Система, которую разрабатывают ученые, определяет источники загрязнений и моделирует перенос вредных веществ в атмосфере.
 
Чтобы предсказать, как в атмосфере будут распределяться загрязняющие примеси, а значит, каким окажется качество воздуха, необходимо учитывать всё, что оказывает воздействие на его состав. Источниками загрязнения могут быть, например, выбросы с предприятий и транспорта, свалки, пожары. Кроме того, в атмосфере под влиянием солнечного света и влажности, как в огромном химическом реакторе, происходят химические трансформации, в результате которых образуются новые вещества-загрязнители. 
 
«Зачастую получить всю необходимую для построения прогнозов и оценок информацию невозможно. Мы не всегда точно знаем источники загрязнения, а также не всегда понятно, по какому пути пойдут химические трансформации. Поэтому приходится использовать данные мониторинга, которые имеют неполный характер: в них содержатся измерительные шумы, могут быть перерывы в наблюдениях», — говорит старший научный сотрудник Института вычислительной математики и математической геофизики СО РАН кандидат физико-математических наук Алексей Владимирович Пененко.
 
Чтобы восполнить недостаток информации, в ИВМиМГ СО РАН используют специальные математические методы, называемые методами обратного моделирования. Они позволяют совместить данные, полученные с помощью мониторинга, с оценками источников загрязнений, и на этой основе получить картину уровня загрязнений.
 
Математики совместно с Институтом оптики атмосферы им. В. Е. Зуева СО РАН (Томск) и Сибирским региональным научно-исследовательским гидрометеорологическим институтом разработали систему IMDAF (Inverse Modeling and Data Assimilation Framework). Она определяет источники загрязнений по данным контактных и дистанционных измерений, а также моделирует перенос загрязнений от конкретных источников с учетом химических трансформаций. Система может работать в режиме реального времени.
 
В этом году ученые добавили в систему еще один алгоритм идентификации источников. Его конструкция допускает распараллеливание вычислений, что позволяет использовать его на современных ЭВМ.

Похожие новости

  • 12/04/2019

    Как вычислить путь звезды

    Астрофизику сегодня невозможно представить без компьютерного моделирования: ученые воссоздают на ЭВМ космические процессы, не доступные для наблюдения, чтобы ставить эксперименты и подтверждать теории.
    727
  • 24/01/2019

    Ученые планируют исследовать последствия ледяного цунами на Бурее

    ​Ученые провели первые обследования оползня, перекрывшего русло реки Буреи в Хабаровском крае, новая экспедиция запланирована на начало марта, а полностью изучить последствия можно будет только летом, сообщает в четверг новосибирское отделение Русского географического общества (РГО).
    688
  • 24/12/2019

    Сибирские ученые создали цифровые двойники керна

    ​Сотрудники Института вычислительной математики и математической геофизики СО РАН используют цифровые двойники керна, чтобы выяснить упругие свойства образцов горной породы. Применение такой технологии позволит ученым понять, как производить добычу нефти на том или ином месторождении без физических экспериментов.
    269
  • 28/04/2016

    Разработки сибирских ученых помогут оценить экологическую обстановку в городе

    Для всестороннего анализа загрязнений атмосферы применяются математические модели и алгоритмы, создаваемые в Институте вычислительной математики и математической геофизики СО РАН. Ученые ведут исследования по нескольким направлениям — например,  могут рассчитать, какая территория подвергается влиянию выбросов того или иного объекта.
    1469
  • 24/12/2019

    Математики изучили поведение экситонов в материалах для наноэлектроники

    ​Сибирским и немецким исследователям удалось построить модель и вычислить поведение экситонов — квазичастиц, с которыми связывают будущее электронных приборов, в частности квантовых компьютеров и смартфонов.
    290
  • 25/12/2019

    Сибирские ученые развивают проект СНЦ ВВОД

    ​Сибирский национальный центр высокопроизводительных вычислений, обработки и хранения данных (СНЦ ВВОД) — проект программы «Академгородок 2.0», который ориентирован на потребности научных институтов в работе с big data.
    481
  • 14/05/2018

    Ученые ИВМиМГ СО РАН рассказали о методах анализа и оптимизации транспортной сети

    ​Не так давно в Новосибирске, на форуме "Городские технологии-2018", специалисты разных отраслей обсуждали задачи, решение которых академической наукой может сделать городскую среду более комфортной и безопасной.
    688
  • 25/12/2019

    Ученые ИВМиМГ СО РАН моделируют процессы Вселенной

    Сотрудники лаборатории суперкомпьютерного моделирования Института вычислительной математики и математической геофизики СО РАН занимаются моделированием процессов, происходящих во Вселенной: образования космической паутины, пустот, скоплений галактик, создания новых звезд.
    203
  • 31/01/2017

    Новосибирские математики разработали метод быстрого определения источника цунами

    ​Специалисты лаборатории методов создания, исследования и идентификации математических моделей естествознания Новосибирского государственного университета и Института вычислительной математики и математической геофизики (ИВМиМГ) СО РАН разработали метод, который позволит максимально быстро выявлять источник цунами.
    1738
  • 22/06/2017

    Участники «Технопрома» - о развитии и применении искусственного интеллекта

    ​Глубинное обучение (Deep Learning) - область машинного обучения, которая активно развивается последние годы. Конечно, это не тот искусственный интеллект, который представляют себе фантасты, но уже сегодня многие алгоритмы решают задачи биомедицины, машиностроения, обработки естественного языка.
    1307