Вероятностный анализ распределения потоков тепла в Северной Атлантике за 1979‒2022 годы (2024)
Изучение процессов теплообмена и распределения потоков тепла в океанах имеет важное значение для понимания климатических изменений на Земле. Северная Атлантика, являющаяся одним из ключевых компонентов глобальной климатической системы, играет существенную роль в регулировании климата наших широт.
Одним из ключевых инструментов для анализа распределения тепла в океанах является вероятностный анализ. В настоящей работе методами математического моделирования проводится статистический анализ данных наблюдений тепловых потоков в Северной Атлантике.
Идентификаторы и классификаторы
Изучение процессов теплообмена и распределения потоков тепла в океанах имеет важное значение для понимания климатических изменений на Земле. Северная Атлантика, являющаяся одним из ключевых компонентов глобальной климатической системы, играет существенную роль в регулировании климата наших широт. В последние десятилетия наблюдается усиление интереса к изучению изменений температурного режима этого
региона и взаимодействия океана и атмосферы в связи с феноменом глобального потепления и его влиянием на климатические процессы в различных частях планеты.
Список литературы
1. Gorshenin A., Osipova A., Belyaev K. Stochastic analysis of air-sea heat fluxes variability in the North Atlantic in 1979-2022 based on reanalysis data. Computers & Geosciences. 2023;181(10):105461. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2023.105461
2. Cayan D.R. Variability of latent and sensible heat fluxes estimated using bulk formulate. Atmosphere-Ocean. 1992;30(1):1-42. https://doi.org/10.1080/07055900.1992.9649429
3. Parfitt R., Czaja A., Kwon Y.-O. The impact of SST resolution change in the ERA Interim reanalysis on wintertime Gulf Stream frontal air-sea interaction. Geophysical Research Letters. 2017;44(7):3246-3254. https://doi.org/10.1007/s00376-020-0072-0
4. Belyaev K., Gorshenin A., Korolev V., Osipova A. Comparison of Statistical Approaches for Reconstructing Random Coefficients in the Problem of Stochastic Modelling of Air-Sea Heat Flux Increments. Mathematics. 2024;12(2):228. https://doi.org/10.3390/math12022288
5. Simmons A., Hersbach H., Munoz-Sabater J., Nicolas J., Vamborg F., Berrisford P., de Rosnay P.,; Willett K., Woollen J. Low frequency variability and trends in surface air temperature and humidity from ERA5 and other datasets. ECMWF Technical Memoranda. 2021;881. https://doi.org/10.21957/ly5vbtbfd
6. Гихман И.И., Скороход А.В. Введение в теорию случайных процессов. Москва: Наука, 1977. 465 с.
7. Самарский А.А. Теория разностных схем. Москва: Наука, 1977. 656 с.
Выпуск
Другие статьи выпуска
Многие задачи в математике сводятся к решению дифференциальных уравнений в частных производных для областей сложной формы. Не всегда существующие аналитические и численные методы позволяют эффективно получить решение подобных задач. В последнее время достаточно успешно для решения дифференциальных уравнений в частных производных применяются нейронные сети. При этом обычно рассматриваются краевые задачи для областей, имеющих простую форму. В данной работе предпринимается попытка построить нейронную сеть, способную эффективно решать краевые задачи для областей сложной формы.
Работа посвящена моделированию процесса ультразвукового медицинского исследования в гетерогенной среде, в которой присутствуют области с существенно разной скоростью звука. Такие постановки задач возникают, например, при визуализации структур мозга через череп. Целью данной работы является сравнение возможных подходов к определению границы раздела акустически контрастных сред с использованием свёрточных нейронных сетей.
В работе выполняется численное моделирование прямой задачи — получение синтети-
ческих расчётных ультразвуковых изображений по известной геометрии и реологии области, а также параметрам датчика. На расчётных изображениях воспроизводятся искажения и артефакты, типичные для постановок со стенкой черепа. Для решения обратной задачи определения границы раздела сред по сигналу с датчика используются свёрточные нейронные сети 2D и 3D структуры, следующие общей архитектуре UNet. Сети обучаются на наборах расчётных данных, после чего тестируются на отдельных примерах, не использованных при обучении.
В настоящее время активно исследуются частотные режимы работы ускорителей электронов на основе капиллярных разрядов. Электроны в них ускоряются под действием лазерных импульсов фемтосекундного диапазона длительности, пропускаемых через плазму разряда.
В работе рассматриваются результаты трехмерного магнитогидродинамического моделирования цикла капиллярного разряда, включающего стадии заполнения короткого капилляра рабочим газом (водород), формирование плазменного канала, восстановление рабочей среды перед началом следующего разряда. Расчеты выполнены в предположении о том, что система находится под внешним охлаждением, которое обеспечивает температурный баланс на промежуточных этапах рабочего цикла, а также при постоянных условиях подачи и откачки рабочего газа.
Работа посвящена математическому моделированию экстремальных колебаний уровня Азовского моря с использованием данных дистанционного зондирования. Цель исследования заключается в разработке и применении математической модели, которая позволяет более точно прогнозировать сгонно-нагонные явления, вызванные экстремальными ветровыми условиями. Актуальность работы обусловлена необходимостью улучшения прогнозов гидродинамических процессов в мелководных водоемах (таких, как Азовское море), где подобные явления могут иметь значительные экономические и экологические последствия. Цель данной работы — разработка и применение математической модели для прогнозирования экстремальных колебаний уровня Азовского моря, вызванных ветровыми условиями.
Представлен новый решатель с адаптивным измельчением сеток SWqgdAMR на базе открытой программной платформы AMReX. Новый решатель основан на регуляризованных уравнениях мелкой воды. В работе описаны уравнения, их дискретизация и особенности реализации в AMReX. Работоспособность SWqgdAMR была показана на двух тестовых задачах: двумерная задача прорыва круговой дамбы (распад столба жидкости) и задача о распаде двух столбов жидкости, разных по высоте.
Издательство
- Издательство
- ДГТУ
- Регион
- Россия, Ростов-на-Дону
- Почтовый адрес
- 344003, ЮФО, Ростовская область, г. Ростов-на-Дону, пл. Гагарина, 1
- Юр. адрес
- 344003, Ростовская обл, г Ростов-на-Дону, пл Гагарина, зд 1
- ФИО
- Месхи Бесарион Чохоевич (РЕКТОР)
- E-mail адрес
- reception@donstu.ru
- Контактный телефон
- +8 (800) 1001930
- Сайт
- https://donstu.ru