Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Крупномасштабная математическая модель пространственно-временной динамики ледяного покрова Японского моря

Диссертация: Крупномасштабная математическая модель пространственно-временной динамики ледяного покрова Японского моря
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Параметрическое представление рассматриваемых здесь моделей выполняется на основании статистического подхода. Полагается что, совокупность льдин на акватории моря соответствует ансамблю взаимодействующих между собой частиц различных размеров площадей и толщин (статистический ансамбль определяется совокупностью большого числа одинаковых физических систем многих частиц или «копий» данной системы… Читать ещё >

Содержание

  • Глава 1. Задачи крупномасштабного математического 12 моделирования пространственно-временной динамики морского ледяного покрова
    • 1. 1. Параметры состояния морского ледяного покрова
    • 1. 2. Модели термической динамики параметров состояния 17 морского ледяного покрова
    • 1. 3. Модели пространственно-временной динамики 25 морского ледяного покрова
  • Выводы
  • Глава 2. Статистический анализ состояний ледяного покрова 37 Японского моря
    • 2. 1. Оцифровка параметров состояния
    • 2. 2. Восстановление пропущенных значений
    • 2. 3. Выявление и анализ состояний ледяного покрова
      • 2. 3. 1. Исходные данные
      • 2. 3. 2. Состояния ледяного покрова районов моря
      • 2. 3. 3. Состояния ледяного покрова моря
      • 2. 3. 4. Междугодовые состояния ледяного покрова моря
      • 2. 3. 5. Ледяной покров залива Петра Великого, района 73 южной части Татарского пролива и района пролива Лаперуза
      • 2. 3. 6. Распределения параметров состояний
    • 2. 4. Припай ледяного покрова
    • 2. 5. Температурный и ветровой режимы надледных слоев 86 воздуха
  • Выводы
  • Глава 3. Синергетика формирования и разрушения морского 93 ледяного покрова
    • 3. 1. Модель термической динамики толщины ледяного 94 покрова
    • 3. 2. Пространственно-временная динамика масс морского 105 льда
  • У 3.2.1. Кинетическая модель формирования и таяния масс 105 морского льда
    • 3. 2. 2. Модель дробления масс морского льда
    • 3. 2. 3. Крупномасштабная модель формирования и таяния 124 масс морского льда
    • 3. 3. Распределение толщин морского ледяного покрова
    • 3. 3. 1. Кинетическая модель формирования и таяния 131 площадей и толщин морских льдин
    • 3. 3. 2. Крупномасштабная модель формирования и таяния 141 площадей и толщин морского ледяного покрова
    • 3. 4. Крупномасштабная модель пространственно- 145 временной динамики ледяного покрова Японского моря
  • Выводы
    • Глава 4. Параметрическая идентификация крупномасштабной 161 пространственно-временной динамики ледяного покрова Японского моря
    • 4. 1. Постановка задачи параметрической идентификации
    • 4. 2. Оценка начальных приближений параметров 170 4.2.1 Модель термической динамики толщины 172 4.2.2. Модель динамики площади припая
    • 4. 3. Оценка параметров модели
    • 4. 4. Оценка адекватности модели
    • 4. 5. Вычислительные эксперименты
  • Выводы
    • Глава 5. Информационная система «Ледяной покров Японского моря»
    • 5. 1. Геоинформационные технологии исследования морского ледяного покрова
    • 5. 2. Структура информационной системы
    • 5. 3. Программное обеспечение информационной системы
    • 5. 3. 1. Численное моделирование дрейфа льда
    • 5. 3. 2. Выделение на снимках отдельных образований льда
    • 5. 3. 3. Анализ данных
    • 5. 3. 4. Вычислительные схемы численных методов
    • 5. 3. 5. Визуализации результатов численного моделирования
    • 5. 3. 6. Многооконный интерфейс
  • Выводы

Крупномасштабная математическая модель пространственно-временной динамики ледяного покрова Японского моря (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Ледяной покров (ЛП) Японского моря является звеном цепочки климатообразующих факторов Дальнего Востока. Ее функциональная структура содержит элементы петли обратной связи: с одной стороны, состояние ЛП определяется состояниями атмосферы и гидросферы, а с другойнепосредственно сам ЛП моря оказывает существенное влияние на региональное формирование климата и погоды, термическую структуру вод, пространственно-временное распределение течений и состояние других гидрометеорологических процессов. В качестве физической прослойки между водой и воздухом, вследствие высоких изоляционных свойств и высокого альбедо льда, ЛП ограничивает выхолаживание подстилающих его морских вод [159]. В этой ситуации сохраняется их теплозапас (температура глубинных слоев воды может даже повышаться из-за притока в них донных теплых вод), который участвует в ограничении роста площади ЛП. Наличие подобных взаимосвязей обеспечивает поддержание стабильности этой системы [53]. И если феноменологическая картина динамики ЛП вполне ясна и достаточно понятна, то соответствующие математические модели имеют определенный фрагментарный характер представления последовательности ее отдельных стадий. Так, для представления стадий формирования, зрелого состояния ЛП и его разрушения используются не согласованные между собой различные типы моделей.

Разработка подобных моделей обычно выполнялась для изучения дрейфа морского льда. Решению же вопросов параметризации начальной и конечной стадий пространственно-временной динамики морского ЛП, его таяния не уделяется должного внимания и, как правило, оно отсутствует. Подобная ситуация отмечается также для параметрического представления динамики масс и площадей льда в прибрежных районах акватории моря. Как правило, отсутствует рассмотрение процессов дробления образований морского льда, когда из исходной льдины образуется некоторое число ее прямых «потомков». Кроме того, для морей сезонного присутствия ЛП отсутствует параметрическое представление процессов торошения льда припая. Следует подчеркнуть факт отсутствия методик параметрической идентификации существующих моделей и оценки их адекватности выборочным данным.

Актуальность решения указанных проблем для ЛП Японского моря обусловлена потребностями составления научно обоснованного прогноза его состояний. Подобные прогнозы требуются для обеспечения безопасности жизнедеятельности населения в прибрежных районах моря и безопасности мореплавания, комплекса работ по освоению выявленных на шельфе моря месторождений нефти и газа, промысловых работ освоения биоресурсов, развития и эксплуатации транспортных коммуникаций, гидротехнического строительства и т. д. Значительный интерес к исследованию ЛП Японского моря вытекает из особенностей его физико-географического положения: из дальневосточных морей оно является относительно закрытым, что обусловливает плавный характер динамики его покрова. Поэтому ЛП моря может служить физическим полигоном для разработок комплексных математических моделей взаимодействия в системе атмосфера — ледяной покровокеан и оценке их адекватности.

Морской ЛП представляет собой природный объект, который соответствует многокомпонентной пространственно-распределенной динамической системе. Внешнее воздействие на указанный объект определяется в основном температурой воздуха, солнечной радиацией, ветром и морскими течениями. Действующие в системе внутренние силы обусловлены пространственной неоднородностью морского ЛП. В подобной ситуации дрейф льда, скорость его нарастания и разрушения характеризуют пространственно-временную изменчивость параметров состояния морского ЛП. Действительно, скорость нарастания льда зависит от распределения его толщин, которая в свою очередь зависит от закономерностей его дрейфа [133]. А естественный перенос льда обусловлен дрейфом и распределением толщин. Однако в предложенной Д. А. Дрогайцевым пионерской модели эволюции морского ЛП [37] (в дальнейшем она была усовершенствованна Е. Г. Никифоровым [82]) полагается, что только дрейф льда характеризует пространственно-временные изменения сплоченности (отношение площади льда в районе акватории моря к площади этого района [76]). В ряде последующих моделей формально учитываются процессы термические изменения параметров состояния [35,172,173,119,10]. Вместе с тем в [35, 173] ограничиваются лишь упоминанием о термических процессах без конкретизации соответствующих механизмов их параметрического представления. В других случаях полагается независимость скорости роста толщины от термической истории льда [184]. Поскольку текущее изменение толщины в единицу времени существенным образом зависит от распределения толщины (известно, что при одном и том же термическом режиме скорость нарастания тонкого льда выше скорости нарастания толстого льда), то указанное допущение заведомо не выполняется.

Построение математических моделей пространственно-временной динамики ЛП обычно выполняется на основании феноменологического подхода. В работе JI.A. Тимохова уравнения модели строятся на основании кинетического подхода [118]. Цикл эволюции ЛП рассматривается в терминах функции распределения льдин по их массам. Поскольку торошение ЛП состоит в изменении площадей различных толщин льда (площади тонких льдов определенным образом сокращаются, а толстых — увеличиваются), то в этой ситуации отсутствует возможность его рассмотрения. Кроме того, в модели не учитываются процессы агрегации отдельных льдин в их протяженные поля.

При рассмотрении ЛП в прибрежных районах обычно полагается, что формирование и взлом припая определяются способностью сплошного ледяного покрова выдерживать внешние динамические воздействия. На основании этого подхода З. М. Гудкович и С. В. Клячкин разработали модель взлома припая Финского залива [32]. Согласно положениям этой модели основным механизмом взлома припая в Финском заливе являются тангенциальные напряжения, вызванные действием отжимного ветра. Понятна ограниченность указанной схемы при рассмотрении цикла эволюции припая прибрежных районов: при его формировании имеет место трансформация льдов открытого моря во льды припая, а на этапе таяния происходит обратная трансформация. В обоих случаях кроме скорости ветра (отжимного и прижимного) следует учитывать термическую составляющую внешнего воздействия.

Параметрическое представление торошения льда обычно выполняется на основании допущения: при торошении имеет место сокращение площадей заданных градаций толщин льда [179,180,71,72]. Ограниченность подобного подхода обусловлена следующим: при торошении формируется определенная цепочка переходов площадей льда низких градаций толщин в соответствующие площади льдов их последующих градаций. Конечным звеном цепочки являются льды предельных толщин. Кроме того, полагается, что торошение имеет место только при конвергенции льда. В действительности, мощные торосы отмечаются в зоне припая, где вообще отсутствует дрейф льда.

Отдельным звеном таяния ЛП являются процессы формирования и последующей динамики талых вод на поверхности ЛП (снежниц). Важность их учета при моделировании пространственно-временной динамики морского ЛП обусловлена тем, что они существенным образом понижают его интегральную отражательную способность и способствуют повышению темпа таяния льда. Как правило, их рассмотрение ограничивается изучением конвективного теплопереноса через морской лед и динамики талых вод отдельной снежницы [10,16,17,56,48]. Вне рамок этих исследований оказываются вопросы образования проталин, влияния талых вод на динамику толщины и массы ЛП.

В данной работе рассматриваются крупномасштабные модели пространственно-временной динамики морского ЛП, где характерный масштаб осреднения порядка от нескольких десятков до 100 км и временной шаг составляет одни сутки (согласно [172,72] такие модели составляют указанный класс моделей). Целесообразность построения и последующего их использования обусловлена спецификой измерений факторов внешнего воздействия на ЛП. Здесь этими факторами является температура воздуха и скорость ветра (температура воздуха определяется на 2-метровом горизонте надледного слоя воздуха, а скорость ветра на 10-метровом слое воздуха). Как правило, временная дискретность таких измерений составляет одни сутки. В этой ситуации скорость дрейфа льда представляет собой квазистационарную величину, которая вычисляется на основании простых соотношений [83,84]. Дополнительным обстоятельством рассмотрения именно таких моделей является следующее. Параметрическая идентификация моделей должна выполняется на основании представительной выборки соответствующих наблюдений. В настоящее время пространственный масштаб осреднения таких наблюдений характеризуется, как правило, именно указанным диапазоном.

Объектом исследований большинства крупномасштабных моделей пространственно-временной динамики морского льда выступает ЛП морей Арктического бассейна. Поскольку для этих моделей не указаны границы их применимости, то адаптация моделей для ЛП морей других климатических зон сопряжена с определенными трудностями. Прежде всего, следует отметить отсутствие методик для проведения параметрической идентификации моделей. Кроме того, для морей сезонного присутствия ЛП имеются отличия количественного определения ряда физических параметров. Так в [173] полагается, что граница разделения тонкого льда от толстого определяется значением 0.5 м, что неприемлемо для ЛП Японского моря.

Целью данной работы является выявление статистических закономерностей ледового режима Японского моря, построение моделей пространственно-временной динамики его ЛП и разработка методик их параметрической идентификации, разработка программного обеспечения для составления прогнозов состояний ЛП моря. Для реализации поставленной цели решались следующие задачи:

• выявление статистических особенностей динамики ЛП Японского моря;

• выявление термического и ветрового режимов надледного воздуха и оценка их воздействия на динамику ЛП моря;

• разработка и исследование моделей термической динамики отдельных параметров состояния образований морского льда;

• разработка и исследование кинетической модели формирования и разрушения масс льда, кинетической модели формирования и разрушения площадей и толщин льда;

• разработка и исследование моделей дроблений масс и площадей льда;

• разработка и исследование моделей динамики масс и площадей припая в прибрежных районах моря;

• разработка и исследование крупномасштабных моделей пространственно-временной динамики масс льда и распределения толщин льда;

• разработка методик параметрической идентификации крупномасштабных моделей пространственно-временной динамики морского ЛП и методик оценки их адекватности;

• разработка программного обеспечения для решения указанных задач и составления прогнозов состояний ЛП моря.

Параметрическое представление рассматриваемых здесь моделей выполняется на основании статистического подхода. Полагается что, совокупность льдин на акватории моря соответствует ансамблю взаимодействующих между собой частиц различных размеров площадей и толщин (статистический ансамбль определяется совокупностью большого числа одинаковых физических систем многих частиц или «копий» данной системы, которые находятся в одинаковых макроскопических состояниях [63,103, 111]). При таком подходе возможным оказывается совместный учет процессов термического и ветрового внешнего атмосферного воздействия на ЛП, агрегации и дробления льдин, процессов его торошения. В прибрежных районах моря учитываются трансформации площадей льда открытых участков районов во льды припая при осеннем формировании ЛП, а также обратные трансформации при весеннем таянии льда.

Рассмотрение частных случаев численного моделирования здесь выполнено для ЛП районов акваторий Амурского залива и южной части Татарского пролива. Целесообразность выделения именно таких частных случаев обусловлена следующим. На берегах Амурского залива расположен г. Владивосток, крупнейший промышленный город Дальнего Востока. На акватории этого залива весной часто имеют место случаи выноса фрагментов припая вместе с людьми и техникой в открытое море. Поэтому для обеспечения спасения людей важной является задача составления прогнозов состояния ЛП в этом районе моря. Эта же задача является актуальной для ЛП южной части Татарского пролива. Кроме того, важность такого прогноза обусловлена его особым стратегическим положением.

Для выявления состояний ЛП и проведения параметрической идентификации модели здесь используется выборка многолетних декадных распределений сплоченности, толщин и преобладающего размера отдельных льдин Японского моря за период 1961;1989 годы. Наблюдения отдельных лет выборки характеризуют ЛП в тех районах акватории, где за рассматриваемый период отмечалось хотя бы разовое присутствие льда (материал предоставлен проф. В.В. Плотниковым). Температурный и ветровой режимы воздуха в центрах выделенных районов задавались их временными распределениями с шагом одни сутки на стандартных надледных горизонтах (2-метровый горизонт для температуры и 10-метровый горизонт для скорости ветры). Период наблюдений — с 1960 по 2001 год (материал предоставлен проф. В.П. Тунеголовцом).

Выводы.

В главе выполнено представление ПО предметно-ориентированной ИС «Ледяной покров Японского моря».

1. Обоснована актуальность построения данного ПО, которая непосредственно следует из требования численного решения поставленных в работе задач. В частности, построения прогноза состояния ЛП Японского моря при заданных температурном и ветровом режимах надледного слоя воздуха.

2. Определены цели и поставлены задачи построения ИС «Ледяной покров Японского моря».

3. Выделены основные блоки ИС и разработана ее модульная структура.

4. Выполнено представление: отдельных функций ИСсоотношений для численного расчета дрейфа льдаалгоритмов отдельных методов анализа данных, численных методов решения уравнений модели пространственно-временной динамики морского ЛП.

Заключение

.

В диссертационной работе рассмотрены вопросы численного моделирования пространственно-временной динамики ледяного покрова Японского моря. Решение этих вопросов здесь реализовано на основании результатов многомерного анализа выборочных данных. Полученные результаты и цепочка логических рассуждений используются для: построения математических моделей динамики отдельных характеристик ЛП (толщины, площади и массы льдины), которая обусловлена термическим режимом надледного слоя воздухапостроения математической модели пространственно-временного динамики морского ЛПпараметрической идентификации моделей и оценки их адекватности выборочным распределениям параметров состояния ЛП моря.

Полученные в диссертационной работе основные результаты состоят в следующем:

1) Выявлено статистически значимое совпадение температур на 2-х метровом горизонте надледного слоя воздуха в момент первичного появления образований льда на акватории Японского моря и в момент их начального таяния.

2) Выявлен факт того, что состояние припая ЛП Японского моря определяет состояние ЛП в открытой части моря и наоборот.

3) Разработаны и исследованы модели термической динамики характеристик льдин (толщины, площади и массы), где учитываются ограничивающие их рост динамические факторы (снижение с ростом толщины ЛП потока тепла из воды в атмосферуосолонение подледных вод солями, которое имеет место вследствие миграции солей изо льда в воду и т. д.) и формирование в толще ЛП на стадии его таяния талых вод .

4) Разработана и исследована кинетическая модель формирования и таяния масс морских льдин, где учитывается дрейф и термическая динамика масс льдин, появление и выбывание льдин, переходы льдин открытого моря во льды припая при формировании ЛП и обратные переходы при его таянии, агрегация льдин и их дробление.

5) Выполнено построение и исследование крупномасштабной модели пространственно-временной динамики масс льда.

6) Разработана и исследована кинетическая модель формирования и таяния площадей и толщин морских льдин, где учитывается дрейф, термическая динамика площадей и толщин льдин, появление и выбывание льдин, переходы льдин открытого моря во льды припая при формировании ЛП и обратные переходы при его таянии, торошение льда, агрегация и дробление льдин.

7) Выполнено построение и исследование крупномасштабной модели формирования и таяния площадей и толщин ЛП Японского моря.

8) Разработана методика параметрической идентификации предлагаемых моделей. Для ее реализации многомерная задача поиска экстремума сведена к последовательности решений одномерных задач их поиска. Результаты применения методики показывают хорошую степень адекватности модели выборочным распределениям. Показана статистическая состоятельность оценок параметров модели.

9) Разработана методика составления прогноза состояния ЛП Японского моря при изменении температурного и ветрового режимов надледного слоя воздуха.

10) Для выполнения исследований разработана ИС «Ледяной покров Японского моря».

Показать весь текст

Список литературы

  1. З. К. Кудрявая К.И. Серяков Е. И. Скриптунова Л.И. Морские прогнозы. Л.:Гидрометеоиздат.1988.319 с.
  2. С. А. Енюков И.С. Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика. Исследование зависимостей. М.: Финансы и статистика.1985.487 с.
  3. Е.И. Изменение ледовитости и положения кромки льда в Японском и Охотском морях//Тр. ГОИН. 1960. Вып. 54. С.22−35.
  4. Е.И. О возможности предсказания положения кромки льда в Охотском море и Татарском проливе в весенние месяцы //Тр. ГОИН. 1964. Вып. 76.С.104−127.
  5. В. В. Горский Н.Д. Поляков А. О. Рекурсивные алгоритмы обработки и представления данных: Препринт № 001.ЛНИВЦ АН СССР. 1979.57 с.
  6. В. В. Горский Н.Д. Алгоритмы и программы структурного метода обработки данных. Л.: Наука. 1983.208 с.
  7. Е.В. Построение ледовых карт в среде ARCVIEW //Новости ЕСИМО. 2003. № 14. http://www.oceaninfo.ru/news/newsl4.htm#st2
  8. О. М. Иванов Б.В. Параметризация радиационных процессов в модели ледяного покрова//Метеорология и гидрология.2001.№ 2.С.81−88.
  9. И. Л. Гудкович З.М. Численное моделирование и прогноз эволюции ледяного покрова арктических морей в период таяния. СПб.: Гидрометеоиздат. 1992.144 с.
  10. В. Н. Сурков Г. А. Трусков П. А. Торосы и стамухи Охотского моря.СПб. Прогресс-Погода. 1997.197 с
  11. Атлас по океанографии Берингова. Охотского и Японского морей/ Ростов И. Д. Юрасов Г. И. Рудых Н. И. Мороз В.В. Дмитриева Е. В. Набиуллин А.А.
  12. Ф. Ф. Ростов В.И. Бунин В. М. Владивосток. Тихоокеанский океанологический институт им. В. И. Ильичева ДВО РАН.2003 http ://www.pacificinfo.ru/cdrom/2/HTML/1 03 .htm
  13. Й. Нелинейное оценивание параметров. М.:Финансы и статистика. 1979. 349 с.
  14. О. Революционеры из Oracle: ГИС-нет. ORDBMS-да http://www.russianenterprisesolutions.com/news/og.html
  15. О. Всё. что вы хотели знать о «заваленных» ГИС-проектах. но боялись спросить http://www.pcweek.ru/Year2002/Nl 5/СР1251 /GeoInfSystems/chapt 1 .htm.
  16. П. В. Макштас А.П. К вопросу о формировании снежниц в Арктическом бассейне //Метеорология и гидрология. 1996. № 8. С.72−80.
  17. П. В. Нагурный А.П. Влияние снежниц и подледных талых вод на конвективный теплоперенос через арктический морской лед//Метеорология и гидрология. 2001. № 6. С.69−76.
  18. . Хуань К.Дж. Многомерные статистические методы для экономики. М.: Статистика. 1979.317 с.
  19. М.И. Полярный лед и климат//Изв. АН СССР. Сер. Геогр.1956.№ 6. С.3−10.
  20. М. И. Голицын Г. С. Израэль Ю. А. Глобальные климатические катастрофы.JL: Гидрометеоиздат. 1986. 159 с.
  21. В. Н. Глазкова Т.Г.Кощеев В. А. Михальский А.И.Лервоненкис А. Я. Алгоритмы и программы восстановления зависимостей. М.:Наука. 1984. 816 с.
  22. В. А. Телевинова Т.М. Чистяков В. П. Вероятностные методы в физических исследованиях. М.: Наука. 1985.208 с.
  23. В.В. Гонгов Д.П. .Пустыльников Л. М. Вариационный подход к задачам интерполяции физических полей.М.:Наука. 1983.119 с.
  24. В. А. Колесов С.А. Кулаков И. Ю. Тимохов Л.А. Методика краткосрочного численного прогноза сжатия и перераспределения льда
  25. Тр.ААНИИ. 1981. Т.384. С.28−33
  26. Н.А. Слепцов-Шевлевич Б.А. О цикличности в колебаниях ледовитости арктических морей//Тр. ААНИИ. 1971. Г. 303. С. 5−35.
  27. В. М. Седунов Ю.С. Процессы коагуляции в дисперсных системах. JL: Гидрометеоиздат. 1975. 320 с.
  28. В.М. Кинетическая теория коагуляции. Л.: Гидрометеоиздат. 1984. 283 с.
  29. JI.A. Особенности гидрометеорологического режима прибрежной зоны залива Петра Великого (Японское море). Владивосток: Дальнаука. 2005. 151 с.
  30. К.В. Стохастические методы в естественных науках. М.: Мир.1986. 528 с.
  31. А. Динамика атмосферы и океана: В 2-х т. Т. 1 М.:Мир.1986. 396 с.
  32. П. Пригожин И. Термодинамическая теория структуры, устойчивости и флуктуаций. М.: Мир. 1973. 280 с.
  33. Гудкович 3. М. Клячкин С. В. Модель образования и разрушения припая в восточной части Финского залива//Метеорология и гидрология. 2000. № 5. С.67−76.
  34. З. М. Мелконян Г. И. Никифоров Е. Г. Аэродинамические исследования морских льдин// Тр. ААНИИ. 1963. т.253. С.219−231.
  35. Гудошников Ю. П. Колесов С.А.Наумов А. К. Статистическое моделирование высот торосов//Метеорология и гидрология. 1998. № 5. С.80−86.
  36. Ю.П. Тепловое воздействие атмосферы и гидросферы в Арктике. JL: Гидрометеоиздат. 1969. 298 с.
  37. Ю. П. Хейсин Д.Е. Морской лед. JL: Гидрометеоиздат. 1975. 318 с.
  38. В.А. Зоны сжатия и разрежения льда в поле атмосферного давления. //Изв. АН СССР. Сер. геофиз. 1956. № 11. С. 133−137.
  39. П.Б. Новая дискретная модель кинетики коагуляции и свойства ее непрерывного аналога//Математическое моделирование. 2000. т. 12. № 9 С. З-15.
  40. М. Многомерное шкалирование: Методы наглядногопредставления данных. М.: Финансы и статистика. 1988. 254 с.
  41. . Круглов Б. Математические пакеты расширения MATLAB. Специальный справочник. СПб.: Питер. 2001. 480 с.
  42. Дюк В. Самойленко A. Data Mining: учебный курс. СПб: Питер. 2001. 368 с.
  43. А. В. Краснов Е.В. Перестенко Л. П. Шунтов В.П. Дальневосточный морской заповедник. // Заповедники СССР. Заповедники Дальнего Востока. М. Мысль. 1985. 65 с.
  44. А.Н. Численная модель для расчета скорости дрейфа и перераспределения льда в море.// Тр. ААНИИ. 1983. т. 385. с.19−26
  45. Б. В. Андреев О.М. Особенности термической структуры арктических снежниц//Тр. ААНИИ. 2003. т. 446. С.176−184
  46. В. О. Хейсин Д.Е. Определение внутренних гапряжений в ледяном покрове, возникающих при дрейфе льда//Проблемы Арктики и Антарктики. 1974. Вып.43. С.84−89.
  47. Э. Справочник по обыкновенным дифференциальным уравнениям. М.: Наука. 1976. 576 с.
  48. А.И. Прогноз крупных аномалий ледовитости неарктических морей //Тр. ГМЦ. 1975. Вып. 161. С.69−97.
  49. Г. Егер Д. Теплопроводность твердых тел. М.:Наука.1964. 325 с.
  50. А.В. Теория климата. М.: Изд-во МГУ. 1989. 148 с.
  51. Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач. М.: Радио и связь. 1990. 544 с.
  52. С. В. Щербаков Ю.А. Гудкович З. М. Гузенко Р.Б. Разработка технологии функционирования ГИС «Композитная оперативная ледовая карта» с использованием фактических и расчетных данных//Тр. ААНИИ. 2002. т. 445. С.69−79.
  53. Н.И. Структура льда и образование проталин//Тр. ААНИИ. 1981. Т.363. С. 151−157.
  54. А.Н. К статистической теории кристаллизации металлов// Теории вероятностей и математическая статистика: Сб. статей. М.: Наука. 1986. С. 178−182.
  55. А.Н. О логарифмически нормальном законе распределения размеров частиц при дроблении: Сб. статей. М.: Наука. 1986. С.264−267.
  56. Ю.К. Общая геоинформатика. Часть 1: Теоретическая геоинформатика М.:СП Дата+. 1998. 118 с.
  57. Дж. Многомерное шкалирование и кластер-анализ//Классификация и кластер. М.: Мир. 1980. С.20−41.
  58. Р. Статистическая механика. М.: Мир. 1967. 452 с.
  59. Д.Л. Нелинейная теория ветрового дрейфа льдов//Изв. АН СССР. ФАО. 1968. т.4. № 11. С.1220−1223
  60. Л. Д. Лифшиц Е.М. Теоретическая физика: Учеб. пособ.: Для вузов. В 10 т. Т.Х./ Лифшиц Е. М. Питаевский Л.П. Физическая кинетика-2-е изд. испр. М.: Физматлит.2001. 536 с.
  61. Г. А. Парамонов А.И. Определение физических характеристик морского льда по данным инфракрасного зондирования с ИСЗ//Метеорология и гидрология. 2001. № 2. С.72−80.
  62. А.П. Деформация дрейфующего льда в Северном Ледовитом океане. СПб. Гидрометеиздат. 1992. 104 с.
  63. Р. Паркер Р. Рост монокристаллов. М.: Мир.1974. 540 с.
  64. И. В. Четырбоцкий А.Н. Руднев B.C. Особенности анодно-искрового осаждения пкорытий на сплав алюминия из электролитов с гетерополиоксоанаионами// Всероссийский симпозиум (ХИФПИ-02) Химия:
  65. Фундаментальные и прикладные исследования, образование 24−27 июня 2002. Хабаровск.2002. С.135−137
  66. А. А. Пискунов В.Н. Коагуляция в присутствии внешних источников// ДАН СССР. 1976. т.231. № 6. с. 1403−1406.
  67. А. А. Пискунов В.Н. Формирование стационарных распределений в коагулирующих системах с распадающимися частицами//Коллоидный журнал. 1977. № 5. с. 857−862.
  68. Н.Е. Иванов А.П. MATLAB 5.x. Вычисление, визуализация, программирование. М.: КУДИЦ-ОБРАЗ. 2000. 336 с.
  69. А.В. Модель формирования торосов в дрейфующем ледяном покрове//Успехи физических наук. 2001. Т.171.№ 3. С.333−338
  70. А.В. Модели торошения морских льдов//Успехи механики. 2002. т.1. № 3. с.67−129.
  71. Г. И. Методы вычислительной математики. М.: Наука. 1989. 608 с.
  72. М.И. Математическое моделирование короткопериодного ветрового дрейфа и перераспределения морского льда различной сплоченности(на примере Южного океана)//Тр.ААНИИ. 1982. Т.387. С.116−136.
  73. М.И. Особенности неустановившегося ветрового дрейфа морского льда//Тр. ААНИИ. 1982. Т.387. С. 136−148.
  74. Международная символика для морских ледовых карт и номенклатура морских льдов Л.: Гидрометеоиздат. 1984 г. 56 с.
  75. Е. У. Смирнов В.Г. Современное состояние и основные направления развития технологий получения, усвоения и анализа оперативной ледовой и гидрометеорологической информации в Арктике//Тр. ААНИИ. 2002. Т.445. С.5−16.
  76. Н. Н. Иванилов Ю.П. Столярова Е. М. Методы оптимизации. М.:Наука. 1978. 128 с.
  77. А. С. Шишков Ю.А. История климата. Л.: Гидрометеоиздат. 1979. 407 с.
  78. Е. Д. Стернзат А.В. Тепло- и влагообмен над неоднородной поверхностью морского льда/'/Метеорология и гидрология. 1996. № 2. С.54−62. 81. Наставление по службе прогнозов. Раздел 3. Часть III. Л.: Гидрометеоиздат.1982. 144 с.
  79. Э. Борис. Дж. Численное моделирование реагирующих потоков. М.: Мир. 1990. 660 с. 86.0сипов В. И. История природных катастроф на Земле//Вестник РАН. 2004. Т. 74. № 6. С. 998−1005
  80. А. Х. Уокер Дж.М. Система океан-атмосфера. Л.: Гидрометеоиздат.1979. 195с.
  81. В.М. Определение параметров Вейбулла для длинных образцов оптических волокон // Заводская лаборатория. 2000. № 1. С.50−52.
  82. Л.И. Динамика и прогноз крупномасштабных аномалий температуры поверхности океана. Л.: Гидрометеоиздат. 1989. 199с.
  83. В.В. Изменчивость ледяного покрова Берингова моря// Метеорология и гидрология. 1997. № 7. С. 53−60.
  84. В.В. Изменчивость ледовых условий Дальневосточных морей России и их прогноз. Владивосток: Дальнаука. 2002. 172 с.
  85. Л. С. Гольденберг М.Я.Левицикий А. А. Вычислительные метода в химической кинетике. М.: Наука. 1984. С. 280 с.
  86. Потемкин В.Г. MATLAB 6: среда проектирования инженерных приложений. М.:ДИАЛОГ-МИФИ. 2003. 448 с.
  87. Д. Вычислительные методы в физике. М.: Мир. 1979. 392 с.
  88. И. Кондепуди Д. Современная термодинамика. От тепловых двигателей до диисшштивных структур. IvL: Мир.2002. 461 с.
  89. И. Стенгерс И. Порядок из хаоса. Новый диалог человека с природой. М.: Едиториал. УРСС. 2003. 312 с.
  90. Рао С. Р. Линейные статистические методы и их применения. М.:Наука.1968. 547 с.
  91. Д. Л. Русаков В.В. Теплообмен и кинетика частиц расплава при интенсивном охлаждении//Математическое моделирование. 1999. Т. 11. № 2. С.55−64.
  92. В.Н. Очерки по геомеханике. -М.: Науч. мир. 1996. 64с. ЮО. Романовский Ю. М. Степанова Н.В. Чернавский Д. С. Математическая биофизика. М.: Наука. 1984. 304 с.
  93. П. И. Сафонов В.И. Обработка сигналов и изображений. MATLAB 5.x. М.: ДИАЛОГ -МИФИ. 2000. 416 с.
  94. Ю2.Рузин М. И. О ветровом дрейфе льда в поле неоднородного давления//Тр. ААНИИ. 1959. Т.226. С.123−135.
  95. ЮЗ.Румер Ю. Б. Рыбкин М.Ш. Термодинамика, статистическая физика и кинетика: Учеб. пособ. 3-е изд. испр. Новосибирск: Изд-во Новосиб. ун-та: Сиб. унив. изд-во.2001. 608 с.
  96. А. А. Михайлов А.П. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры. 2-е изд. испр. М.: Физматлит. 2002. 320 с.
  97. А. А. Попов Ю.П. Разностные методы решения задач газовой динамики. М.: Наука. 1980. 352 с.
  98. Юб.Свирежев Ю. М. Логофет Д.О. Устойчивость биологических сообществ. М.:Наука.1978. 352 с.
  99. Ю.С. Физика образования жидкокапельной фазы в атмосфере. Л.-.Гидрометеоиздат. 1972. 207 с.
  100. Д.Г. Синергетика океанских процессов. Л.: Гидрометеоиздат. 1989. 287 с.
  101. В. Я. Сергин С.Я. Системный анализ проблемы больших колебанийклимата и оледенения Земли Л.:Гидрометеоиздат.1978. 279 с. 110. Симонович С. Евсеев Г. Новейший самоучитель по работе в Интернет. М.: ДЕСС КОМ. 2000. 528 с.
  102. Ш. Смирнова Н. А. Методы статистической термодинамики в физической химии. М.: Высшая школа. 1982. 455 с.
  103. И. М. Статников Р.Б. Выбор оптимальных параметров в задачах со многими критериями. М.: Наука. 1981. 110 с.
  104. Г. А. Прогноз ледовитости Татарского пролива//Тр. ДВНИГМИ. 1976. Вып. 62. С. 154−166.
  105. А. Г. Семченко Д.П. Физическая химия М. :Высшая школа. 1988. 496 с.
  106. Р.Г. Численные методы в многоэкстремальных задачах (информационно-статистические алгоритмы) М.: Наука. 1978. 240 с.
  107. И6.Суховей В. Ф. Восстановление полей гидрологических элементов по экспедиционным наблюдениям // Мор.гидрофиз.исслед. 1971. № 3. С.91−116
  108. А.Ю. Методы многомерного шкалирования визуализация данных (обзор) // Автоматика и телемеханика. 1973. № 7. С.80−94
  109. Л.А. Дрейф и изменение структуры ледяного покрова как двухфазной системы лед-вода//Тр. ААНИИ. 1979. Т.364. С. 110−120.
  110. Л. А. Хейсин Д.Е. Динамика морских льдов (математические модели). Л.Гидрометеоиздат.1987. 272 с.
  111. В.И. Статистическая радиотехника М.: Радио и связь. 1982. 624 с.
  112. А. В. Четырбоцкий А.Н. Модель сезонной динамики взаимодействующих видов//Математическое моделирование в популяционной биологии. Владивосток: ДВНЦ АН СССР. 1985. с.84−101
  113. Я.А. К методике долгосрочного прогноза сроков всрытия и о очищение оттльда Японского моря//Тр. ЦИП. 1959. Вып. 91. С. 17−29.
  114. К. Н. Гинзбург А.И. Приповерхностный слой океана. Л.:Гидрометеоиздат.1988. 303 с.
  115. Физика. Большой энциклопедический словарь/Гл. ред. A.M. Прохоров. 4-еизд. М.: Большая Российская энциклопедия. 1999. 944 с.
  116. В.П. ГТрисяжнюк С.П. Зиновьев Б. Г. Полетаев A.M. Тенденции в дистанционном зондировании Земли и проблемы стандартизации данных//Информация и Космос. 2005. № 1. С.9−23
  117. Философский энциклопедический словарь/Гл. редакция: Л. Ф. Ильичев. П. Н. Федосеев. С. М. Ковалев. В. Г. Панов М.: Сов.Энциклопедия.1983. 840 с.
  118. И.Е. Численная модель осенне-зимних явлений//Тр. ААНИИ. 1981. Т.372. С.73−81.
  119. Ю.Г. Курс коллоидной химии. Поверхностные явления и дисперсные системы. М.: Химия. 1989. 463 с.
  120. С. В. Третьяков В.Ю. Анализ и диагноз ледвовых условий плавания с применением ГИС-технологий//Тр. ААНИИ. 2002. Т. 445. С.137−144.
  121. К. Введение в статистическую теорию распознавания образов. М.:Наука.1979. 368 с. 131 .Харлоу Ф. Х. Численный метод частиц в ячейках для задач гидродинамики// Вычислительные методы в гидродинамике. М.:Мир.1967. С.316−342.
  122. Д.Е. О модификации метода MAC для расчета перераспределения льда при дрейфе//Тр. ААНИИ. 1981. Т.372. С.82−89.
  123. Хиблер III У. Д. Нарастание, дрейф и разрушение морских льдов//Динамика масс снега и льда. Л.:Гидрометеоиздат. 1985.с.153−217
  124. А.Н. Статистический анализ параметров состояний ледяного покрова Японского моря и математическое моделирование его эволюции//Водные ресурсы.2006.Том 33. № 3. с.289−299.
  125. А.Н. Эволюция толщины припая замерзающих морей//Метеорология и гидролоия.2006. № З.С.79−87.
  126. А. Н. Лукиянчук И.В. Руднев B.C. Кинетика островкового роста анодно-искровых покрытий//Журнал физической химии. 2004. Т.78. № 3. с.536−539.
  127. А. Н. Плотников В.В. Ледяной покров Японского моря : исходные данные и процедуры восстановления пропущенных значений //Электронный журнал «Исследовано в России». 2003. № 7. С.88−93. http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2003/007.pdf
  128. А. Н. Плотников В.В. Ледяной покров Японского моря: анализ данных и моделирование. Владивосток: Дальнаука. 2005. 146 с. 157. Чупрынин В. И. Разрывные автоколебания в геофизических системах. М.:Наука.1985. 93 с.
  129. Г. П. Бабцев В.А. Четырбоцкий А. Н. Статистическое исследование износов наружной обшивки корпусов судна ледового плавания // Техническая эксплуатация флота № 23(763). М.:Судостроение.1991. 23 с.
  130. ШулейкинВ.В. Физика моряМ.:Наука.1968. 1085 с.
  131. Ю. А. Шаров А.А. Системы и модели. М.: Радио и связь. 1982. 152 с.
  132. В. Энгель А. Файстель Р. Физика процессов эволюции. М.: Эдиториал. УРСС. 2001.- 328 с.
  133. М. Кинетика образования кластеров при необратимой агрегации//Фракталы в физике. М.: Мир. 1988. С.399−429.
  134. Л.П. Количество льда и затраты на его таяние в дальневосточных морях//Проблемы Арктики и Антарктики. 1986. № 2. С.93−96.
  135. Л.П. Атлас границ распространения крупных форм льда дальневосточных морей России. Препр./Владивосток. 1995. 58 с.
  136. Л.П. Атлас границ преобладающего однолетнего льда дальневосточных морей России: Препр./ Владивосток. 1997. ТОЙ ДВО РАН. 32 с.
  137. Chetyrbotsky A.N. Parametrical model for vertical distribution of water mass density /Proc.of the 4 Pasific. Asia offshore mechan ice symp. Pusan.Korea.oct. 31-nov. 2.1996. P. 33−36.
  138. Chetyrbotsky A.N. Local evolution of thickness of an ice cover of water tables// Intern. Symp. «The ACSYS Decade and Beyond». 11−14 november.2003 .St.Petersburg.2003. P. 161.
  139. Gonzalez. R. C. Woods. R. E. and Eddins. S. L. Digital Image Processing Using MATLAB. Prentice Hall. Upper Saddle River. NJ. 2004. 624 p.
  140. Groen B.P. Modern multidimensional scaling New York. Springer. 1997. 390 p.
  141. Hasse L. On the surface to geostrophic wind relation ship at the sea and the stability dependence law. Beitr. Phys.Atmosph. 1974. № 47. p.45−63.
  142. Hibler III W.D. A dynamic-thermodynamic sea ice model//J. Phys. Ocean. 1979. Vol. 9. P.815−846.
  143. Hibler III W.D. Modeling a variable thickness sea ice cover //Month. Weather Rev. 1980. Vol. 108. P.1943−1973.
  144. Hibler III W.D. Bryan K.A. A diagnostic ice-ocean model//! Phys. Ocean.1Q75 Л/^1 1−7 P0. S7−101S
  145. W. У V-/A. ± i. 1, yu / 1U1 J.
  146. Hibler W.D. Weeks W.F. Mock SJ. Statistical aspects of sea ice ridge distributions//!. Geophys. Res. 1972. Vol. 77. p. 5954−5970.
  147. Langleben M.P. A study of roughness parameters of sea ice from wind profiles.// J/ Gephys. Res. 1972. Vol. 77 No. 77. P.5935−5944.
  148. McPhee M.G. The effect of the oceanic boundary layer on the mean drift pack ice application of a simple model //J.Phys.Oceanogr.l979. Vol. 9. No 2. P.388−400
  149. McPhee M.G. Smith J.D. Measurements of the turbulent boundary layer under pack ice // J. Phys. Ocean. 1976. Vol. 6. No. 5 P. 696−711.
  150. Mitchell Andy The ESRI Guide to GIS Analysis Volume 1: Geographic Patterns & Relationships. ESRI Press. 1999 186 p.
  151. Parmeter R.R. Coon M.D. A model of pressure ridge formation in sea ice//J. Geophys. Res. 1972. Vol.77(33). 6565−6575.
  152. Pritchard R.S. Sea ice dynamics models//UTAN Symp. Scaling Laws in Ice Mechanics and Ice Dynamics. Kluwer Academic Publishers. 2001. p.265−288.
  153. Rothrock D.A. The steady drift of an incompressible arctic ice cover.// J. Geophys. Res. 1975. Vol.80. P.387−397.
  154. Rothrock D.A. Yu Y. Maykut G.A. Thinning of the sea-ice cover//Geoph. Res.Letters. 1999. Vol. 26. p. 3469−3472.
  155. Saltzman В. Sutera A. Evenson A. Structural stochastic stability of a simple auto-oscillatory climate feedback system// J. Atmos. Sci. 1981. Vol.38 № 2. p. 494 503
  156. Semtner A.J. A model for the thermodynamics growth of sea ice in numerical investigations of climate// J.Phys.Oceanogr. 1976. Vol. 6. P.379−389.
  157. Thorndike A.S. Rothrock D.A. Maykut G.A. Colony R. The thickness distribution of sea ice //J. Geophys. Res. 1975. Vol. 80. No. 33. P.4501−4513.
  158. Thorndike A.S. .Colony R. Sea ice motion in response to geostrophic winds// J. Geophys. Res. 1982. Vol.87. P.5845−5852.
  159. Young F.W. Cliff N. Interactive Scaling With Individual Subjects. n 1 1 ЛПЛ T 7. 1 л 1 г лпл л л гrsyuiiUiliCUiKtl. li^/Z. VOi.^/. r. JOJ-41 J
  160. Wadhams P. The prediction of extreme keel depths// Cold Regions Science and Technology. 1983. Vol.6. P.257−266.
  161. Wadhams P.. Davis N.R. Further evidence of ice thinning in the Arctic Ocean//Geophys. Res. Letters. 2000. Vol.27. P. 3973−3975.
  162. Visual Basic 6.0 / Гл. Ред. В. Сергеев. СПб.: БХВ. 1999.992 с.
Заполнить форму текущей работой

На отлично!