Последовательные алгоритмы усвоения данных в моделях мониторинга качества атмосферы на базе вариационного принципа со слабыми ограничениями

Задача усвоения данных для нестационарных моделей рассматривается как последовательность связанных обратных задач о восстановлении пространственно-временной структуры функций состояния с учетом различных наборов данных измерений. Усвоение данных осуществляется вместе с идентификацией дополнительной искомой функции, которую мы трактуем как функцию неопределенности модели. Основой для построения алгоритмов служит вариационный принцип. Приводятся и анализируются различные версии алгоритмов решения задачи. На основе принципа невязки построен вычислительно эффективный алгоритм для решения задачи усвоения данных в локально-одномерном случае и получена теоретическая оценка его эффективности. Этот алгоритм является составляющей системы усвоения данных в контексте общей схемы расщепления нестационарной трехмерной модели транспорта и трансформации атмосферной химии.