Speaker
Description
В работе А.Б.Глуховского [1] и позднее B.Minasny [2] описан класс параметрических корреляционных функций случайных пространственных однородных изотропных полей, которые являются функциями одной переменной. Принято считать, что класс этих функций достаточно широк и позволяет описывать структуру реальных однородных изотропных метеорологических полей наиболее полно [3]. При этом он также может быть существенно расширен путем рандомизации их параметров. Для того, чтобы описать корреляционную структуру однородных полей эти функции необходимо обобщить на случай функций двух аргументов и, при этом, обеспечить их положительную определенность. Кроме того эти функции должны быть пригодны для описания специфики однородности реальных полей.
Рассматривается адаптация алгоритмов моделирования гауссовских и негауссовских однородных изотропных полей на случай однородных полей с учетом специфики реальной однородности. Предлагается модификация метода моделирования однородных изотропных полей на точечных потоках [4], учитывающая специфику метеорологических полей. В данной модификации алгоритма направление, вдоль которого строится поток точек, выбирается не изотропно. Характер распределения угла этого направления определяет характер однородности, который проявляется, например, в специфике изолиний корреляционной функции однородного поля. Аналогичные исследования проведены по адаптации спектральных моделей для моделирования однородных метеорологических полей. Исследование выполнено в рамках государственного задания ИВМиМГ СО РАН FWNM-2022-0002.
1.А.Б. Глуховский, О статистическом моделировании метеорологических полей. –Изв. АН СССР, физика атм. океана, 1969, т.5,№ 7,С724-7293
2.Minasny B., McBratney A.B. (2005) The Matérn function as a general model for soil variograms. Geoderma. 128 (3–4): 192–207.
3.Л.С.Гандин, Р.Л.Каган, Статистические методы интерпретации метеорологических данных - Л: Гидрометеоиздат, 1976.
4.Г.А. Михайлов, Оптимизация весовых методов Монте-Карло -М:Наука,1986.
| Секция конференции | Численное статистическое моделирование и методы Монте-Карло |
|---|
