USD 76.2711

+0.23

EUR 89.4813

-0.52

BRENT 41.38

-0.28

AИ-92 43.38

+0.02

AИ-95 47.5

+0.05

AИ-98 53.48

+0.01

ДТ 47.38

0

13 мин
212
0

От Сабетты до Карских ворот. Методика расчёта скорости движения судна в ледяном покрове как интегрального показателя ледовых условий плавания

Рассматривается методология и некоторые результаты компьютерной обработки цифровых ледовых карт и моделирования ледовых плаваний на разработанной в ААНИИ эмпирико-статистической модели, созданной на основании обобщения выполненных специалистами института результатов многолетних специальных судовых ледовых наблюдений. В ААНИИ существует охватывающий период с 1997 года уникальный архив ледовых карт, созданных в результате распознавания, композиции и векторизации спутниковых снимков. Средняя скорость плавания и общее время прохождения всего маршрута можно использовать в качестве объективных показателей ледовых условий плавания. Представлена методология подготовки данных эмпирико-статистической модели по ледовым картам архива. Подготовка выполняется в среде ArcGIS с помощью специально разработанных компьютерных программ. Моделируются ледовые плавания атомного ледокола «Арктика». Сравнение средних скоростей плавания и затрат времени по маршруту «порт Сабетта – пролив Карские Ворота» при моделировании ледовых условий первой декады мая в 1998 и 2019 годах выявило значительное улучшение ледовых условий плавания.

От Сабетты до Карских ворот. Методика расчёта скорости движения судна в ледяном покрове как интегрального показателя ледовых условий плавания

Увеличение использования Арктического региона, включая шельф, в добыче полезных ископаемых, приведёт к увеличению перевозок грузов по трассам Северного морского пути. Также ожидается рост транзитных перевозок. Такие государственные российские программы, как «Социально-экономическое развитие Арктической зоны Российской Федерации до 2020 года» с добавлениями вплоть до 2030 года, «Поддержка национального плана действий по защите морской окружающей среды в Арктике», «Развитие транспортной инфраструктуры» рассматривают Арктическую зону России как «территории опережающего экономического развития» [1, 2]. Естественно, что это определение распространяется на всю исключительную экономическую зону России в Северном Ледовитом океане. Полуостров Ямал с заводом по производству сжиженного природного газа в Сабетте и многочисленными месторождениями нефти и газа [3, 4] является одной из таких территорий. Другая территория опережающего экономического развития ‒ это регион Таймыра, где добываются медь, никель, платина и палладий. Вывоз добытых ископаемых в основном производится морским транспортом. Опережающее развитие предполагает улучшение морских транспортных систем Северного морского пути [5, 6, 7]. Арктика является одним главных субъектов стратегических интересов России [8]. Опережающее развитие требует оценки экологической безопасности и условий плавания, разработки мер по повышению экологической безопасности [9, 10, 11].

Поэтому актуален мониторинг ледовых условий плаваний по стандартным маршрутам Северного морского пути. Средняя скорость плавания по всему стандартному маршруту и суммарные временные затраты плавания могут использоваться как объективные показатели степени трудности ледового плавания. Эти показатели могут рассчитываться с помощью эмпирико-статистической модели [12] при выполнении численных экспериментов с заданием характеристик одного и того же судна.

 

Материалы и методы

Эмпирико-статистическая модель плавания судов во льдах разработана в Арктическом и антарктическом НИИ (ААНИИ). 

Модель имеет следующие параметры ледяного покрова: 

  • протяжённости однородных участков маршрута, имеющих одинаковые ансамбли параметров ледяного покрова в морских милях; 

  • количество возрастных градаций ледяного покрова — не более 4-х в пределах однородного участка; частные концентрации ледяного покрова по возрастным категориям; 

  • формы льда (размеры льдин) по возрастным категориям, по одной форме на категорию; толщина льда по возрастным категориям; средняя торосистость льда на участке маршрута; 

  • средняя степень разрушенности льда на участке маршрута. 

Параметры модели записываются в текстовой файл, в каждой строке которого записываются характеристики одного однородного участка маршрута.

В Арктическом и антарктическом НИИ разработана методика использования Архива векторных ледовых карт ААНИИ для подготовки исходных данных эмпирико-статистическая для модели. Обработка исходных шейпфайлов ледовых карт производится в среде ArcGIS с помощью специально разработанных компьютерных программ на языке Python. 

Обработка включает в себя: 

  1. Перепроецирование исходных слоёв из географической системы координат в декартову; 

  2. Удаление пустых полей в таблицах атрибутов перепроецированных слоёв ледовой информации; 

  3. Объединение перепроецированных слоёв ледовой информации по разным морям Северного Ледовитого океана;

  4. Оверлейную операцию пересечения созданного объединённого слоя и слоя буферной зоны общей шириной 20 км вокруг стандартного маршрута плаваний (10 км в обе стороны от линии маршрута) с созданием полигонального слоя участков однородных ледовых зон в пределах буферной зоны. Ширина буферной зоны выбрана на основании того обстоятельства, что 10 км ‒ это предельное расстояние от судна, на котором ледовый наблюдатель ещё способен визуально определять характеристики ледяного покрова;

  5. Удаление всех возможных пространственных дубликатов в слое результата пересечения;

  6. Объединение пространственных объектов слоя результата пересечения, имеющих одинаковые значения всех параметров ледяного покрова. Вновь созданные полигональные объекты могут быть сложными и многосвязными. Каждый объект содержит часть буферной зоны маршрута плавания с совершенно уникальным набором параметров ледяного покрова;

  7. Расчёт площадей пространственных объектов слоя ледовых зон в пределах буферной зоны;

  8. Расчёт отношений площадей пространственных объектов этого слоя к общей площади буферной зоны и запись результатов в отдельное поле таблицы атрибутов. Значения отношений показывают, какую долю от общей площади буферной зоны занимают участки с уникальными сочетаниями характеристик ледяного покрова;

  9. Расчёт произведений общей протяжённости маршрута на доли площадей пространственных объектов с уникальными сочетаниями ледовых характеристик от общей площади буферной зоны. Произведения ‒ это средние значения суммарных протяжённостей участков маршрута плавания во льдах с уникальным сочетанием характеристик;

  10. Расчёты частных концентраций льдов по возрастным градациям для каждого уникального сочетания ледовых характеристик на маршруте плавания;

  11. Определение форм льда (размеров льдин) по возрастным градациям для каждого уникального сочетания ледовых характеристик;

  12. Добавление в таблицу атрибутов текстового поля и его заполнение последовательностями из не более чем 4-х значений частных концентраций возрастных градаций льда. Преобразованные из числовых величин в текстовые значения частные концентрации подразделяются символами пробелов. В случае большего числа возрастных градаций записываются частные концентрации льдов 3-х самых возрастных градаций, начиная с самой возрастной, т.е. льдов максимальной толщины. Частные концентрации остальных возрастных градаций льда объединяются;

  13. Формирование списков кодов не более чем 4-х форм льда: по одному на каждую возрастную градацию льда. Перекодировка выполняется с помощью разработанной на языке Python программы, т.к. коды форм льда в текстовом файле исходных данных для эмпирико-статистической модели расчётов скорости движения судов во льдах не совпадают с кодами форм льда в атрибутивных таблицах векторных слоёв ледовых карт. В случае наличия нескольких форм льда у одной возрастной градации берётся форма с наибольшими размерами льдин. В случае присутствия полей и обломков полей записывается специальный символ. Для ниласов и начальных льдов в качестве форм льдов задаются обломки полей и крупнобитый лёд;

  14. Создание и заполнение строкового поля последовательностей символов не более чем 4-х форм льда по возрастным градациям, начиная с категории льдов максимальной толщины. В случае наличия более чем 4-х возрастных категорий льдов в последовательность кодов форм льда записываются коды 3-х самых возрастных категорий, а из форм льдов остальных возрастных категорий выбирается форма с максимальными размерами льдин;

  15. Определение толщины льда в сантиметрах по возрастным градациям льдов. Для градаций, которые не являются самыми возрастными в данном пространственном объекте, задаются середины диапазонов толщины льда. Например, для тонких однолетних льдов это 50 см (30 + (70-30) / 2). Предполагается равномерное распределение толщины льдов всех возрастных градаций. Для возрастной градации льдов с максимальной толщиной задаётся максимальная возможная толщина льда в предположении роста льда с самого начала осеннего ледообразования. Для определения этой величины выполняется интерполяция значений толщины припая по данным её мониторинга на гидрометеорологических станциях. При этом в случае суровой зимы нарастание толщины дрейфующих льдов запаздывает по сравнению с толщиной припая на 2 декады, в случае умеренной – на 3 декады, а во время мягкой зимы – на 4 декады. Определение типа зимы может быть выполнено по суммам градусо-дней мороза после устойчивого перехода температуры воздуха через 0°C по данным станций Гидрометслужбы. Для юго-западной части Карского моря это станции ГМС «Амдерма», «о. Белый», «Диксон». Ввиду незначительного числа станций мониторинга интерполяция выполняется методом IDW («Обратно взвешенное расстояние») только в пределах буферной зоны маршрута плаваний. Схема расположения станций мониторинга толщины льда в апреле 2019 года представлена на рисунке 1. Рисунок 2 демонстрирует результаты интерполяции толщины припая по данным первой декады апреля 2019 года. Ледовая ситуация в первую декаду мая 2019 года представлена на рисунке 3. Если часть буферной зоны находится в припае, то интерполяция выполняется дважды: для определения максимальной толщины участков припая и дрейфующих льдов. В первом случае интерполяция выполняется по данным мониторинга толщины льда, относящимся к той же декаде, что и декада дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), к которой относится результат дешифровки снимков ‒ карта ледовой обстановки. Во втором случае в качестве исходных данных используются толщины припая на станциях мониторинга, измеренные ранее на время запаздывания, зависящее от степени суровости зимы. При интерполяциях используются маски: в первом случае это участки припая внутри буферной зоны, во втором – участки дрейфующих льдов. Затем выполняется зональная статистика слоя результата интерполяции по пространственным объектам слоя ледовых зон внутри буферной зоны с определением максимального и среднего значения толщины льда в каждом пространственном объекте. Это параметры льда, который образовался в начале льдообразования и нарастал в этом объекте. В случае распространения частей многосвязного пространственного объекта по разным участкам буферной зоны протяжённого маршрута выполняется преобразование многосвязного объекта в односвязный. Другой вариант действий: оперировать не слишком протяжёнными участками маршрута плавания. Разумеется, такой подход не учитывает возможный дрейф льда, но предполагается равная вероятность приноса в буферную зону маршрута плавания льдов как с большей, так и с меньшей толщиной. Такой подход позволяет учитывать динамику толщины льда в течение осенне-зимнего периода. Ледовая ситуация в первую декаду мая 2019 года представлена на рисунке 3. В качестве толщины льда самой возрастной градации задаётся середина диапазона между нижним значением этой градации и максимальной толщины льда по результатам интерполяции. Если верхняя граница диапазона толщины самой возрастной градации льдов в этом пространственном объекте оказывается меньше, чем максимальная толщина льда по результатам интерполяции, то в качестве толщины льда задаётся середина диапазона толщины льдов этой возрастной градации;

  16. Создание и заполнение строкового поля последовательностей значений толщины льда по возрастным градациям. В случае наличия более 4-х возрастных категорий льдов толщины льдов 3-х самых возрастных градаций определяются описанным выше способом. Льды остальных возрастных категорий объединяются, их средняя толщина рассчитывается по серединам соответствующих диапазонов с учётом частных концентраций этих категорий;

  17. Создание и заполнение строкового поля данных для импорта в эмпирико-статистическую модель расчёта скорости движения судна во льдах и времени прохождения участков маршрута. Отдельные обозначения разделяются символом пробела. Данные, относящиеся к каждому уникальному сочетанию ледовых характеристик в пределах буферной зоны маршрута (или к каждому отдельному участку маршрута в случае преобразования многосвязных объектов в односвязные), записываются в отдельную запись (строку) таблицы атрибутов. Данные включают себя следующую последовательность характеристик: протяжённость участка маршрута в морских милях, число возрастных градаций льдов, частные концентрации льда по градациям, начиная со льдов максимальной толщины, коды форм льда по градациям, толщины льда в сантиметрах по градациям, торосистость льда, степень его разрушенности. Торосистость задаётся одинаковой для всего маршрута на основании осреднения результатов многолетних исследований. Разрушенность льда отлична от нуля только в летние месяцы и также задаётся по средним статистическим данным;

  18. Завершающей стадией обработки данных в среде ArcGIS является экспорт значений строкового поля данных в отдельный текстовой файл. Пример структуры этого файла представлен на рисунке 4; 

  19. Следующим шагом исследования является выполнение расчётов на эмпирико-статистической модели движения судов во льдах.