CC BY
14102
Секция 5
References
1. Yu. A. Chirkunov. A study of the generalization of the three-dimensional model of nonlinear hydroacoustics of Khokhlov - Zabolotskaya - Kuznetsov in a cubic-nonlinear medium in the presence of dissipation. Int. J. Non-Linear Mech.. 2019. V. 117. 103233.
Оценка качества атмосферного воздуха г. Томск с помощью мезомасштабной фотохимической модели
Е. А. Шельмина, А. В. Старченко, А. А. Барт, Л. И. Кижнер Томский государственный университет Email: eashelmina@mail.ru DOI: 10.24411/9999-017A-2020-10171
Проблема охраны окружающей среды в настоящее время является одной из важных задач науки [1]. В данной работе представлены результаты, которые получены с помощью усовершенствованной мезомасштабной метеорологической модели высокого пространственного разрешения TSUNM3 [2] и развиваемой фотохимической модели переноса примеси [3].
Результаты расчетов индекса загрязнения воздуха для центра города Томск показали, что наибольшие значения он принимает при близких к штилевым условиям (скорость ветра менее 1 м/с), а также при определенном направлении скорости приземного ветра.
Работа выполнена при финансовой поддержке Российского научного фонда (грант № 19-71-20042). Список литературы
1. Марчук Г. И. Математическое моделирование в проблеме окружающей среды. М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1982.
2. Старченко А. В., Кужевская И. В., Кижнер Л. И., Барашкова Н. К., Волкова М. А., Барт А. А. Оценка успешности численного прогноза элементов погоды по мезомасштабной модели атмосферы высокого разрешения TSUNM3 //Оптика атмосферы и океана. 2019. Т. 32, № 1. С. 57-61.
3. Bart A. A., Starchenko A. V. Modelling of urban air pollution by anthropogenic and biogenic source emissions // Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering. 2014. Vol. 9292. P. 929248-1- 929248-8.
Методы вариационной ассимиляции данных и их приложения в задачах гидротермодинамики морских акваторий
В. П. Шутяев1,2, В. И. Агошков1,3, Н. Б. Захарова1, Н. Р. Лёзина1, Е. И. Пармузин1,2, Т. О. Шелопут1 1Институт вычислительной математики им. Г. И. Марчука РАН Московский физико-технический институт
3Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова
Email: victor.shutyaev@mail.ru
DOI: 10.24411/9999-017A-2020-10172
В последние годы возрастает интерес к методам исследования и численного решения обратных задач и задач ассимиляции данных, играющих фундаментальную роль в теоретическом осмыслении и математическом моделировании процессов и явлений из самых различных областей знаний. Техника ассимиляции данных широко применяется в науках о Земле. Наибольшие приложения она получила в метеорологии и океанографии, где наблюдения атмосферы и океана ассимилируются в атмосферные и океанские модели с целью получения начальных условий (или других параметров модели) для дальнейшего моделирования и прогноза.
Значительным прогрессом в решении задач усвоения данных стало применение вариационных методов и, в частности, методов оптимального управления.
Развитие данного направления в ИВМ РАН было инициировано Гурием Ивановичем Марчуком [1]. Эти подходы явились основным содержанием многолетних исследований Г. И. Марчука и его научной школы в ИВМ РАН в различных областях математики и ее приложениях [2-5].
В настоящей работе рассматриваются некоторые подходы к решению задач вариационного усвоения данных, развиваемые в ИВМ РАН. В качестве приложения - математическая модель морской динамики с блоком вариационной ассимиляции данных о температуре поверхности моря и учетом ковариационных матриц ошибок наблюдений. На основе вариационной ассимиляции данных наблюдений
