Бесплатный автореферат и диссертация по геологии на тему

Имитационная система для вычислительного эксперимента в области изучения глобального влагооборота

ВАК РФ 04.00.22, Геофизика

Автореферат диссертации по теме "Имитационная система для вычислительного эксперимента в области изучения глобального влагооборота"

МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ им. М.В.Ломоносова ФИЗИЧЕСКШ ФАКУЛЬТЕТ

, На правах рукописи

ЮШКОВ Владислав Пролетарьевич

УДК 556.1

ИМИТАЦИОННАЯ СИСТЕМА ДЛЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОГО ЭКСПЕРИМЕНТА В ОБЛАСТИ ИЗУЧЕНИЯ ГЛОБАЛЬНОГО ВЛАГООБОРОТА

Специальность: 04.00.22 - геофизика

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук

Москва - 1993

' Работа выполнена в Ордена Трудового Красного Знамени Ин< туте радиотехники и электроники РАН.

Научный руководитель: -доктор физико-математических наук,

профессор Крапивин В.Ф.

Официальные оппоненты: - доктор физико-математических наук,

Чуличков A.M., Физический факультет МГУ

- доктор географических наук, профессор Кренке А.Н., Институт географии РАН

Ведущая организация: - Институт водных проблем РАН

Защита состоится " \ээ{т. в часов на заседе

Специализированного совета 'по геофизике в МГУ (Д.053.05.01), адресу: 119899, Москва, Воробъевы горы, МГУ, физический факуль

в аудитории --5"" / 2

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке физического культета МГУ.

/7 !

Автореферат разослан " " 199^ г.

Ученый секретарь Специализированного совета . по геофизике в МГУ

к.ф.-м.н. В.В.Смирн

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы.

Применение современной компьютерной техники и методов автоматизации обработки больших потоков информации в системах мониторинга окружающей среды в последние года позволили создать гло-Зальные банки данных о параметрах геосистем. Однако обширные и разнородные банки данных, которые постоянно пополняются, оказываются мало информативными без привлечения информационных технологий.

Одним из эффективных подходов к анализу данных мониторинга ивляется имитационное моделирование. Примеры его использования ЦЛЯ обработки данных об окружающей среде говорят о необходимости комплексного анализа разнородной информации с привлечением методов вычислительного эксперимента.

Целью настоящей работы является создание такой имитационной системы для вычислительных экспериментов на примере глобального гидрологического цикла (ГГЦ). Проблематика биосферной и климатической роли глобального влагооборота в настоящее время входит <ак в международные, так и национальные программы многих государств. Исследование гидрологического цикла Земли является здним из приоритетов Международной геосферно-биосферной фограммы "Глобальные изменения" и Всемирной программы исследования климата (ВПИК).

Несмотря на успехи в изучении глобального гидрологического дакла к настоящему времени еще не создана достаточно полная база 1знных, обеспечивающая объективную оценку динамики гидросферных сомцонентов в условиях изменения современного климата и нараста-жих антропогенных воздействий на природные системы. В силу это-'о пока не существует количественных критериев оценки климати-геских вариаций, вызванных изменениями в" гидросфере.

К числу основных трудностей решения задачи параметризации \лобального гидрологического цикла относятся недостаточная надежность оценок эвапотранспирации на суше, влажности почвы и ¡негозапаса, испарения над океанам^ в условиях сильного волнения I покрытия льдом, неадекватность временных, характеристик описа-шя процессов образования облачного слоя и выпадения осадков, фрагментарны сведения о роли растительных покровов в переносе

воды из почвы в атмосферу, распределении гидрологических характеристик над акваториями Мирового океана. Недостаточны сведения о таких важных климатообразующих факторах, как снежный и ледовый покровы в высоких широтах.

Развитие полномасштабных и сложных исследований постоянно ограничено техническими возможностями получения и обработки больших и регулярных массивов данных, трудностью анализа закономерностей биосферных процессов. К теоретическим трудностям такого анализа следует отнести в первую очередь многокомпонентность таких систем, наличие сильных связей между отдельными блоками, часто сильную нелинейность процессов, совокупность непрерывных и скачкообразных изменений, множество обратных положительных и отрицательных связей.

Недостаточно развиты средства наблюдения за состоянием природной среды в глобальном масштабе. Космический мониторинг хотя и помог выйти на качественно новую ступень, но пока измерения из космоса носят отрывочный и неполный характер. Проблемы измерения многих гидрологических характеристик находятся в стадии теоретических исследований.

Для преодоления вышеперечисленных проблем является актуальной' разработка имитационной модели глобального гидрологического цикла и анализ возможностей имитационного моделирования для прогноза малых климатических вариаций, которые могут иметь место при антропогенном воздействии на природу в глобальном масштабе.

Создание моделей глобальных процессов позволяет также обеспечить задание граничных условий для моделей меньшего масштаба (региональных и локальных) и обеспечить их единую иерархическую связь в системе национального и международного контроля за изменениями окружающей среды.

Цель и задачи исследования.

Работа посвящена созданию модели глобального гидрологического цикла, предназначенной для использования в инструментальных исследованиях и в системе контроля глобальной экологической ситуации. Основные задачи, решаемые для достижения поставленной цели, можно сформулировать в следующем виде:

1. Анализ современного состояния моделирования глобальных процессов с целью формирования по возможности наиболее полного модельного пространства для поиска эффективных моделей в которых возможно использование данных глобального мониторинга.

2. Анализ современного состояния и перспектив геоинформационных мониторинговых систем (ГИМС) и их возможностей комплексно-

го наблюдения природных параметров. Разработка принципов создания эффективных моделей для ГИМС. Формирование комплексных критериев качества для оценки сложных моделей.

3. Создание модели глобального гидрологического цикла, допускающей проведение экспериментов по оптимизации ее параметров и структуры; направленной на изучение малых вариаций, которые могут иметь место при антропогенном воздействии на природу и существенно влияют на хозяйственную деятельность человека; доступной к использованию в массовом эксперименте и как инструмент геоинформационной службы.

4. Создание интегрированной среды модели, позволяющей проводить эксперименты по широкому кругу сценариев пользователями различной квалификации.

5. Апробация и верификация модели с использованием архивов аэрологических данных о современном климатическом состоянии геосистемы и ее динамике за период инструментальных наблюдений. Проведение экспериментов по чувствительности гидрологической системы к вариациям начальных условий и внешних климатических факторов, изменению характеристик водного рехима и коэффициентов модели.

6. Оценка изменения качества модели в условиях параметрических и структурных изменений. Определение достигнутого уровня качества, анализ недостатков модели и направлений возможного повышения ее точности.

Научная новизна.

В представленной работе создана оригинальная имитационная модель влагооборота, использующая, в отличии от моделей циркуляции атмосферы, данные глобального мониторинга. Модель предназначена для изучения малых отклонений ' от климатической нормы, которые могут иметь место при антропогенном воздействии.

Предложен метод сокращения многомерности качества модели через сформулированный критерий непротиворечивости, и принципы создания эффективных моделей для геоинформационных систем разного пространственно - временного масштаба.

Разработана структура информационного обмена мекду банком данных, моделью и системой представления результатов, реализованная в виде интегрированной среды моделирования на примере модели глобального гидрологического цикла.

Практическая значимость.

Полученные результаты могут быть использованы при созда-

нии имитационных моделей биосферных процессов разного пространственно - временного масштаба и при объединении таких моделей в единую иерархическую систему.

Исследование чувствительности глобальных процессов влагопе-реноса необходимо при анализе крупномасштабных экономических проектов, разработке государственных экологических и социальных программ, международных соглашений.

Создание интегрированной среды, адаптированной к пользователю позволяет использовать модель в целях обучения, в том числе в высшей школе на специальностях, связанных с моделированием биосферных процессов и прогнозом антропогенного воздействия.

В диссертации защищаются следующие положения;

1.' Разработанная модель гидрологического цикла позволяет исследовать и прогнозировать реакцию гидрологических процессов на малые климатические и антропогенные воздействия на базе данных глобального мониторинга атмосферы, океана и суши.

2. Созданная интегрированная среда позволяет проводить широкий круг экспериментов, подготавливать для модели данные глобального мониторинга, различающиеся по пространственно-временным характеристикам и рассчитывать интегральные характеристики глобального влагооборота, производные от модельных параметров.

3. Использование регулярных данных наблюдений климатических характеристик позволяет в¡1.5 - 2 раза уменьшить ошибку модели глобального гидрологического цикла, определяемую по среднеквадратичной норме, по сравнению с моделями использующими расчет климатических полей. В частности, данные глобального мониторинга позволяют получить при использовании малокомпонентной параметрической модели точность по атмосферным параметрам (осадки, удельная влажность) сравнимую с точностью полных динамических климатических моделей общей циркуляции атмосферы.

4. Устойчивость модели в ю%-ом диапазоне вариаций параметров позволяет использовать линеаризацию процессов в окрестности среднемноголетнвго годового климатического цикла и считать параметры чувствительности периодическими функциями с главным периодом 1 год.

Апробация работы.

Положения диссертационной работы и основные результаты докладывались и обсуждались на:

Международном симпозиуме "Проблемы экоинформатики", г. Звенигород, 14-18 декабря 1992г.

Международном симпозиуме "Инженерная экология - 91", г. Звенигород, 22-24 октября 1991Г.

Всесоюзной XVIII- школе "Математическое моделирование в проблемах рационального природопользования", п. Дюрсо, 1-6 октября 1991г.

Международном семинаре "Mathematical models in environmental soienoes", г. Ленинград, 3-7 июня 1991 г.

Всесоюзной XVII школе "Математическое моделирование в проблемах рационального природопользования", п. Дирсо, 1-6 октября 1990Г.

Всесоюзной школе "Математическое моделирование экосистем и процессов", п. Курортное, 23-28 апреля 1990г.

Всесоюзном семинаре "Проблемы и методы организации социально благоприятной среды при развитии промышленного потенциала в новых экономических условиях", г. Ужгород, сентябрь 1989г.

Публикации.

По теме диссертации опубликовано 7 работ.

Структура и объем работы.

Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения, изложенных на 140 страницах машинописного текста, содержит 45 рисунков, з таблицы и список цитированной литературы.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность выбранной темы диссертации, сформулированы- цель и задачи, исследования, научная новизна и практическая ценность полученных результатов, дается структура и краткий обзор содержания.

В первой главе рассматриваются проблемы математического моделирования, возникающие при создании ГИМС в ходе формирования экологических служб от местного до национального уровня. С этой целью анализируется иерархия природных процессов, которые являются объектом анализа экологических . служб разного уровня. На рис.1 показано их взаимное соотношение в пространственно-временном разнообразии на примере гидрологических процессов.

Показано, что модели более высокого уровня могут формировать граничные условия для моделей более низкого уровня, и являются для последних квазистационарными. В свою очередь, на основе анализа моделей нижнего уровня (локальных, региональных), можно формировать параметрические зависимости для моделей более высокого уровня, если первые достигают положения равновесия за вре-

1арактерва4

прострав-

сшш>

шиаб: 131Ш№

загразвеви Ш(Ц1

иеь щр, шершств ЩВШВ,

крдяиаа океана, ше- шаниесш

страна ши алцал теин! 1

И?СШ 1ЫИ иратцшцн

ошва

загршне, шпаМм наши

оШапь, 1!ШК рек, шшне, озер,

знроироваие займе. взвенеие

ресарли озер, ншеш загразвеше реша

иш, нншци щтт

ишр ази вршрнш 10|

азариШе ПР0Р1В ШЧНН при, заграз- пиит

т». МрК! ' ш оршшяш »£81е шерь реша 69(30-

гад, 1(1131 стош, нстш воя. ш юц, Ш1-

эашецш щозайореи, заг ршш заци почв« I

Ш£Ш оитьеео* 8о» грдвтвш

вещ»

Характерна)

вргкнш

Ш1Ш

«19911 - чаи

шапь ((1с!ш аварШш С1311

два - щеп кесхця гощ обит це1с!ш зшошеш! (191(1

(есшшн

обшь шшрекенш зкошиесш шкцованИ

Рис. 1 Пространственно-временные масштабы гидрологических процессов и предметная область моделирования центров экологической службы

мя, меньшее характерного времени изменения последних (теорема Тихонова).

Ка основе обзора работ по моделированию глобальных процессов, в первую очередь климатических, даются возможные параметризации основных гидрологических процессов.

Начиная с работ Будыко и Селлерса, основным подходом к моделированию глобальных процессов является постановка задачи Коши в форме обыкновенных дифференциальных уравнений или уравнений с частными производными, описывающих законы сохранения, и параметризация источников и стоков исследуемой субстанции на основе эмпирического материала.

Для гидрологического процесса такими уравнениями являются:

- Закон сохранения влаги в атмосфере:

923. + 41\г(уро) = <3 вг

где q - удельная Елакность в атмосфере, р - плотность влажного воздуха, У - скорость переноса влаги, как пассивной примеси, <3 -совокупность всех источников и стоков влаги, в том числе диффузионный (турбулентный) поток. Параметризация источников, стокое и потоков влаги существенным образом зависит от пространственно-временного усреднения.

Граничными условиями в атмосфере является задание вертикального потока влаги над сушей и океаном, т.е. испарения, и условий на верхней модельной границе, которые задаются либо в форме ф - о или ?3I = о, где г - вертикальная координата, а

верхняя модельная граница.

В качестве начальных условий берется либо среднемесячное средаемноголетнее распределение, либо результат переходного процесса по модели от "сухой" атмосферы.

- Балансовые уравнения влажности почвы:

сгг

где V - влажность почвы; Р - осадки, Е - испарение, Яо - сток, В - баланс подземных вод, как функции от К. Балансовое уравнение может моделировать как локальные, так и среднерегиональные изменения влажности почвы.

- Балансовое уравнение сезонного снегозапаса:

= г/ - Лз-Яа ей '

где За - толщина снежного покрова (водный эквивалент), 3/ -скорость выпадения снега, аз - доля региона покрытая снегом, Но - абляция (испарение + таяние) снега.

Аналогичным образом записываются балансовые уравнения вод суши и подземных вод, ледникового покрова суш и океана. Принципиальным при этом, является адекватность параметризации членов балансовых уравнений, как функций модельных переменных.

Создание моделей природных процессов дает исследователю свободу выбора способов параметризаций, поэтому часто такое моделирование называют исскуством. Диссертантом предлагается новый подход, заключающийся во взгляде на моделирование с позиций системного анализа. Основными исходными посылками такого подхода являются:

- наличие пространства моделей, различающихся параметрически и структурно;

- множество разнотипных наблюдений, открытое к дополнению;

- наличие ошибок разных классов: ошибки наблюдения, ошибки осреднения, ошибк/ динамического поведения и т.д.

•Выбор наилучшей модели при такой постановке приобретает черты управления, а целью "управления" становится достижение непротиворечивости с данными наблюдений.

В отличии от привычной параметрической адаптации - подбора одного или небольшого количества параметров, практикующегося в физических моделях, критерием выбора параметров и структуры является не точность (близость к наблюдениям), а непротиворечивость на совокупности наблюдений.

Состояние моделируемой системы, формализуемое как вектор состояния У е <2(1^), зависящий от вектора параметров а « К(П^), которое определено на пространственно-временном разнообразии ъ^., описывается совокупностью уравнений сохранения, совместно с начальными и граничными условиями:

= о

где <2 - пространство функций, удовлетворяющих краевым и начальным условиям, а К - область допустимых значений параметров.

Для обобщенной (интегральной) оценки состояния вводятся функционалы:

где Ц - некоторая функция от вектора состояния, а т) - неотрица-

Ю

тельная весовая функция;

а для оценки точности, являющейся характеристикой качества, вводится функционал:

где С™- пространственно-временная область измерений, а ф™- набор измеряемых величин в области О™.В качество нормы оценки качества диссертантом выбрана интегральная квадратичная невязка.

Использование интегральных оценок природной системы позволяет перейти к предложенному диссертантом обобщенному логическому критерию достаточности модели при неточных данных. Основная идея подхода заключается в следующем. Не только параметры модели а задаются приближенно, но и класс функций ШЕ,-), задаваемый на основе априорной информации, может не включать точное решение (*=0), кроме того приближенно задаются граничвые и начальные условия. Следовательно функционал качества Ш ограничен снизу.

Диссертантом в качестве априорной нижней грани Я0 предлагается брать дисперсию измерений г>фш на объединении множеств о™, которое выбирается на основе анализа поведения модели. При таком подходе частным логическим критерием достаточности модели (Ьк=1) является условие:

шГ 1>фт

аеЯ 15

А достаточность модели в целом заключается з конъюнкции частных целей:

3

ь, ' п ь ■ -

Во второй главе описывается структура и схема численной реализации созданной диссертантом модели глобального гидрологического цикла (ГГЦ), предназначенной для анализа его малых вариаций на основе данных глобального геомониторинга.

При постановке задачи было принято, что модель должна описывать:

- годовой ход гидрологических переменных и межгодовыэ вариации

- формирования облачности, т.е. имэть вертикальную структуру

- пространственное распределение гидрологических параметров.

- учитывать в первом приближении зависимость стока и испарения от типа экосистемы (растительности).

СКОРОСТЬ ВЕТРА

ДАВЛЕНИЕ

1--и- 10-11-

ВЕРТИКАЛЬНАЯ 1>- ПЕРЕНОС

СКОРОСТЬ ВЛАГИ

0

2- м--1-

Ц РАВНОВЕСНАЯ 1 КОНДЕНСАЦИЯ ВШНОСТЪ (-Я И ОСАДКИ Ь]

и

IV

ИСПАРЕНИЕ

?-

Т

г8-

СТОК

_сг

>т

ВЛАЖНОСТЬ почвы

4- г5 гб—- ! скорость

вшадение -> ТОЛЩИНА

снега покрова ^ таяния

ТЕМПЕРАТУРА

Рис. 2 Структура модели ГГЦ, Цифрами показан порядок вычислений в программе

Блок-схема модели приведена на рис.2. Параметризация основных гидрологических процессов основана на исследованиях Будыко и селлерса. Климатические поля (давление, скорость ветра, температура) являются внешними параметрами, поэтому модель использует только три основных закона сохранения: влаги в атмосфере, влажности почвы и сезонного снегозапаса. Океаны и ледовый покров являются бесконечными резервуарами. Верхней границей атмосферы в модели является тропопауза. Модель сформулирована в о -координатах по вертикали:

где р3- давление на поверхности, рт- давление на уровне тропопаузы (»200 мбар). В модели принято, что влага содержится только в тропосфере. Тропосфера разбита на три слоя по вертикали: приземный (1<о<о.875), нижняя тропосфера (0.875<о<0.5) и верхняя тропосфера (о.5<о<0).

Гидрологические характеристики рассчитываются на географической сетке с шагом от 5 градусов по широте и Ю градусов по долготе до 1 градуса по широте и долготе, в атмосфере на четырех о уровнях , на суше - интегрально по вертикали. Модель имеет шаг по времени - 5 суток и использует явную схему первого порядка для всех переменных кроме влажности почвы, для которой применяется неявная схеме первого порядка.

Основное уравнение переноса влаги вытекает из уравнения неразрывности в предположении установления равновесного вертикального профиля влажности. Тогда "лишняя" влага будет, выпадать в виде дождя:

где Б - суша конденсации и вертикальной диффузии влаги в вышележащий слой, так что конденсация с = к Б, коэффициент к подобран эмпирически для каждого слоя, ц - удельная влажность, g -ускорение силы тяжести,^ - коэффициент межширотной диффузии, V - вертикальный поток влаги: ,

- между слоями

0 = *<Р - Рт) » * = Р3~Рт •

- на поверхности _ на верхней границе тропосферы,

Е - испарение с поверхности, значки ъ и ь относятся к верхней и нижней границе слоя.

Схема численной реализации построена на дискретизации приведенного выше основного уравнения неразрывности влаги в атмосфере в сферической системе координат, т.е. при вычислениях дивергенции и градиента двумерного вектора А=(А^,А(р) используется их определение в полярных координатах:

1 0А, 1 в

<11V А =--- +--(А оовф)

аоовф вк асовф <3ф ф

. .к+1.1 .к-1 ,1 лк,1 + 1„ла,Д+1

. 1 Ал - А, А.„ оовф - А,. СОВф <11У АЬ= _(_*_—__+ -Л_______$_______)

аоовф1

где а - средний радиус Земли, <р - широта, положительная к северу от экватора, А. - долгота, положительная к востоку от Гринвича, Л^,Дф - долготный и широтный шаг сетки в радианах, (к,1) - узел географгоеской сетки в модели.

При вычислении толщины снежного покрова используется явная временная схема:

$<12=5(1,+ БГ - Ба-Ав,

где бй, - толщина снежного покрова на предыдущем, а Б<1г - на последующем шаге, БГ - скорость выпадения, а Ба - абляции снега, Ав - доля поверхностной ячейки, покрытая снегом.

При вычислении влажности почвы используется неявная схема, т.к. сток йо полагается зависящим от влажности на предыдущем «з) и последующем Квг шаге:

йо = ъ _-1 ,

2

а уравнение баланса влаги в почве выглядит как:

»вг= Ив,- Е + Р* - Но ,

где Е - испарение, а Р1 эффективные (с учетом таяния снега) осадки.

Все гидрологические характеристики на полюсах рассчитываются как среднее от экстраполяции с узлов 1=1 и 1=от-1, где ЧУ -точки Пжного полюса, а 1=0 - Северного.

Для расчета описанного в первой главе интегрального состоя-

ния гидрологической системы используются взвешенные на площадь ячейки (пропорционально оое<р) суммы. Например среднее от А:

1 мт 1 мх

<А> =--2 сое<р-_ V А1,к

МУ+1 1=0 «X к=1

Влияние вариаций параметров модели, внешних условий и т.д. рассчитывается аналогично в виде сумм по пространственно-временной области разницы равновесных состояний (Ад'к- А^,к) или переходных процессов (Ад,к,:1- Ад,к,1)> где 1- номер временного шага.

В третьей главе описана интегральная среда (ИС) модели, предназначенная для проведения широкого круга экспериментов, подготовки данных для модели и визуализации результатов в режиме реального времени.

На основе обзора широкого спектра литературы по созданию прикладного программного продукта (ПП) автором выявлены необходимые условия для создания удобной и эффективной среда для моделирования геосистемы и составляющих ее природных процессов. К ним относятся:

- взаимодействие исследователя и модели в предметной области эксперимента, что достигается системой диалога;

- принятие решений об изменении плана эксперимента на основе получаемой информации в реальном времени. Это возможно при непосредственном отображении на дисплей хода и результатов эксперимента и предусмотренной возможности его остановки с выходом в систему диалога;

- многовариантность расчетов, достигаемая заданием в диалоге новых значений параметров эксперимента, начальных и граничных условий, а также деревом сценариев эксперимента;

- структурная вариантность эксперимента, при которой измэ-зяются схемы параметризации исследуемых процессов, их пространственно-временные характеристики, используемые'схемы счета и цр. Такие замены достигаются использованием разных программных лодулей с одинаковыми функциями, созданием их библиотеки и ее тоддержкой. Это свойство присуще только развитым ИС, поскольку такая конструкция становится "тяжеловесной" и тяготеет к набору моделей, набору программ, каждая из которых обладает вышепере-шсленными свойствами. Дальнейшее расширение функций ИС приводит с вложенной древовидной или сетевой структуре программного эбеспечения широкого спектра, которое состоит из подобных юдсистем.

Рис. 3 Структура интегральной среди модели глобального гидрологического цикла

Таблица 1. Расчетные модули ИС и их функции

MCD.EXE подготовка данных из архива метеорологической информации

SELL.EXE трехмерная модель глобального гидрологического цикла

SRflPH.EXE блок графического представления результатов

DIflL.EXE диалоговая система - интерфейс пользователя

Диссертантом проанализированы системные средства поддержки конструирования прикладного ПП, облегчающие формирование таких функций ИС как:

- организация диалога с помощью "меню";

- графическое отображение результатов;

- ведение базы данных и организацию взаимодействия с внешними БД;

- документирование и протоколирование эксперимента;

- генерация выполняемых процедур по модульному принципу;

- формирование внутреннего проблемно-ориентированного языка. Ряд этих средств, имеющихся в распоряжении автора, использован при создании ИС модели гидрологического цикла.

Структура и набор функций, предложенные в ИС, созданы по иерархической схеме. Структурно ИС содержит, как видно на рис.3, четыре основных блока:

- блок подготовки метеодашшх, их пространственной и временной интерполяции;

- блок расчета осноеных гидрологических характеристик: влажности атмосферы, почвы, толщины снежного покрова и др. (модель);

- блок вывода информации: построение карт гидрологических и других глобальных характеристик, графиков, хранение промежуточных результатов и параметров эксперимента;

- блок ввода параметрической шформации - интерфейс пользователя, обеспечивающий задание управляющих данных о времени интегрирования, пространственном шаге и области интегрирования, структуре расчета вариаций гидрологических параметров и т. д. .

Каждый блок реализован в виде отдельной вычислительной процедуры в нескольких вариантах с Файловым обменом данными, что позволяет формировать гибкую структуру модели. Объединение вычислительных модулей осуществляется на этапе подготовки счета исследователем и требует согласования форматов передачи данных между модулями или создания небольших переходных блоков. Программа не требует специальной подготовки для использования, что позволяет использовать ее даже в учрбных целях.

Расчетные блоки написаны на языке гокгшш 90. Подготовка данных-использует^стандартные библиотеки интерполяции и восстановления данных, блок вывода графической информации и интерфейс пользователя написан на языке с фирмы м^сгоБоП. Стыковка объектных модулей осуществляется многоязыковым редактором связей той же фирмы.

Рис. 4 Результаты моделирования. Среднегодовые осадки и испарение. Представлены в си/день Испарение увеличено в 10 тыс. раз, осадки - в 1000 раз.

Осадки в среднем за год

О 20 40 60 во 100 120 140 160 180 200 220 240 260 280 300 320 340 360

Испарение в среднем за год

Название и функции расчетных модулей приведены в таблице 1.

В четвертой главе описаны проведенные на модели эксперименты и полученные результаты. Поскольку результаты, полученные автором, охватывают широкий спектр экспериментов ( вариации многих юдельных параметров, внешних данных, начальных условий, функци-шалов оценки состояния) в диссертации приведена только часть :арактерных результатов, показывающих способность модели отра-¡ать реальные глобальные процессы и возможность проведения жспериментов в ИС.

Диссертантом было выбрано три типа экспериментов для анали-',а созданной модели - верификация, исследование устойчивости и [увствительности. Каждый эксперимент требует вычисления интег->альных характеристик модели с определенными весами (масштабом) [ля каждого параметра.

Результаты верификации модели показали лучшее совпадение асчетов с климатическими данными, по сравнению с некоторыми мо-;елями общей циркуляции.

Модель хорошо описывает пространственно-временное распреде-[ение гидрологических параметров в целом, выделяя зональный [аксимум и минимум осадков, уменьшение испарения на экваторе и ругие известные особенности гидрологического цикла. На рис.4 редставлено распределение осадков и испарения в среднем за год.

Модель несколько занижает, по сравнению с данными наблюдений садки на экваторе, а также сдвигает максимум осадков с 40 с.ш. а эо с.ш. Проведенное исследование модели показало, что этот двиг может быть обусловлен двумя причинами. Во-первых, наиболь-ее влияние на меридиональный перенос влаги оказывает соот-етствующая компонента ветра, и поскольку его климатическая нора является внешним параметром, ошибка возможно обусловлена не-очностью входных данных. Во-вторых, что более вероятно, сдвиг аксимума осадков обусловлен корреляцией вариаций влажности и корости ветра, в то время как в модели используются только реднемесячные параметры, а влияние отклонений и их взаимное оотношение не учитывается. Этот фактор является источником наи-олее значимых ошибок модели и дальнейшее ее совершенствование олжно проводиться именно в этом направлении.

Проверялась устойчивость модели по достижению равновесного остояния при фиксированных климатических условиях. Время дости-ения равновесного состояния, фиксируемого по уменьшению измен-ивости осадков до 5% от первоначального скачкообразного измене-ия климатических параметров составляет зо - 40 временных шагов,

г ' .

19

то есть охватывает несколько месяцев, что говорит о важноета учета влияния годового хода в этой модели.

Было проведено исследование чувствительности модели к различным климатическим воздействиям. Задавалось три сценария: глобальное повышение температуры на 3% (ю°к) пересчитанное равномерно в каадую точку пространственной сетки, увеличение интенсивности атмосферных процессов ( зональной и меридиональное скорости ветра ) на 10Ж (ю см/сек) и повышение приземного давления на 10*. Как и ожидалось, наибольшая чувствительность осадков отмечается к повышению глобальной температуры и скорости ветра.

Щи оценки чувствительности модели к изменению состояли? экосистем суши было проанализировано влияние изменения коэффициентов стока, эвапотранспирации и испаряемости которое может происходить при антропогенном изменении типа экосистемы (растительности) или ее угнетении.

Временные затраты на интегрирование модели составляют э минуты CPU (процессор Intel 80486/25 MHz) на один модельный го; при сетке 5 на ю Градусов и интегрировании только по Северному полушарию (с симметричным замыканием на экваторе). Поскольку npi исследовании предложенной модели принципиальным является статистический анализ результатов, то есть необходимо исследоват! поведение модели на протяжении ю - 20 лет и более, именнс максимально грубая сетка была выбрана для представления основные результатов. Все представленные результаты моделирования являются средним за последние ю "лет" интегрирования, щ)и обще! длительности 20 - 40 модельных лет. Результаты представлэш только по Северному полушарию из-за высоких временных затрат, большей представительности данных и из-за ограничений на требуемую для ИС и модели оперативную память.

В заключении дается общая оценка модели, предлагаются области ее применения. Сформулированы основные результаты работы:

. 1. Разработаны структура, состав, алгоритмическое и программное обеспечение имитационной системы для обработки информационных потоков глобального мониторинга в целях прогнозировали) гидрологических параметров'геосферы.

2. Выработаны оценки эффективности имитационной системы, работающей в неполных и зашумленных (недостоверных) информационных ситуациях и предложены подходы для направленного повышена точности модели с учетом всей совокупности гидрологических параметров и достижимой точности.

3. Разработана имитационная модель глобального гидрологического цикла, способная усваивать данные глобального мониторинга о климатическом состоянии геосистемы.

4. Разработана и отлажена численная реализация этой модели за базе ПЭВМ типа IBM PC/AT для использования в вычислительном эксперименте.

5. Создана интегрированная среда модели, реализованная в виде "меню пользователя", позволяющая проводить широкий круг экспериментов и облегчающая доступность модели для стороннего тользователя.

6. Проведены эксперименты по верификации, устойчивости и чувствительности модели, показавшие ее эффективность для описания сезонного цикла и межгодовых вариаций.

Основные результаты работы приведены в следующих публикациях:

1. Юшков В.П., Пархоменко В.П. К вопросу оптимизации климатических моделей//В кн. Принципы и методы районирования зле-ментов и факторов увлажнения геосистем на основе дистанционной информации.-М.:Наука, 1989.-С.83-90

г. Юшков В.П. Модель глобального гидрологического цикла для геоинформационного мониторинга//В кн.Математическое моделирование в проблемах рационального природопользования. Сборник тезисов XVII Всесоюзной школы.-Ростов-на-До-ну:1990.-С.100-101

3. Юшков В.П. Математическое моделирование глобальных процессов; системный подход к многокомпонентным моделям//В кн. Математическое моделирование в проблемах рационального природопользования. Сборник тезисов XVIII Всесоюзной школы .-Ростов-на-Дону:1991.-С.159-160

4. Юшков В.П. Моделирование изменений глобального гидрологического цикла в экологических исследованиях// Материалы международного симпозиума "Инженерная экология - 91."-М.:ИРЭ АН СССР, 1991.-С.141

5. Юшков В.П. Верификация модели гидрологического цикла по данным глобального аэромониторинга // Материалы международен симпозиума "Проблемы экоинформатики" -М.гИРЭ АН СССР, 1992.-С.73

6. Yushlcov V.P. Variational Analysis of Bioepherio Models// Workshop "Mathematical models in environmental soiences", Leningrad, 1991

7. Юшков В.П. Модель гидрологического цикла для глобальных исследований//Метеорология и гидрология, N6,1993.028-36