Speaker
Description
Одна из главных проблем природоохранного прогнозирования - это наличие целого спектра неопределенностей, который тянет за собой вопрос о «достаточной сложности» и об интегрированности моделей, участвующих в экологических прогнозах.
Основные типы неопределенностей в моделях качества атмосферы — это неполное знание источников воздействий, конкретных параметров в уравнениях модели, в параметризациях подсеточных масштабов, в цепочках трансформаций и т.д. Наилучшим выходом здесь видится усвоение данных наблюдений в режиме не только прямых, но и обратных связей. Задачи поиска источников и идентификация параметров - самые распространенные постановки таких задач. В условии дефицита данных измерений целесообразно использовать методы решения обратных задач продолжения, учитывая, что математические модели в режиме усвоения данных выступают в роли инструментов интерполяции или экстраполяции данных расчетов или данных наблюдений.
Интегрированность в моделях качества атмосферы для задач охраны окружающей среды осуществляется с помощью нескольких составляющих: моделей процессов, моделей и данных наблюдений, а также и управляющих соотношений, которые должны объединить цели и результаты исследований. Методы теории чувствительности работают здесь через
оценки вариаций обобщенных функционалов, которые формулируют цели исследований, к возмущениям параметров системы для всего комплекса моделей, для отдельных фрагментов моделей, для целевых функционалов качества прогнозирования природной среды и т.д. при решении конкретных задач.
Таким образом, актуальными задачами на будущее видится продолжение реализации интегрированного подхода модели-данные на новых принципах и на новых вычислительных мощностях.
Работа выполнена в рамках бюджетного проекта ИВМиМГ СО РАН (FWNM-2022-0003).
| Секция конференции | Математические модели физики атмосферы, океана и окружающей среды |
|---|
