Details

В работе представлена автономная система мониторинга снеговетровых процессов, которая представляет собой сеть автономных метеостанций, синхронизированных по времени и осуществляющих измерение, запись, хранение и обработку данных о направлении ветра, скорости ветра на разных высотах над поверхностью земли, температуры воздуха и снежной толщи, высоты снежного покрова, объема метелевого снегопереноса. Установленная в районе исследования сеть автономных метеостанций регистрирует потоки данных, синхронизированные как внутри себя, так и между собой, что позволяет произвести оценку распределения измеряемых физических параметров в пространстве и времени. В зависимости от поставленных задач система мониторинга может применяться на различной по площади и ландшафту территории, в т. ч. в антропогенно-измененных и горных местностях [1]. Система мониторинга позволит проводить продолжительные измерения параметров снеговетрового потока, динамику изменения снежной толщи с целью выявления локальных климатических особенностей, а также построения более точных прогностических моделей наступления опасных явлений связанных со снегопереносом на заснеженных территориях.

The paper describes the autonomous snowstorm monitoring system; it is a network of autonomous weather stations synchronized in time and performing measurement, recording, storage and processing data on wind direction, wind speed at different altitudes above the surface of the earth, air temperature and snow thickness, snow cover height, volume of blizzard snow transfer. The network of autonomous meteorological stations installed in the study area registers data streams synchronized internally and among themselves, so it makes possible to assess the distribution of measured physical parameters in space and time. The monitoring system can be used in different areas and landscapes, including in anthropogenic-modified and mountainous areas. The monitoring system will allow performing long-term measurements of the parameters of the snowstorm flow, the dynamics of changes in the snow column in order to identify local climatic features, build more accurate predictive models of the onset of dangerous phenomena associated with drift-snow transport in snow-covered areas.