Структура информационно-вычислительной системы для решения задачи усвоения данных при моделировании окружающей среды
https://doi.org/10.25205/1818-7900-2024-22-1-21-30
Аннотация
В условиях быстрого роста объема информации и доступности вычислительных мощностей тема создания информационно-вычислительных систем (ИВС) становится более актуальной, чем когда-либо. В данной статье представлено описание разработанной ИВС для оценки потоков парниковых газов с поверхности Земли с помощью методов усвоения данных. Обсуждаются архитектурные и технические решения, а также специфика адаптации системы ИВС под используемую модель MOZART-4 и данные со спутника AIRS. Также освещены математические основы и представлен пример алгоритма, применяемого в конкретном случае ИВС – алгоритм ансамблевого фильтра Калмана LETKF.
При поддержке: Работа выполнена в рамках государственного задания Минобрнауки России для Федерального исследовательского центра информационных и вычислительных технологий
Об авторах
В. Д. Котлер
Федеральный исследовательский центр информационных и вычислительных технологий
Россия
Россия
Котлер Василий Дмитриевич, младший научный сотрудник
Новосибирск
М. В. Платонова
Федеральный исследовательский центр информационных и вычислительных технологий
Россия
Россия
Платонова Марина Владимировна, младший научный сотрудник
Researcher ID WoS: AFI-8086-2022
Новосибирск
Е. Г. Климова
Федеральный исследовательский центр информационных и вычислительных технологий
Россия
Россия
Климова Екатерина Георгиевна, доктор физико-математических наук
Researcher ID WoS: S-5641-2016
Новосибирск
Список литературы
1. Klimova E. G. Methods of estimation of greenhouse gases concentration in the atmosphere using observations and transport and diff usion model, based on the ensemble Kalman fi lter // All-Russian Conference “Spatial Data Processing for Monitoring of Natural and Anthropogenic Processes, SDM 2017”. 2017. Vol. 2033. P. 191–195.
2. Bocquet M. Data assimilation in atmospheric chemistry models: current status and future prospects for coupled chemistry meteorology models // Atmos. Chem. Phys. Discuss. 2014. Vol. 14.
3. Nakamura G., Potthast R. Inverse Modeling. IOP Publishing Ltd., 2015.
4. Бондур В. Г., Савин А. И. Концепция создания систем мониторинга окружающей среды в экологических и природно-ресурсных целях // Исследование Земли из космоса. 1992. № 6. С. 70–78.
5. Mordvin E. Y., Lagutin A. A. Methane in the atmosphere of Western Siberia. Barnaul, 2016.
6. Lagutin A. A., Mordvin E. Yu., Volkov N. V. Methane emission by petroleum industry in Western Siberia according to satellite observations Proc. SPIE 11916, 27th International Symposium on Atmospheric and Ocean Optics Atmospheric Physics, 119166N. DOI: 10.1117/12.2603438
7. Baner P. The digital revolution of Earth-system science // Nature Computational Science. 2021. Vol. 1. P. 10–113.
8. Агошков В. И., Ботвиновский Е. А., Гусев А. В., Кочуров А. Г., Лебедев С. А., Пармузин Е. И., Шутяев В. П. Информационно-вычислительная система вариационной ассимиляции данных измерений ИВС-T2. М.: Изд-во СО РАН, 2008.
9. Бычков И. В. Инфраструктура информационных ресурсов и технологии создания информационно-аналитических систем территориального управления. Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2016.
10. Bychkov I., Oparin G., Tchernykh A., Feoktistov A., Bogdanova V., Dyadkin Yu., Andrukhova V., Basharina O. Simulation Modeling in Heterogeneous Distributed Computing Environments to Support Decisions Making in Warehouse Logistics // Procedia Engineering. 2017. Vol. 201. P. 524–533.
11. Evensen G. Data assimilation. The ensemble Kalman fi lter, Heideberg:Spriger, Verlag, Berlin, 2009.
12. Климова Е. Г. Экономичный алгоритм стохастического ансамблевого сглаживания // Сибирский журнал вычислительной математики. 2020. № 23(4). C. 381–390.
13. Platonova M. V., Klimova E. G. An algorithm for estimating greenhouse gas fl uxes using satellite data for a global transport and diff usion model // Journal of Physics: Conference Series. 2021. № 1715(1). P. 012021.
14. Lagutin A. A., Mordvin E. Yu., Volkov N. V. Regression model for reconstruction of the total methane content according to the data from AIRS hyperspectrometer and chemical transport model MOZART-4 Proc. SPIE 12780, 29th International Symposium on Atmospheric and Ocean Optics, Atmospheric Physics, 1278062.
Рецензия
Для цитирования:
Котлер В.Д., Платонова М.В., Климова Е.Г. Структура информационно-вычислительной системы для решения задачи усвоения данных при моделировании окружающей среды. Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. 2024;22(1):21-30. https://doi.org/10.25205/1818-7900-2024-22-1-21-30
For citation:
Kotler V.D., Platonova M.V., Klimova E.G. Structure of an Information and Computing System for Solving the Problem of Data Assimilation in Environmental Modeling. Vestnik NSU. Series: Information Technologies. 2024;22(1):21-30. (In Russ.) https://doi.org/10.25205/1818-7900-2024-22-1-21-30
Просмотров:
115
Послать статью по эл. почте 