50098

Расчет снеговой нагрузки

Лекция

Физика

Основные факторы влияющие на значение снеговой нагрузки это количество выпадающих в зимнее время осадков ветровой перенос в том числе сдувание с покрытия и таяние снега. Разница в количестве осадков в разные годы служит причиной многолетней изменчивости снеговой нагрузки. Базовое значение снеговой нагрузки представляет собой РАСЧЕТНЫЙ ВЕС СНЕГОВОГО ПОКРОВА на 1 м2 горизонтальной поверхности земли превышаемый один раз в 25 лет точнее зим. Расчетным значением этой нагрузки должен быть максимум из n ее повторений где n число лет...

Русский

2014-01-16

190.5 KB

74 чел.

  1.  СНЕГОВАЯ  НАГРУЗКА

14.1  Вес снегового покрова

Снеговая  нагрузка на покрытия определяется весом снегового  покрова на единицу площади. Основные факторы, влияющие на значение снеговой нагрузки - это количество выпадающих в зимнее время осадков, ветровой перенос (в том числе сдувание с покрытия) и таяние снега. Разница в количестве осадков в разные годы служит причиной многолетней изменчивости снеговой нагрузки.

Базовое значение снеговой нагрузки представляет собой РАСЧЕТНЫЙ ВЕС СНЕГОВОГО ПОКРОВА на 1 м2 горизонтальной поверхности земли, превышаемый один раз в 25 лет (точнее, зим). В нормах он обозначен Sg и приведен ниже в таблице 14.1 для семи снеговых районов, на которые разделена территория страны.

Для горных районов с высотой над уровнем моря более 1500 м и малоизученных и в местах со сложным рельефом значение веса снегового покрова следует определять по данным метеорологической службы. При этом за Sg принимается среднее значение ежегодных максимумов запаса воды по результатам снегосъемок за период не менее 20 лет.

Максимальный вес снегового покрова для заданной местности за несколько лет представляет собой стационарную случайную последовательность. Следовательно, сооружения за все время их эксплуатации многократно подвергаются загружению одной и той же случайной нагрузкой в виде веса снега. Расчетным значением этой нагрузки должен быть максимум из n ее повторений, где n - число лет службы сооружения.

Кривая распределения максимальной годовой снеговой нагрузки определяется статистической обработкой последовательности снеговых нагрузок за большое число лет.

В ряде случаев, например, при расчете конструкций покрытий с применением пластмасс и для мягких оболочек, представляет интерес не только максимальная за год снеговая нагрузка, а и значения ее в любой день зимнего периода.

В определенных ситуациях разрушение конструкций под действием снеговой нагрузки может  произойти не в конце зимы, а сразу после обильного снегопада. А.Р. Ржаницын выделяет несколько причин этого:

- свежевыпавший снег рыхлый и не имеет собственной жесткости типа плиты или оболочки, как слежавшийся;

- при обильном снегопаде более вероятно образование "снеговых  мешков"  и  заносов,  так  как весь снег выпадает при одном направлении ветра;

- на покрытиях горячих цехов снег долго не лежит из-за положительной температуры поверхности кровли, а при сильном снегопаде он может не успеть быстро растаять;

- на обычных утепленных кровлях снеговые заносы после обильных  снегопадов  часто расчищают  или  снег слеживается и приобретает некоторую собственную жесткость, что является благоприятным фактором для конструкций.

Для расчета на действие свежевыпавшего снега требуются данные о распределении вероятности суточных снеговых осадков. При этом каких-либо нормативов для подобных  расчетов до настоящего времени нет.

Принципиально такая задача разрешима, однако, при этом требуется выполнить огромный объем статистической обработки данных метеонаблюдений. В настоящее время учитываются лишь основные факторы и используются упрощенные методы расчета. Поэтому для специалистов очевидна необходимость создания ТЕОРИИ НАГРУЗОК, включающей классификацию свойств и конкретный анализ загружений разных видов.


Таблица 14.1  ИЗМЕНЕНИЯ  РАСЧЕТНОЙ  СНЕГОВОЙ  НАГРУЗКИ

в СНиП 2.01.07-85* (Изменение № 2 от 2003 г.)

Снеговые районы РФ

I

II

III

IV

V

VI

VII

VIII

Sg  (Изменение № 2)

0,8

1,2

1,8

2,4

3,2

4,0

4,8

5,6

S(10) (старая редакция)

0,7

0,98

1,4

2,1

2,8

3,5

-

-

S(25) = 1,6 S(10)

0,8

1,12

1,6

2,4

3,2

4,0

-

-

Sg / S(10)

1,142

1,224

1,286

1,143

1,143

1,143

-

-

Sg / S(25)

1

1,071

1,125

1

1

1

-

-

Таблица 14.2  ХАРАКТЕРИСТИКИ  СНЕГОВЫХ  РАЙОНОВ для новой карты районирования

территории России по СНиП 2.01.07-85* (с осени 2003 г.)

№ снегового района

Нормативное значение

So,

кгс/м2

Интервал значений

So,

кгс/м2

Расчетное

значение

1,6 So,

кгс/м2

Рекомендуемое значение расчетной нагрузки с обеспеченностью 0,96

кгс/м2

Интервал истинных значений ВСП с обеспеченностью 0,96,

кгс/м2

Отступления от истинных значений для района,

кгс/м2

I

50

до 59

80

80

до 85

+5

II

70

60-79

112

120

86-140

-34   +20

III

100

80-117

160

180

141-200

-39   +20

IV

150

118-167

240

240

201-265

-54   +25

V

200

168-217

320

320

266-345

-54   +25

VI

250

218-267

400

400

346-425

-54   +25


14.2 Расчетная снеговая нагрузка

Полное РАСЧЕТНОЕ значение снеговой нагрузки на горизонтальную проекцию покрытий, имеющих различный профиль, определяется по формуле СНиПа

,

где sg  - поверхностная  нагрузка на  1 м2 горизонтальной поверхности  земли – расчетный вес снегового покрова;

-  коэффициент перехода от поверхностной снеговой нагрузки на землю к поверхностной нагрузке на покрытие, то есть коэффициент учета профиля покрытия;

Расчетное значение снеговой нагрузки дополнительно снижается в районах со средней скоростью ветра за три наиболее холодных месяца v >= 2 м/c умножением на коэффициент  

                           ,

где b – ширина покрытия до 100 м;

k – коэффициент возрастания скоростного напора ветра по высоте.

Для высоких зданий в этих же случаях снеговая нагрузка снижается дополнительно. Более подробно об этом см. в п. 5.5 СНиП 2.01.07-85*. Кроме того, нормы предусматривают снижение снеговой нагрузки на 20 % на покрытия утепленных цехов с повышенными тепловыделениями при уклоне кровли свыше 3 % (п. 5.6).

Как уже отмечалось выше в  классификации, полное значение снеговой нагрузки считается КРАТКОВРЕМЕННОЙ НАГРУЗКОЙ. Для районов, где средняя температура января ниже –5 оС половина снеговой нагрузки считается ВРЕМЕННОЙ ДЛИТЕЛЬНОЙ. Она называется пониженным расчетным значением и учитывается лишь в расчетах, где необходим учет процессов типа ползучести бетона и т.п.

Полное значение снеговой нагрузки используется в расчетах по первой группе предельных состояний, а в расчетах по второй группе - не всегда. Например, его не принимают во внимание при определении прогибов, ограниченных по эстетико-психологическим требованиям (учитывается лишь пониженное длительное значение).

Для равнинных районов Краснодарского края пониженное значение снеговой нагрузки нормами СНКК 20-303-2002 не установлено (отсутствует).

14.3 Нормативная снеговая нагрузка

Нормативное значение снеговой нагрузки определяется нормами как расчетное, умноженное на коэффициент 0,7.

Коэффициент надежности по снеговой нагрузке в настоящее время отменен. Ранее он в большинстве случаев принимался равным 1,4. Это примерно соответствовало периоду однократного превышения 7-14 лет, в среднем говорили об обеспеченности 0,90 и соответствующем периоде 10 лет.

Для легких несущих конструкций покрытий с применением древесины, пластмасс и легких сплавов коэффициент увеличивался до 1,6 в случае, когда отношение  нормативного собственного веса к нормативному весу снегового покрова менее 0,8. Это связано с тем, что для таких конструкций доля напряжений от снеговой нагрузки становится определяющей. Вследствие большей изменчивости снеговой нагрузки по сравнению с собственным весом конструкций значительное случайное превышение действительной снеговой нагрузки над расчетной не может быть компенсировано резервами несущей способности легких конструкций. Коэффициент 1,6 давал расчетную нагрузку с обеспеченностью примерно 0,96 (1 раз в 25 лет).

  1.  Повторяемость снеговой нагрузки

Нормативное значение снеговой нагрузки в СНиП было определено как среднее из максимальных весов снега за все годы, при этом вес вычислен по средней плотности. Следовательно, отклонения максимальных значений за каждый год от их среднего нормативного значения равновероятны как в большую, так и в меньшую сторону. Поэтому вероятность превышения нормативной нагрузки в любой год составляет 1/2 и соответственно периодичность превышения - 1 раз в 2 года. В таблице 8 [4]  приведены данные о содержании воды в снежном покрове метеостанции Озерки (III снеговой район). За 27 лет снеговая нормативная нагрузка была превышена 14 раз. Таким же для района г. Северодвинска (IV район) превышение нормативной нагрузки было в 18 случаях из 33 лет наблюдений. В обоих случаях повторяемость превышения близка к 1/2, но говорить об этой вероятности можно лишь "в среднем".

В  пределах  каждого снегового  района  в отдельных географических   пунктах фактическая нормативная снеговая нагрузка может в большую или меньшую сторону отличаться от среднего нормативного значения для данного района.

В [4] отмечается, что в СНиП 2.01.07-85* снеговая нагрузка нормируется с большей вероятностью превышения, чем в нормах других стран. Например, в США за расчетное значение снеговой нагрузки принимается наибольшая нагрузка за 50 лет. В Польше в районах, прилегающих к границе России и Белорусии, нормативная снеговая нагрузка установлена примерно вдвое выше. Поэтому заметной экономии материальных и денежных средств как следствия дальнейшего уточнения снеговых нагрузок, добиться вряд ли возможно.

При  определении расчетных значений снеговых нагрузок,  например,  для горных и  малоизученных районов, необходимо выполнять статистическую обработку многолетних  метеорологических данных о снежном  покрове.  В [4] выполнен анализ применимости четырех видов статистических распределений максимумов снеговой нагрузки для одной выборки наблюдений. Рассматривались нормальное, логарифмически нормальное, двойное экспоненциальное распределение Гумбеля и распределение Вейбулла. Оказалось, что наилучшее согласие дает обычно используемое метеорологами при рассмотрении снеговых нагрузок распределение Гумбеля и логарифмически нормальное распределение. В Западной Европе для их климатических условий наилучшим считается логарифмически нормальное распределение максимумов веса снегового покрова.

Выполненный нами анализ данных снегосъемок в Краснодарском крае за период с 1946 по 2000 гг. (23 метеостанции и 3 снегомерных маршрута в горах) дал в большинстве случаев лучшее согласие для логнормального распределения. Однако и при использовании распределения Гумбеля получаются близкие результаты.

Составителями отечественных норм рекомендуется использовать двойное экспоненциальное распределение Гумбеля  для максимума ежегодной снеговой нагрузки:

При использовании этого распределения переход от максимума снеговой нагрузки за год к максимуму за n лет приводит к поступательному смещению (параллельному переносу) интегральной кривой распределения вдоль оси нагрузки вправо на значение ln(n). На это же значение смещается вправо кривая плотности распределения.

На то же значение ln(n) смещается вправо и кривая плотности распределения Pn(s) по сравнению с кривой P(s). Дисперсия при этом не изменится.

Параметры закона распределения зависят от климатического района. Их значения получают путем обработки статистических рядов метеорологических наблюдений. Для Москвы, например (III снеговой район), α = 931 Па, β = 365 Па. Для Краснодара (II район) α = 187 Па, β = 196 Па, для Темрюка (I район) α = 108 Па, β = 89 Па.

Рассмотрим методику определения этих параметров на примере таких работ, выполненных при создании Строительных норм Краснодарского СНКК 20-303-2002.

14.5. Снежный покров

Исходной информацией являются ежегодные максимальные значения водосодержания снегового покрова по каждой станции метеорологических наблюдений Краснодарского края.

Наблюдения за снежным покровом на метеорологических станциях проводятся согласно “Наставления метеорологическим станциям” вып.3, ч. 1 и состоят из ежедневных наблюдений за изменением (динамикой) снежного покрова и периодических снегосъёмок для определения снегонакопления и запаса воды на элементах природного ландшафта (поле, лес).

При ежедневных наблюдениях за снежным покровом определяют:

- степень покрытия окрестности станции снежным покровом (балл);

- характер залегания снежного покрова;

- высоту снежного покрова на метеоплощадке (см).

При снегосъёмках на каждом снегомерном маршруте определяют:

- высоту снежного покрова (среднюю из установленного числа измерений);

- плотность снега (среднюю из установленного числа измерений);

- структуру снежного покрова и т.д.

Выбор снегомерного маршрута производится специалистами УГМС, выбранный маршрут является постоянным и характерным для окружающей местности по условиям формирования снежного покрова. Протяжённость маршрута в поле 2000 м, лесу - 500 м. Снегосъёмки проводятся в последний день пятидневки в течение всего периода, когда степень покрытия снегом была более шести баллов.

Высота снежного покрова измеряется на полевом маршруте в 100 точках (через 20 м), на лесном - в 50 точках (через 10 м). При обработке результатов снегосъемки из всех значений высоты снежного покрова на маршруте отбрасываются наибольшее и наименьшее.

Для определения запаса воды в снеге определение его плотности на полевом маршруте производится в 10 точках, на лесном маршруте - в 5 точках. Запас воды в слое снега вычисляется по формуле

                                                 ,                                                          (1)

где Ws - запас воды в слое снега, мм,

ρ - средняя плотность снега на маршруте из 10 (5) точек измерения, г/см3;

h - средняя высота снежного покрова из 100 (50) точек измерений, см;

10 - коэффициент для перевода высоты слоя воды в мм в его вес (Н/м2).

Запас воды в снеге, выраженный в миллиметрах водяного столба, равен значению давления снегового покрова на горизонтальную поверхность, выраженному в килограммах на квадратный метр.

Первым шагом в обобщении статистических данных гидрометеорологических наблюдений является их упорядочение в порядке возрастания (получение вариационных рядов), на основе которых строится статистическая функция распределения непрерывной случайной величины – веса снегового покрова.

Для построение эмпирических распределений ежегодных максимумов веса снегового покрова производится подсчёт числа событий m, в которых непрерывная cлучайная величина s, приняла значение меньшее, чем s, и его деление на общее число событий n.

При этом возможны разные варианты, обеспечивающие возможность появления в дальнейшем значения веса снега, большего, чем ранее достигнутый максимум (знаменатель больше чем число событий n):

,                                                          (5)

,                                                        (6)

где m = 1, 2, 3, ..., n.

Выражение (5) определяет средние значения частот распределения, а выражение (6) - их медианы. Некоторые исследователи рекомендуют зависимость (6) как дающую меньшие погрешности при очень малых и больших значениях m (при m 0 и mn). Сам Гумбель в своей монографии "Статистика экстремальных распределений" рекомендует использовать зависимость (5).

Эмпирические распределения ежегодных максимумов снеговой нагрузки и скорости ветра приведены в таблицах 3 и 4 соответственно.

Построение вероятностных моделей распределения

годовых максимумов ВСП

Для построения вероятностных моделей распределения годовых максимумов ВСП необходимо вычислить параметры соответствующих законов. Для логнормального распределения это - х и (х), для распределения Вейбулла - и , для распределения Гумбеля - и .

Параметры распределений Вейбулла и Гумбеля находятся путём аппроксимации эмпирической зависимости соответствующим уравнением. Расчёт производился с использованием программного продукта Easy Plot 2.01 разработки Стюарта Кэрона (Stuart Karon). Данная программа приближает теоретическую функцию к эмпирической путём изменения соответствующих параметров закона распределения и минимизации суммы квадратов отклонений значений теоретической функции от эмпирической.

Программа представляет результаты расчёта в виде графика эмпирической и теоретической функций и аннотации, включающей вид используемого аппроксимационной зависимости и ее параметры.

В ряде случаев при построении кривой интегрального логарифмически нормального закона по параметрам, рассчитанным классическим способом, наблюдается существенное отклонение данной кривой от поля рассеяния значений эмпирической функции распределения, что приводит к ошибочным прогнозам нагрузки на больших периодах её однократного превышения (30 и более лет).

Выявление этого факта, а также то, что логарифмически нормальный закон распределения случайной величины содержит в себе интеграл, который не выражается через элементарные функции, привело к необходимости разложения данного закона в степенной ряд Тейлора. При этом интегральный закон записывается в виде:

,            (28)

где                                              .                                                        (29)

В этом случае параметры распределения вычисляются путём аппроксимации эмпирической зависимости уравнением (28), как описано выше.

Результаты расчётов параметров законов распределения ежегодных максимумов снеговой нагрузки приведены в приложениях 2-4.

  1.  Статистическая оценка полученных вероятностных моделей

распределения  годовых максимумов снеговой нагрузки

Статистическая оценка полученных вероятностных моделей проводилась при помощи распределения 2 (хи-квадрат), связанного с критерием 2. Критерий 2 используется для сравнения эмпирических значений и значений, получаемых из той или иной вероятностной модели распределения непрерывной случайной величины.

С этой целью ряд эмпирических значений разбивается на 8 ... 12 интервалов (бинов). Размер (ширина) бинов обычно выбирается таким, чтобы в каждый из них попадало не менее четырех опытных значений. Для каждого интервала устанавливается частота попадания в него значения аргумента эмпирической функции распределения непрерывной случайной величины. После этого вычисляется частота попадания в заданный интервал значений аргумента закона распределения, используемого для построения математической модели, как произведение числа членов эмпирического ряда на разность вероятностей, получаемых из закона распределения для правой и левой границ интервала.

Значение критерия 2  вычисляется следующим образом. Вероятность попадания значения x в интервал  равна .

Критерий

                 ,                                                    (30)

где  - число попаданий значений случайной величины x в  i-й   интервал;

k - число интервалов;

n – число наблюдений.

Односторонняя вероятность распределения 2 табулирована и вычисляется как функция критерия 2 и числа степеней свободы.

Для всех применяемых в работе законов распределения случайной величины число степеней свободы равно 5.

Исходная гипотеза считается обоснованной и подтверждаемой экспериментом, если значение односторонней вероятности распределения 2 превышает некоторый уровень значимости. Для подавляющего большинства технических расчётов уровень значимости принимается равным 5 %  (0,05).

Все вычисления, связанные с проверкой применимости законов распределения на основании критерия 2, можно производить в табличном редакторе EXCEL. Результаты расчёта значений односторонней вероятности распределения для метеостанций Краснодарского края приведены в табл. 5.

Аналогично определяются параметры рспределения годовых максимумов скоростей ветра.

Статистическая оценка полученных вероятностных моделей распределения годовых максимумов веса снегового покрова и скорости ветра показывает, что для большей части территории Краснодарского края для описания ежегодных максимумов ВСП наилучшим является логарифмически нормальный закон, а для описания ежегодных максимумов скорости ветра - распределение Гумбеля. Однако для ряда метеостанций эти законы совершенно неприемлемы. Так, для описания ежегодных максимумов снеговой нагрузки в горных районах более подходящим является распределение Вейбулла, а в прибрежных - распределение Гумбеля.

14.8  Расчет значений снеговой нагрузки по заданному периоду

однократного превышения

В соответствии с п. 1.3 СНиП 2.01.07-85* “…расчётные значения нагрузок при наличии статистических данных допускается определять непосредственно по заданной вероятности их превышения”. Таким образом, зная срок службы конструкции проектируемого сооружения и вероятностную модель нагрузки, можно задать ориентировочно период однократного превышения расчётного значения нагрузки и отказаться от приближённой оценки атмосферных нагрузок по укрупненному районированию СНиП 2.01.07-85*.

Используя интегральный закон распределения максимумов атмосферной нагрузки, можно получить любые расчётные значения, задаваясь периодом их однократного превышения Т.

Вероятность Р(х) непревышения заданного значения нагрузки за период Т лет равна:

                         .                                                      (31)

Использованные нами уравнения интегральных законов распределения непрерывной случайной величины (14), (19), (22) позволяют получить значение расчётной снеговой нагрузки для любого периода однократного превышения. Соответствующие уравнения для логарифмически нормального закона, распределения Вейбулла и распределения Гумбеля имеют вид:

- логнормального

                                                 (32)

где z – корень уравнения, получаемого из разложения в ряд Тейлора:

;

- Вейбулла

;                                                     (33)

- Гумбеля

.                                              (34)

Рассчитанные из этих уравнений однократно превышаемые за различные периоды значения снеговой нагрузки приведены в таблицах 7 - 10, значения скорости ветра - в таблицах 11- 14, значения ветровой нагрузки - в табл. 15- 18.

Периоды однократного превышения Т приняты исходя из ранее устеновленных в действующим СНиПе вероятностей непревышения нормативного и расчетного значений снеговой нагрузки 2 года и 10 лет. Кроме того, соответствующие расчеты выполнены также для других средних значений периодов: 25 лет как в ТСН Якутии, 30 лет для снеговых нагрузок на легкие конструкции, 50 лет (аналогично строительному кодексу штата Нью-Йорк) и др.

Вообще говоря, полученные вероятностные расчетные модели позволяют легко вычислить значение атмосферной нагрузки любой обеспеченности, что дает возможность подходить дифференцированно к проектированию конструкций зданий разной степени ответственности и прогнозируемого периода эксплуатации. Кроме того, они инвариантны по отношению к принципиальным подходам разных редакций общегосударственных нормативных документов по нагрузкам и воздействиям: при создании новой версии СНиП легко произвести перерасчет нормируемых значений, если будет установлена иная, чем в нынешнем, их обеспеченность.

Закономерности изменения годовых максимумов веса

снегового покрова с 1946 по 1999 годы

В последние годы в равнинной густонаселенной части Краснодарского края зимы характеризуются повышенной против предыдущих лет средней температурой воздуха с малым количеством осадков и очень короткими промежутками времени сохранения снегового покрова земли. Поэтому определенный практический интерес представляет оценка закономерностей выпадения осадков и снегонакопления в зимний период за последние полвека.

По данным табл. 1 построены графики изменения значений ежегодных максимумов снеговой нагрузки по годам за весь период, на который имеются данные метеонаблюдений (рис.             , прилож. 10). По полученным линейным зависимостям выполнена оценка тенденции изменения максимальных ежегодных значений снеговой нагрузки примерно за полвека.

Результаты показывают, что практически во всех населенных пунктах равнинной и предгорной частей Краснодарского края, за исключением Ейска, Кропоткина и Псебая, наблюдается некоторое снижение значений ежегодных максимумов снеговой нагрузки.

В горной зоне, напротив, очевиден существенный закономерный рост средних значений максимумов снега в последние годы. Здесь, правда, имеются данные лишь по одной метеостанции в п. Горный на уровне 325 м.

В приморских районах (Темрюк, Сочи) также можно отметить рост максимумов снеговых нагрузок, хотя там зачастую трудно выделить долю твердых осадков при выпадении дождя с мокрым снегом.

В станицах Кущевской и Отрадной (северная и восточная точки края) и в г Туапсе на протяжении 50 лет сохраняется статистически стабильная обстановка с осадками в зимний период.

Интересная ситуация наблюдается при исследованиях значений снеговой нагрузки для горных снегомерных маршрутов. Так на отм. 1260 м горы Оштейн наблюдается резкий рост значений снеговой нагрузки, в то время как на отм. 2020 м ее резкое снижение. Аналогичная ситуация наблюдается при подъёме из п. Красная Поляна на г. Аишха. А для г. Фишт наблюдается плавный рост значений снеговой нагрузки и на отм. 1000 м и на отм. 1810 м. Таким образом, не существует определенных закономерностей для северных и южных склонов Главного Кавказского хребта.

Такие противоречивые результаты не позволяют считать установленные частные зависимости для отдельных населенных пунктов стационарнымии. Можно лишь констатировать, что в последние годы происходит некоторое перераспределение части снегоотложения из северных равнинных в южные предгорные и приморские зоны края. По-видимому, рассматриваемый 50-летний временной интервал слишком мал для оценки климатических тенденций и вряд ли они вообще являются устойчивыми.

14.10 Зависимости плотности и веса снега от толщины

снегового покрова

Анализ данных многолетних наблюдений снеговых нагрузок за примерно 50-летний период показал, что в отдельных географических пунктах происходили весьма значительные превышения установленных нормами расчетных значений. В Краснодаре в 1954 г. вес снегового покрова достигал 2,91 кПа при расчетной нагрузке по нормам 0,7 кПа (больше в 4,16 раза). В г. Лабинске в том же году он составил 3,59 кПа при расчетном значении 0,98 кПа (3,66 раза). Двукратное превышение там же было в 1950 г., 20-процентное в 1953 г. Похожая картина характерна также для гг. Майкопа, Славянска-на-Кубани, Тимашевска, Тихорецка и др.

Компенсировать столь существенное редкое превышение расчетных значений можно принятием более высокой по сравнению со СНиП обеспеченности расчетных значений. Однако такой путь приведет к существенному удорожанию строительства. Для уникальных большепролетных покрытий - вогнутых или малой выпуклости – возможно более эффективное решение: очистка кровель при интенсивных снеговадах или большом снегонакоплении.

В нескольких поселках гористой части вдоль дороги Хадыженск – Туапсе (метеостанция п. Горный, отм. всего 325 м) вес снегового покрова 2,0-4,2 кПа встречается в среднем один раз в 5 лет. По распределению максимумов снеговой нагрузки эта зона соответствует V снеговому району СНиП. Даже если принять такое районирование, в этой зоне наблюдалось полуторакратное превышение расчетного значения. В горных районах со значительным числом выбросов нагрузки в большую сторону очистка кровель также неизбежна.

Для оценки необходимости очистки кровель, требующей оргмероприятий и трудозатрат, необходимо знать связь между весом снегового покрова и его толщиной. Учитывая, что климатические условия края близки к западноевропейским, удобно искать зависимость в виде, принятом в ряде зарубежных стран.

Средняя плотность снега  в кН/м3  /   / в зависимости от средней толщины снегового покрова h  в м определяется по формуле

      .                                                      (35)

Формула аналогичной структуры из /     /

,                                                 (36)

где - множитель, учитывающий ошибку оценки, представляющий собой логнормальную случайную величину со средним значением 1 и коэффициентом вариации 0,2.

Таким образом, детерминированную составляющую расчетной формулы следует искать в виде:

,                                                      (37)

где - коэффициент, учитывающий климатические особенности района.

Учитывая, что вес снегового покрова sg равен произведению его средней плотности на толщину, можно записать

.                                                     (38)

Для такой зависимости по имеющимся данным метеонаблюдений веса (водосодержания) снегового покрова и его средней толщины найдены значения коэффициента для всех зон края со сходными климатическими условиями. Отдельно произведены вычисления для г. Краснодара. Поскольку толщина снега h измерялась в см, аргумент экспоненты был равен (-0,015h). Вид полученных расчетных кривых показан на рис. 215-220 прилож. 8. Значения коэффициента приведены ниже в табл. 17

Таблица 17  Значения коэффициента  

Номер зоны

края

Название  зоны

Значение

коэффициента  

1

Приазовско-Новороссийская

1,734

2

Черноморское Побережье

1,881

3

Северо-Восточная

1,973

4

Центральная

1,597

5

Горная, перевал на высоте 350 м

2,130

-

г. Краснодар (4 зона)

1,987

Среднее значение по пяти зонам

1,863

Материалы по горной зоне на больших высотах отсутствуют, т. к. здесь нет метеостанций, ведущих регулярные наблюдения.

Из этой таблицы видно, что коэффициент   изменяется в довольно узких пределах, почти совпадающих со значениями из формул (35) и (36). Среднее значение   попадает внутрь интервала, характерного для метеоусловия европейских стран.

Ниже в табл. 18 приведены вычисленные по формуле (38) средние значения веса снегового покрова в зависимости от его толщины.

Таблица 18  Вес снегового покрова в зависимости от его средней толщины

Зона

Вес снегового покрова sg в кг/м2 при его средней толщине h в см

20

25

30

35

40

45

50

60

70

80

90

100

120

150

1

34

45

57

69

82

95

109

137

167

198

229

261

2

32

42

54

66

78

91

105

134

163

194

226

258

3

30

41

52

64

76

89

103

131

161

192

223

255

4

36

48

59

72

85

98

112

141

171

201

233

264

5

29

39

50

62

74

87

100

129

159

189

221

253

318

416

По данным из этой таблицы построены кривые h - sg , представленные на рис. 221. Они показывают, что без большой погрешности зависимость снеговой нагрузки от толщины снега можно описать формулой (38) при среднем значении = 1,90.

Практические интерес представляет обратная зависимость: зная среднюю толщину снега, можно оценить, не превышено ли расчетное значение снеговой нагрузки. Появляется возможность при отсутствии оперативной информации метеорологической службы определить необходимость проведения работ по очистке кровель.

В табл. 19 приведены значения средней толщины снегового покрова, соответствующие базовым нормативным и расчетным значениям веса снегового покрова СНиП 2.01.07-85*.

Таблица 19  Толщина снегового покрова, соответствующая его давлению

на поверхности земли

Зона

края

Толщина снегового h покрова в см при его давлении S0 в кг/м2 

50

70

80

100

112

140

160

200

1

27

36

39

47

51

61

68

80

2

28

37

41

48

52

62

69

82

3

29

37

42

49

52

63

70

82

4

26

34

38

46

50

60

66

80

5

30

38

42

50

54

63

70

83

Средняя

28

36

40

48

52

62

69

81

Округленно

30

35

40

50

50

60

70

80

Данные этой таблицы позволяют давать методологически единые для всей населенной части края, кроме высокогорных районов, рекомендации по очистке кровли в зависимости от расчетной снеговой нагрузки для данного географического пункта.

Определенный практический интерес представляет также график зависимости средней плотности снега от толщины покрова, показанный на рис. 1. Он получен по формуле (37) при среднем значении коэффициента = 1,863.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

74933. Застосування способу округлення при додаванні і відніманні. Розв’язування задач 69.5 KB
  Виховувати ціннісне ставлення до збереження власного здоров’я любов і увагу до ближнього. Хочу чути чого б ви усім побажали Всі разом Всім присутнім здоров’я ми зичим й добра. Ці ключики непрості – вони є складовими здоров’я. Давайте пригадаємо які чотири складові має здоров’я...
74934. Квадратный метр 50.5 KB
  Цель: познакомить учащихся с единицей измерения площади – квадратным метром и систематизировать их представления об основных единицах измерения площади; формировать умение решать задачи, совершенствовать вычислительные навыки и умения в решении примеров и уравнений.
74936. Одиниці вимірювання довжини. Перетворення одиниць вимірювання довжини 427.5 KB
  Мета: систематизувати знання учнів про одиниці вимірювання довжини; вправляти у заміні одиниць вимірювання; закріпити вміння розв’язувати задачі на спосіб відношення; познайомити учнів зі старовинними одиницями вимірювання довжини; розвивати аналітико-синтетичні вміння...
74938. Узагальнення і систематизація знань учнів з теми «Множення багатоцифрових чисел на одноцифрове число». Цінність води в природі 55 KB
  Мета: закріплювати і систематизувати уміння розв’язувати вирази та задачі на вивчені випадки множення багатоцифрових чисел на одноцифрові розширити знання про цінність води в природіознайомити з водними багатствами рідного краю; розвивати увагу пам’ять...
74939. Письмове множення багатоцифрових чисел на одноцифрові. Розв’язування задач 56 KB
  Мета: ознайомити учнів з письмовим множенням багатоцифрових чисел на одноцифрові з переходом через два і більше розрядів; формувати вміння розв’язувати задачі на основі творчих видів роботи; розвивати логічне мислення...
74940. Письмове додавання і віднімання багатозначних чисел. Перевірка додавання і віднімання 72 KB
  Мета: ознайомити учнів з прийомами письмового додавання і віднімання багатозначних чисел у межах мільйона; узагальнити уявлення дітей про зв’язок дій додавання і віднімання; закріплювати вміння розв’язувати задачі та рівняння; розвивати навички усної лічби логічне мислення уважність уяву...
74941. Письмове додавання і віднімання багатоцифрових чисел. Перевірка додавання і віднімання 61 KB
  Мета. Познайомити з прийомом письмового додавання і віднімання багатоцифрових чисел, узагальнити уявлення учнів про зв’язок дій додавання і віднімання, робити перевірку; розвивати логічне мислення, пам’ять, увагу; формувати мотивацію до вивчення математики.