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.
Reporter: Киланова Н.В.
Численные эксперименты по оценке состояния окружающей среды на основе системы усвоения данных о пассивных газовых составляющих.
Н. В. Киланова, Е. Г. Климова, А. Н. Зудин
ИВТ СО РАН, Новосибирск
kilanova@ict.sbras.ru, klimova@ict.nsc.ru
В настоящее время моделирование пространственно-временного распределения пассивных газовых составляющих в атмосфере осуществляется с использованием систем усвоения данных измерений. Такие системы позволяют учесть данные наблюдений о концентрации газовых составляющих для уточнения оценки концентрации, вычисленной с помощью математической модели. Одним из популярных алгоритмов усвоения данных является ансамблевый фильтр Калмана. При реализации этого алгоритма в задачах большой размерности возникает ряд вычислительных особенностей связанных с вычислением и обработкой ансамбля прогнозов по модели.
В докладе предлагаются алгоритмы усвоения данных, основанные на теории фильтра Калмана, в которых ковариационные матрицы вычисляются с помощью ансамбля прогнозов по модели. Рассматриваются два подхода к организации ансамблевого алгоритма усвоения данных: классический ансамблевый подход и подход, основанный на предположении об эргодичности по времени случайных полей ошибок прогноза. Во втором подходе при вычислении матрицы ковариаций ошибок прогноза вероятностное осреднение заменяется осреднением по времени. Свойства предложенных алгоритмов исследованы с помощью численных экспериментов с трехмерной полусферной моделью распространения пассивной примеси. В докладе приводятся результаты численных экспериментов по усвоению модельных данных.
To reports list