УДК 504.75.05; 504.75.06

Оценка условий безопасности работ на открытом воздухе с использованием регрессионных соотношений

Безуглова Надежда Николаевна – кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник Лаборатории физики атмосферно-гидросферных процессов Института водных и экологических проблем Сибирского отделения Российской академии наук.

Суковатов Константин Юрьевич – кандидат физико-математических наук, научный сотрудник Лаборатории физики атмосферно-гидросферных процессов Института водных и экологических проблем Сибирского отделения Российской академии наук.

Аннотация: В настоящей работе проведен первоначальный анализ климатических и метеорологических условий, который позволил выбрать тип регрессионной модели для оценки условий безопасной работы на открытом воздухе в холодное время года в конкретном районе. Построены регрессионные соотношения, связывающие значения функции желательности и метеорологические параметры для исследуемой территории (координатная область 52-57ºс.ш., 131-142ºв.д.). Уравнения регрессии статистически надежны (уровень значимости во всех трех случаях p <0,0001) имеют высокий уровень коэффициента детерминации и позволяют определить любые сочетания значений температуры воздуха и скорости ветра, не превышающие рассчитанных граничных условий и соответствующих критерию безопасности работ на открытом воздухе.

Ключевые слова: модели обобщенного биоклиматического показателя, жесткость погоды, риски обморожения, регрессионные соотношения.

Введение

В условиях продолжительных работ на открытом воздухе на отдельных территориях, находящихся в средних широтах, характеризующихся суровым, резко континентальным типом климата имеет место риск переохлаждения организма. В отдельных метеоусловиях такие риски возникают даже при наличии соответствующей экипировки [1,2]. С точки зрения прикладной климатологии задача установления параметров, позволяющих оценить степень безопасности работ на открытой местности на основе эмпирических данных, является актуальной. Районы падения (РП) отделяющихся частей ракет-носителей, запущенных с космодрома Восточный, как правило, располагаются в труднодоступных местах вдали от населенных пунктов. Поисковым группам необходимо длительное время находится на открытом воздухе для сбора и утилизации фрагментов отделившихся частей ракет-носителей.

Авторами работы [3] разработан эмпирический метод оценки обобщённого биоклиматического показателя безопасной работы в жестких холодных условиях (D). Метод основан на построении регрессионных соотношений, связывающих значения функции желательности с гидрометеорологическими параметрами.

Постановка задачи

Цель настоящей работы – построить регрессионные соотношения между анализируемыми параметрами для территорий РП 512-514, 641, 642-643, находящихся в средних широтах вблизи Охотского моря (52-57ºс.ш., 131-142ºв.д.).

Методы и данные

В качестве исходных метеорологических данных использованы результаты ежедневных измерений на станциях Александровск – Николаевский (РП 512-514), Экимчан (РП641), Аян (РП 642-643). Анализируются данные за период с 2015 по 2019 годы. Климат исследуемой территории относится к климатической зоне резко-континентального климата и приморско-контитнентального типа (с чертами муссонного).

Помимо линейных регрессионных моделей для установления связи между функцией желательности и метеопараметрами используется также мультипликативная модель, определяемая формулой

r = At α v β,           (1)

где r = 1 – D – риск обморожения личного состава при работе на открытом воздухе, A – коэффициент, учитывающий размерность единиц измерений предикторов, t = (–1)×T температурный фактор холода, v – фактор ветрового режима, α, β – коэффициенты эластичности. Подобные регрессионные соотношения используются для территорий с условиями повышенной суровости климатических условий. Одним из недостатков этих моделей можно отметить тот факт, что после логарифмирования и применения линейной версии метода наименьших квадратов оценка параметров регрессии имеет более широкие доверительные интервалы, т.к. изменения логарифмов происходят в большем масштабе, чем изменения аргументов. Однако в ряде случаев использование таких регрессионных соотношений является безальтернативным вариантом [3].

Территории каждого из анализируемых РП отличаются сложным рельефом, неоднородными климатическими условиями, характеризуется резко-континентальным типом климата с чертами муссонного. Для каждого из рассматриваемых РП в холодный сезон смягчающего действие оказывает муссонная компонента, в результате климат является умеренно жёстким. Поэтому допустимо использовать линейные регрессионные соотношения для оценки связи между значениями функции желательности и анализируемыми метеопараметрами.

Результаты

В данной работе по методике [3] выполнен расчет обобщенного биоклиматического показателя жесткости погоды D с использованием индексов WC, WST ИПУОО [2, 4, 5], построены регрессионные модели для каждого из анализируемых РП, выполнен статистический анализ полученных результатов, определены границы интервалов значений температуры воздуха и скорости ветра, позволяющие работать без риска обморожения.

Поскольку факторы, влияющие на зависимую переменную, имеют разную размерность, при построении регрессионных соотношений использовали безразмерные бета-коэффициенты (β) [6].

По данным каждой из станций получены следующие соотношения:

Александровск-Николаевсий: D = 0,898T – 0,232V,           (2)

Коэффициент детерминации R2 = 0,89; стандартная ошибка оценки модели 0,0344.

Экимчан: D = 0,977T – 0,167V,           (3)

Коэффициент детерминации R2=0,98; стандартная ошибка оценки модели 0,0198.

Аян: D = 0,855T – 0,388V.           (4)

Коэффициент детерминации R2 = 0,92; стандартная ошибка оценки модели 0,0354.

Выводы

С целью восстановления значений показателя желательности безопасной работы в конкретном районе построены регрессионные модели, описывающие зависимость условий работы на открытой местности без обморожений от метеорологических параметров. В качестве зависимой переменной (предиктанта) используется показатель D, диапазон изменений от 0 до 1 (0-неприемлемые условия работы на холоде, 1 – лучшие условия). Предикторами являются температура воздуха T(ºC) и скорость ветра V(м/с).

Анализ регрессионных соотношений показывает, что модели статистически надежны (уровень значимости во всех трех случаях p<0,0001), высокий уровень коэффициента детерминации R2 означает адекватное описание изменчивости отклика на изменение предикторов. Бета-коэффициенты в моделях (2)-(4) показывают, на какую часть среднеквадратичного отклонения изменится величина предиктанта при изменении предикторов на величину своего среднеквадратичного отклонения. Учитывая этот факт, можно определить любые сочетания значений температуры воздуха и скорости ветра, не превышающие рассчитанных граничных условий и соответствующих критерию Di≥0,37, когда сохраняется возможность работы на открытом воздухе без риска обморожений.

Список литературы

  1. МР 2.2.7.2129-06. Методические рекомендации. Физиология труда и эргономика: Режимы труда и отдыха работающих в холодное время на открытой территории или в неотапливаемых помещениях. ‒Введен в действа. 11.2006. ‒12с.
  2. Руководство по специализированному климатологическому обслуживанию экономики / под ред. Н. В. Кобышевой.– Санкт-Петербург : Главная геофизическая обсерватория, 2008. – 334 с.
  3. Ю. В. Шипко, Е. В. Шувакин, А. В. Иванов. Обобщенный биоклиматический показатель безопасности работ на открытом воздухе в суровых погодных условиях. Вестник ВГУ, Серия : География. Геоэкология, 2015, № 3. С.33-39.
  4. Siple P. A. Measurements of dry atmospheric cooling in sub-freezing temperatures / P. A. Siple, C. F. Passel // Proceedings of the American Philosophical Society. – 1945. – Vol. 89. – P. 177-199.
  5. Groen G. Wind chill equivalent temperature (WCET). Climatology and scenarios for Schiphol Airport. KNMI, 2009 [Электронный ресурс]. Систем. требования: Adobe Acrobat Reader. – URL: http://www.knmi.nl/samenw/kbs/ doc/WCET-Schiphol.pdf
  6. Айвазян С. А. Прикладная статистика. Основы эконометрики: в 2 т./ С. А. Айвазян, В. С. Мхитарян. – Москва: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. – Т.1: Теория вероятностей и прикладная статистика. – 656 с.; Т.2: Основы эконометрики. – 432 с.

Интересная статья? Поделись ей с другими: