Errors in linearizing the dependence of the thermal conductivity coefficient of snow on density

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The subject of the research is the functional dependence of the thermal conductivity coefficient of snow on its density. The object of the research was the linearization of the function expressed by a polynomial of arbitrary degree, characteristic of the quantitative dependence of the thermal conductivity coefficient on the density of snow. Special attention is paid to the analysis of errors arising from replacing a polynomial function with a linear one. Particular attention is also given to the analysis of existing functional dependencies of the thermal conductivity coefficient on snow density, which is an integral indicator of complex heat and mass transfer processes occurring during the metamorphism of the snow cover. The main formulas for predicting the thermal conductivity coefficient based on snow density have been analyzed. All dependencies are conditionally divided into two groups: linear and nonlinear (expressed by polynomials of the second, third, and fourth degrees). To find the point corresponding to the maximum value of the linearization error of the second group of methods, an appropriate target function has been constructed and studied in its most general form. When constructing the function defining the absolute error that arises from linearization, a generalized polynomial of derivative degree, which describes known experimental and theoretical dependencies of the thermal conductivity coefficient of snow on its density, was taken as the original formulas. The resulting function was analyzed for its maximum using the classical method of differentiating the original dependence with respect to the argument. The scientific novelty lies in the fact that for the first time a dependence has been obtained between the error arising from the linear and nonlinear representations of the experimental approximating dependencies of the thermal conductivity coefficient of snow and its density. It has been shown that when linearizing a quadratic dependence (Abel's, Kondratyeva's, Brecht's, Sturm's formulas, etc.), the maximum absolute error is found in the middle of the averaging interval. At this point, its value equals the value of the original function. As the degree of the polynomial increases, the maximum error shifts toward the upper boundary of the linearization interval and changes, for example, for the cubic polynomial (Van Dussen's formula) to a value equal to 0.58 of the linearization range. For the fourth-degree polynomial (Jansen's formula), it reaches 0.63 of the range. When the degree is reduced to less than two (Yen's, Schwander's formula), on the contrary, the maximum linearization error shifts from the middle of the interval to the lower boundary.

References

  1. Рихтер Г.Д. Роль снежного покрова в физико-географическом процессе. М.-Л.: Изд-во АН СССР, 1948. 171 с.
  2. Park H., Fedorov A.N., Zheleznyak M.N., Konstantinov P.N., Walsh J.E. Effect of snow cover on pan-Arctic permafrost thermal regimes // Climate Dynamics. 2015. Vol. 44. P. 2873-2895. doi: 10.1007/s00382-014-2356-5.
  3. Fedorov A.N., Novopriezzhaya V.A., Fedorov N.A., Konstantinov P.Y., Samsonova V.V. Retrospective Analysis of Permafrost Landscape Evolution in Yakutia during the Holocene Warm Intervals // Land. 2020. Vol. 9. P. 463. doi: 10.3390/land9110463.
  4. Кузьмин П.П. Процесс таяния снежного покрова. Л.: Гидрометеоиздат, 1961. 346 с.
  5. Шульгин А.М. Снежная мелиорация и климат почвы. Л.: Гидрометеоиздат, 1986. 70 с.
  6. Шульгин А.М. Снежный покров и его использование в сельском хозяйстве. Л.: Гидрометеоиздат, 1962. 84 с.
  7. Кручинин И.Н. Формирование снежного наката с заданными свойствами на лесовозных автомобильных дорогах // Известия высших учебных заведений. Лесной журнал. 2012. № 1 (325). С. 38-41.
  8. Аникин А.А., Барахтанов Л.В., Донато И.О. Физико-механические свойства снега как полотна пути для движения машин // Наука и образование. МГТУ им. Н. Э. Баумана: Электронный журнал. 2010. № 10. С. 1-8.
  9. Морозов В.С. Расчёт однослойных зимних автомобильных дорог на прочность // Инновационная наука. 2015. № 11-2. С. 84-88.
  10. Fierz C., Armstrong R.L., Durand Y., Etchevers P., Green E., McClung D.M., Nishimura K., Satyawali P.K., Sokratov S.A. The International Classification for Seasonal Snow on the Ground (IHP-VII Technical Documents in Hydrology № 83; IACS Contribution № 1). Paris: UNESCO-IHP, 2009. 80 p.
  11. Yen Y.-C. Review of the thermal properties of snow, ice and sea ice. Tech. Rep. No. 81-10. Hanover, NH: Cold Regions Research and Engineering Laboratory, 1981.
  12. Calonne N., Flin F., Morin S., Lesaffre B., du Roscoat S.R., Geindreau C. Numerical and experimental investigations of the effective thermal conductivity of snow // Geophysical Research Letters. 2011. Vol. 38. L23501. doi: 10.1029/2011GL049234.
  13. Fukusako S. Thermophysical properties of ice, snow, and sea ice // International Journal of Thermophysics. 1990. Vol. 11. No. 2. P. 353-372. doi: 10.1007/bf01133567.
  14. Кириллин А.Р., Железняк М.Н., Жирков А.Ф., Мисайлов И.Е., Верхотуров А.Г., Сивцев М.А. Особенности снегонакопления и параметры снежного покрова на Эльконском горном массиве // Вестник Забайкальского государственного университета. 2020. Т. 26. № 7. С. 62-76. doi: 10.21209/2227-9245-2020-26-7-62-76.
  15. Осокин Н.И., Сосновский А.В. Экспериментальные исследования коэффициента эффективной теплопроводности снежного покрова на Западном Шпицбергене // Лед и снег. 2014. Т. 54. № 3. С. 50-58.
  16. Осокин Н.И., Сосновский А.В. Пространственная и временная изменчивость толщины и плотности снежного покрова на территории России // Лёд и снег. 2014. № 4 (54). С. 72-80. doi: 10.15356/2076-6734-2014-4-72-80.
  17. Abels G. Daily variation of temperature in snow and the relation between the thermal conductivity of snow and its density // Meteorol. Vestnik. 1893. Vol. 3.
  18. Calonne N., Milliancourt L., Burr A., Philip A., Martin C.L., Flin F., Geindreau C. Thermal conductivity of snow, firn, and porous ice from 3-D image-based computations // Geophysical Research Letters. 2019. Vol. 46. P. 13,079-13,089. doi: 10.1029/2019GL085228.
  19. Поздняков С.П., Гриневский С.О., Дедюлина Е.А., Кореко Е.С. Чувствительность результатов моделирования сезонного промерзания к выбору параметризации теплопроводности снежного покрова // Лед и снег. 2019. Т. 59. № 1. С. 67-80. doi: 10.15356/2076-6734-2019-1-67-80.
  20. Sturm M., Holmgren J., König M., Morris K. The thermal conductivity of seasonal snow // Journal of Glaciology. 1997. Vol. 43. No. 143. P. 26-41.
  21. Sulakvelldze G.K. Thermo-conductivity equation for vapor diffusivity of naturally compacted snow // Bulletin of the Academy of Sciences USSR, Geophysical Series. 1959. P. 186-188.
  22. Павлов А.В. Мониторинг криолитозоны. Новосибирск: "Гео", 2008. 229 с.
  23. Галкин А.Ф., Плотников Н.А. Расчет коэффициента теплопроводности снежного покрова // Арктика и Антарктика. 2023. № 3. С. 16-23. doi: 10.7256/2453-8922.2023.3.43733 EDN: VMDOVA URL: https://nbpublish.com/library_read_article.php?id=43733
  24. Yen Y.-C. Effective thermal conductivity and water vapor diffusivity of naturally compacted snow // Journal of Geophysical Research. 1965. Vol. 70. P. 1821-1825.
  25. Чернов P.A. Экспериментальное определение теплопроводности глубинной изморози // Лёд и снег. 2013. № 3 (123). С. 71-77.
  26. Борисов В.А., Акинин Д.В., Гасилина М.А., Романова А.Р. Теплопроводность снежного покрова и физические процессы, происходящие в нём под влиянием температурного градиента // Resources and Technology. 2023. Т. 20. № 4. С. 45-73. doi: 10.15393/j2.art.2023.7243.
  27. Веркин Б.И., Янсон И.К., Суходуб Л.Ф., Теплицкий А.Б. Взаимодействия биомолекул: новые экспериментальные подходы и методы. Киев: Наукова Думка, 1985. 163 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).