CC BY
1672 Секция 5
Секция 5. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ФИЗИКИ АТМОСФЕРЫ, ОКЕАНА И ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ
Математическая модель обогащения состава солнечных космических лучей изотопами тяжелых элементов
В. В. Авдонин
Научно-исследовательский институт атомных реакторов
Email: avd-vasya@yandex.ru
DOI: 10.24411/9999-017A-2020-10125
Разработана математическая модель обогащения солнечных космических лучей изотопами тяжелых элементов за счет их взаимодействия с ионно-звуковой турбулентностью вспышечной плазмы солнечной атмосферы на стадии инжекции. Особенностью модели является учет открытости системы частиц, а также учет одновременности процессов инжекции частиц и основного ускорения. Приведено сравнение рассчитанных характеристик состава солнечных космических лучей с экспериментально наблюдаемыми характеристиками.
Список литературы
1. Орищенко А. В., Авдонин В. В. Обогащение солнечных космических лучей изотопами и ядрами тяжелых элементов. М.: НИЯУ МИФИ, 2014.
Моделирование контактной задачи энергосбережения в подземном трубопроводе
А. А. Адамов', А. Н. Сатыбалдина1,2
1Евразийский национальный университет им. Л. Н. Гумилева, Казахстан Международный университет информационных технологий, Казахстан Email: aigul1191@gmail.com DOI: 10.24411/9999-017A-2020-10126
Магистральные трубопроводы транспортируют нефть и нефтепродукты, сжиженный углеводородный газ, товарную продукцию в пределах компрессорных и нефтеперекачивающих станций, воду в системах отопления и прочих системах водоснабжения, импульсный, топливный и пусковой газ. Тепловой расчет горячего трубопровода довольно сложен, поскольку эксплуатация трубопровода зависит от многих факторов, начиная от реологических характеристик жидкости и заканчивая меняющимися во времени метеорологическими условиями [1]. Чтобы точнее прогнозировать работу подземного трубопровода необходимо располагаться исходными параметрами подземного трубопровода. Поэтому нахождение исходных параметров становится актуальной задачей. В настоящей работе выполнены следующие задачи:
— составлена прямая разностная задача проблемы с помощью метода переменных направлений;
— решена полученная разностная задача с помощью циклической прогонки [2];
— составлен алгоритм для написания програмного кода;
— получены численные расчеты;
— проведен сравнительный анализ полученных численных результатов. Список литературы
1. Бородавкин П. П. Подземные магистральные трубопроводы. М.: Недра, 1982.
2. М. А. Михеев, И. М. Михеева. Основы теплопередачи. М.: Энергия, 1973.
Информационная система анализа процессов распространения атмосферных примесей
Р. А. Амикишиева1, В. Ф. Рапута1, Т. В. Ярославцева2
1Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН
2Новосибирский научно-исследовательский институт гигиены Email: ruslana215w@mail.ru DOI: 10.24411/9999-017A-2020-10127
Работа посвящена созданию системы численного анализа атмосферного загрязнения промышленных территорий по данным наземных и спутниковых наблюдений. Для реконструкции полей
Математические модели физики атмосферы, океана и окружающей среды
73
концентраций используются модели распространения легкой моно- и полидисперсной примеси от точечных, линейных и площадных источников [1, 2]. Степень загрязнения снежного покрова оценивается значением снежного индекса (NDSI) или яркостной градацией панхроматического канала [3, 4]. В результате исследований выявлены корреляционные связи между концентрациями взвешенных веществ в материале проб и яркостными характеристиками снежного покрова на космоснимке. Разработаны технологии численного восстановления полей концентрации атмосферного загрязнения территорий, оценивания суммарного выброса примеси. Разработка ведется на языке Python 3, Java/JavaScript.
Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований и Правительства Новосибирской области в рамках научного проекта № 19-47-540008, в рамках Госзадания (№ 0315-20190004) и программы РАН № 51 (№ 0315-2018-0016).
Список литературы
1. Рапута В. Ф. Модели реконструкции полей длительных выпадений аэрозольных примесей // Оптика атмосферы и океана. 2007. Т. 20, № 6. С. 506-511.
2. Ярославцева Т. В., Рапута В. Ф. Закономерности длительного загрязнения атмосферы и снежного покрова г. Новосибирска // Интерэкспо Гео-Сибирь. 2015.
3. Ярославцева Т. В., Рапута В. Ф. Использование космоснимков и наземных наблюдений для анализа полей длительного загрязнения снежного покрова города // Интерэкспо Гео-Сибирь. 2016.
4. Василевич М. И., Щанов В. М., Василевич Р. С. Применение спутниковых методов исследований при оценке загрязнения снежного покрова вокруг промышленных предприятий в тундровой зоне // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2015. Т. 12. № 2. С. 50-60.
Advances in air quality modeling and forecasting
A. Baklanov
Science and Innovation Department, World Meteorological Organization (WMO), Geneva, Switzerland
Email: abaklanov@wmo.int
DOI: 10.24411/9999-017A-2020-10362
Advance approaches in AQF combine an ensemble of state-of-the-art models, high-resolution emission inventories, space observations and surface measurements of most relevant chemical species to provide hindcasts, analyses and forecasts from global to regional air pollution and downscaling for selected countries and urban areas.
The importance of and interest to research and investigations of atmospheric composition and its modeling for different applications are substantially increased (see e.g. WWOSC, 2015; CCMM, 2016; GAW IP, 2017). Air quality forecast (AQF) and assessment systems help decision makers to improve air quality and public health, mitigate the occurrence of acute air pollution episodes, particularly in urban areas, and reduce the associated impacts on agriculture, ecosystems and climate.
Proceeding from the pioneering fundamental works of Acad. G.I. Marchuk and based on published reviews (e.g. Carmichael et al. 2008, Hollingsworth 2008, Zhang 2008, Menut and Bessagnet 2010, Grell and Baklanov 2011, Kukkonen et al. 2012, Zhang et al. 2012a,b, Baklanov et al. 2014, 2017, Ryan 2016, Benedetti et al. 2018, Bai et al. 2018, Kumar et al. 2018, Sokhi et al. 2019) and recent analyses, the presentation discusses main gaps, challenges, applications and advances, main trends and research needs in further developments of atmospheric composition and air quality modeling and forecasting, including the following trends in the development of modern atmospheric composition modelling and AQF systems: (i) Seamless prediction of the Earth system approach; (ii) Online coupling of atmospheric dynamics and chemistry models; (iii) Multi-scale prediction approach; (iv) Emission modeling for improved emission data; (v) Bias correction techniques and machine learning methods; (vi) Multi-platform observations and data assimilation; (v) Ensemble approach; (vi) Subseasonal to seasonal forecast; (vii) Fit for purpose approach; (viii) Impact based forecast.
Main trends and research priorities in seamless AQF as well as capacity building, training and education aspects of modern AQF systems and applications, following Zhang et al. (2019), are highlighted and discussed.
A number of WMO experts and authors of the Best Practices & Training Materials for CW-AQF book are acknowledged.
