Приводится описание методики прогнозирования риска возникновения чрезвычайных ситуаций на участках автомагистралей, находящихся в зоне задымления торфяного пожара. Обосновывается физико-математическая модель распространения продуктов горения от источника, оцениваются условия и закономерности формирования опасно высоких концентраций угарного газа и взвешенных частиц, снижение дальности видимости и риск возникновения дорожно-транспортных происшествий.
безопасность в чрезвычайных ситуациях, торфяной пожар, дорожное движение, автотранспорт, моделирование
1. Мазуркин П.М., Каткова Т.Е. Анализ многолетней динамики удельной площади лесных пожаров // Вестник Воронежского института ГПС МЧС России. 2013. № 2 (7). С. 37-43.
2. Оценка роли климатических факторов в возникновении и распространении лесных пожаров на территории Томской области / В.И. Горбатенко [и др.] // Вестник Томского государственного университета. 2015. № 395. С. 233-240.
3. Баранова Е.В. Последствия лесных пожаров в Иркутской области // Экономика. Право. Менеджмент: сб. трудов молодых исследователей БГУ. 2015. 1 (3). URL: http://izdatelstvo.bgu.ru/epm/search.aspx (дата обращения: 11.04.2018).
4. Берлянд М.Е. Современные проблемы атмосферной диффузии и загрязнения атмосферы. Л.: Гидрометеоиздат, 1975. 448 с.
5. Берлянд М.Е., Генихович Е.Л., Оникул Р.И. Моделирование загрязнения атмосферы выбросами из низких и холодных источников // Метеорология и гидрология. 1990. № 5. С. 5-16.
6. Удилов Т.В., Винокуров В.Н., Александрой В.И. Исходные данные для математического моделирования процессов возгорания торфяников Иркутской области // Современные проблемы науки и образования. 2015. № 1-1. С. 95.
7. Методика прогнозирования чрезвычайно опасного загрязнения воздуха в окрестности автомагистрали торфяным пожаром / В.Н. Ложкин [и др.] // Проблемы управления рисками в техносфере. 2016. № 3 (39). С. 89-97.
8. Нейросетевой подход в информационном процессе прогнозирования загрязнения торфяным пожаром воздуха в районе автомагистрали / А.Н. Васильев [и др.] // Международный научный журнал «Современные информационные технологии и ИТ-образование». 2016. № 3. Т. 12. Ч. 2. С. 181-187.
9. Lozhkin V., Tarkhov D., Timofeev V., Lozhkina O., Vasilyev A. Differential neural network approach in information process for prediction of roadside air pollution by peat fire // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering 11th International Conference on «Mesh methods for boundary-value problems and applications». 2016. № 1. P. 2-7.
10. Vasilyev A., Lozhkin V., Tarkhov D., Lozhkina O., Timofeev V. Physical and mathematical modeling of pollutant emissions when burning peat // IOP Conf. Series: Journal of Physics: Conf. Series. 2017. V. 919. URL: http://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/919/1/012001/pdf (дата обращения: 11.04.2018).
11. Методы расчета рассеивания выбросов вредных (загрязняющих) веществ в атмосферном воздухе (утв. приказом Министерства природных ресурсов и экологии Рос. Федерации от 6 июня 2017 г. № 273). Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
12. Махоткин Л.Г. Видимость, размеры помутняющих частиц и формула Траберта // Труды Главной геофизической обсерватории им. А.И. Воейкова. 1964. № 153. Вопросы атмосферной оптики. 156 с.
13. Оникул Р.И., Яковлева Е.А. О расчете дальности видимости при существенном антропогенном аэрозольном загрязнении воздуха у земной поверхности // Вопросы охраны атмосферы от загрязнения: Информационный бюллетень. СПб: НПК «Атмосфера», 2010. №1-2 (41-42). С. 143-164.
