CC BY
1568
Секция 4
processing of oil slime[4]. The mathematical model of the process is described by heat and mass transfer equations and includes a system of nonstationary second-order partial differential equations. The solution is carried out according to an implicit difference scheme using the alternating directions method until the convergence condition is satisfied. . In the calculations, sufficient conditions for the correctness and stability of the sweep were set, such as the condition of the diagonal dominance of the matrix and the condition in which the modulus of the average driving coefficient is greater than the sum of the modules of the other driving coefficients[5].
References
1. Утилизация и переработка нефтешламов. [Электрон. ресурс]. URL: https://vtorothody.ru/utilizatsiya/ nefteshlamov.html (10.03.2019).
2. Naghi Jadidi , Behrooz Roozbehani , Akram Saadat. The Most Recent Researches in Oily Sludge Remediation Process // American Journal of Oil and Chemical Technologies. - 2014-Volume 2. -Issue 10.
3. Е. И. Бахонина. Современные технологии переработки и утилизации углеводородсодержащих отходов. Сообщение 1. Термические методы утилизации и обезвреживания углеводородсодержащих отходов // Башкирский химический журнал. - 2015. -Том 22. -№ 1
4. Самарский А.А., Гулин А.В. Численные методы математической физики. - 2-е изд. -М.: Научный мир. -2003.-316 с.
5. Shan Zhao. A Matched Alternating Direction Implicit (ADI) Method for Solving the Heat Equation with Interfaces// Journal of Scientific Computing. - April,2015. -Volume 63-Issue 1 -pp 118-137
Оценка систематической ошибки данных спутникового зондирования о температуре поверхности земли
Н. В. Киланова, Д. Л. Чубаров, Е. Г. Климова Институт вычислительных технологий СО РАН Email: kilanova@ict.sbras.ru DOI: 10.24411/9999-017A-2019-10139
Данные спутникового зондирования используются в настоящее время при решении большого круга задач, возникающих при моделировании процессов в окружающей среде. Важным преимуществом этих данных является непрерывное распределение по времени и высокое пространственное разрешение. В то же время, спутниковые данные обладают рядом недостатков. Это, в частности, отсутствие информации при наличии облачности. Кроме того, спутниковые данные имеют систематическую ошибку (bias), что затрудняет проведение исследований с использованием этих данных.
В докладе рассматривается алгоритм оценки систематической ошибки данных MODIS о температуре поверхности Земли. Информация о температуре поверхности Земли, в том числе климатическая, очень важна для проведения исследований в различных областях (моделирование, агрометеорология, почвоведение и т.д.). Алгоритм основан на 1-мерном фильтре Калмана и позволяет по временному ряду наблюдений оценивать систематическую ошибку спутниковых данных. В алгоритме используются данные измерительной станции (Зотино). В докладе приводятся результаты численных экспериментов с различными вариантами алгоритма по оценке среднемесячной систематической ошибки.
Применение ансамблевого пи-алгоритма в задаче обратного моделирования
Е. Г. Климова
Институт вычислительных технологий СО РАН
Email: klimova@ict.nsc.ru
DOI: 10.24411/9999-017A-2019-10140
Решение задачи обратного моделирования для заданной модели процесса и набора данных наблюдений циклически по времени является задачей усвоения данных. В проблему обратного моделирования включена также задача оценки параметров модели. Использование динамико-стохастического подхода к решению задачи усвоения данных привело к развитию ансамблевых методов: ансамблевого фильтра Калмана, ансамблевого сглаживания Калмана.
В задаче усвоения данных при моделировании процессов в окружающей среде оцениваемый вектор и вектор данных наблюдений имеют высокую размерность, что требует разработки эффективных алгоритмов. Ансамблевый пи-алгоритм разработан как эффективная реализация стохастического
