫХ СУММ ТВЕРДЫХ ОСАДКОВ ДЛЯ КЛИМАТИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ В АРКТИКЕ

КОРРЕКТИРОВКА МЕСЯЧНЫХ СУММ ТВЕРДЫХ ОСАДКОВ ДЛЯ КЛИМАТИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ В АРКТИКЕ 2015 ПРОБЛЕМЫ АРКТИКИ И АНТАРКТИКИ 4 (106) УДК 551.5(98/99) Поступила 23 октября 2015 г. КОРРЕКТИРОВКА МЕСЯЧНЫХ СУММ ТВЕРДЫХ ОСАДКОВ ДЛЯ КЛИМАТИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ В АРКТИКЕ канд. геогр. наук Н.Н. БРЯЗГИН

Подробнее

ТЕПЛОВЫЕ РЕЖИМЫ И НАДЕЖНОСТЬ ПРИБОРОВ И СИСТЕМ

ТЕПЛОВЫЕ РЕЖИМЫ И НАДЕЖНОСТЬ ПРИБОРОВ И СИСТЕМ ТЕПЛОВЫЕ РЕЖИМЫ И НАДЕЖНОСТЬ ПРИБОРОВ И СИСТЕМ УДК 629.7 И. В. ЗАХАРОВ, Г. В. КРЕМЕЗ, Е. В. ФРОЛКОВ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ РАБОТОСПОСОБНОСТИ ЭЛЕКТРОННЫХ КОМПОНЕНТОВ БОРТОВОЙ АППАРАТУРЫ НА КОСМИЧЕСКИХ

Подробнее

АЭРОКОСМИЧЕСКИЙ И НАЗЕМНЫЙ МОНИТОРИНГ ЗАГРЯЗНЕНИЙ ВОЗДУХА В МЕГАПОЛИСАХ

АЭРОКОСМИЧЕСКИЙ И НАЗЕМНЫЙ МОНИТОРИНГ ЗАГРЯЗНЕНИЙ ВОЗДУХА В МЕГАПОЛИСАХ Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное агентство по науке и инновациям Государственное учреждение Научный центр аэрокосмического мониторинга «АЭРОКОСМОС» АЭРОКОСМИЧЕСКИЙ И НАЗЕМНЫЙ

Подробнее

СТРОИТЕЛЬНАЯ ТЕПЛОФИЗИКА ПРОВЕРКА НА ВОЗМОЖНОСТЬ КОНДЕНСАЦИИ ВЛАГИ В ТОЛЩЕ НАРУЖНОГО ОГРАЖДЕНИЯ

СТРОИТЕЛЬНАЯ ТЕПЛОФИЗИКА ПРОВЕРКА НА ВОЗМОЖНОСТЬ КОНДЕНСАЦИИ ВЛАГИ В ТОЛЩЕ НАРУЖНОГО ОГРАЖДЕНИЯ СТРОИТЕЛЬНАЯ ТЕПЛОФИЗИКА ПРОВЕРКА НА ВОЗМОЖНОСТЬ КОНДЕНСАЦИИ ВЛАГИ В ТОЛЩЕ НАРУЖНОГО ОГРАЖДЕНИЯ 2 ОБЩИЕ ПОЛОЖЕНИЯ Отсутствие конденсации влаги на внутренней поверхности не гарантирует ограждение от увлажнения,

Подробнее

02;04;10. PACS: j

02;04;10.   PACS: j 12 августа 02;04;10 О стабильности частоты излучения плазменных релятивистских СВЧ-генераторов И.Л. Богданкевич, О.Т. Лоза, Д.А. Павлов Институт общей физики им. А.М. Прохорова РАН, Москва E-mail: loza@fpl.gpi.ru

Подробнее

ГИДРОЛОГИЧЕСКИЙ РЕЖИМ БАССЕЙНОВ КРУПНЕЙШИХ РЕК СЕВЕРНОЙ ЕВРАЗИИ В XX ХХI вв. 1

ГИДРОЛОГИЧЕСКИЙ РЕЖИМ БАССЕЙНОВ КРУПНЕЙШИХ РЕК СЕВЕРНОЙ ЕВРАЗИИ В XX ХХI вв. 1 ВОДНЫЕ РЕСУРСЫ,, том 39,, с. УДК 555,5583.6,5588 ВОДНЫЕ РЕСУРСЫ И РЕЖИМ ВОДНЫХ ОБЪЕКТОВ ГИДРОЛОГИЧЕСКИЙ РЕЖИМ БАССЕЙНОВ КРУПНЕЙШИХ РЕК СЕВЕРНОЙ ЕВРАЗИИ В XX ХХI вв. г. В. Ч. Хон, И. И. Мохов Институт физики

Подробнее