Systems. Methods. Technologies 2 (38) 2018

Systems Methods Technologies. M.M. Romadanova et al. Methods for processing … 2018 № 2 (38) p. 70-75 74 Приведем пример расчета коэффициента турбу- лентности по формуле (8) по данным о скорости ветра u и v , приведенным в табл. 2. Коэффициент турбулентности ( ) zk (м 2 /с) • Коэффициент турбулентности ( ) zk Аппроксимация значений ( ) zk кубическим полиномом Рис. 3. Расчет коэффициента турбулентности по данным о скорости ветра из табл. 2 Анализ результатов численных экспериментов по вычислению ( ) zk показал, что в среднем максимум ( ) zk наблюдается на высотах 200–900 м. Для расчета профиля ( ) zk требуются профили ветра, определенные за максимально длительный период, в течение которо- го не происходит заметного изменения стратификации. При наличии горизонтальной неоднородности или при нестационарности пограничный слой атмосферы имеет совсем иные свойства. Профиль скорости ветра может быть крайне изменчив во времени и в простран- стве. Суточный ход и обусловленные им изменения стратификации значительно усложняют дело. Коэффи- циент турбулентности очень чувствителен к измене- нию стратификации или параметра шероховатости. Практическая ценность результатов в этом случае бу- дет не слишком велика. Очень большой разброс эмпи- рических значений ( ) zk вызван мелкими различиями в стратификации. Заключение Рассмотренные примеры и анализ результатов дру- гих численных экспериментов позволяют сделать вы- вод о том, что интерполяция с помощью весового ку- бического сплайна и предлагаемый метод вычисления производных могут успешно применяться при обра- ботке геофизических данных в пограничном слое атмосферы. Литература 1. Марчук Г.И. Математическое моделирование в про- блеме окружающей среды. М.: Наука, 1982. 319 с. 2. Баранова М.Е., Гаврилов А.С., Шелутко В.А., Дмитри- ев В.В., Гудниченко В.Г. Анализ окружающей среды: моногр. СПб.: Изд-во РГГМУ, 2009. 186 с. (Экология и гидрометео- рология больших городов и промышленных зон (Россия, Мексика); т. 1). 3. Орленко Л.Р. Строение планетарного пограничного слоя атмосферы. Л.: Гидрометеоиздат, 1979. 270 с. 4. Харченко Е.В. Использование математических моделей переноса и рассеяния радионуклидов в атмосфере для управ- ления рисками на стадии проектирования атомных электро- станций : автореф. дис. … канд. физ.-мат. наук. СПб., 2016. 26 с. 5. Sofiev M., Siljamo P., Valkama I., Ilvonen M., Kukkonen J. A dispersion modeling system SILAM and its evaluation against ETEX data // Atmospheric Environment. 2006. № 240. P. 674-685. 6. Radiation protection and safety of radiation sources: inter- national basic safety standards. General safety requirements. Part 3. No GSR Part 3. IAEA, Vienna, 2014. 471 р. 7. European utility requirements for LWR nuclear power plants. Revision D. 2012. 321 с. 8. Gavrilov A.S. Stochastic modeling of nuclear turbulent dif- fusion. Diffusion in lowest troposphere // Proceeding of confe- rence "Nuclear Risks, Environmental and Development Coopera- tion in The North of Europe" (Apatity, June 19-23, 1999), Umeå University, Sweden, 2000. P. 80-84. 9. Safety Reports Series No.19. Generic models for use in as- sessing the impact of discharges of radioactive substances to the environment. International Atomic Energy Agency, Vienna, 2001. 229 p. 10. Завьялов Ю.С., Квасов Б.И., Мирошниченко В.Л. Ме- тоды сплайнфункций. М.: Наука, 1980. 352 с. 11. Алдухов О.А. О методах расчета и контроля данных по пограничному слою атмосферы // Труды ВНИИГМИ- МЦД. 2012. Вып. 176. С. 257–286. 12. Алдухов О.А., Черных И.В. Контроль качества и об- работка данных / М-во природных ресурсов и экологии Рос- сийской Федерации, Федеральная служба по гидрометеоро- логии и мониторингу окружающей среды (Росгидромет), Всерос. науч.-исслед. ин-т гидрометеорологической информ.; Мировой центр данных. Обнинск: ВНИИГМИ-МЦД, 2013. 306 с. (Методы анализа и интерпретации данных радиозон- дирования атмосферы; т.1). 13. Hiroshi A. Method of Bivariate Interpolation and Smooth Surface Fitting for Irregularly Distributed Data Points // ACM Transactions on Mathematical Software. Vol. 4, № 2 (June, 1978). P. 148−159. 14. Kvasov B.I. Monotone and convex interpolation by weighted cubic splines // Computational Mathematics and Ma- thematical Physics. 2013. Vol. 53, № 10. P. 1428-1439. 15. Квасов Б.И. Методы изогеометрической аппроксима- ции сплайнами. М.: Физматлит, 2006. 360 с. 16. Матвеев Л.Т. Курс общей метеорологии. Физика ат- мосферы. Л.: Гидрометеоиздат, 1984. 751 с. 17. Гисина Ф.А., Лайхтман Д.Л., Мельникова И.Н., Пала- гин Э.Г. Динамическая метеорология. Л.: Гидрометеоиздат, 1976. 608 с. 18. Петрова А.В. Алгоритм построения весового бикуби- ческого сплайна, сохраняющего свойства выпуклости // Ма- тематическое моделирование, численные методы и комплек- сы программ: межвуз. тем. сб. тр. / СПбГАСУ СПб., 2015. Вып. 20. С. 8−12. 19. Петрова А.В., Вагер Б.Г. Весовые кубические и бику- бические сплайны при анализе гидрометеорологических на-