CC BY
4Секция 4
85
Это эффективно при использовании методов расщепления и декомпозиции практически для всех процессов и объектов при решении задач в системе Земли.
Работа выполнена в рамках бюджетного проекта ИВМиМГ СО РАН (0251-2021-0003) при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (код проекта 20-01-00560).
Список литературы
1. Пененко В. В. Методы численного моделирования атмосферных процессов Л: Гидрометеоиздат,1981.
2. Пененко В. В., Алоян А. Е. Модели и методы для задач охраны окружающей среды. Новосибирск: Наука, 1985.
3. Penenko V. V, Penenko A. V., Tsvetova E. A., Gochakov A. V. Methods for studying the sensitivity of air quality models and inverse problems of geophysical hydrothermodynamics // J. Applied Mechanics and Technical Physics. 2019. 60(2). P. 392-399.
4. Penenko A., Penenko V., Tsvetova E., Gochakov A., Pyanova E., Konopleva, V. Sensitivity operator framework for analyzing heterogeneous air quality monitoring systems // Atmosphere. 2021. N 12. 1697.
Использование мезомасштабного моделирования для построения параметризации вихревого переноса в арктических морях
Г. А. Платов
Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН
Email: platov.g@gmail.com
DOI: 10.24412/cl-35065-2022-1-01-14
Результаты численного моделирования с помощью модели SibPOM серии окраинных морей России, включающей моря Баренцево, Карское, Восточносибирское, Чукотское и море Лаптевых используются для построения параметризации вихревого переноса в направлении перпендикулярном линии изобат. С помощью метода оценки чувствительности [1] анализируется зависимость вихревого переноса от ряда крупномасштабных параметров, включающего градиент плотности, скорость потока, глубину и наклон дна океана, стратификацию и географическую широту. Оценивается зависимость коэффициента горизонтальной диффузии и величины противоградиентного переноса плотности. Полученные зависимости используются в ходе крупно масштабного моделирования с помощью модели SibCIOM. Результаты анализируются с точки зрения эффективности полученной параметризации.
Работа выполнена в рамках программы "Горизонт 2020" по проекту CRiceS при финансовой поддержке Российской Федерации в лице Минобрнауки России, соглашение № 075-15-2021-947.
Список литературы
1. Sobol I. M. Sensitivity Estimates for Nonlinear Mathematical Models. Math. Modeling and Comput. Exp., 1993. V. 1, N 4. P. 407-414.
Применение методов усвоения данных для получения оценки потоков парниковых газов по спутниковым данным
М. В. Платонова1,2, Е. Г. Климова1,2
хФедеральный исследовательский центр информационных и вычислительных технологий
2Новосибирский государственный университет
Email: gymoznaya@gmail.com
DOI: 10.24412/cl-35065-2022-1-01-15
Поиск источников парниковых газов является актуальной задачей; для решения подобных задач принято использовать системы усвоения данных [1-2]. Для проведения численных экспериментов с реальными данными были взяты результаты расчетов по математической модели MOZART-4 и данные
