Публикации автора

Работа посвящена использованию методов математического моделирования как основного инструмента исследований функционирования водных экосистем, а именно прогнозирования изменения концентрации фитопланктона в летний период в мелководном водоеме с применением спутниковых данных. Системный подход на основе синтеза математического моделирования с методами усвоения данных дистанционного зондирования позволил выполнить комплексный анализ динамики изменения биогео-химических процессов, протекающих в пространстве и во времени, с учетом совокупного действия физико-химических, биологических и антропогенных факторов, влияющих на изучаемую водную экосистему. Разработанная математическая модель, коррелирующая со спутниковой информацией, позволяет осуществлять прогнозирование поведения летнего фитопланктона в мелководном водоеме, изменения плотности выделенных планктонных популяций в условиях ускоренного времени, описывать окислительно-восстановительные процессы водной среды, сульфатредукции, трансформации биогенных веществ (минерального питания фитопланктона), изучать развитие заморных явлений, возникающих в результате антропогенной эвтрофикации, строить прогнозы изменения кислородного и биогенного режимов функционирования водоема. Для прогнозирования поведения летнего фитопланктона построен и реализован исследовательско-прогнозный комплекс, а также алгоритм его взаимодействия с ГИС. Разработанный программно-алгоритмический аппарат позволяет оценивать масштабы развития стихийных катаклизмов (эвтрофирования, «цветения», загрязнение водных систем различной этиологии и пр.), но и строить кратко- и среднесрочные прогнозы их развития в ускоренном времени для дальнейшего предотвращения негативных последствий экономического и социального характеров. Разработан оперативный алгоритм восстановления параметров качества вод Азовского моря, которой базируется на методе многомерной оптимизации Левенберга - Марквардта. В качестве входных данных использовано пространственное распределение фитопланктонных популяций, являющееся результатом применения метода локальных бинарных шаблонов к спутниковым снимкам, полученным авторами данного метода

В статье описана параллельно-конвейерная реализация решения сеточных уравнений модифицированным попеременно-треугольным итерационным методом (МПТМ), получаемых при численном решенииуравнений математической физики. Наибольшие вычислительные затраты при использовании указанного метода приходятся на этапы решения системы линейных алгебраических уравнений (СЛАУ) с нижнетреугольной и верхнетреугольной матрицами. Представлен алгоритм решения СЛАУ с нижнетреугольной матрицей на графическом ускорителе с использованием технологии NVIDIA CUDA. Для реализациипараллельно-конвейерного метода использовалась трехмерная декомпозиция расчетной области. Она делится по координате y на блоки, количество которых соответствует количеству потоковых мультипроцессоровGPU, задействованных в вычислениях. В свою очередь, блоки разделяются на фрагменты по двум пространственным координатам - x и z. Представленная графовая модель описывает взаимосвязь между соседнимифрагментами расчетной сетки и процессом конвейерного расчета. По результатам проведенных вычислительных экспериментов получена регрессионная модель, описывающая зависимость времени расчета одногошага МПТМ на GPU, вычислены ускорение и эффективность расчетов СЛАУ с нижнетреугольной матрицей параллельно-конвейерным методом на GPU при задействовании различного количества потоковыхмультипроцессоров.

Статья посвящена изучению нелинейных эффектов в динамике популяции промысловой рыбы пиленгас Азовского моря при низкой и высокой ее численности с учетом эффекта Олли, конкуренции за ресурсы, таксиса, вылова, пространственного распределения биогенных веществ и детрита на основе многовидовой модели взаимодействия планктона и рыб. Дискретный аналог разработанной модельной задачи водной экологии, входящей в состав программного комплекса, получен на основе схем второго порядка точности с учетом частичной заполненности расчетных ячеек. Возникающая в процессе дискретизации система сеточных уравнений большой размерности была решена на основе модифицированного попеременно-треугольного метода, имеющего наибольшую скорость сходимости при условии асимптотической устойчивости разностных схем для параболических уравнений, эффективность которого была улучшена на основе уточненных спектральных оценок. Разработка эффективных параллельных алгоритмов численной реализации поставленной задачи биологической кинетики, ориентированных на многопроцессорную вычислительную систему (МВС) и графический ускоритель NVIDIA Tesla K80 с модификацией формата хранения данных, позволила анализировать процессы воспроизводства популяций биогидроценоза в режиме реального и ускоренного времени.