The variational identification algorithm of the speed sedimentation of suspended matter in the sea

Authors

  • Kochergin V.S. Marine Hydrophysical Institute, Sevastopol, Russian Federation
  • Kochergin S.V. Marine Hydrophysical Institute, Sevastopol, Russian Federation

UDC

519.63

DOI:

https://doi.org/10.31429/vestnik-17-4-43-47

Abstract

Technical capacity information from satellites about the state of the surface of the ocean and seas, the development of methods and algorithms of information processing and mathematical modelling of water circulation, leads to the creation of algorithms for assimilation of such information in dynamic models. The parameters found in this case make it possible to obtain a model solution that best matches the measurements due to the minimization of the forecast quality functional used. Variational algorithms for solving various problems of identifying certain parameters of numerical simulation of passive impurity transfer are based on solving adjoint problems and implementing iterative procedures for finding optimal parameters from measurement data. Such parameters in the passive impurity transfer problem can be the initial data, the flows of matter at the bottom and surface, the power of point sources, the coefficients of turbulent diffusion, and the velocity fields. In this paper, this parameter is the particle sedimentation rate. they are deposited by gravity, which naturally depends on the particle size. However, the task of estimating some averaged values is possible on the basis of assimilation of operational information obtained from the satellite. The algorithm is based on solving the conjugate problem and the problem in variations. The problem is solved by searching for the minimum of the quadratic functional of the forecast quality, and the model acts as constraints when minimizing it. To construct the functional gradient, the solution of the corresponding adjoint problem is used. Expressions for determining the desired functional gradient in the parameter space are given.

Keywords:

transfer model, data assimilation, sedimentation rate, parameter identification, functional minimization

Funding information

Работа выполнена в рамках государственного задания по теме 0827-2018-0004 "Комплексные междисциплинарные исследования океанологических процессов, определяющих функционирование и эволюцию экосистем прибрежных зон Черного и Азовского морей" (шифр "Прибрежные исследования").

Author info

  • Vladimir S. Kochergin

    младший научный сотрудник отдела теории волн Морского гидрофизического института РАН

  • Sergey V. Kochergin

    старший научный сотрудник отдела вычислительной техники и математического моделирования Морского гидрофизического института РАН

References

  1. Кременчуцкий Д.А., Кубряков А.А., Завьялов П.О., Коновалов Б.В., Станичный С.В., Алескерова А.А. Определение концентрации взвешенного вещества в Черном море по данным спутника MODIS // Экологическая безопасность прибрежной и шельфовой зон и комплексное использование ресурсов шельфа. 2014. № 29. С. 1–9. [Kremenchuckij ,D.A., Kubryakov, A.A., Zav'yalov, P.O., Konovalov, B.V., Stanichnyj, S.V., Aleskerova A.A. Opredelenie koncentracii vzveshennogo veshchestva v CHernom more po dannym sputnika MODIS [Determination of the concentration of suspended matter in the Black sea according to the data of the MODIS satellite]. Ekologicheskaya bezopasnost' pribrezhnoj i shel'fovoj zon i kompleksnoe ispol'zovanie resursov shel'fa [Environmental safety of coastal and shelf zones and integrated use of shelf resources], 2014, no. 29, pp. 1–9. (In Russian)]
  2. Тимченко И.Е. Динамико-стохастические модели состояния океана. Киев: Наук. думка, 1981. 191 с. [Timchenko, I.E. Dinamiko-stohasticheskie modeli sostoyaniya okeana [Dynamic-stochastic models of the ocean state]. Naukova dumka, Kiev, 1981. (In Russian)]
  3. Marchuk G.I., Penenko V.V. Application of optimization methods to the problem of mathematical simulation of atmospheric processes and environment // Modelling and Optimization of Complex Systems. In: Marchuk G.I. (ed.) Proc. оf the IFIP-TC7 Working conf. P. 240–252. New York: Springer, 1978.
  4. Кочергин В.С., Кочергин С.В. Использование вариационных принципов и решения сопряженной задачи при идентификации входных параметров модели переноса пассивной примеси // Экологическая безопасность прибрежной и шельфовой зон и комплексное использование ресурсов шельфа. 2010. Вып. 22. С. 240–244. [Kochergin, V.S., Kochergin, S.V. Ispol'zovanie variacionnyh principov i resheniya sopryazhennoj zadachi pri identifikacii vhodnyh parametrov modeli perenosa passivnoj primesi [The use of variational principles and the solution of the conjugate problem in identifying the input parameters of the passive impurity transport model]. Ekologicheskaya bezopasnost' pribrezhnoj i shel'fovoj zon i kompleksnoe ispol'zovanie resursov shel'fa [Environmental safety of coastal and shelf zones and integrated use of shelf resources], 2010, iss. 22, pp. 240–244. (In Russian)]
  5. Пененко В.В. Методы численного моделирования атмосферных процессов. Л.: Гидрометеоиздат, 1981. 350 с. [Penenko, V.V. Metody chislennogo modelirovaniya atmosfernyh processov [Methods of numerical modeling of atmospheric processes]. Gidrometeoizdat, Leningrad, 1981. (In Russian)]
  6. Агошков В.И., Пармузин Е.И., Шутяев В.П. Ассимиляция данных наблюдений в задаче циркуляции Черного моря и анализ чувствительности её решения // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2013. Т. 49. № 6. С.643–654. [Agoshkov, V.I., Parmuzin, E.I., Shutyaev, V.P. Assimilyaciya dannyh nablyudenij v zadache cirkulyacii Chernogo morya i analiz chuvstvitel'nosti ego resheniya [Assimilation of observational data in the Black sea circulation problem and sensitivity analysis of its solution]. Izv. RAN. Fizika atmosfery i okeana [Izvestiya RAS. Physics of the atmosphere and ocean], 2013, vol. 49, no. 6, pp. 643–654. (In Russian)]
  7. Шутяев В.П., Ле Диме Ф., Агошков В.И., Пармузин Е.И. Чувствительность функционалов задач вариационного усвоения данных наблюдений // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2015. Т. 51. № 3. С.392–400. [Shutyaev, V.P., Le Dime, F., Agoshkov, V.I., Parmuzin, E.I. Chuvstvitel'nost' funkcionalov zadach variacionnogo usvoeniya dannyh nablyudenij [Sensitivity of functional problems of variational assimilation of observational data]. Izv. RAN. Fizika atmosfery i okeana [Izvestiya RAS. Physics of the atmosphere and ocean], 2015, vol. 51, no. 3, pp. 392–400. (In Russian)]
  8. Shutyaev V.P., Le Dimet F.–X., Parmuzin E. Sensitivity analysis with respect to observations in variational data assimilation for parameter estimation // Nonlinear processes in Geophysics. 2018. Vol. 25. Iss. 2. P. 429–439.
  9. Kochergin V.S., Kochergin S.V. Indentification of a pollution source power in the Kazantip bay applying the variation algorithm // Physical Oceanography. 2015. No. 2. P. 69–76.
  10. Марчук Г.И. Математическое моделирование в проблеме окружающей среды. М. Наука, 1982. 320 с. [Marchuk, G.I. Matematicheskoe modelirovanie v probleme okruzhayushchej sredy [Mathematical modeling in the environmental problem] [Mathematical modeling in the environmental problem]. Nauka, Moscow, 1982. (In Russian)]
  11. Кочергин В.С., Кочергин С.В., Станичный С.В. Вариационная ассимиляция спутниковых данных поверхностной концентрации взвешенного вещества в Азовском море // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 2. С. 40–48. [Kochergin, V.S., Kochergin, S.V., Stanichnyj, S.V. Variacionnaya assimilyaciya sputnikovyh dannyh poverhnostnoj koncentracii vzveshennogo veshchestva v Azovskom more. Sovremennye problemy distancionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa, 2020, vol. 17, no. 2, pp. 40–48.]
  12. NASA Worldview. Режим доступа: http://worldview.earthdata.nasa.gov (дата обращения 12.11.2020).
  13. Marine Portal. Marine Hydrophysical Institute of RAS. Режим доступа: http://dvs.net.ru/mp/ data/201507vw.shtml (дата обращения 12.11.2020).
  14. Иванов В.А., Фомин В.В. Математическое моделирование динамических процессов в зоне море – суша. Севастополь: ЭКОСИ-гидрофизика, 2008. 363 с. [Ivanov, V.A., Fomin, V.V. Matematicheskoe modelirovanie dinamicheskih processov v zone more – susha [Mathematical modeling of dynamic processes in the sea – land zone]. EKOSI-gidrofizika, Sevastopol', 2008. (In Russian)]

Downloads

Issue

Pages

43-47

Section

Physics

Dates

Submitted

November 12, 2020

Accepted

November 26, 2020

Published

December 27, 2020

How to Cite

[1]
Kochergin, V.S., Kochergin, S.V., The variational identification algorithm of the speed sedimentation of suspended matter in the sea. Ecological Bulletin of Research Centers of the Black Sea Economic Cooperation, 2020, т. 17, № 4, pp. 43–47. DOI: 10.31429/vestnik-17-4-43-47

Similar Articles

1-10 of 351

You may also start an advanced similarity search for this article.

Most read articles by the same author(s)

1 2 3 > >>