ОЦЕНКА ДИНАМИКИ АТМОСФЕРЫ ПО РЕЗУЛЬТАТАМ НЕЙРОСЕТЕВОГО МАСШТАБИРОВАНИЯ ПОЛЕЙ ПРИПОВЕРХНОСТНОГО ВЕТРА НАД БАРЕНЦЕВЫМ И КАРСКИМ МОРЯМИ

Резвов, В.Ю.; Криницкий, М.А.; Гавриков, А.В.

Авторы: Резвов В.Ю., Криницкий М.А., Гавриков А.В.
Журнал: Океанологические исследования
Том: 53
Номер: 2
Год издания: 2025
Издательство: Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН
Местоположение издательства: Москва
Первая страница: 149
Последняя страница: 175
DOI: 10.29006/1564-2291.JOR-2025.53(2).8
Аннотация: В настоящей работе рассматривается использование подхода глубокого обучения для масштабирования (повышения пространственного разрешения) приповерхностного ветра над Баренцевым и Карским морями с помощью глубоких искусственных нейронных сетей с пропускными соединениями для повышения пространственного разрешения при одновременном снижении вычислительных затрат по сравнению с негидростатическим моделированием. Входные данные низкого разрешения получены из глобального атмосферного реанализа ERA5, а высокое разрешение обеспечивается моделью Weather Research and Forecasting (WRF). Результаты нейросетевого масштабирования сравниваются с опорными результатами билинейной интерполяции. Модель улучшает распределение параметров жизненного цикла мезомасштабных структур, приближая их к данным высокоразрешенного моделирования, и в 50 раз превосходит его по быстродействию. Высота ветрового волнения, полученная с использованием граничных условий из нейросетевой модели вместо негидростатической, демонстрирует близкие значения. Разработанная нейросетевая модель также показывает отклонение менее 3 % от высокоразрешенного динамического моделирования по количеству мезомасштабных структур.
Добавил в систему: Криницкий Михаил Алексеевич

	ИСТИНА	Войти в систему Регистрация
	ИСТИНА ПсковГУ
	Главная Поиск Статистика О проекте Помощь

ИСТИНА

ИСТИНА ПсковГУ

Прикрепленные файлы