Методика прогнозирования характеристик биометеорологических условий работы авиационного персонала на открытой местности при высоких температурах воздуха

В первой главе представлен анализ исследований по биометеорологической безопасности деятельности персонала на открытой местности в жарких погод- но-климатических условиях. Рассмотрены климатические особенности термиче- ского режима в регионах южной части ЕТР и БВ, где в летний сезон отмечаются продолжительные периоды экстремально высоких значений температуры воздуха. Тем самым обосновано приложение информационного ресурса к теме исследова- ния и верификации моделей.
Дана оценка безопасности работ персонала в условиях повышенных темпера- тур окружающего воздуха в зависимости от факторов внешней среды, физической нагрузки и продолжительности работ в терминах биометеорологии, физиологии терморегуляции организма.
Проведен анализ тепловых индексов (показателей), используемых в метео- рологическом обеспечении различных потребителей, который показал, что они не отвечают требованиям авиационного потребителя: или малоинформативны для принятия метеозависимых решений, или предполагают проведение биометриче- ских измерений в процессе работы, или не позволяют сделать прогноз для плани- рования мероприятий на открытом воздухе, или не отражают условий физиче- ской нагрузки персонала и технологический период работы. Указано на актуаль- ность продолжения исследований, направленных на повышение качества оценки биометеорологической безопасности работ АП.
Сформулированы требования к специализированному биометеорологиче- скому показателю:
– верификация к погодно-климатическим условиям южной части ЕТР и БВ;
– использование входных расчетных параметров, по которым имеются сред- ства измерений в метеорологическом подразделении;
– простота в использовании (несложность методики расчета или автоматизи- рованный расчет);
– отсутствие входных параметров, требующих непосредственной диагности- ки в процессе работы персонала (выделяемое человеком метаболическое тепло, ректальная температура, средневзвешенная температура кожи, частота сердечных сокращений и другие физиологические показатели);
– учет основных факторов «теплового стресса»: температуры и влажности окружающего воздуха; скорости ветра; радиационной температуры; метаболиче- ской теплоты, выделяемой телом; свойств одежды работающего персонала;
– возможность прогноза величины показателя и альтернативной оценки к принятию решения командиром на безопасные работы персонала;
– учет технологического периода на проведение определенных работ (меро- приятий) по подготовке (эксплуатации) авиационной техники.
С учетом поставленных требований и условий функционирования АП дана постановка задачи оценки биометеорологической безопасности работ на откры- той местности в условиях повышенных температур, суть которой на вербальном уровне в следующем.
Пусть авиационное подразделение базируется в районе с жарким климатом летнего сезона. Лимитирующим фактором является нормативный технологический период подготовки (обслуживания) авиационной техники (), когда АП находится на открытом воздухе. Требуется разработать научно-методический комплекс обес- печения органов управления специализированной информацией для принятия ме- теозависимых решений как комплекс (к) взаимосвязанных моделей и методик (М), позволяющих на основе информации об атмосферной циркуляции (H) опреде- лять (уточнять) характеристики метеорологических величин () и в последующем использовать их в специализированных биометеорологических моделях (D(, )), оценивающих функционирование АП без тепловых травм. Задача формализуется в виде к ={М(H), М(), D(, )}, решение представлено в последующих главах.
Во второй главе представлена модель специализированного биометеороло- гического показателя оценки безопасности работ персонала на открытой ме- стности в жарких погодно-климатических условиях. В модели разрешено проти- воречие: с одной стороны, безопасная работа персонала на открытой местности в жарких условиях ограничена временным интервалом по комплексу «ключевых» факторов теплового воздействия (ГОСТ Р 57794–2017); с другой стороны, имеет место технологический период по подготовке (обслуживанию) техники.
Ограничения и допущения модели:
– работающий персонал акклиматизирован;
– уровень физической нагрузки по ГОСТ Р ИСО 7243 –3 класса – высокое
выделение метаболического тепла (в среднем 350 ккал/ч). Данная категория соот- ветствует нагрузкам: интенсивная работа рук и туловища; перенос тяжестей; тол- кание/волочение тяжелогруженых ручных тележек и др.;
– характеристики одежды обеспечивают коэффициент термоизоляции Icl = 0,6 clo (рубашка с длинными рукавами и брюки);
– критические значения физиологических параметров субъекта: ректальная тем- пература не выше 39°С, частота сердечных сокращений не более 160 ударов/мин;
– скорость ветра не превышает 2 м/с (по условиям используемых частных те- пловых индексов и рассматриваемым нормативам).
Модель специализированного биометеорологического показателя включает:
– входные параметры: метеорологические факторы – температура (оС) и от- носительная влажность (%) окружающего воздуха; интервал непрерывной работы АП (технологический период)  = 1–3 ч;
– выходную информацию – альтернативная формулировка (опасно/ безопас- но) оценки биометеорологической безопасности работ АП на открытой местно- сти при данных условиях.
Отличительной особенностью модели является использование подхода Хар- рингтона, представляющего собой математический инструментарий перевода ре- альных значений частных признаков (yj ,j1,2,…,p) различной физической
сущности в единую безразмерную вербально-числовую шкалу «желательности» d ( y ‘ j ) . Функция Харрингтона имеет вид экспоненциальной зависимости
d(y’j)exp(exp(y’j)), (1) где y’j – кодированное значение частного признака yj ; при кодировании ис-
пользуется линейная зависимость y ‘  b  b y . j0j1jj
Функция (1) имеет базовые точки (0,2; 0,37; 0,63; 0,8), что позволяет задавать границы градаций желательности строгим образом. Руководствуются диапазона- ми с термами: [0; 0,2] – «очень плохо»; [0,2; 0,37] – «плохо»; [0,37; 0,63] – «удов- летворительно»; [0,63; 0,8] – «хорошо»; [0,8; 1,0] – «очень хорошо».
Специализированный биометеорологический показатель задается как обоб- щенный – в виде средней геометрической:
p
Dp d(y). (2)
j1 j
В качестве частных признаков yj сделан выбор интегральных индексов теп-
лового стресса, которые используются в практике метеорологического обеспече- ния и, главное, соответствуют определенным информационным аспектам. Во- первых, имеется зависимость (или спецификация) показателя и интервала непре- рывной работы, во-вторых, – информация о физической нагрузке при выполне- нии работ, в-третьих, – определена отметка наступления критических условий для физиологического состояния человека (в среднем).
В модели специализированного биометеорологического показателя исполь- зуются следующие частные интегральные индексы:
– состояния человека при физической нагрузке в жарких условиях (y1), для оценки которого используется индекс приведенной температуры, °С:
WD0,85tw 0,15t, (3)
где tw – температура смоченного термометра, °С; t – температура окружающего воздуха (сухого термометра), °С;
– теплоощущений человека (y2), – индекс эффективной температуры, °С: ETt0,4t101R /100, (4)
H где RH – относительная влажность воздуха, %;

– опасности условий жаркой среды (y3), – тепловой индекс, °F: HI–42,3792,04901523t10,14333127RH –0,22475541tRH 
0,00085282tRH –1,99·10tRH,
где t – температура воздуха, оF.
В итоге модель обобщенного биометеорологического показателя согласно
выражению (2) представляется в виде:
Dexp(1(exp(b b y)exp(b b y )exp(b b y ))), (6)
где коэффициенты b , b , j  1, 2, 3 , определяются решением систем уравнений: 0j 1j
)))0,63,
)))  0,37,
при задании частных показателей: yj 0,63 – на границе условий «удовлетвори-
exp(exp((b  b  y
 0j 1j j0,37
(7)
тельные» и «хорошие»; yj 0,37 – по полученным аппроксимационным зависимо- стям критических значений показателей вида a  a   a 2 с учетом технологи-
–0,00683783t2 –0,05481717R 2 0,00122874t2R  (5) 2H622 H
01 11 1 02 12 2 03 13 3
exp(exp((b b y
 0j 1j j0,63
Решающим правилом оценки биометеорологической безопасности работ
ческого периода .
персонала является условие D(t,RH ,)  0,37, что соответствует формулиров-
ке по Харрингтону «удовлетворительные и лучше». Под безопасными условиями полагается возможность непрерывной работы (с физической нагрузкой, соответ- ствующей выделению метаболического тепла в среднем 350 ккал/ч) на открытой местности в течение заданного периода  без тепловых травм.
Для апробации модели специализированного показателя построены номо- граммы D  f (t, RH ,), например, для =3 ч – рисунок 1.
Рисунок 1 – Номограмма расчета специализированного биометеорологического показателя (технологический период 3 ч)

Кроме того, разработаны программы автоматизированного расчета показателя [14] и представления обстановки биометеорологической опасности работ персонала на карте [15] (например, рисунок 2, где для сравнения даны зоны опасной работы АП в летний и весенний день на территории БВ).
а) 10 июля 2017 г. б) 20 мая 2017 г. Рисунок 2 – Отображение зон опасной работы АП на карте БВ (сроки 12–18 ч)
Для прогноза величины специализированного показателя в целях планиро- вания мероприятий по обслуживанию техники разработаны регрессионные моде- ли условных средних оценок возможности работ АП на открытом воздухе без те- пловых травм для районов южной части ЕТР. В выборки вошли данные за июль периода 1999–2018 гг. сроков 12, 15, 18 ч (московского времени), где учитывались случаи с максимальной температурой воздуха выше 25 оС (жаркие дни). Например, для технологического периода 3 ч модели регрессии имеют вид:
Верхний Баскунчак:
Волгоград:
Александров Гай:
Астрахань:
Сочи:
D2,7450,063t0,007RH,
D2,6830,061t0,006RH ,
D2,9570,069t0,007RH ,
D3,2150,076t0,008RH ,
D4,4210,115t0,009RH ,
R2 = 0,96; (8) R2 = 0,93; (9) R2 = 0,95; (10) R2 = 0,95; (11) R2 = 0,92, (12)
где R2 – оценка коэффициента детерминации.
Применение модели специализированного показателя для территории позво-
лили получить следующее климатическое распределение (рисунок 3). Распределение среднемесячного значения показателя на карте (рисунок 3) отображается в тоновом режиме, что позволяет руководителю работ при плани- ровании мероприятий в соответствии с моделью поддержки принятия решений
делать некоторую «уступку» D от критического значения D=0,37.
В метеорологическом обеспечении авиационного потребителя информативной формой может служить представление показателя среднего числа дней в месяце с
опасными биометеорологическими условиями по району аэродрома (рисунок 4).

Рисунок 3 – Пространственное распределение по северному полушарию
среднего показателя D (максимальные суточные температуры, июль, 1999–2018 гг., технологический период 3 ч)
Рисунок 4 – Распределение среднего числа дней в июле с опасными биометеорологическими условиями на станциях южной части ЕТР (Верхний Баскунчак, Волгоград, Астрахань, Александров Гай, Сочи, 1999–2018 гг.)
В третьей главе приводятся методические аспекты обеспечения биоме- теорологической безопасности персонала в районах с жарким климатом. Про- цессы атмосферной циркуляции – главный фактор, обусловливающий характер погоды и ее изменений. Поэтому для уточнения климатических и прогностиче- ских характеристик метеорологических величин, установления зависимости про- странственно-временного распределения специализированного биометеорологи- ческого показателя от типа циркуляционного режима исследование необходимо дополнить картиной циркуляционных процессов.
Если особенности атмосферной циркуляции летнего периода в рассматри- ваемых районах южной части ЕТР известны, то для региона БВ информация об особенностях циркуляционного режима имеет ограниченный характер.
Рассматривается методика типологизации внутренней структуры нижней тропосферы в летний период на территории БВ на основе модели ЮАД.
1. Построение модели ЮАД – сезонного центра действия атмосферы, кото- рый достигает наибольшего развития в летний период над территорией Ближнего и Среднего Востока.
ЮАД прослеживается до высот 3 км, поэтому для моделирования выбран изобарический уровень 925 гПа. Поверхность геопотенциальной высоты H925 ,
представленная значениями Hij в узлах регулярной сетки с шагом 2,5°, ограни-
чивается по широте  = 10–40° и долготе  = 30–80°. Применен подход Багро- ва Н.А., Глызя Г.А., определяющий циклонический объект как объем «чаши» (с жидкостью), образованной топографией изобарической поверхности с краевой изогипсой H0 и горизонтальной плоскостью, проходящей через эту изогипсу. В
разработанной модели ЮАД краевая изогипса определяется как H 0  H min  4 ,
где H min – минимальное значение поверхности геопотенциальной высоты H 925 в
рассматриваемой области.
Объект модели ЮАД описывается параметрами: Hmin ; координаты центра
масс «чаши» c ,c ; площадь S, ограниченная краевой изогипсой H0 ; условная «масса» M и плотность Z  M / S рассматриваемого объема; характеристики эл-
липса рассеяния условных масс объектов циркуляции u ,v , k ; угол положения оси ложбины  . Программная реализация модели позволила провести статисти- ческую обработку выборки (n = 2760) объектов ЮАД (таблица 1).
Таблица 1 – Статистические оценки параметров модели ЮАД (925 гПа, июнь–август, 1989–2018 гг.) и факторные нагрузки
Параметр объекта ЮАД
Hmin , дам
S 106 , км2
M 106 , км2дам Z , дам
u , км v ,км
k
 c , град. в. д. c , град. с. ш.  , град.
Среднее значение
66,59 3,8630 5,5588 1,42 779,7 156,3 0,21 64,07 28,62 132,21
Среднее квадрат. отклонение f1
2,22 2,0480 3,3698
0,24 -0,0073 256,2
62,2
0,07 -0,0498 5,45 -0,6921 1,53 -0,1100 6,17 -0,2619
Фактор модели f2
-0,1039 0,1052 0,1144 0,0885 -0,1263 0,5047
-0,5059 0,6478 -0,8371
f3 0,1540
-0,1709 -0,4125
0,1876 -0,1158 -0,3209 0,0133 0,3625 0,1064
0,7263
0,9588
0,8775
-0,9078
0,9053
0,8115
0,8271

Выполнен переход от пространства признаков объектов ЮАД к 3-мерному пространству ортогональных факторов, объясняющих ~80 % общей дисперсии признаков (таблица 1). На основании значений факторных нагрузок (выделены в ячейках таблицы 1) факторам модели дана следующая интерпретация:
– f1 – фактор «мощности» депрессии (47 % общей дисперсии признаков);
– f2 – фактор «формы с учетом ложбин» (21 %);
– f3 – фактор условной «плотности» депрессии (12 %).
Проведена оценка информативности факторов модели ЮАД с целью воз- можности их использования в прогностических схемах приземной температуры воздуха. В качестве показателя информативности использовался коэффициент корреляции между факторами модели fk (k 1,2,3) и температурой воздуха tij
в узлах (i ,  j ) регулярной сетки изобарического уровня 1000 гПа:
tt
r (kl k)(ijl ij), (13)
1nff
n l1 f k tij
где fkl,tijl–значенияl(l1,2,…,n)ввыборкефактора fk итемпературыtij; fk,tij,
f k,tij – средние и средние квадратические отклонения параметров.
На рисунке 5 представлены поля распределения модуля коэффициента кор-
реляции |r*| на карте Ближнего Востока для летнего сезона.
а) фактор f1 б) фактор f2
Рисунок 5 – Поле информативности фактора ЮАД (июнь–август, 1989–2018 гг.)
2. С целью определения однородных по структуре групп циркуляционных образований проведена процедура кластеризации объектов многомерного про- странства параметров модели ЮАД. Мерой близости объектов выбрано евклидо- во расстояние. Визуализация полученного разделения общей совокупности объ- ектов ЮАД представлена на плоскости выделенных факторов f1, f3 , где явно вы-
деляются три группы образований (рисунок 6).

Рисунок 6 – Отображение выделенных кластеров на плоскости факторов f1, f3
На рисунке 6 видно, что по фактору f1 хорошо диф-
ференцируются объекты 1 и 3 кластеров (тип 1 – более «мощные» циркуляционные объекты). Кластер 2 отлича- ется от других по плотности (f3 0).
На рисунке 7 представ- лено на координатной плос- кости распределение центров циркуляции (c ,c ) объек-
тов ЮАД для кластеров 1, 3 типа.
Из рисунка 7 следует, что образования ЮАД 1 типа имеют центры циркуляции в западной части рассматри- ваемого макрорегиона, а 3 типа (с меньшей мощно- стью) – в восточной.
Установлена повторяе- мость объектов 1, 2, 3 типа ЮАД в летнем сезоне:
– июнь – 9,6; 42,3; 48,1 %;
– июль – 11,7; 53,2; 35,1 %;
– август – 31,2; 50,5; 18,3 %.
Рисунок 7 – Отображение центров циркуляции (c,c ) кластеров 1, 3 типа ЮАД
Таким образом, от июня к августу растет повторяемость объектов ЮАД 1 типа и снижается повторяемость 3 типа, что согласуется с положением развития термической депрессии в течение летнего сезона.
3. Этапом типологизации объектов циркуляции является построение правила отнесения каждого нового объекта к одному из выявленных классов. Построены классификационные функции принадлежности объекта к 1, 2, 3 типу ЮАД:
C1 4,26882,8641f1 0,2587f2 1,4994f3,
C2  1,2201 0,0976 f1  0,5393 f2 1,2922 f3, (14)
C3 1,98741,3539f1 0,6464f2 1,0895f3.
Разработанный научно-методический комплекс получения и применения спе- циализированной метеорологической информацией по оценке безопасности работ АП в районах с жарким климатом представляется в виде схемы (рисунок 8).
Организационно- технологическая, 
Входная информация
фактическая, прогностическая, климатическая (t, RH)
Метеорологическая
о циркуляции атмосферы, Hij
Модель специализированного биометеорологического показателя D = f(t, RH, )
Фактическая информация
Климатическая информация
Рисунок 8 – Структурная схема научно-методического комплекса получения и применения специализированной метеорологической информации
Как было отмечено, в блок «Методика типологизации» (рисунок 8) входит модель ЮАД и методика типологизации ее объектов, используются данные поля геопотенциальной высоты определенного уровня. Классификация образований ЮАД по выделенным типам позволяет уточнять характеристики температурно- влажностного режима по районам БВ и, соответственно, давать оценку биометео- рологической безопасности персонала (рисунок 9).
Основной составляющей научно-методического комплекса является модель специализированного биометеорологического показателя, позволяющего оценить возможность обслуживания техники без получения АП тепловых травм.
Как отражено на рисунке 8 (блок «Формы представления биометеорологиче- ской информации»), для поддержки принятия решений на работы на открытой местности в жарких погодно-климатических условиях биометеорологическую информацию руководителю можно представлять в различной форме.
Методика типологизации (С1, С2, С3)
1
1
3 тип
3 тип
Уточнение методического прогноза (t, RH)
Уточнение климатических характеристик (t, RH)
Диагноз (Dфакт)
Методический прогноз (Dметод)
Климатологический прогноз (Dклим)
Формы представления биометеорологической информации по способу визуализации
Диаграммы
Районирование на картах
Текстовая и табличная информация
Выдача рекомендаций лицу, принимающему управленческие решения
по функционированию персонала, по условию: D ≤ 0,37 – опасно; D > 0,37 – безопасно
Рисунок 9 – Распределение градаций среднего значения D (июнь–август) на карте Ближнего Востока: а) ЮАД 1 типа, =3 ч; б) ЮАД 3 типа, =3 ч; в) ЮАД 1 типа,=1 ч; г) ЮАД 3 типа, =1 ч
Например, в виде значения специализированного показателя D для конкрет- ного района (аэродрома) при диагнозе, методическом или климатологическом прогнозе; или в виде среднего числа дней в месяце с опасными биометеорологи- ческими условиями (рисунок 4). При рекомендациях по региону можно дать рас- пределение среднего значения показателя D в виде изолиний или карты распре- деления показателя D в тоновом режиме (рисунок 3), а также в виде зон опасной работы при различных технологических периодах (рисунки 2, 9).
Четвертая глава работы посвящена формализации вычислительного экспе- римента, направленного на анализ и апробирование полученных научных резуль- татов. С целью верификации построенных моделей и методик проведен числен- ный эксперимент. В качестве исходных данных использовались характеристики температурно-влажностного режима районов южной части ЕТР (Верхний Бас- кунчак, Волгоград, Астрахань, Александров Гай, Сочи) и БВ (Латакия, Сирийская Арабская Республика; Рутба, Ирак).
Анализ распределений сочетаний температуры и влажности воздуха в раз- личных районах показал, что специализированный показатель D дифференцирует случаи с «рабочими» и «опасными» условиями работ персонала (при определен- ном технологическом периоде), что отражено на рисунке 10.
Результаты численного эксперимента показали, что рассматриваемые терри- тории (юга ЕТР и БВ) имеют сходные показатели оценки биометеорологических условий работ персонала на открытой местности для климата побережья (Черно- го и Средиземного морей); для климата пустынь, полупустынь, сухих степей по- вторяемость опасных условий работ (D≤0,37) определяется характеристиками температурно-влажностного режима определенного района (таблица 2).

а) Верхний Баскунчак
Рисунок 10 – Распределение сочетаний температуры и влажности воздуха
б) Сочи
(июль, 1999–2018 гг.; сроки 12, 15, 18 ч московского времени; t > 25 °C;  = 3 ч)
Таблица 2 – Повторяемость (%) «опасных» (D≤0,37) условий работ на открытой местности для различных районов (июль, сроки 12–18 ч)
При оценке эффективности применения разработанного показателя оценки биометеорологической безопасности персонала использовался показатель отно- сительной верификации γ, рассчитываемый по численным значениям критерия эффективности J при различных стратегиях S обеспечения поддержки принятия метеозависимых решений:
, k1,K, (15)
где N – объем архивной выборки, Sм – методическая стратегия, основанная на ис- пользовании специализированного показателя D, Sk – k-ая эмпирическая страте- гия поддержки принятия решений, K – количество стратегий.
Значение показателя (15) позволяет судить о том, в какой степени примене- ние стратегии Sм по предлагаемой методике способствует повышению (сниже- нию) результативности относительно другой k-ой методики. В качестве k-ой эм- пирической стратегии Sk использовались следующие подходы оценки биометео- рологической безопасности работ персонала на открытой местности:
Технол. период, час
Тип климата
пустынь, полупустынь, сухих степей
морского побережья
В. Баскунчак
А. Гай
Астрахань
Рутба (Ирак)
Сочи
Латакия (САР)
10
17
7
2
21
20
31
69
15
15
25
23
35
72
17
21
1 N J(Sм)J(Sk) k   i i
N i1 Ji(Sk)

1) применение ограничительного значения температуры окружающего воз- духа t = 30 оС (в соответствии с требованиями Федеральных авиационных правил производства полетов государственной авиации);
2) применение индекса WBGT согласно ГОСТ Р ИСО 7243–2007.
В качестве критерия эффективности J в формуле (15) использовался показа- тель числа дней в месяце, когда возможна безопасная работа персонала (в днев- ные часы). Результаты расчетов γk, на примере  = 1 ч, сведены в таблице 3.
Таблица 3 – Значения показателя относительной верификации по выборкам для различных станций (июль 1999–2018 гг., дневные сроки,  = 1 ч)
Анализ данных (таблица 3) эффективности стратегии, построенной на основе применения показателя D, относительно других эмпирических стратегий, указыва- ет на разброс значений показателя γ в зависимости от того, с какой из стратегий соотносится методическая стратегия, в каких климатических условиях использу- ется. Применение показателя D повышает эффективность относительно стратегии использования критерия по температуре воздуха (t = 30 оС) в 2,5–3 раза – для осо- бенно жарких районов (Александров Гай, Верхний Баскунчак, Астрахань).
В сравнении с индексом теплового стресса WBGT применение специализи- рованного показателя D дает повышение качества метеорологического обеспече- ния на 3–8 % (в зависимости от климатических условий района).
Расчеты критерия относительной верификации (15) для сравнения методик Sм и S1 при временных интервалах 2 и 3 ч представлены в таблице 4.
Таблица 4 – Значения показателя относительной верификации при различных технологических периодах (июль 1999–2018 гг., дневные сроки)
Как следует из данных таблицы 4, относительная эффективность примене- ния специализированного биометеорологического показателя (в сравнении с ис- пользованием критерия по температуре воздуха t=30 оС) возрастает и при других технологических периодах для различных районов юга ЕТР, исключение состав- ляет район Сочи, где использование показателя D несколько снижает относитель- ную эффективность. Однако данный район (морского побережья) характеризуется
Стратегия k
Станции наблюдений
В. Баскунчак
Волгоград
Александров Гай
Астрахань
Сочи
1
3,13
1,41
2,51
2,61
0,08
2
0,05
0,03
0,04
0,08
0,04
Технологический период , ч
Станции наблюдений
В. Баскунчак
Волгоград
Александров Гай
Астрахань
Сочи
2,34
1,14
1,75
1,73
-0,02
1,92
1,08
1,68
1,62
-0,06

повышенной влажностью воздуха, что усиливает нагрузку на организм работаю- щего человека, следовательно, уменьшается число рабочих дней в месяце. Таким образом, приложение показателя D к условиям, подобным на ст. Сочи (с высокой влажностью), снижает значения показателя относительной верификации, но учи- тывает безопасность персонала, работающего в таких условиях.
Дана оценка адекватности результатов моделирования разработанного показателя выводам экспериментального исследования, проведенного в тепловой камере при следующих условиях: персонал (группа 50 человек) акклиматизиро- ван; температура воздуха 50 оС, относительная влажность 50 %; время работы 0,5 ч; работа по поднятию груза 10 кг на высоту 1 м с ритмом 30 раз в минуту в течение десяти минут с чередованием пятиминутного отдыха в тех же условиях; критические характеристики в конце эксперимента: ректальная температура 39,1±0,2 оС; частота пульса 147±4,8 уд/мин.
Модель специализированного показателя при данных условиях определяет критическое значение Dкр=0,37 при температуре воздуха t  34 оС. Данное расхо- ждение температуры Δ16 оС (t = 50 оС – по эксперименту) наступления критиче- ских условий можно объяснить следующими обстоятельствами:
– испытания проводились в закрытой тепловой камере, а модель специализи- рованного показателя D учитывает условия работы на открытой местности; сле- дует учесть добавку радиационной температуры, обычно при t > 25 оС темпера- тура «черного шара» выше температуры сухого термометра на 10–20 оС;
– работа персонала в реальном эксперименте проводилась в режиме чередо- вания физической нагрузки и отдыха (10/5 мин), а модель показателя D предпо- лагает непрерывную работу, что усиливает напряженность нагрузки.
Отмеченные расхождения результатов моделирования и эксперимента не снижают ценности представленной модели специализированного показателя, тем более, значения температуры воздуха наступления критических условий по пока- зателям D (Dкр = 0,37) и WBGT (WBGTкр = 27,5 оС) для условий эксперимента оказались близкими – соответственно t  34 оС и t  33 оС.
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ
Оценка степени разработанности тематики предмета исследования указыва- ет, что существующие подходы к обеспечению биометеорологической безопас- ности при работах на открытой местности в условиях повышенных температур не в полной мере соответствуют особенностям функционирования некоторых орга- низационно-технических систем, в частности, деятельности персонала государст- венной и гражданской авиации. В данной работе предложен выход из этой ситуа- ции, для реализации которого разработано научно-методическое обеспечение с решением следующих задач.
1. Проведен анализ исследований в области безопасности работ авиационно- го персонала в жарких погодно-климатических условиях, который позволил сде- лать вывод, что для авиационных формирований обеспечение поддержки приня- тия метеозависимых решений в части биометеорологической безопасности не те- ряет актуальности. Выполненный обзор нормативных документов эргономики термальной среды и существующих противоречий к организации труда показал необходимость создания специализированных моделей и методик получения и применения биометеорологической информации при метеорологическом обеспе- чении авиационного потребителя.
2. Разработана модель специализированного биометеорологического показа- теля, дающего оценку безопасности работ АП на открытой территории в жарких погодно-климатических условиях. Модель представлена в виде обобщенной функ- ции желательности Харрингтона, объединением трех частных интегральных теп- ловых индексов: приведенной температуры, эффективной температуры, теплово- го стресса. Отличительная особенность специализированного показателя – учет технологического периода работы персонала и пороговый принцип обеспечения информационной поддержки, что дает возможность использования в системе принятия метеозависимых решений органами управления авиационных подраз- делений при планировании и проведении мероприятий. Разработан программный комплекс автоматизированного расчета и представления специализированного показателя. Построены регрессионные модели прогноза средних значений пока- зателя для районов южной части ЕТР. Представлено пространственное распреде- ление показателя в различных формах. Использование модели специализирован- ного биометеорологического показателя позволяет повысить качество метеороло- гической информации при обеспечении подразделений авиации при базировании на территории с жарким климатом летнего сезона на 3–8 % в сравнении с исполь- зованием показателя WBGT (для технологического периода 1 ч, при идентичных исходных данных и отсутствии статистической погрешности).
3. Разработана методика типологизации внутренней структуры нижней тро- посферы в летнем сезоне на территории БВ на основе модели ЮАД – преобла- дающего типа барического поля над рассматриваемым регионом в теплый пери- од. Модель ЮАД представлена в виде ортогональных факторов «мощности», «формы» и «плотности» (с 80 % общей дисперсии признаков), дана оценка их корреляции с температурой приземного слоя воздуха для районов БВ. На базе кластерного и дискриминантного анализа выявлены три типа атмосферной цир- куляции нижней тропосферы в летнем сезоне. Методика типологизации позволя- ет уточнять метеорологическую информацию по районам БВ, корректировать данные к оценке биометеорологической безопасности.
4. Разработан научно-методический комплекс получения и применения спе- циализированной метеорологической информации авиационным потребителем в районах с жарким климатом, основанный на построенных моделях и разработан- ной методике, позволяющий повысить качество планирования (оперативного и долгосрочного) мероприятий, связанных с технологическими процессами по об- служиванию техники в районах южной части ЕТР и Ближнего Востока, и обеспе- чивающий повышение эффективности функционирования авиационного форми- рования в 1,5–3 раза (в зависимости от технологического периода и климатиче- ских условий района, в сравнении с использованием методики ограничения работ по температуре воздуха 30 °С).
5. Формализован вычислительный эксперимент, направленный на анализ и апробирование полученных научных результатов. В рамках эксперимента, на ба- зе архивных данных метеостанций южной части ЕТР, получены классификаци- онные функции определения опасных и безопасных условий работы персонала в жарком климате в определенном районе, имеющие высокую степень успешности прогноза (0,85–0,95 %).
6. Оценка адекватности отражения специализированным биометеороло- гическим показателем реальных условий работы персонала показала сходимость критических значений по индексу теплового стресса WBGT (ГОСТ Р ИСО 7243) при моделировании условий: температура воздуха 50 оС, относительная влаж- ность 50 %; время работы 0,5 ч; физическая нагрузка (в среднем) 350 ккал/ч.
Полученные в исследовании результаты могут использоваться при поддерж- ке принятия решений органами управления в различных метеозависимых органи- зационно-технических системах, функционирование которых связано с работой персонала на открытой местности.