Научная статья на тему 'Численная стохастическая модель совместных нестационарных временных рядов метеорологических параметров для расчета показателей воздействия метеорологических факторов на организм человека'

Численная стохастическая модель совместных нестационарных временных рядов метеорологических параметров для расчета показателей воздействия метеорологических факторов на организм человека Текст научной статьи по специальности «Физика»

CC BY
43
11
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Область наук
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Численная стохастическая модель совместных нестационарных временных рядов метеорологических параметров для расчета показателей воздействия метеорологических факторов на организм человека»

Методы Монте-Карло и численное статистическое моделирование 41

Численная стохастическая модель совместных нестационарных временных рядов метеорологических параметров для расчета показателей воздействия метеорологических факторов на организм человека

М. С. Акентьева1, Н. А. Каргаполова12 1Новосибирский государственный университет

2Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН Email: marina-akenteva@mail.ru DOI: 10.24411/9999-017A-2019-10081

В докладе рассматривается численная стохастическая модель комплекса нестационарных метеорологических временных рядов и обсуждается возможность применения данной модели для исследования вероятностных свойств временных рядов биоклиматического индекса суровости метеорежима (БИСМ). БИСМ представляет собой обобщенный показатель, характеризующий совместное воздействие на организм человека атмосферного давления, модуля скорости ветра, температуры и относительной влажности воздуха с учетом высоты местности над уровнем моря. В отличие от ранее предложенных моделей временных рядов БИСМ, построенных в предположении о периодической коррелированности метеорологических процессов, нестационарная модель позволяет дентально учитывать зависимость характеристик метеорологических параметров от времени, его суточный и сезонный ход.

Исследование выполнено при частичной финансовой поддержке РФФИ (грант 18-01-00149), РФФИ и Правительства Новосибирской области в рамках научного проекта № 19-41-543001-р_мол_а.

Моделирование турбулентного течения на основе генерации стохастического поля скоростей

А. В. Александров1, Л. В. Дородницын2, А. П. Дубень1 1Институт прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН 2Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова Email: alexandrov@imamod.ru DOI: 10.24411/9999-017A-2019-10082

Работа посвящена актуальной в настоящее время проблеме генерации синтетической турбулентности для расчетов газовых течений. К свойствам сгенерированного поля предъявляются высокие требования с точки зрения физической корректности. Авторы остановились на полностью стохастическом подходе, обобщая на трехмерный случай результаты [1], успешно применявшиеся в моделировании аэроакустики и основанные на рандомизированном спектральном методе [2].

Показано, что построенные поля скорости удовлетворяют статистическим и спектральным характеристикам, известным из физики. Исследуются способы задания изменения поля во времени и их влияние на автокорреляционную функцию.

Проводятся валидационные расчеты на основе технологии крупных вихрей (LES). В частности, стохастические турбулентные поля задаются в качестве начальных условий в задаче о распаде однородной турбулентности. Результаты хорошо согласуются с экспериментальными данными [3]. Моделируется также возникновение анизотропной турбулентности при течении в канале.

Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (код проекта 18-01-00726).

Список литературы

1. Боровская И. А., Козубская Т. К., Курбанмурадов О., Сабельфельд К.К. О моделировании однородных случайных полей и сигналов и их использовании в задачах аэроакустики // Матем. моделирование. 2007. Т. 19, № 10. С. 76-88.

2. Kurbanmuradov O., Sabelfeld K., Kramer P.R. Randomized spectral and Fourier-wavelet methods for multidimensional Gaussian random vector fields // J. Comput. Phys. 2013. V. 245. P. 218-234.

3. Comte-Bellot G., Corrsin S.. Simple Eulerian time correlation of full- and narrow-band velocity signals in grid-generated 'isotropic' turbulence // J. Fluid Mech. 1971. V. 48, part 2. P. 273-337.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.