Учёные географического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова опубликовали в открытом доступе веб-атлас доступной волновой и ветровой энергии морей России. Проект выполнялся при грантовой поддержке РГО.
Новый атлас содержит данные о пространственном распределении энергии волн и ветра в Чёрном, Каспийском, Азовском, Балтийском, Баренцевом, Карском, Японском, Охотском и Беринговом морях. Также в нём есть информация об основных параметрах ветрового волнения. Пользователи могут оценить величину средней энергии волн разных морей России, а также максимальную высоту волн.
Интерфейс веб-атласа доступной волновой энергии морей России. Фото предоставлено пресс-службой РГО
При составлении атласа использовались результаты моделирования параметров ветрового волнения, а данные о ветровой энергии были получены на основе реанализов высокого разрешения. Все данные загружены в специальную ГИС-оболочку, позволяющую через интернет визуализировать необходимые параметры, меняя масштаб карты при помощи колесика мыши.
"Основная идея создания веб-атласа — предоставить любым заинтересованным пользователям возможность оценить величину волновой и ветровой энергии в необходимой точке. Например, если вы хотите разместить на побережье энергетическую установку, то материалы веб-атласа помогут выбрать место, где ветровая и волновая энергия достаточна по величине, но при этом самые большие волны не разрушат вашу установку. Уже сейчас при помощи нашего веб-атласа можно проектировать различные комбинации из ветровых и волновых гибридных генераторов", — рассказал старший научный сотрудник кафедры океанологии географического факультета МГУ, координатор проекта по созданию веб-атласа Станислав Мысленков.
Карта волновой энергии Черного моря. Фото предоставлено пресс-службой геофака МГУ
В настоящее время учёные продолжают дополнять базы данных и развивать картографический веб-интерфейс. Это сделает веб-атлас ещё более дружественным в использовании и упростит доступ к загруженной информации, поможет нагляднее визуализировать параметры волнения и ветра, рассчитывать основные статистические характеристики, строить графики и диаграммы.