Thermal resistance of snow cover

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The subject of the study is a snow cover consisting of an arbitrary number of layers of varying thickness and different snow densities. The thermal resistance of such a cover has been investigated. One of the key parameters in the study of the interaction of various engineering structures with snow is the thermal resistance of the snow cover. The aim of the work was to assess the accuracy of calculating the thermal resistance of a layered snow cover when averaging the snow density with depth. Two approaches to determining the thermal resistance of the snow cover have been considered: as a layered structure and as an equivalent homogeneous structure with a constant average density calculated as a weighted average. Classical formulas for determining the thermal conductivity coefficient based on the density of the snow cover—namely, the formulas by G.P. Abels and N.I. Osokin—were used for calculations of thermal resistance. A comparison of two calculation methods for computing the thermal resistance of the snow cover was carried out: as the sum of the thermal resistances of the layers and as a single-layer structure with weighted average density. The analysis of numerical and graphical data allowed for the following main conclusions. With a nonlinear relationship between the thermal conductivity coefficient and the snow density, the error increases with the increase in the compaction coefficient of one of the layers. For example, when the density of a layer doubles, the relative calculation error ranges from 20% to 30.0% and depends on the ratio of the thicknesses of the individual layers. It was established that when the compaction of one layer is less than 1.6 times, the use of the concept of "average snow cover density" in thermal calculations for determining the thermal resistance of the snow cover is quite acceptable. In this case, the error will not exceed the allowable value in engineering practice. With increased compaction, it is necessary to calculate the total thermal resistance of the snow cover as the sum of the thermal resistances of individual layers, as is customary in building thermal physics for determining the thermal resistance of enclosing structures. Further research should focus on determining the accuracy of thermal resistance calculations as the snow density depends on the layer thickness, as well as accounting for the influence of snow structure with constant density on the thermal conductivity coefficient. It is also of interest to compare these theoretical calculations with existing data from field observations.

References

  1. Рихтер Г. Д. Снежный покров, его формирование и свойства. М.: Изд-во АН СССР, 1945. 120 с.
  2. Войтковский К. Ф. Расчет сооружений из льда и снега. М.: Изд-во АН СССР, 1954. 136 с.
  3. Шульгин А. М. Снежный покров и его использование в сельском хозяйстве. Л.: Гидрометеоиздат, 1962. 84 с.
  4. Павлов А. В. Мониторинг криолитозоны. Новосибирск: ГЕО, 2008. 230 с.
  5. Дюнин А. К. В царстве снега. М.: URSS, 2021. 168 с.
  6. Кузьмин П. П. Физические свойства снежного покрова. Л.: Гидрометеоиздат, 1957. 179 с.
  7. Осокин Н. И., Сосновский А. В., Чернов Р. А. Влияние стратиграфии снежного покрова на его термическое сопротивление // Лёд и Снег. 2013. № 3 (123). С. 63-70. EDN: RFLXDZ.
  8. 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 ЗабГУ. 2020. Т. 26, № 7. С. 62-76. doi: 10.21209/2227-9245-2020-26-7-62-76. EDN: FOCISC.
  9. Казакова Е. Н., Лобкина В. А. Зависимость плотности отложенного снега от его структуры и текстуры // Криосфера Земли. 2018. Т. ХХII, № 6. С. 64-71. doi: 10.21782/KZ1560-7496-2018-6(64-71). EDN: YPXLNJ.
  10. Павлов А. В. Теплофизика ландшафтов. Новосибирск: Наука, 1979. 286 с.
  11. Котляков В. М., Сосновский А. В. Оценка термического сопротивления снежного покрова по температуре грунта // Лёд и Снег. 2021. Т. 61. № 2. С. 195-205. doi: 10.31857/S2076673421020081. EDN: XPBXXL.
  12. Осокин Н. И., Сосновский А. В., Чернов Р. А. Термическое сопротивление снежного покрова и его изменчивость // Криосфера Земли. 2017. Т. XX. № 3. С. 60-68. doi: 10.21782/KZ1560-7496-2017-3(60-68). EDN: YPTHAJ.
  13. Осокин Н. И., Сосновский А. В., Чернов Р. А., Накалов П. Р. Термическое сопротивление снежного покрова и его изменчивость // Криосфера Земли. 2014. Т. XVIII. № 4. С. 70-77. EDN: SZHBXP.
  14. 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
  15. Menard C., Essery R., Turkov D. et al. Scientific and human errors in a snow model intercomparison // Bulletin of the American Meteorological Society. 2021. 201(1): E61-E79. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-19-0329.1. EDN: MSKHVJ.
  16. Осокин Н. И., Сосновский А. В. Влияние термического сопротивления снежного покрова на устойчивость многолетнемерзлых пород // Криосфера Земли. 2016. Т. XX. № 3. С. 105-112. doi: 10.21782/KZ1560-7496-2016-3(105-112). EDN: WTHOLB.
  17. 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. EDN: ZAGNET.
  18. Перльштейн Г. З. Теплообмен деятельного слоя с атмосферой: теоретические и прикладные аспекты // Криосфера Земли. 2002. Т. VI. № 1. С. 25-29.
  19. Zhirkov A., Sivtsev M., Lytkin V., Séjourné A., Wen Z. An Assessment of the Possibility of Restoration and Protection of Territories Disturbed by Thermokarst in Central Yakutia, Eastern Siberia // Land. 2023. 12(1). 197. doi: 10.3390/land12010197. EDN: CSHWRO.
  20. Патент РФ 2813665. Способ мелиорации земель в криолитозоне / Галкин А. Ф., Жирков А. Ф., Железняк М. Н., Сивцев М. А., Плотников Н. А. Заявл. 22.04.2023. Опубл. 14.02.2024. Бюл. № 5.
  21. Олейников А. И., Скачков М. Н. Модель уплотняемых сыпучих тел и некоторые ее приложения // Моделирование систем. 2011. № 4(30). С. 48-57. EDN: OJOJCL.
  22. Винников С. Д., Викторова Н. В. Физика вод суши. СПБ.: РГГМУ, 2009. 430 с. EDN: YRJVGP.
  23. Борисов В. А., Акинин Д. В., Паюл А. Д. Изменения плотности снега при сжимающей нагрузке // Resources and Technology. 2021. 18(3): 77-91. doi: 10.15393/j2.art.2021.5843. EDN: LMQJYF.
  24. Галкин А. Ф., Панков В. Ю., Жиркова Е. О. Расчет термического сопротивления дорожной одежды // Строительные материалы. 2022. № 11. С. 70-75. DOI: https://doi.org/10.31659/0585-430X-2022-808-11-70-75. EDN: OGCMSV.
  25. Галкин А. Ф., Панков В. Ю., Васильева М. Р. Коэффициент теплопроводности снежного покрова // Строительные материалы. 2024. № 10. С. 62-67. DOI: https://doi.org/10.31659/0585-430X-2024-829-10-62-67. EDN: QLQRFF.
  26. Галкин А. Ф., Железняк М. Н., Жирков А. Ф., Плотников Н. А. Анализ эффективности снежной мелиорации земель // Мелиорация и гидротехника. 2025. Т. 15, № 2. С. 245-269. https://doi.org/10.31774/2712-9357-2025-15-2-245-269. EDN: LQRDMP.
  27. Малявина Е. Г. Теплопотери здания: справочное пособие. М.: АВОК-ПРЕСС, 2007. 144 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).