ОБОСНОВАНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ СЛУЧАЕВ ОБРАЗОВАНИЯ ЗИМНЕЙ СКОЛЬЗКОСТИ НА СЕТИ АВТОМОБИЛЬНЫХ ДОРОГ РЕГИОНАЛЬНОГО ИЛИ МУНИЦИПАЛЬНОГО ЗНАЧЕНИЯ ХМАО – ЮГРЫ

Безопасность дорожного движения на автомобильных дорогах, качество и эффективность работ при их содержании в зимний период напрямую связаны с объемом и периодичностью проводимых противогололедных мероприятий. Для дорог федерального значения показатели, определяющие применение противогололедных материалов и цикличность их обработки, определены отраслевыми нормативными документами. Для региональных или муниципальных дорог эти нормы принимаются иногда, как и для федеральных, но без учета фактических климатических показателей территорий, на которых они расположены, или рассчитываются по упрощенной методике.

Цель исследования: определение научно обоснованных показателей возможных случаев образования зимней скользкости на сети дорог ХМАО – Югры и циклов противогололедной обработки их покрытий в зависимости от климатических особенностей административных районов автономного округа.

Методы исследований: статистическая обработка результатов наблюдений за климатическими параметрами за 2000–2017 гг., влияющими на образование зимней скользкости, по данным 8 районных и 6 метеорологических станций, расположенных за пределами автономного округа. В качестве метода интерполяции точек на трассы был использован метод крикинга (ПО Surfer).

Результаты: определено число дней с возможными случаями образования зимней скользкости за холодный период и количество циклов обработки противогололедными материалами покрытий дорог, расположенных в административных районах автономного округа, с 50 и 95% вероятностью в зависимости от их климатических особенностей.

1. Venäläinen A., Kangas M. Estimation of winter road maintenance costs using climate data // Meteorol. Appl. 2003. 10. P. 69–73. DOI: 10.1017/S1350482703005073.

2. Norem H. Selection of strategies for winter maintenance of roads based on climatic parameters // Journal of Cold Regions Engineering. 2009. 23(4). P. 113–135.

3. Walker C.L., Hasanzadeh S., Esmaeili B., Anderson M.R., Dao B. Developing a winter severity index: A critical review // Cold Regions Science and Technology. 2019. 160. P. 139–149. DOI: 10.1016/j.coldregions.2019.02.005.

4. Boustead B., Hilberg S., Shulski M., Hubbard K. The Accumulated Winter Season Severity Index (AWSSI) // J. Appl. Meteorol. Climatol. 2015. 54. P. 1693–1712.

5. Богданович С.В. Прогнозирование зимней скользкости автомобильных дорог // Вестник БНТУ. 2007. № 1. С. 50–55.

6. Самодурова Т.В., Бакланов Ю.В. Цикличность работ по зимнему содержанию автомобильных дорог // Научный вестник Воронежского ГАСУ. Строительство и архитектура. 2014. № 1 (33). С. 72–82.

7. Matthews L., Andrey J., Hambly D., Minokhin I. Development of a Flexible Winter Severity Index for Snow and Ice Control // Journal of Cold Regions Engineering. 2017. 31(3). DOI: 10.1061/(ASCE)CR.1943-5495.0000130.

8. Suggett J., Hadayegi Al., Mills B. Andrey J., Leach G. Development of winter severity indicator models for Canadian winter road maintenance // Transportation Association of Canada, 2006.

9. Juga I., Nurmi P., Hippi M. Statistical modeling of wintertime road surface friction // Meteorol. Appl. 2013. 20. P. 318–329.

10. Andersson A., Chapman L. The use of a temporal analogue to predict future traffic accidents and winter road conditions in Sweden // Meteorol. Appl. 2011. 18. P. 125–136.

11. Энциклопедия климатических ресурсов РФ / под ред. Н.В. Кобышевой, К.Ш. Хайруллина. Санкт-Петербург : Гидрометиздат, 2005. 320 с.

12. Chien S., Meegoda J., Luo J., Corrigan P., Zhao L. Road weather information system statewide implementation plan. In: Final Report. New York State Department of Transportation, 2014. URL: https://www.dot.ny.gov/divisions/engineering/technical-services/trans-r-andd-repository/C-11-54%20Final%20Report_4-2014.pdf

13. Kangas M., Heikinheimo M., Hippi M. RoadSurf: a modelling system for predicting road weather and road surface conditions // Meteorol. Appl. 2015. 22. P. 544–553. DOI: 10.1002/met.1486.

14. Troiano A., Pasero E., Mesin L. New System for Detecting Road Ice Formation // IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. 2011. 60 (3). P. 1091–1101. DOI: 10.1109/TIM.2010.2064910.

15. Lufft – Traffic Weather. URL: https://www.lufft.com/applications/traffic-weather-145/

16. The Vaisala Remote Road Surface State Sensor, DSC111. URL: https://www.vaisala.com/en/ products/instruments-sensors-and-other-measurement-devices/weather-stations-and-sensors/dsc111/

17. Andersson A. Winter road conditions and traffic accidents in Sweden and UK. Present and future climate scenarios // Doctoral thesis A131, University of Gothenburg, Sweden, 2010. URL: https://gupea.ub.gu.se/bitstream/2077/21547/1/gupea_2077_21547_1.pdf.

18. Ремонт и содержание автомобильных дорог : справочная энциклопедия дорожника (СЭД).Т.II / А.П. Васильев, Э.В. Дингес, М.С. Коганзон [и др.] ; под ред. А.П. Васильева. Москва : Информавтодор, 2004. 507 с.

19. Климат ХМАО. URL: https://geografiyahmao.blogspot.com/2011/10/blog-post_4932.html

20. Булыгина О.Н., Веселов В.М., Разуваев В.Н., Александрова Т.М. Описание массива срочных данных об основных метеорологических параметрах на станциях России. Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2014620549. URL: http://meteo.ru/ data/163-basic-parameters#описание-массива-данных.

21. Булыгина О.Н., Веселов В.М., Александрова Т.М., Коршунова Н.Н. Описание массива данных по атмосферным явлениям на метеорологических станциях России. Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2015620081. URL: http://meteo.ru/ data/345-atmosfernye-yavleniya-sroki#описание-массива-данных.

22. Самодурова Т.В., Бакланов Ю.В. Методика расчета цикличности выполнения работ по зимнему содержанию автомобильных дорог // Дороги и мосты : сборник. 2013. Вып. 30/2. С. 99–112.