Четверг, Октября 22, 2020

Русский   English

Up

2019 год, выпуск 3

ИДЕНТИФИКАЦИЯ МЕСТОПОЛОЖЕНИЯ И МОЩНОСТИ ТОЧЕЧНОГО ИМПУЛЬСНОГО ИСТОЧНИКА ЗАГРЯЗНЕНИЯ В КЕРЧЕНСКОМ ПРОЛИВЕ

В.С.Кочергин, С.В.Кочергин

Морской гидрофизический институт РАН, г.Севастополь

Аннотация
В настоящее время вариационные методы ассимиляции и метод сопряженных уравнений активно развиваются и используются для решения океанологических задач. Алгоритмы усвоения данных измерений основаны, как привило, на минимизации квадратичного функционала качества прогноза, характеризующего отклонения модельного решения от данных измерений. Модель переноса пассивной примеси выступает в качестве ограничений на вариации входных параметров. В настоящей работе рассматривается вариационный метод идентификации мощности точечного мгновенного источника загрязнения основанный на решении сопряженных задач и задачи в вариациях. Численные эксперименты проводились с использованием гидродинамической модели Керченского пролива. Полученные поля течений использовались при моделировании переноса пассивной примеси. Численные эксперименты показали, что при использовании вариационных алгоритмов идентификации мощности мгновенного точечного источника достаточно одной итерации. Дополнительные итерации необходимы при идентификации переменных по пространству и времени параметров источника загрязнения. При реализации вариационного алгоритма идентификации в случае зашумленных данных измерений происходит их фильтрация. В целом проведенные численные эксперименты показали надежную работу рассмотренных алгоритмов идентификации мощности источника загрязнения, применительно к модели переноса пассивной примеси в Керченском проливе.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА
вариационный метод, идентификация входных пара-метров, модель переноса, пассивная примесь, распространение загрязнений, ассимиляция данных измерений, Керченский пролив

doi: 10.22449/2413-5577-2019-3-89-96

Работа выполнена в рамках государственного задания по теме 0827-2018-0004 «Комплексные междисциплинарные исследования океанологических процессов, определяющих функционирование и эволюцию экосистем прибрежных зон Черного и Азовского морей» (шифр «Прибрежные исследования») и частично поддержана грантом РФФИ 18-45-920035.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1.Иванов В.А., Фомин В.В. Математическое моделирование динамических процессов в зоне море – суша.– Севастополь: ЭКОСИ-Гидрофизика, 2008.– 363 с.

2.Фомин В.В. Численная модель циркуляции вод Азовского моря // Научные труды УкрНИГМИ.– 2002.– вып.249.– С.246-255.

3.Malanotte-Rizzoli P., Holland W.R. Data constraints applied to models of the ocean general circulation. Part II: The transient, eddy-resolving case // J. Phys. Oceanogr.– v.18, iss.8.– P.1093-1107.

4.Yu L., O’Brien J.J. Variational estimation of the wind stress drag coefficient and the oceanic eddy viscosity profile // J. Phys. Oceanogr.– 1991.– 21.– P.709-719.

5.Пененко В.В. Методы численного моделирования атмосферных процессов.– Л.: Гидрометеоиздат, 1981.– 350 с.

6.Марчук Г.И., Скиба Ю.Н. Численный расчет сопряженной задачи для модели термического взаимодействия атмосферы с океаном и континентами // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана.– 1976.– т.12, № 5.– С.459-469.

7.Марчук Г.И. Математическое моделирование в проблеме окружающей среды.– М.: Наука, 1982.– 320 с.

8.Марчук Г.И. Основные и сопряженные уравнения динамики атмосферы и океана // Метеорология и гидрология.– 1974.– № 2.– С.17-34.

9.Skiba Y.N., Parra-Guevarra D. Application of adjoin approach to oil spill problems// Environmental Modelling and Assessment.– 2017.– v.22, № 4.– P.379-395.

10.Кочергин В.С. Определение поля концентрации пассивной примеси по начальным данным на основе решения сопряженных задач // Экологическая безопасность прибрежной и шельфовой зон и комплексное использование ресурсов шельфа.– Севастополь, 2011.– вып.25, т.2.– C.270-276.

11.Kochergin V.S., Kochergin S.V. Identification of the parameters of the in-stantaneous point pollution source in the Azov Sea based on the adjoint method // Physical Oceanography.– 2017.– № 1.– P.62-67.

12.Кочергин В.С., Кочергин С.В. Вариационные алгоритмы идентификации мощности точечного импульсного источника загрязнения // Экологический вестник научных центров Черноморского экономического сотрудничества.– 2017.– № 3. – С.62-72.

13.Кочергин В.С., Кочергин С.В. Идентификация начального поля модели переноса и построение оптимальной схемы измерений  // Экологическая безопасность прибрежных и шельфовых зон моря.– 2018.– вып.1.– С.58-63.

Показывать # 
Страница 6 из 10