Совместная реализация методов ассимиляции данных на «жидкой» границе и разделения области в акватории Балтийского моря

Татьяна Олеговна Шелопут; Наталья Романовна Лёзина

Совместная реализация методов ассимиляции данных на «жидкой» границе и разделения области в акватории Балтийского моря

Авторы

Татьяна Олеговна Шелопут Институт вычислительной математики им. Г.И. Марчука РАН
Наталья Романовна Лёзина Институт вычислительной математики им. Г.И. Марчука РАН

Ключевые слова:

численные методы, вариационная ассимиляция данных, «жидкие» границы, метод разделения области, моделирование морских акваторий

Аннотация

В данной работе рассматривается задача математического моделирования акваторий с «жидкими» границами. Используется математическая модель гидротермодинамики Балтийского моря, разработанная в Институте вычислительной математики РАН. Для восстановления неизвестных функций в граничных условиях используется метод вариационной ассимиляции данных. Для упрощения численного решения задачи ассимиляции используется метод разделения области, основанный на методах оптимального управления. Методы вариационной ассимиляции данных и разделения области рассмотрены на примере задачи о распространении тепла. В работе также представлены результаты численных экспериментов

Биографии авторов

Татьяна Олеговна Шелопут, Институт вычислительной математики им. Г.И. Марчука РАН

ШЕЛОПУТ Татьяна Олеговна – аспирант Института вычислительной математики им. Г.И. Марчука РАН, младший научный сотрудник Института вычислительной математики им. Г.И. Марчука РАН, e-mail: tania_chel@list.ru

Наталья Романовна Лёзина, Институт вычислительной математики им. Г.И. Марчука РАН

ЛЁЗИНА Наталья Романовна – аспирант Института вычислительной математики им. Г.И. Марчука РАН, младший научный сотрудник Института вычислительной математики им. Г.И. Марчука РАН, e-mail: lezina@phystech.edu.

Библиографические ссылки

Агошков В.И. 2016. Методы оптимального управления и сопряженных уравнений в задачах математической физики. М.: ИВМ РАН. 244 c.

Агошков В.И. 2016. Методы решения обратных задач и задач вариационной ассимиляции данных наблюдений в проблемах крупномасштабной динамики океанов и морей. М.: ИВМРАН. 192 c.

Агошков В.И. Методы разделения области в задачах гидротермодинамики океанов и морей. - М.: ИВМРАН, 2017. – 192 с.

Кубряков А.И. Применение технологии вложенных сеток при создании системы мониторинга гидрофизических полей в прибрежных районах Черного моря // Экологическая безопасность прибрежной и шельфовой зон и комплексное использование ресурсов шельфа. Севастополь: НПЦ «ЭКОСИ-Гидрофизика». Вып. 11. 2004. С. 31–50.

Марчук Г.И. Методы вычислительной математики. М.: Наука,1989. 608 с.

Мысленков С.А. Использование спутниковой альтиметрии для расчета переноса вод в Северной Атлантике // Труды ГУ «Гидрометцентр России». Вып. 345. 2011.С. 119–125.

Чернов И.А., Толстиков А.В.2014. Численное моделирование крупномасштабной динамики Белого моря // Труды Карельского научного центра РАН. Т. 4. С. 137–142.

Agoshkov, V.I., Sheloput T.O.2016. The study and numerical solution of the problem of heatand salinity transfer assuming ’liquid’ boundaries // Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling. Vol. 31. № 2. P. 71–80.

Agoshkov V.I.2017. Statement and study of some inverse problems i modelling of hydrophysical fields for water areas with ‘liquid’ boundaries // Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling, 2017. V. 32.№ 2. P. 73–90.

Agoshkov V.I., Sheloput T.O.2017. The study and numerical solution of some inverse problems in simulation of hydrophysical fields in water areas with ‘liquid’ boundaries //Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling. V. 32. № 3. P. 147–164.

Edwards C.A., Moore A.M., Hoteit I., Cornuelle B.D. 2015. Regional ocean data assimilation // Annual Review of Marine Science. P. 7:6.1–6.22.

Marchesiello P., McWilliams J.C., Shchepetkin A. 2001. Open boundary conditions for long-term integration of regional oceanic models // Ocean Modelling. V. 3. P. 1–20.

Zalesny V.B., Gusev A.V., Chernobay S.Yu., Aps R., Tamsalu R., Kujala P., Rytk nen J.2014. The Baltic Sea circulation modelling and assessment of marine pollution // Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling. V. 29. № 2. P. 129–138.

Baltic Sea Physics Reanalysis from SMHI (1989-2014) // Copernicus marine environment monitoring service. URL: http://marine.copernicus.eu (date of access: 13.03.2017).

SHMI open data. URL: http://opendata-catalog.smhi.se [Swedish].

Совместная реализация методов ассимиляции данных на «жидкой» границе и разделения области в акватории Балтийского моря