июнь
2005
Экологический ежемесячник
Оценка метеорологической уязвимости территорий

Филиппов И.А. Верхне-Волжское УГМС

За рубежом, особенно в США, и в России проблеме экстремальных явлений погоды, вызывающих социальный и экономический ущерб, уделяется большое внимание. Эта информация обобщается и систематизируется по многим направлениям. Так, например, в [1] предложено использовать «климатические индексы экстремумов», классифицирующих территорию США по экстремальным суточным температурам, экстремальным значениям суточных сумм осадков, и экстремальным по продолжительности периодам без дождя (засухам).

В то же время, значимые тренды в экстремальных значениях суточных сумм осадков наблюдаются во всех регионах земного шара, несмотря на различные значения выбранных пороговых величин. На большей части территорий, по которым были проведены исследования, преобладают положительные тренды значений осадков, но отрицательные тренды выражены значительно сильнее. Это позволяет сделать вывод об усилении основного стихийного явления, связанного с осадками - наводнений, наносящих наибольший экономический ущерб и на территории России [3].

В настоящей работе получил развитие способ классификации, разрабатываемый во ВНИИГМИ-МЦД и Гидрометеоцентре России, любой территории по его метеорологической уязвимости, исходя из климатических оценок экстремальных явлений погоды, приносящих социально-экономический ущерб. Подобная классификация поможет объективно оценить различные территории с точки зрения их гидрометеорологической безопасности. В рассматриваемом подходе ключевыми характеристиками являются средние, экстремумы и их климатические повторяемости. Именно поэтому на первом этапе определяется интегральная оценка погодной изменчивости территории.

Для расчета оценки изменчивости условий погоды необходимо в начале определить среднюю климатическую величину (М) метеорологического элемента. Это связано с тем, что средние климатические величины различных метеорологических элементов (например, основных - температура, осадки, ветер) позволяют провести районирование исследуемой территории на однородные по условиям погоды районы. Построение однородных районов позволяет в дальнейшем классифицировать их по изменчивости.

Другими важными оценками для классификации являются пороговые значения сезонного (зима/лето) экстремума (e) метеорологического элемента (т.е. критерии принятия решений для заданной территории). Эти критерии могут быть определены исходя из практической деятельности потребителя и из статистического распределения метеорологического элемента, как это продемонстрировано на рисунках 1 и 2.

Рис. 1. Распределение минимальных суточных температур в Нижнем Новгороде (холодный период)


Рис. 2. Распределение минимальных суточных температур в Нижнем Новгороде (теплый период)



При этом градации экстремальных температур могут быть определены по 5%-ному критерию повторяемости для минимальных температур из левого «хвоста» распределения, для максимальных - из правого.

Таким образом, в качестве критерия (К), определяющего метеорологическую уязвимость по одному метеорологическому элементу, распределение которого подчиняется нормальному закону, предлагается отношение порогового значения экстремума 5%-ной повторяемости e к его средней М:

К = e/М     (1)


Несколько сложнее получить такой критерий для метеорологического элемента, распределение которого не подчиняется нормальному закону, например, для осадков (рис. 3).

Рис. 3. Распределение суточных сумм осадков в Кирове (теплый период)


В этом случае значение средней является сильно смещенной оценкой для распределения суточных сумм осадков.

В связи с этим необходимы исследования сезонного распределения осадков на наблюдательных станциях рассматриваемой территории. В частности, исследования сезонных распределений осадков на 156 наблюдательных станциях бывшего Советского Союза, проведенные в Гидрометеоцентре России, показали, что для России мода распределения осадков очень мало меняется по станциям - от 70 до 80% повторяемости, в большей степени по сезонам 65-90%, что соответствует градации суточных сумм осадков 0-4 мм.

Поэтому в качестве порогового значения для суточных сумм осадков было предложено не 5, а 10%-ный уровень повторяемости. При этом превышения 10%-ного уровня повторяемости предложено считать не в процентах от нормы (средней), а в процентах от моды.

Таким способом предлагается оценить критерий К для суточных значений трех основных метеорологических элементов по рассматриваемой территории и по сезону: температура - КT; осадки - КR; ветер - КV.

Оценки КT, КR и КV для суточных значений этих метеорологических элементов позволяют определить критерий оценки погодной изменчивости К0:

К0 = КT·PT + КR·PR + КV·PV,      (2)


где через PT, PR, PV обозначены наблюденные повторяемости метеорологических элементов.

Очевидно, что не все рассматриваемые метеорологические элементы могут быть важны для исследуемой территории. Это связано с тем, что исследования по метеорологической уязвимости территории необходимо проводить с учетом экономической направленности ее хозяйственной деятельности. Ясно, что отдельные метеорологические элементы могут не влиять (слабо влиять) на какие-то виды хозяйственной деятельности. Например, на сельское хозяйство существенное влияние оказывают температурный режим и осадки. Ветер, хотя и оказывает воздействие на сельскохозяйственное производство, однако в меньшей степени. В то же время характеристика ветра очень важна для строительной индустрии (см., например, [4]).

Чтобы учесть в (2) только нужные слагаемые, в качестве множителя к каждому из метеорологических элементов вводится бинарная экспертная оценка Е, принимающая значения 0 или 1:

К0 = ЕT·КT·PT + ЕR· КR·PR + ЕV·КV·PV     (3)


Необходимо отметить, что критерий К0 является безразмерной величиной. Это позволяет вести сравнение различных территорий по погодной изменчивости.

Кроме изменчивости условий погоды на хозяйственную деятельность территорий существенное влияние, как было показано выше, оказывают опасные гидрометеорологические явления. Именно поэтому после определения критерия погодной изменчивости необходимо определить также критерий уязвимости от опасных явлений погоды. Оценки уязвимости от ОЯ рассчитываются в зависимости от интегральных оценок метеорологических элементов. Учитывая, что в работе исследуются три основных метеорологических элемента, в качестве основных, производных от них ОЯ, наносящих наибольшие экономические потери, предлагается выбрать: засухи - Id; наводнения - If; ураганы, шквалы, смерчи - Iw.

В качестве критерия оценки уязвимости IO от этих трех явлений выбирается суммарная оценка порогового значения их интенсивности (продолжительности) в баллах, умноженная на P - наблюденную повторяемость:

I0 = Еid·Id·Pid + Еif·If·Pif + Еiw·Iw·Piw     (4)


Здесь, как и выше, через бинарную экспертную оценку Е, принимающую значения 0 или 1, учитывается важность рассматриваемого опасного явления для исследуемой территории с учетом ее основной производственно-хозяйственной деятельности.

Из формулы (4) видно, что критерий I0 является также безразмерной величиной.

Кроме основных ОЯ, на территорию могут воздействовать другие потенциально опасные явления. Это воздействие может быть не столь существенным с точки зрения экономических потерь, или такие явления могут проявляться редко. Не смотря на это, их влияние также должно учитываться в исследованиях гидрометеорологической безопасности.

В качестве потенциально опасных явлений погоды предлагается рассматривать следующие явления: сильные морозы, сильная жара, заморозки - Pf; ограниченная видимость - Pv; гололедные явления - Pi; грозовые разряды - Pl.

Их сезонная повторяемость P при заданном (территориальным органом Росгидромета для территории или совместно с ним для хозяйствующего субъекта) пороговом критерии интенсивности будет составлять третью группу оценок метеорологической уязвимости P0:

P0 = Еv·Pv + Еi·Pi + Еl·Pl + Еf·Pf     (5)


В данном случае через бинарную экспертную оценку Е аналогично учитывается важность рассматриваемого потенциально опасного явления для исследуемой территории.

Таким образом, полная оценка метеорологической уязвимости D рассматриваемой территории будет составлять сумму перечисленных критериев (3) - (5):

D = К0 + I0 + P0     (6)


Выражение (6) состоит из суммы безразмерных, положительных величин и является полной (в рамках поставленной задачи) характеристикой метеорологической уязвимости рассматриваемой территории. По такой характеристике классифицируемые территории могут сравниваться между собой и объединяться в группы по близким значениям вычисленных D.

Схема предлагаемой классификации может быть несколько иной: вначале исследуемые территории классифицируются по первым трем основным метеорологическим элементам в соответствии с критерием К0 (вычисленным по формуле (3)), затем по производным явлениям погоды в соответствии с критерием I0 (вычисленным по формуле (4), затем по четырем дополнительным потенциально опасным явлениям в соответствии с критерием P0 (вычисленным по формуле ((5)).

Целесообразно также отметить, что классификация территории по рассмотренным климатологическим характеристикам требует сравнения с их классификацией по размерам фактического ущерба. Оценка связи метеорологической уязвимости и фактического ущерба в денежных единицах может быть выполнена с помощью корреляционного анализа соответствующих данных.

Из приведенной методологии оценки метеорологической уязвимости территории видно, что в ее основу было положено классическое определение изменчивости условий погоды. Именно поэтому для построения оценки было предложено изучать, как сильно экстремумы отличаются от средних значений (соотносятся к средним) и к чему это отклонение может привести с позиции риска воздействия природной среды на экономику конкретной территории или на конкретный объект. В этом состояла основная суть предложенного подхода.

Однако предварительные результаты статистической обработки и расчета коэффициента изменчивости условий погоды выявили, по крайней мере, два следующих недостатка.

  1. Проведенные расчеты, продемонстрировав работоспособность предложенного подхода в целом, показали, что в настоящее время он может использоваться только для сравнения территорий по изменчивости условий погоды. Другими словами, по значению критерия К0 можно лишь сказать, для какой территории изменчивость выше или ниже. В то же время определить, насколько велика эта изменчивость, а самое главное опасна с позиции жизнеобеспечения, не представляется пока возможным. Это связано в первую очередь с тем, что расчеты критерия К0 пока не проводились на большом фактическом материале.

    Для определения (построения) градаций (предельных значений или индикаторов гидрометеорологической безопасности), характеризующих степень изменчивости требуется провести сравнение классификации территорий по рассмотренным климатическим характеристикам с их классификацией по размерам фактического ущерба.

    В настоящее время можно лишь договорится об условных градациях, которые устанавливаются экспертами на основании своего опыта. Например, если повторяемость экстремумов метеорологических элементов оказывается не ниже определенного значения, то это будет характеризовать высокую изменчивость.

    Под углом зрения метеорологического воздействия на экономику в [5] устойчивым развитием экономики предлагается считать такое ее функционирование, при котором малые снижения предотвращенных потерь или незначительные повышения не предотвращенных потерь не сказываются негативно на динамике развития общества.

    Такой подход можно было бы предложить использовать и в настоящем исследование. Однако отсутствие достаточной, достоверной статистики об изменчивости условий погоды по территории России, а также отсутствие достоверной информации об экономических потерях и тем более о предотвращенных потерях пока не позволяет в полной мере ориентироваться на него. Это означает, что вопрос об определении градаций пока остается открытым и требует своего решения.

  2. При расчете критериев КT, КR значения экстремумов необходимо делить на средние значения. Если средние окажутся малыми величинами (меньше единицы), то возникает ситуация, когда исследуемые критерии завышаются и не определяют истинное колебание (изменчивость) условий погоды. Как правило, такие ситуации могут возникать для засушливых территорий по критерию КR и в весенний или осенний период по критерию КT.

Так, например, в табл. 1. представлены значения моды и экстремумов для станций Саранск и Нижний Новгород соответственно для теплого и холодного периодов.

Таблица 1
Саранск, осадки (мм) Нижний Новгород, осадки (мм)
Теплый период Холодный период Теплый период Холодный период
мода экстремум мода экстремум мода экстремум мода экстремум
0-3 64,8-5,2 0-2 34,5-3,1 0-3 60,7-6,2 0-2 30,0-4,3


Учитывая изложенное, предлагается изучать отклонение экстремальных значений не по отношению к среднему (или моде для осадков), а их отклонения относительно некоторой пороговой интенсивности, превышение которой может привести к экономическим потерям. В случае опасных явлений эти пороговые интенсивности (критерии) известны. При изучении воздействия неблагоприятных условий погоды такие пороговые интенсивности могут быть установлены совместно с потребителями гидрометеорологической информации (или экспертами хозяйственных и производственных объектов). Для ряда отраслей экономики такие пороговые интенсивности также известны, как и в случае опасных явлений (например, для ряда производственных циклов в сельском хозяйстве опасна скорость ветра более 12 м/с, для строительства (особенно при использовании башенных кранов) - 15 м/с, для сельского хозяйства зимой опасна температура ниже -30°С, т.к. такие температуры при высоте снежного покрова менее 10 см приводят к вымерзанию посевов и т.д.).

Исходя из выше изложенного, формулу (1) приведем к виду:

К = e/Iпор,     (7)


а формулу (3) - к виду:

К0 = КTt·PT + КR·PR + КV·PV      (8)


Здесь через PT, PR, PV обозначена средне годовая повторяемость метеорологических элементов, когда их интенсивность превышает Iпор. В этом также состоит отличие формулы (7) от (3).

Очевидно, что применение пороговых интенсивностей позволяет сразу же строить оценки возможной степени воздействия неблагоприятных условий погоды и опасных явлений и, следовательно, изучать метеорологическую уязвимость территорий. При этом такой подход устраняет проблему малых значений, и частично дает ответ на проблему выбора градаций.

Анализ разработанного показателя метеорологической уязвимости территорий проведем на основе оценки коэффициента изменчивости условий погоды К0 в соответствии с формулой (3). Для этого воспользуемся рядами суточных наблюдений основных метеорологических элементов (порыв ветра (V), осадки (R), максимальная (Тmax) и минимальная (Тmin) суточная температуры воздуха) по 48 станциям Волго-Вятского района за 1961-2003 годы. При этом выбор экстремальных градаций по каждой станции проведем на основе распределений метеорологических элементов, построенных с помощью стандартных программных средств. Отметим, что экстремальные градации выбирались на основе 5% повторяемости (для осадков - 10% повторяемости) по двум периодам года (теплый: апрель-октябрь; холодный: ноябрь-март).

Интегральная характеристика изменчивости условий погоды (К0) приведена в таблице 2.

Таблица 2
Критерии изменчивости условий погоды по основным метеорологическим элементам по центрам субъектов РФ Волго-Вятского района за период 1961-2003 гг.
Наименование станции Периоды года
теплый холодный
Республика Марий-Эл    
Йошкар-Ола 20047,9 10653,4
Республика Мордовия    
Саранск 21897,3 12757,8
Чувашская Республика    
Чебоксары 26955,3 10864,6
Кировская область    
Киров 34739,5 8854,4
Нижегородская область    
Н.Новгород (АМЦ) 19873,1 10182,8
Н.Новгород (Мыза) 17461,5 9740,1


Результаты расчетов среднегодовых значений условий погоды, осредненные по территориям каждого субъекта РФ, полученные на основании расчета значений КT, КV, КR и К0 по всем 48 станциям Волго-Вятского района, представлены в таблице 3.

Таблица 3
Среднегодовые критерии изменчивости
по основным метеорологическим элементам для теплого и холодного периодов года
по субъектам Волго-Вятского района за период 1961-2003 гг.
(теплый период)               
Субъект РФ Критерии изменчивости условий погоды
KТ KV KR K0
Республика Марий-Эл 20.92 26.33 476.36 523.61
Республика Мордовия 20.07 28.27 562.82 611.16
Чувашская Республика 20.72 31.37 525.37 577.46
Кировская область 21.45 27.41 474.25 523.11
Нижегородская область 21.61 30.02 481.49 533.12
(холодный период)               
Субъект РФ Критерии изменчивости условий погоды
KТ KV KR K0
Республика Марий-Эл 24.27 18.71 212.57 255.54
Республика Мордовия 24.92 20.19 218.77 263.89
Чувашская Республика 29.91 24.23 262.53 316.67
Кировская область 22.78 18.75 191.36 232.88
Нижегородская область 26.90 20.78 205.54 253.22


В таблице 4 приведена статистика по экстремальным значениям метеорологических элементов по 6 станциям, о которых упоминалось выше.

Таблица 4
Статистика по экстремальным значениям для метеорологических элементов за период
с 1961 по 2003 гг. по территории Волго-Вятского региона по сезонам

(теплый период - "тп", холодный период - "хп")
Название станции Температура (5%) Ветер (5%) Осадки (10%)
Tхп Tтп Vхп Vтп Rхп Rтп
emax emin eср emax emin eср emax emin eср emax emin eср emax emin eср emax emin eср
Республика Марий-Эл
Йошкар-Ола -28.5 -47.3 -37.9 38.7 29.1 33.9 32.0 17.0 24.5 35.0 18.0 26.5 27.0 3.3 15.2 65.6 5.6 35.6
Республика Мордовия
Саранск -25.1 -42.3 -33.7 38.7 29.5 34.1 31.0 18.0 24.5 30.0 17.0 23.5 34.5 3.1 18.8 64.8 5.2 35.0
Чувашская Республика
Чебоксары -25.5 -44.3 -34.9 38.5 28.8 33.7 31.0 17.0 24.0 29.0 16.0 22.5 25.1 3.2 14.2 93.0 5.6 49.3
Кировская область
Киров -27.2 -44.8 -36.0 34.5 28.1 31.3 22.0 13.0 17.5 26.0 14.0 20.0 27.5 4.0 15.8 137.0 6.2 71.6
Нижегородская область
Н.Новгород (АМЦ) -26.0 -41.5 -33.8 37.0 29.4 33.2 32 16 24.0 30 16 23.0 24.7 3.6 14.2 65.3 5.5 35.4
Н.Новгород (Мыза) -23.6 -41.4 -32.5 35.1 28.2 31.7 33 16 24.5 48 15 31.5 30.0 4.3 17.2 60.7 6.2 33.5


Расчет характеристик изменчивости условий погоды (КT, КV, КR), представлен в таблицах 5, 6.

Таблица 5
Расчет критериев изменчивости условий погоды по центрам субъектов РФ Волго-Вятского региона (теплый период)
№№
п/п
Параметр Название станции
Йошкар-Ола Саранск Чебоксары Киров Н.Новгород
(АМЦ)
Н.Новгород
(Мыза)
а TТП
1 Среднее (M) 17.1 18.1 16.9 15.5 17.8 16.9
2 Экстремум (emin/emax) 29.1/38.7 29.5/38.7 28.8/38.5 28.1/34.5 29.4/37.0 28.2/35.1
3 Среднее значение экстремума из строки 2:
(emin + emax)/2
33.9 34.1 33.7 31.3 33.2 31.7
4 Повторяемость экстремума (PT) 461 461 461 461 461 461
5 Значение KT (строка 3 · строка 4)/строка 1 913.9 868.5 919.3 930.9 859.8 864.7
б VТП
1 Среднее (M) 10.5 9.7 10.1 8.7 9.3 9.8
2 Экстремум (emin/emax) 18/35 17/30 16/29 14/26 16/30 15/48
3 Среднее значение экстремума из строки 2:
(emin + emax)/2
26.5 23.5 22.5 20 23 31.5
4 Повторяемость экстремума (PV) 364 364 364 364 364 364
5 Значение KV (строка 3 · строка 4)/строка 1 918.7 881.9 810.9 836.8 900.2 1170
в RТП
1 Среднее (M) 1.8 1.6 1.8 2 1.8 2
2 Экстремум (emin/emax) 5.6/65.6 5.2/64.8 5.6/93 6.2/137.0 5.5/65.3 6.2/60.7
3 Среднее значение экстремума из строки 2:
(emin + emax)/2
35.6 35 49.3 71.6 35.4 33.5
4 Повторяемость экстремума (PR) 921 921 921 921 921 921
5 Значение KR (строка 3 · строка 4)/строка 1 18215.3 20146.9 25225.2 32971.8 18113 15426.8


Таблица 6
Расчет критериев погодной изменчивости (K) по центрам субъектов РФ Волго-Вятского региона (холодный период)
№№
п/п
Параметр Название станции
Йошкар-Ола Саранск Чебоксары Киров Н.Новгород
(АМЦ)
Н.Новгород
(Мыза)
а T
1 Среднее (M) -12.2 -10.5 -11.1 -12.1 -10.1 -9.6
2 Экстремум (emin/emax) -47.3/-28.5 -42.3/-25.1 -44.3/-25.5 -44.8/-27.2 -41.5/-26.0 -41.4/-23.6
3 Среднее значение экстремума из строки 2:
(emin + emax)/2
-37.9 -33.7 -34.9 -36.0 -33.8 -32.5
4 Повторяемость экстремума (PT) 326 326 326 326 326 326
5 Значение KT
(строка 3 · строка 4)/строка 1
1012.7 1046.3 1025.0 969.9 1091.0 1103.6
б V
1 Среднее (M) 9.8 10.8 10.4 8.4 9.0 9.9
2 Экстремум (emin/emax) 17/32 18/31 17/31 13/22 16/32 16/33
3 Среднее значение экстремума из строки 2:
(emin + emax)/2
24.5 24.5 24.0 17.5 24.0 24.5
4 Повторяемость экстремума (PV) 258 258 258 258 258 258
5 Значение KV
(строка 3 · строка 4)/строка 1
645.0 585.3 595.4 537.5 688.0 638.5
в R
1 Среднее (M) 1.1 1.1 1.0 1.4 1.1 1.4
2 Экстремум (emin/emax) 3.3/27.0 3.1/34.5 3.2/25.1 4.0/27.5 3.6/24.7 4.3/30.0
3 Среднее значение экстремума из строки 2:
(emin + emax)/2
15.2 18.8 14.2 15.8 14.2 17.2
4 Повторяемость экстремума (PR) 651 651 651 651 651 651
5 Значение KR
(строка 3 · строка 4)/строка 1
8995.6 11126.2 9244.2 7347.0 8403.8 7998.0


Рис. 4. Районирование территории Волго-Вятского района по интегральному коэффициенту изменчивости в теплый период


Далее по тексту анализ результатов проводится, вначале, только по этим станциям.

Из таблицы 3 следует, что наибольший вклад в изменчивость условий погоды на территории Волго-Вятского района вносят осадки. Даже если учесть, что экстремальные значения по осадкам определялись на основе 10% повторяемости, показатель изменчивости KR на порядок выше аналогичных показателей по ветру и температуре. При этом если отличие в изменчивости условий погоды по температуре и ветру явно не выражено (как по всей территории района, так и по рассматриваемым периодам), то изменчивость по осадкам проявляется и существенно отличается и по территории и по периодам.

По интегральному коэффициенту изменчивости К0 исследуемые субъекты РФ с позиции проявления экстремальных явлений имеют региональные особенности: наиболее спокойными являются условия погоды на территории Кировской области в оба периода года. В теплый период наибольшая изменчивость отмечается в Республике Мордовия, а в холодный период - в Чувашской Республике.

Изменчивость условий погоды в холодный период носит ярко выраженный равномерный характер по всей территории Волго-Вятского района. В то же время в теплый период года территория района разбивается на три зоны.

Первая зона включает Республику Марий-Эл, Кировскую и Нижегородскую области и характеризуется слабой изменчивостью (показатель К0 меньше 550 единиц). Вторая зона, которая включает Чувашскую Республику, может быть охарактеризована как территория со средней изменчивостью (показатель К0 меньше 600 единиц). Третья зона, включающая Республику Мордовия, - территория с высокой изменчивостью (показатель К0 больше 600 единиц).

Естественно такое разбиение носит исследовательский (условный) характер. Это связано с тем, что в настоящее время пока еще не набрано достаточной статистики, которая бы позволила на основании научного подхода определить пороговые условия (индикаторы) по показателю изменчивости условий погоды, по превышению которых можно было бы судить о том, насколько влияние изменчивости может оказать существенным с позиции степени опасности воздействия, есть лишь отдельные подходы к определению таких индикаторов. Например, [6], где рассматриваются подходы определения пороговых условий с позиции устойчивого развития экономики. Кроме того, имеются отдельные, фрагментарные исследования изменчивости условий погоды по отдельным станциям и отдельным субъектам РФ с позиции метеорологической уязвимости в ГУ ВНИИГМИ-МЦД и Гидрометцентре России. Однако поскольку исследовательские работы такого масштаба в этом направлении проводятся впервые, важно отметить, что полученные результаты в первую очередь носят методологический характер, а не отвечают на поставленный вопрос об опасности воздействия метеорологической среды.

Из приведенного выше анализа можно предположить, что с позиции воздействия ОЯ и неблагоприятных условий погоды на экономику Волго-Вятского района наиболее опасной в целом является территория Республики Мордовия. В то же время, как показывают постанционные значения показателя изменчивости (табл.4), значение К0 по станции Киров оказывается выше, чем по другим станциям центров субъектов РФ Волго-Вятского региона, в том числе и по станции Саранск. Это может означать, что колебания (разброс значений) показателя изменчивости по территории Кировской области выше. Поэтому целесообразно изучать изменчивость условий погоды и по территории самих субъектов РФ, а не только по крупным территориям экономических районов.

Исследование на основе коэффициента К0 продемонстрировало, что территория Волго-Вятского района характеризуется разнообразной изменчивостью условий погоды. Значения коэффициента колеблются в широком диапазоне и могут отличаться более чем в десять раз для различных метеорологических станций. Это, в частности, означает, что влияние условий погоды на экономику и, следовательно, эффективность гидрометеорологического обеспечения по территории региона также будут разнообразными. Поэтому такие климатические исследования помогают построить оптимальные стратегии СГМО и определить те зоны, где можно ожидать от него максимальной отдачи.

В то же время применение в аналогичных исследованиях пороговых интенсивностей, позволяет строить оценки возможной степени воздействия неблагоприятных условий погоды и опасных явлений и, следовательно, изучать метеорологическую уязвимость территорий, производственных и хозяйственных объектов. Для этого воспользуемся теми же самыми рядами суточных наблюдений основных метеорологических элементов.

В основу исследований метеорологической уязвимости отраслей экономики Волго-Вятского района положим те критерии интенсивности, которые определяют ОЯ, как опасное гидрометеорологическое явление. Целесообразно при этом отметить, что в этом случае важно изучить отклонение средних значений экстремумов исследуемых метеорологических элементов по отношению к тем значениям, которые определяют критерии ОЯ. В тех случаях, когда средние экстремальные принимают значения ниже критериев интенсивности ОЯ, означает, что опасность воздействия ОЯ на экономику (сектора экономики) оказывается практически нулевой и ее можно не учитывать при исследовании устойчивого развития экономики. Действительно, в этом случае средне годовые повторяемости метеорологических элементов (PT, PR, PV), когда их интенсивность превышает Iпор, принимают значения практически равные нулю.

Результаты исследований по центрам субъектов РФ Волго-Вятского района приведены в таблице 7. В качестве пороговых значений выбраны критерии интенсивности ОЯ, установленные Росгидрометом. Сильный ветер - 25 м/с и выше, температура: в холодный период (сильный мороз) - -40°С и ниже, в теплый период (сильная жара) - +35°С и выше, осадки за сутки: в холодный период (сильный снегопад) - 20 мм и выше, в теплый период (сильная ливень) - 50 мм и выше.

Таблица 7
Критерии опасности воздействия ОЯ по основным метеорологическим элементам по центрам субъектов РФ Волго-Вятского района за период 1961-2003 гг.
(теплый период)               
Наименование станции KТ KV KR K0
Йошкар-Ола - Республика Марий-Эл 0.29 0.97 0.05 1.31
Саранск - Республика Мордовия 0.39 0.28 0.19 0.86
Чебоксары - Чувашская Республика 0.18 0.24 0.16 0.58
Киров - Кировская область 0.0 0.05 0.16 0.21
Н.Новгород (АМЦ) - Нижегородская область 0.22 0.14 0.12 0.48
Н.Новгород (Мыза) - Нижегородская область 0.06 0.19 0.16 0.41
(холодный период)               
Наименование станции KТ KV KR K0
Йошкар-Ола - Республика Марий-Эл 0.22 0.91 0.15 1.28
Саранск - Республика Мордовия 0.06 0.63 0.07 0.76
Чебоксары - Чувашская Республика 0.08 0.14 0.16 0.38
Киров - Кировская область 0.05 0.00 0.12 0.17
Н.Новгород (АМЦ) - Нижегородская область 0.03 0.23 0.26 0.52
Н.Новгород (Мыза) - Нижегородская область 0.03 0.26 0.27 0.56


Из табл. 7 видно, что риск воздействия опасных явлений на экономику Волго-Вятского района мал в течение всего года. Это связано с тем, что средние экстремальные для большинства станций принимают значения ниже критериев интенсивности ОЯ.

Однако на экономику воздействуют и наносят экономические потери не только опасные явления, но и неблагоприятные условия погоды, интенсивность которых не достигает критериев ОЯ. При этом неблагоприятные условия погоды по разному влияют на различные отрасли экономики. Поэтому для отраслей экономики устанавливаются свои критерии, при достижении которых хозяйственно-производственные объекты (отдельные производственные процессы) должны принимать превентивные меры защиты, чтобы обезопасить себя.

Чтобы рассмотреть степень опасности воздействия неблагоприятных условий погоды на различные отрасли экономики Волго-Вятского района, выберем наиболее погодозависимые отрасли.

Функционирование экономики района (отраслей экономики, конкретных производственных объектов) существенно зависит от условий погоды. Однако эта степень зависимости различна, что объясняется рядом причин.

Во-первых, - спецификой производства. Наиболее подверженными влиянию условий погоды и климата оказываются те области производства, которые являются открытыми по отношению к внешней среде.

Во-вторых, - интенсивностью явления (т.е. его разрушительной способностью).

В-третьих, - уровнем защиты, которая возможна со стороны производственно-хозяйственных организаций (как потребителей гидрометеорологической информации, необходимой для принятия погодно-хозяйственных решений).

Другими словами, чем слабее противодействие внешней среде, осуществляемое со стороны потребителей, тем больше его зависимость от условий погоды, определяемая конечным «результатом» - прямыми экономическими потерями по метеорологическим причинам.

Тем самым, прямые экономические потери могут выступать в качестве одного из показателей зависимости отраслей экономики от условий погоды и, следовательно, позволяют установить ранжировку отраслей по степени влияния на них основных гидрометеорологических условий. Именно такой подход применялся в исследованиях 90-х годов прошлого века.

Как показали проведенные исследования, наиболее подверженными условиям погоды являются: топливно-энергетический комплекс, сельское и лесное хозяйство, транспорт, коммунальное хозяйство, связь, строительство. В основном это те области производства, которые являются открытыми по отношению к внешней среде и в которых, как, например, в сельском хозяйстве, в производственном цикле (в постоянно функционирующей системе «почва - растение - атмосфера») невозможен перерыв из-за неблагоприятных условий погоды.

Подверженность отраслей экономики условиям погоды может характеризоваться как числом случаев неблагоприятных условий погоды или ОЯ, так и величиной наносимого ими ущерба. Это позволяет установить ранжировку отраслей по степени влияния на них основных гидрометеорологических условий.

Подверженность отраслей экономики неблагоприятным условиям погоды предлагается изучать не только с позиции влияния гидрометеорологических условий, но и с позиции значимости отраслей экономики в обеспечение жизнедеятельности района. Для этого в анализ необходимо подключить экономические показатели и, в частности, такой показатель, как доля отрасли экономики в валовом внутреннем продукте района.

С учетом экономической значимости отраслей экономики в обеспечение жизнедеятельности района, можно отметить, что для Волго-Вятского региона наиболее погодозависимыми отраслями экономики являются - сельское хозяйство и топливно-энергетический комплекс. При этом отметим, что по темпам использования в хозяйственной деятельности продукции СГМО на первый план выдвинулись также топливно-энергетический комплекс и предприятия агропромышленного комплекса. Поэтому для дальнейших исследований опасности воздействия неблагоприятных условий погоды на экономику Волго-Вятского района выберем за основу эти две отрасли.

В таблице 9 показаны значения пороговых интенсивностей по рассматриваемым основным метеорологическим элементам, начиная с которых условия погоды начинают оказывать влияние на отдельные производственные процессы выбранных отраслей экономики.

Из таблицы 8 видно, что для анализа опасности воздействия неблагоприятных условий погоды на экономику района целесообразно выбрать следующие пороговые интенсивности.

Таблица 8
Пороговые значения основных метеорологических элементов
для теплого и холодного периодов года
(теплый период)               
Отрасль экономики Пороговые значения
Tпор
°C
Vпор
м/с
Rпор
мм
Сельское хозяйство 30 12 30
Топливно-энергетический комплекс (ТЭК) 25 15 50
(холодный период)               
Отрасль экономики Пороговые значения
Tпор
°C
Vпор
м/с
Rпор
мм
Сельское хозяйство -30 18 20
Топливно-энергетический комплекс (ТЭК) -25 15 8


1. В теплый период года - температура 25°C и выше; ветер - 12 м/с и выше; осадки за сутки (сильные дожди) - 30 мм и выше.

2. В холодный период года - температура -25°C и выше; ветер - 15 м/с и выше; осадки за сутки (сильные снегопады) - 8 мм и выше.

Таблица 9
Критерии опасности воздействия неблагоприятных условий погоды
по основным метеорологическим элементам
по основным отраслям экономики Волго-Вятского района
(теплый период)               
Отрасль экономики Субъект РФ Критерии опасности воздействия
IT IV IR IO
Сельское хозяйство Республика Марий-Эл 3.61 99.2 99.2 103.24
Республика Мордовия 4.97 75.45 75.45 80.93
Чувашская Республика 4.26 103.19 103.19 108.5
Кировская область 2.52 77.39 77.39 80.47
Нижегородская область 3.47 88.67 88.67 92.78
Топливно-энергетический комплекс Республика Марий-Эл 52.78 24.43 0.07 77.28
Республика Мордовия 66.41 17.87 0.15 84.43
Чувашская Республика 59.44 26.79 0.15 86.38
Кировская область 41.59 14.76 0.12 56.47
Нижегородская область 55.3 19.6 0.15 75.05
(холодный период)               
Отрасль экономики Субъект РФ Критерии опасности воздействия
IT IV IR IO
Сельское хозяйство Республика Марий-Эл 52.78 24.43 0.07 77.28
Республика Мордовия 66.41 17.87 0.15 84.43
Чувашская Республика 59.44 26.79 0.15 86.38
Кировская область 41.59 14.76 0.12 56.47
Нижегородская область 55.3 19.6 0.15 75.05
Топливно-энергетический комплекс Республика Марий-Эл 16.96 23.58 22.46 63
Республика Мордовия 9.87 24.99 33.86 68.72
Чувашская Республика 11.27 27.42 23.08 61.77
Кировская область 18.71 13.39 28.18 60.28
Нижегородская область 12.53 17.85 34.70 65.08


В таблице 9 приведены расчетные значения критериев по субъектам РФ региона для основных погодозависимых отраслей экономики.

В таблице 10. представлены расчетные значения IT, IV, IR и IO по пороговым интенсивностям воздействия неблагоприятных условий погоды на социально-экономическую сферу региона.

Таблица 10
Критерии опасности воздействия неблагоприятных условий погоды
по основным метеорологическим элементам
на социально-экономическую сферу Волго-Вятского района
(теплый период)               
Наименование станции IT IV IR IO
Республика Марий-Эл 52.78 99.2 99.2 251.18
Республика Мордовия 66.41 75.45 75.45 217.31
Чувашская Республика 59.44 103.19 103.19 265.82
Кировская область 41.59 77.39 77.39 196.37
Нижегородская область 55.3 88.67 88.67 232.64
(холодный период)               
Наименование станции IT IV IR IO
Республика Марий-Эл 16.96 23.58 22.46 63.00
Республика Мордовия 9.87 24.99 33.86 68.72
Чувашская Республика 11.27 27.42 23.08 61.77
Кировская область 18.71 13.39 28.18 60.28
Нижегородская область 12.53 17.85 34.70 65.08


В таблице 11 представлен суммарный показатель D метеорологической уязвимости рассматриваемого территории, характеризующий степень воздействия гидрометеорологической среды на территорию Волго-Вятского района.

Таблица 11
Показатель метеорологической уязвимости территории субъектов РФ Волго-Вятского района
(теплый период)               
Субъект РФ Критерии метеорологической уязвимости
KO IO DТП
Республика Марий-Эл 523.61 251.18 774.79
Республика Мордовия 611.16 217.31 828.47
Чувашская Республика 577.46 265.82 843.28
Кировская область 523.11 196.37 719.48
Нижегородская область 533.12 232.64 765.76
(холодный период)               
Субъект РФ Критерии метеорологической уязвимости
KO IO DХП
Республика Марий-Эл 255.55 56.42 318.55
Республика Мордовия 263.89 51.79 332.61
Чувашская Республика 277.00 53.28 338.77
Кировская область 232.88 51.33 293.16
Нижегородская область 253.22 51.26 318.30


Из таблицы 11 видно, что наибольшая опасность воздействия неблагоприятных условий погоды и ОЯ проявляется в теплый период. Это объясняется тем, что для теплого периода в качестве пороговых интенсивностей выбраны критерии, которые опасны для сельского хозяйства. Именно этот сектор экономики является наиболее уязвимым от воздействия условий погоды.

Основной вклад в оба периода вносит сильный ветер. Это, в частности, подтверждается результатами работы [7], в которой Волго-Вятский район по частоте проявления сильного ветра выделен как один из наиболее опасных.

Районирование территории по степени метеорологической уязвимости представлено на рисунке 5.

Рис. 5a.
а) теплый период
Рис. 5b.
б) холодный период

Рис. 5. Районирование территории Волго-Вятского района по показателю метеорологической уязвимости


В заключение отметим, что полученные расчеты демонстрируют работоспособность предложенных методических основ анализа метеорологической уязвимости территорий. Подобные исследования помогают выявить основные закономерности влияния условий погоды на экономику и, следовательно, позволяют выделять территории повышенной угрозы метеорологического риска, недостаточного научно-методического обеспечения потребителей и, следовательно, выработать рациональную региональную стратегию организации специализированного гидрометеорологического обеспечения, способствующего устойчивому развитию региона.

Литература

  1. Олсон Л.Е. Климатическое обслуживание в интересах обеспечения устойчивого развития // Бюллетень ВМО. - Январь 1997. - Т. 46, № 1. - С. 33-35.
  2. Альшанский Я.Ю., Бедрицкий А.И., Вимберг Г.П., Коршунов А.А., Шаймарданов М.З. Влияние погоды и климата на экономическую безопасность России // Метеорология и гидрология. - 1999. - № 6. - С. 5-9.
  3. Бедрицкий А.И. Влияние погоды и климата на устойчивость и развитие экономики // Бюллетень ВМО. - 1999. - Т. 48, № 2. - С. 215-222.
  4. 4. Бедрицкий А.И., Коршунов А.А., Шаймарданов М.З. Опасные гидрометеорологические явления и их влияние на экономику России // Обнинск. - 2001. - Изд-во ВНИИГМИ-МЦД. - 36 с.
  5. Бедрицкий А.И., Коршунов А.А., Хандожко Л.А., Шаймарданов М.З. Проблема использования метеорологических прогнозов (экономический аспект) // На рубеже веков: экономические проблемы реформирования России: Сборник научных трудов. - М.: Экономика, 1998. - С. 129-148.
  6. Бедрицкий А.И., Коршунов А.А., Хандожко Л.А., Шаймарданов М.З. Показатели влияния погодных условий на экономику: адаптивность потребителей // Метеорология и гидрология. - 1999. - № 9 - С. 17-25.
  7. Бедрицкий А.И., Коршунов А.А., Хандожко Л.А., Шаймарданов М.З. Показатели влияния погодных условий на экономику: чувствительность потребителя к воздействующему гидрометеорологическому фактору // Метеорология и гидрология. - 2000. - № 2. - С. 5-9.