Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 636228)
Контекстум
Руконтекст антиплагиат система
Метеорология и гидрология  / №7 2016

Усвоение данных наблюдений в модели динамики океана высокого пространственного разрешения с применением методов параллельного программирования (150,00 руб.)

0   0
Первый авторКауркин
АвторыИбраев Р.А., Беляев К.П.
Страниц11
ID607637
АннотацияПредложена параллельная реализация метода оптимальной интерполяции (MVOI) для модели Мирового океана ИВМ-ИО с разрешением 1/10° по горизонтали и 49 уровнями по вертикали для коррекции модельных расчетов данными измерений. Протестировано усвоение данных в модели высокого пространственного разрешения с высокой степенью масштабируемости. Приведены результаты численных экспериментов по усвоению данных с дрифтеров ARGO в Северной Атлантике. Результаты расчетов также сравнены с независимыми данными спутниковых наблюдений “Aqua” (НАСА) за температурой поверхности океана. Произведена качественная оценка модельного решения. Экспериментально показано, что усвоение данных дает существенное улучшение до 30%, уменьшая ошибку в 24-часовом оперативном прогнозе состояния океана
УДК551.465.001.572
Кауркин, М.Н. Усвоение данных наблюдений в модели динамики океана высокого пространственного разрешения с применением методов параллельного программирования / М.Н. Кауркин, Р.А. Ибраев, К.П. Беляев // Метеорология и гидрология .— 2016 .— №7 .— С. 49-59 .— URL: https://rucont.ru/efd/607637 (дата обращения: 22.05.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

Про тес ти ро ва но усво е ние дан ных в мо де ли вы со ко го про стра нствен но го раз ре ше ния с вы со кой сте пенью мас шта би ру е мос ти. <...> При ве де ны ре зуль та ты чис лен ных экс пе ри мен тов по усво е нию дан ных с дриф те ров ARGO в Се вер ной Атлантике. <...> Ре зуль та ты рас че тов так же срав не ны с не за ви си мы ми дан ны ми спут ни ко вых на блю де ний “Aqua” (НАСА) за тем пе ра ту рой по вер хнос ти оке а на. <...> Про из ве де на ка чес твен ная оцен ка мо дель но го ре ше ния. <...> Экспе ри мен таль но по ка за но, что усво е ние дан - ных дает су щес твен ное улуч ше ние до 30%, умень шая ошиб ку в 24-ча со вом опе ра тив ном про гно зе со сто я ния оке а на. <...> Клю че вые сло ва: мо дель Ми ро во го оке а на, усво е ние дан ных на блю де ний, мно го - мер ная опти маль ная ин тер по ля ция, па рал лель ные вы чис ле ния. <...> Вве де ние Основ ны ми на прав ле ни я ми ис сле до ва ний, сто я щи ми пе ред опе ра тив - ной оке а но ло ги ей, яв ля ют ся мо де ли ро ва ние фи зи чес ких про цес сов с вы - со ким раз ре ше ни ем, де та ли за ция (downscaling) в при бреж ных ра йо нах, мо де <...>