RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Математическое моделирование // Архив

Матем. моделирование, 2023, том 35, номер 3, страницы 93–105 (Mi mm4452)

Эта публикация цитируется в 3 статьях

Численные эксперименты с моделью динамики океана NEMO и усвоением данных наблюдений с дрифтеров ARGO

К. П. Беляевab, А. А. Кулешовa, Ю. Д. Реснянскийc, И. Н. Смирновd, Р. Ю. Фадеевec

a Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН
b Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН
c Гидрометеорологический научно-исследовательский центр РФ
d Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова
e Институт вычислительной математики им. Г.И. Марчука РАН

Аннотация: Исследуется пространственно-временная изменчивость характеристик модели циркуляции океана Nucleus for European Modelling of the Ocean (NEMO) с усвоением данных по методу обобщенного фильтра Калмана (Generalized Kalman filter (GKF)), ранее разработанному авторами. Проведены численные эксперименты с глобальной версией модели NEMO на сетке ORCA1 и с использованием нового способа определения ключевых параметров метода GKF. Проведено моделирование на выбранном временном интервале в один месяц пространственно-временной изменчивости характеристик океана по модели NEMO как с применением метода усвоения данных GKF с использованием архива данных наблюдений с дрифтеров Argo на различных горизонтах, так и без усвоения. Проанализированы результаты численных экспериментов.

Ключевые слова: моделирование океана, модель NEMO, усвоение данных наблюдений, обобщенный фильтр Калмана, данные дрифтеров Argo.

Поступила в редакцию: 08.11.2022
Исправленный вариант: 08.11.2022
Принята в печать: 12.12.2022

DOI: 10.20948/mm-2023-03-06


 Англоязычная версия: Mathematical Models and Computer Simulations, 2023, 15:5, 842–849

Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024