СНЕГОВАЯ НАГРУЗКА В РЕСПУБЛИКЕ МАРИЙ ЭЛ
Authors: Соловьёв Н.П. 
Published: October 2024

При проектировании многоэтажных зданий снеговая нагрузка мало влияет на напряженно-деформированное состояние пространственного несущего остова. Иначе обстоит ситуация при проектировании малоэтажных зданий – для них снег является если не единственной, то, по крайней мере, основной временной нагрузкой. Значимость снеговой нагрузки особенно возрастает при проектировании зданий с использованием покрытий из тонкостенных пространственных, купольно-надувных конструкций, покрытий из легких материалов. Неслучайно для данного типа покрытий в СНиП II-6-74 был введен повышенный коэффициент перегрузки, равный 1,6. Современные документы рекомендуют значение веса снегового покрова определять по запасу воды в снеге, который определяется по данным маршрутных снегосъемок на защищенных от прямого воздействия ветра участках местности (в лесу или на лесных полянах). Однако на многих метеостанциях России регистрируется высота снегового покрова, а не значения плотности или запаса воды в нем. Поэтому должны быть разработаны дополнительные рекомендации для определения значения снеговой нагрузки по высоте снежного покрова и среднему значению его плотности. В статье представлены результаты статистического анализа высоты снежного покрова и плотности снега в Республике Марий Эл. В основу статистического анализа высоты снежного покрова и плотности снега положены данные Росгидромета. Установлены закономерности изменения высоты снежного покрова и плотности снега. При определении плотности вероятности высоты снежного покрова использованы два распределения – распределение Гумбеля и распределение Пирсона. Распределение Гумбеля принято при оценке плотности вероятности максимальных годовых значений высоты снега за последние 50 лет наблюдений. Распределение Пирсона использовано при оценке плотности вероятности ежедневных значений высоты снежного покрова в период устойчивого снегонакопления за рассматриваемый период. Расчетные значения высоты снежного покрова определялись с базовой вероятностью превышения 0,02. Результаты исследования позволят установить расчетное значение снеговой нагрузки для Республики Марий Эл.

Snow load has little impact on the stress-strain condition of the spatial bearing frame when building multi-storey structures. When low-rise structures are being designed, the situation is different since snow is, if not the sole temporary load, then at the very least the predominant one. Snow load becomes increasingly important, particularly in building designs that use lightweight coatings and thin-walled, dome-inflatable structures. It is no coincidence that for this type of coating, an increased overload factor of 1.6 was introduced in SNiP II-6-74. In accordance with route snow assessments conducted in regions shielded from direct wind exposure (in the forest or in charming glades), modern documents recommend using the water supply in the snow to calculate the weight of the snow cover. However, many meteorological stations in Russia only record the depth of the snow cover; they do not measure the snow cover's density or water content. Therefore, additional recommendations should be developed to determine the value of the snow load based on the depth of the snow cover and the average value of its density. The article presents the results of a statistical analysis of the depth of snow cover and snow density in the Republic of Mari El. The statistical analysis of the snow cover depth and snow density is based on the data from Roshydromet. Regularities of changes in the depth of the snow cover and snow density have been established. When determining the probability density of the snow cover depth, two distributions were used: the Gumbel distribution and the Pearson distribution. The Gumbel distribution is used to estimate the probability density of the maximum annual values of snow depth over the last 50 years of observations. The Pearson distribution was used to estimate the probability density of the daily values of the snow cover depth during the period of steady snow accumulation for the period under review. The calculated values of the snow cover depth were determined with a base probability of exceeding 0.02. The obtained research findings will enable the author to determine the estimated snow load in the Republic of Mari El.