| Инд. авторы: | Киланова Н.В., Климова Е.Г. |
| Заглавие: | Оценка полей концентрации метана над Северным полушарием по данным измерений и модели переноса и диффузии пассивной примеси |
| Библ. ссылка: | Киланова Н.В., Климова Е.Г. Оценка полей концентрации метана над Северным полушарием по данным измерений и модели переноса и диффузии пассивной примеси // Вычислительные технологии. - 2005. - Т.10. - № Спец. выпуск. Ч. 1. - С.132-138. - ISSN 1560-7534. - EISSN 2313-691X. |
| Внешние системы: | РИНЦ: 16384973; |
| Реферат: | eng: A passive pollution data assimilation algorithm based on the Kalman filter theory is investigated The concentration fields forecast is given with the help of semi-Lagrangian model of passive pollution transport and advection for the Northern Hemisphere. Kalman filter algorithm requires calculation of very high order matrixes, which currently makes its practical realization impossible. Therefore, an approach, which relays on the simplified model for calculation of the forecast error covariance matrixes, is considered. The algorithm for estimation of the methane emissions based on the assimilation procedure is proposed.
|
| Издано: | 2005 |
| Физ. характеристика: | с.132-138 |
| Цитирование: | 1. Марчук Г.И., Алоян А.Е. Глобальный перенос примеси в атмосфере // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 1995. Т. 31, № 5. С. 597-606.
2. Марчук Г.И. Математическое моделирование в проблеме окружающей среды. М.: Наука, 1982. 319 с.
3. Толстых М.А. Полулагранжева модель атмосферы с высоким пространственным разрешением для численного прогноза погоды // Метеорология и гидрология. 2001. № 4. С. 5-16.
4. Bermejo R., Staniforth A. The conversion of semi-Lagrangian advection scheme to quasi-monotone scheme // Mon. Wea. Rev. 1992. Vol. 120. P. 2622-2632.
5. JAZWINSKI A.H. Stochastic processes and filtering theory. N.Y.: Acad. Press, 1970. 377 p.
6. Ghil M., Malanotte-Rizzolli P. Data assimilation in meteorology and oceanography // Advances in Geophysics. 1991. Vol. 33.
7. Menard R., Cohn S.E., Chang L.-P., Lyster P.M. Assimilation of stratospheric chemical tracer observations using a Kalman filter. Pt 1: Formulation // Mon. Wea. Rev. 2000. Vol. 128. P. 2654-2671.
8. Menard R., Chang L.-P. Assimilation of stratospheric chemical tracer observations using a Kalman filter. Pt 2: x2-validated results and analysis of variance and correlation dynamics // Mon. Wea. Rev. 2000. Vol. 128. P. 2672-2686.
9. Климова Е.Г. Упрощенные модели для расчета ковариационных матриц в алгоритме фильтра Калмана // Метеорология и гидрология. 2000. № 6. С. 18-30.
10. Климова Е.Г. Модель для расчета ковариаций ошибок прогноза в алгоритме фильтра Калмана, основанная на полных уравнениях // Метеорология и гидрология. 2001. № 11. С. 11-21.
11. Климова Е.Г. Численные эксперименты по усвоению метеорологических данных с помощью субоптимального фильтра Калмана // Метеорология и гидрология. 2003. № 10. С. 54-67.
12. Климова Е.Г., Киланова Н.В. Усвоение данных наблюдений в задаче переноса и диффузии пассивной примеси // География и природные ресурсы. 2004. Спец.выпуск: Тр. Междунар. конф. ENVIROMIS-2004. Новосибирск, 2004. С. 175-180.
13. TODLING R., Cohn S. Suboptimal shemes for atmospheric data assimilation based on the Kalman filter // Mon. Wea. Rev. 1996. Vol. 124. P. 2530-2557.
14. Крупчатников В.Н., Крылова А.И. Численное моделирование распределения метана по данным наблюдений на поверхности Земли // Оптика атмосферы и океана. 2000. Т. 13, № 6-7. С. 622-626.
|