Очередное, 172-ое, заседание семинара "Математическое моделирование геофизических процессов: прямые и обратные задачи", пройдет в гибридном формате в четверг, 28-го ноября (с 17:15):
- очно в конференц-зале НИВЦ МГУ (Москва, Ленинские Горы ул., д.1, стр.4, 3-й этаж, комн.330)
- в виде вебинара на платформе Zoom (ниже приведена ссылка).
На заседании будет представлен доклад:
МОДЕЛИРОВАНИЕ УРОЖАЙНОСТИ КУЛЬТУР С ПОМОЩЬЮ ИМИТАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ АГРОСИСТЕМ
Гасанов М.Э. (1), Петровская А.Ю. (1), Матвеев С.А. (2), Оселедец И.В. (1,3)
(1) Сколковский институт науки и технологий, Москва
(2) МГУ имени М. В. Ломоносова, Москва
(3) AIRI, Москва
Аннотация доклада:
В докладе рассматриваются вопросы, связанные с моделированием урожайности сельскохозяйственных культур с помощью имитационных моделей урожайности. Проводится обзор современного состояния имитационных моделей и программных комплексов для моделирования агросистем. На примере модели MONICA рассматривается устройство таких моделей, а также описание их работы и требуемых данных для запуска симуляций. Отдельно рассматриваются источники погодных и почвенных данных.
Для модели MONICA рассматривается эксперимент по анализу чувствительности модели по отношению к почвенным условиям для черноземных почв. Для оценки важности почвенных параметров для почвенных горизонтов рассчитаны индексы Соболя первого, второго и общего порядка. Отдельно приводится сравнение индексов для трех культур в рамках пятилетнего севооборота. Показана необходимость проведения значительного количества модельных симуляций для получения достоверных значений индексов Соболя. Для проведения симуляция были использованы суперкомпьютерные вычисления, что позволило сократить время вычислений примерно в 30 раз.
Рассматривается задача многокритериальной оптимизации сценариев полива культур с использованием модели WOFOST. Показана возможность поиска условий полива в границах сезона, в частности дат полива и объема полива. В качестве целевых функций были рассмотрены максимизация урожайности и минимизация потерь воды в нижние горизонты почвы.
Отдельно в докладе рассмотрен подход к ассимиляции спутниковых данных для оптимизации параметров имитационных моделей. Использование спутниковых данных позволило улучшить пространственное разрешение модельных прогнозов урожайности, которые ограничены разрешением погодных и почвенных данных. Также в докладе приводятся некоторые результаты ансамблирования имитационных моделей MONICA, DSSAT и WOFOST для улучшения качества прогноза урожайности озимой пшеницы.
Zoom конференция:
Topic: Семинар "Математическое моделирование природно-климатических процессов: прямые и обратные задачи".
Time: Nov 22, 2024 05:15 PM Moscow
Join Zoom Meeting
https://us02web.zoom.us/j/83356798239?pwd=3yBmeeporPdGMVAZE8nVZxTB8bTfxc.1
Meeting ID: 833 5679 8239
Passcode: 591763
---
Для оформления автомобильного пропуска на территорию МГУ, обращайтесь к секретарю семинара.
Видео-записи семинара доступны на нашем youtube-канале:
http://www.youtube.com/channel/UCWQN2u1Zl1zbuMqLuuQpVtQ
Если у Вас есть коллеги, которые хотели бы получать рассылку семинара, посоветуйте им подписаться на нее по адресу http://agora.guru.ru/display.php?conf=geophysical_seminar&page=subscription
Для связи по всем вопросам, касающимся работы семинара, обращайтесь к ученому секретарю Андрею Дебольскому по адресу and.debol@srcc.msu.ru
Научно-исследовательскийвычислительный центрМосковского государственногоуниверситета имени М. В. Ломоносова
