Математическое моделирование
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Матем. моделирование:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Математическое моделирование, 2020, том 32, номер 11, страницы 47–58
DOI: https://doi.org/10.20948/mm-2020-11-04
(Mi mm4232)
 

Эта публикация цитируется в 8 научных статьях (всего в 8 статьях)

Экспериментальные исследования сезонной предсказуемости погоды, выполненные на основе климатической модели ИВМ РАН

В. В. Воробьеваab, Е. М. Володинc

a Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет)
b Московский центр фундаментальной и прикладной математики в ИВМ РАН
c Институт вычислительной математики им. Г.И. Марчука РАН
Список литературы:
Аннотация: Описана технология построения набора начальных данных с использованием методики устранения смещения модельного климата по отношению к реальному для проведения экспериментов сезонного временного масштаба с математической моделью климата Института вычислительной математики (ИВМ) РАН, разработанной изначально для многолетних экспериментов. Проведен сравнительный анализ средних по всем годам коэффициентов корреляции аномалий для зимних сезонов различных метеополей и регионов с аналогичными результатами модели ПЛАВ. Выявлено наличие увеличения коэффициентов корреляции аномалий в годы явлений Эль-Ниньо и Ла-Нинья. Показано совпадение фаз квазидвухлетнего колебания. Выполнено сравнение модельных аномалий давления на уровне моря, количества осадков и температуры поверхности с аномалиями реанализа и показано сходство.
Ключевые слова: модель, климат, погода, сезонное прогнозирование, коэффициент корреляции аномалий, атмосфера, Эль-Ниньо, квазидвухлетняя осцилляция.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский фонд фундаментальных исследований 20-05-00673
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации 075-15-2019-1624
Работа выполнена в Институте вычислительной математики им. Г.И. Марчука РАН при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (грант РФФИ № 20-05-00673) и Московского центра фундаментальной и прикладной математики (соглашение с Минобрнауки России №075-15-2019-1624).
Поступила в редакцию: 17.04.2020
Исправленный вариант: 17.04.2020
Принята в печать: 21.06.2020
Англоязычная версия:
Mathematical Models and Computer Simulations, 2021, Volume 13, Issue 4, Pages 571–578
DOI: https://doi.org/10.1134/S2070048221040232
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: В. В. Воробьева, Е. М. Володин, “Экспериментальные исследования сезонной предсказуемости погоды, выполненные на основе климатической модели ИВМ РАН”, Матем. моделирование, 32:11 (2020), 47–58; Math. Models Comput. Simul., 13:4 (2021), 571–578
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{VorVol20}
\by В.~В.~Воробьева, Е.~М.~Володин
\paper Экспериментальные исследования сезонной предсказуемости погоды, выполненные на основе климатической модели ИВМ РАН
\jour Матем. моделирование
\yr 2020
\vol 32
\issue 11
\pages 47--58
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/mm4232}
\crossref{https://doi.org/10.20948/mm-2020-11-04}
\transl
\jour Math. Models Comput. Simul.
\yr 2021
\vol 13
\issue 4
\pages 571--578
\crossref{https://doi.org/10.1134/S2070048221040232}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/mm4232
  • https://www.mathnet.ru/rus/mm/v32/i11/p47
  • Эта публикация цитируется в следующих 8 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Математическое моделирование
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:355
    PDF полного текста:51
    Список литературы:36
    Первая страница:14
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024