Иерархия алгоритмов обратного моделирования в системе Inverse Modeling Data Assimilation Framework Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

84 Математические модели физики атмосферы, океана и окружающей среды

Иерархия алгоритмов обратного моделирования в системе Inverse Modeling Data Assimialtion Framework

A. В. Пененко

Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН

E-mail: aleks@ommgp.sscc.ru

DOI: 10.24412/cl-35065-2022-1-02-41

Задачи совместного использования математических моделей и данных наблюдений часто возникают в приложениях, связанных с моделированием качества воздуха. В зависимости от прикладных задачи, используемая математическая модель процессов может иметь различную сложность и уровень детализации. Решение задач обратного моделирования (в том числе обратных задач и задач усвоения данных) с использованием таких моделей может требовать существенных трудозатрат как в программистском, так и в вычислительном планах. В докладе обсуждаются алгоритмы обработки данных измерений различной точности и трудоемкости, реализованные в системе обратного моделирования IMDAF [1, 2].

Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (код проекта 20-01-00560) и темы Госзадания 0251-2021-0003 ИВМиМГ СО РАН.

Список литературы

1. Penenko, A. Penenko, V., Tsvetova, E., Gochakov, A., Pyanova, E., Konopleva, V. Sensitivity Operator Framework for Analyzing Heterogeneous Air Quality Monitoring Systems // Atmosphere. Vol. 12, No 12. MDPI AG. P. 1697. DOI: 10.3390/atmos12121697.

2. Penenko, A., Penenko, V., Tsvetova, E., Gochakov, A., Pyanova, E., Konopleva, V. Sensitivity Operator-Based Approach to the Interpretation of Heterogeneous Air Quality Monitoring Data // Large-Scale Scientific Computing, Springer International Publishing. 2022. P. 164-171. DOI: 10.1007/978-3-030-97549-4_19.

Природоохранное прогнозирование: современный этап

B. В. Пененко

Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН

Email: penenko@sscc.ru

DOI: 10.24412/cl-35065-2022-1-02-25

На основе сорокалетнего опыта участия в развитии теории и методов природоохранного прогнозирования и проектирования, обсуждаются вопросы истории, современного состояния и перспектив социально значимой области науки. Фактически в 70-е годы прошлого столетия мы находились у истоков создания методов математического моделирования природных процессов. Что касается вопросов текущего состояния, стоит заметить, что сегодняшний лозунг о технологическом суверенитете и устойчивом развитии страны не сходит с повестки дня на протяжении всего существования направления в ИВМиМГ СО РАН (ВЦ СО АН СССР), поскольку ведутся разработки собственных моделей для решения различных природоохранных задач [1-4]. Среди значимых разработок отметим концепцию природоохранного прогнозирования и проектирования, основанную на вариационном принципе, включающую решение прямых, сопряженных и обратных задач, и методы вариационного усвоения данных, которые широко применяются в различных учреждениях мира. В современных разработках особое внимание уделяется исследованию неопределенности и чувствительности в моделях и данных при решении прикладных задач [3-4]. Включение функций неопределенности дает возможность организации прямых, безытерационных методов для решения задач усвоения данных наблюдений по мере их поступления в систему прогнозирования.