Novosibirsk, Russia, May, 30 – June, 4, 2011

International Conference
"Modern Problems of Applied Mathematics and Mechanics: Theory, Experiment and Applications", devoted to the 90th anniversary of professor Nikolai N. Yanenko

Пененко В.В.  

Математические модели и методы природоохранного прогнозирования

     Излагаются результаты работ по развитию теоретических основ, математических моделей и методов для решения задач природоохранного направления. Для этого класса задач существенны вопросы количественных оценок экологических рисков и последствий естественных и антропогенных воздействий на атмосферу с выявлением климатически обусловленных предпосылок возникновения областей повышенного риска/уязвимости.
      Исследования выполняются с помощью комплекса моделей гидротермодинамики атмосферы различных пространственно-временных масштабов и моделей типа конвекции - диффузии - реакции, описывающих процессы переноса и трансформации газо-аэрозольных примесей.
      Методика природоохранного прогнозирования базируется на вариационных принципах для построения численных моделей и организации методов прямого и обратного моделирования. Алгоритмы теории чувствительности применяются для оценок вариаций целевых функционалов, описывающих в обобщенном виде отклик на возмущения, вносимые в климато-экологическую систему. В таких алгоритмах участвуют решения прямых и сопряженных задач, порождаемых вариационным принципом для этих функционалов.
      Специальная технология разработана для решения прямых и обратных задач с усвоением данных мониторинга в режиме реального времени.
      Проблема риска антропогенных воздействий для каждого объекта рассматривается в двух аспектах: с одной стороны объекты выступают как источники возмущений, а с другой – как рецепторы «чужих» воздействий. В первом случае основной вопрос состоит в поиске «областей- источников», представляющих повышенную опасность для окружающих территорий, а во втором – в выявлении «областей – рецепторов», имеющих повышенную уязвимость вследствие особенностей климато-географических условий.
      Для формирования прогнозов регионального масштаба с учетом изменчивости глобальных процессов предложен новый тип моделей с направляющими фазовыми пространствами, которые в свою очередь строятся по информативным базисам глобального масштаба. Взаимодействие региональной модели с направляющими пространствами также осуществляется с помощью методов вариационного усвоения данных.

Работа поддержана Программами фундаментальных исследований №4 Президиума РАН и №3 Отделения математических наук РАН.

Abstracts file: Penenko.rtf
Full text file: NikNik_90_Penenko.pdf


To reports list
© 1996-2019, Institute of computational technologies of SB RAS, Novosibirsk