Снежные лавины одно из самых опасных природных явлений в горах. Лавины в России ежегодно являются причиной гибели людей и большого материального ущерба. Обычно лавины могут образовываться на склонах крутизной более 20° и относительной высотой более 20—30 метров, где высота снега превышает 30—50 см. Ударное давление лавин может превышать 100 тонн на квадратный метр, а объем - несколько миллионов кубометров (Божинский, 1987). Лавины могут сходить с уступов речных и морских террас, а также со склонов оврагов. Также лавиноопасными могут быть и антропогенные склоны. Например, борта карьеров, откосы насыпей, горных отвалов, и дорожных выемок (Боброва и др, 2019). Для оперативной оценки лавинной опасности используются лавинные прогнозы. Обычно прогнозы лавинной опасности разделяются на три типа - фоновый мелкомасштабный для горной территории, фоновый крупномасштабный для горного бассейна или группы лавиносборов и детальный для лавиносбора или его части (Практическое пособие..., 1979). Настоящая работа связана с последним типом - т.е. локальным прогнозом возникновения лавин в конкретном лавинном очаге.
Сход лавины со склона вызывают напряжения и связанные с ними деформации, возникающие в снежной толще, и обуславливающие ее неустойчивость. Получение пространственных распределений напряжений и деформаций в пространственно-неоднородным снежном покрове на склоне произвольной конфигурации возможно лишь путем численного решение довольно сложных систем дифференциальных уравнений (Руководство..., 1965). Иногда достаточно точно определить зоны неустойчивости снежной доски на склоне можно получить с использованием клеточных автоматов. В любом случае для получения таких решений требуется большой объем исходных данных. В идеале необходимо знание характеристик, определяющих устойчивость снега, в каждой точке лавинного очага. Обычно это угол склона, высота, плотность, температура и прочностные характеристики снега. Отсутствие таких данных заставляет упрощать модели, использовать осредненные характеристики, что сильно снижает качество моделирования и делает его бесполезным для практического использования. В качестве возможного метода интерпретации чрезвычайно бедной исходной информации для оценки устойчивости снега на склоне может быть использован подход, предложенный в работах (Chernous, Fedorenko, 1997; Божинский, Черноус, 2005). Суть этого подхода заключается в построении вероятностной модели основанной на использовании детерминированной физически обоснованной модели устойчивости, входные данные для которой получаются путем статистического моделирования пространственных распределений характеристик снега. Статистическое моделирование осуществляется на основе данных измерений и сведений о пространственной статистической структуре характеристик снега. На рисунке 1 представлен пример распределения толщины снежного покрова с использованием вероятной модели, при помощи метода Монте-Карло.
Полученные значения осредненных по участкам пространственных автокорреляционных функций, которые характеризуют связность поля высоты снежного покрова, достаточно близки к аналогичным немногочисленным ранее полученным в Хибинах и горах Шпицбергена оценкам. Все осредненные корреляционные функции хорошо описываются экспоненциальными зависимостями с различными радиусами корреляции.
Наименьшую связность имеют поля высоты снега на участках с наибольшей неоднородностью микрорельефа подстилающей поверхности, а также расположенные в местах с интенсивным метелевым перераспределением снега. Имеющихся данных пока недостаточно для создания универсальной классификации параметров пространственной статистической структуры, охватывающей все типы микрорельефа подстилающей поверхности и метеорологических условий формирования снежного покрова. Полученные результаты будут способствовать созданию такой классификации. Оценки параметров пространственной статистической структуры уже сейчас могут использоваться в вероятностных методиках определения механической устойчивости снежного покрова на склоне с использованием статистического моделирования (Chernous, Fedorenko, 1997; Божинский, Черноус, 2005), а также для рационального размещения снегомерных сетей в лавинных очагах, предназначенных для оценки лавинной опасности. Такие сети повсеместно формировались субъективно и каких-либо нормативных документов, учитывающих пространственную изменчивость высоты снежного покрова в лавинных очагах, не существует.
В работе представлены различные критерии точности характеристик высоты снежного покрова, получаемых на основании точечных измерений в лавинных очагах, и позволяющие размещать снегомерные сети на рациональной основе. Приведенные расчеты показывают очень низкую информативность существующих снегомерных сетей в Хибинских лавинных очагах и необходимость их замены на более эффективные.
Было проведено сравнение параметров связности полей высоты и толщины снежного покрова. Поскольку ранее выполненные исследования касались как высоты, так и толщины снежного покрова, это сравнение было необходимо для оценки возможности их совместного использования. Эмпирические автокорреляционные функции показали большое сходство.
