CC BY
3Секция 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
86 Математические модели физики атмосферы, океана и окружающей среды
спутниковых наблюдений AIRS. В численных экспериментах был использован вариант локального ансамблевого фильтра Калмана (LETKF), который обладает свойствами, позволяющими применять его локально, т. е. проводить усвоение данных по подобластям. В докладе представлена реализация алгоритма для модельных и реальных данных. Приводятся результаты численных экспериментов по оценке средних потоков метана в подобластях на заданных временных интервалах.
Список литературы
1. Feng L., Palmer P. I., Bosch H. and Dance S. Estimating surface CO2 fluxes from space- borne CO2 dry air mole fraction observations using an ensemble Kalman filter // Atmospheric chemistry and physics 2009. V. 9 P. 2619-2633.
2. Feng L. et al. Consistent regional fluxes of CH4 and CO2 inferred from GOSAT proxy XCH4: XCO2 retrievals 20102014 // Atmospheric chemistry and physics 2017. V. 17. P. 4781-4797.
Сценарное моделирование загрязнения атмосферы Байкальского региона во время летних лесных пожаров
Э. А. Пьянова1, А. В. Гочаков2
1Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН 2Сибирский региональный научно-исследовательский гидрометеорологический институт Email: pyanova@ommgp.sscc.ru DOI: 10.24412/cl-35065-2022-1-01-16
Представлены сценарии моделирования распространения пассивных примесей в Байкальском регионе в июле - августе 2019 г. Имитировался перенос дымовых шлейфов от лесных пожаров, получены сценарные оценки распределения загрязняющих веществ от выбросов котельных и тепловых электростанций в регионе. Расчеты проводились с помощью мезомасштабной модели динамики атмосферы и переноса примесей, которая разрабатывается в ИВМиМГ СО РАН. Подготовка начальных полей метеорологических элементов, а также данных о фоновых крупномасштабных составляющих метеополей выполнена с помощью прогнозной модели COSMO-RuSib.
Результаты сценарного моделирования показывают, что смог от лесных пожаров и промышленных источников оказывает значительную нагрузку на атмосферу региона.
Работа в части развития базовых математических моделей выполняется в рамках темы государственного задания ИВМиМГ СО РАН № 0251-2021-0003. Подготовка метеорологических полей COSMO для численных экспериментов проводилась в рамках НИР 1.1.3 Плана НИР Росгидромета на 2020-2024 гг., № АААА-А20-120020590012-2.
Оценка атмосферных выносов тяжелых металлов на оз. Байкал в зимний период времени
В. Ф. Рапута1, В. И. Гребенщикова2
1Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН
2Институт геохимии им. А. П. Виноградова СО РАН
Email: raputa@sscc.ru
DOI: 10.24412/cl-35065-2022-1-01-17
Обсуждаются результаты экспериментальных и численных исследований данных многолетнего мониторинга загрязнения снежного покрова тяжелыми металлами в районе озера Байкал. В качестве базовых соотношений для проведения численного анализа полей аэрозольных выпадений примесей регионального масштаба используются соответствующие асимптотики решений полуэмпирического уравнения турбулентной диффузии от точечных и площадных источников [1-3]. Проведена реконструкция полей
