| Инд. авторы: | Киланова Н.В., Климова Е.Г., Зудин А.Н. |
| Заглавие: | Численные эксперименты по оценке состояния окружающей среды на основе системы усвоения данных о пассивных газовых составляющих |
| Библ. ссылка: | Киланова Н.В., Климова Е.Г., Зудин А.Н. Численные эксперименты по оценке состояния окружающей среды на основе системы усвоения данных о пассивных газовых составляющих // Труды Международной конференции «Актуальные проблемы вычислительной и прикладной математики - 2015», посвященной 90-летию со дня рождения академика Гурия Ивановича Марчука (19 -23 октября 2015 г.) / ИВМиМГ СО РАН. - 2015. - Новосибирск: Абвей. - С.325-331. - ISBN: 978-5-9905347-2-8. |
| Внешние системы: | РИНЦ: 25577978; |
| Реферат: | rus: В статье рассматривается система усвоения данных о пассивных газовых составляющих в атмосфере в Сибирском регионе. Предлагается алгоритм оценки концентрации а также эмиссии парниковых газов с помощью варианта субоптимального алгоритма, основанного на фильтре Калмана, в котором эмиссия рассматривается как дополнительный оцениваемый параметр. Исследование разрабатываемой методики проводится с помощью численных экспериментов с моделью переноса и диффузии пассивных газовых составляющих в атмосфере в Сибирском регионе. В численных экспериментах были использованы реальные метеорологические данные, распределение метеорологических полей в пространстве и времени вычислялось с помощью прогноза по мезо-масштабной модели WRF-NMM. Оценка свойств разрабатываемых алгоритмов проводилась с помощью численных экспериментов с модельными данными и "реальным"пространственно-временным распределением данных наблюдений. |
| Ключевые слова: | фильтр Калмана; математическое моделирование; усвоение данных наблюдений; |
| Издано: | 2015 |
| Физ. характеристика: | с.325-331 |
| Конференция: | Название: Международная конференция «Актуальные проблемы вычислительной и прикладной математики 2015», посвященная 90-летию со дня рождения академика Гурия Ивановича Марчука Аббревиатура: AMCA-2015 Город: Новосибирск Страна: Россия Даты проведения: 2015-10-19 - 2015-10-23 Ссылка: http://conf.ict.nsc.ru/amca15/general_info |
| Цитирование: | 1. Климова Е.Г. Метод усвоения данных наблюдений, основанный на ансамблевом п-алгоритме//Метеорология и гидрология, 2008. № 9. С.45-53. 2. Климова Е.Г., Киланова Н.В. Численные эксперименты по оценке эмиссии метана на основе системы усвоения данных о пассивной примеси в атмосфере Северного полушария//Оптика атмосферы и океана, 2006. №11. С. 961-964. 3. Киланова Н.В., Климова Е.Г. Численные эксперименты по оценке систематической ошибки модели в задаче усвоения данных о концентрации пассивной примеси//Вычислительные технологии. 2006. №5. С. 32-40. 4. Марчук Г. И. Математическое моделирование в проблеме окружающей среды. Москва: Наука, 1982, 319 с. 5. Справочник по теории автоматического управления под ред. А.А. Красовского, Москва: Наука, 1987, 711 с. 6. Яглом А.М. Корреляционная теория стационарных случайных функций. Ленинград: Гидрометеоиздат, 1981, 279 с. 7. Baker D.F. et al. Variational data assimilation for atmospheric C02. Tellus, 2006. 58B. P.359-365 8. Bermejo R., Staniforth A. The conversion of semi-Lagrangian advection scheme to quasi-monotone scheme//Mon. Wea. Rev. 1992. Vol.120. P.2622-2632. 9. Chevallier F. et al. AIRS-based versus flask-based estimation of Carbon surface fluxes//Journal of Geophysical Research. Vol.114. D20303. 2009. P.1-9. 10. Evensen G. Sequential data assimilation with a nonlinear quasi-geostrophic model using Monte Carlo methods to forecast error statistics//Journal Geophysical Research. 1994. Vol.99. P.10143-10162. 11. Evensen G. Data assimilation. The ensemble Kalman filter. Spriger-Verlag: Berlin Heideberg, 2009, 307 p. 12. Fung L. et al. Estimating surface C02 fluxes from space-borne C02 dry air mole fraction observations using an ensemble Kalman filter//Atmos. Chem. Phys. №9. 2009. P.2619-2633. 13. Heemink A.W., Segers A.J. Modeling and prediction of environmental data in space and time using Kalman filterig//Stochastic Environmental Research and Risk assessment. 16. 2002. P.225-240. 14. Houtekamer P.L., Mitchell H.L. Ensemble Kalman Filtering//Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. Vol.131. 2005. P.1-23. 15. Jazwinski A.H. Stochastic processes and filtering theory. Academic Press: New York. 1970. 16. Kalnay E. Atmospheric Modeling, Data Assimilation and Predictability. Cambridge Univ. Press. 2002. 17. Kang Ji-Sunet et al. "Variable localization "in an ensemble Kalman filter: application to the carbon data assimilation//Journal of Geophysical Research. Vol.116. D09110. 2011. P.1-15. 18. Klimova E. A suboptimal data assimilation algorithm based on the ensemble Kalman filter//Quarterly-Journal of the Royal Meteorological Society. 2012. V.138. P.2079-2085. 19. Peters W. et al. An ensemble data assimilation system to estimate C02 surface fluxes from atmospheric true gas observations//Journal of Geophysical Research. Vol.110. D24304. 2005. P.1-18. |
