Усвоение данных с идентификацией источников для комплекса моделей химии атмосферы

Процессы изменения химического состава атмосферы, описываемые нелинейными уравнениями типа адвекции-диффузии-реакции, характеризуются высокой неопределенностью и изменчивостью. Для оценки и прогнозирования их состояния разрабатываются алгоритмы усвоения данных мониторинга. Задача усвоения данных формулируется как последовательность связанных обратных задач с учетом поступающих в ходе моделирования данных измерений. Усвоение данных осуществляется вместе с идентификацией функции источника. Для решения обратных задач последовательности используется алгоритм на основе операторов чувствительности. Алгоритм позволяет работать как с линейными, так и нелинейными операторами измерений [1].
Использование сложных в вычислительном плане моделей в алгоритмах обратного моделирования, которые зачастую требуют многократного решения прямых и сопряженных задач, может быть затруднительно с практической точки зрения. Разработана модификация алгоритма, задействующая две модели: «детальную» и «упрощенную» [2]. «Детальная» модель используется в режиме прямого моделирования, а для уточнения её ключевых параметров по данным наблюдений используется «упрощенная» модель. При этом возникает задача предварительной подстройки «упрощенной» модели. Алгоритмы тестируются на региональных и городских сценариях оценки качества воздуха по данным мониторинга.

Список литературы

1. Penenko A. V., Penenkoa V. V., Tsvetovaa E. A., “Data Assimilation Algorithms for Atmospheric Chemistry Models”, Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics, 61:3 (2025), 378–390
2. Пененко А. В., Антохин П. Н., Бакланов А. А., Пененко В. В., “Использование комплекса моделей разной сложности в задачах обратного моделирования процессов переноса и трансформации примесей в атмосфере”, Метеорология и гидрология, 2025, № 6, 67–78