• Научно-исследовательский
    вычислительный центр
    Московского государственного
    университета имени М. В. Ломоносова

    Семинар "Суперкомпьютерное моделирование Земной системы", 1 марта 2023 г.

  • 23 февраля 2023

    Научно-образовательный семинар "Суперкомпьютерное моделирование Земной системы", организованный совместно Московским университетом, Росгидрометом и институтами РАН, продолжает свою работу. Сайт семинара: http://agora.guru.ru/superclimate

    Юбилейное, 50-е заседание, состоится в 17:30 в среду, 1 марта
    Заседание семинара состоится в гибридном формате: очная часть пройдет во 2-м учебном корпусе МГУ, в комнате 238; параллельно будет организован вебинара на платформе Zoom (ссылку приводим ниже).  

    На заседании будет представлен доклад:

    Цырульников М.Д., Сотский А.Е., Гайфулин Д.Р. (Гидрометцентр России)

    УСВОЕНИЕ ДАННЫХ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ НАБЛЮДЕНИЙ: СОСТОЯНИЕ, ДОСТИЖЕНИЯ И ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ

    Тезисы доклада

    Даётся постановка задачи усвоения данных наблюдений. Обсуждается состояние и направления развития глобальной системы наблюдений за земной атмосферой и вклад различных наблюдений в прогноз погоды. Кратко характеризуются существующие подходы к решению задачи усвоения данных в метеорологии(вариационное усвоение, ансамблевый фильтр Калмана, фильтры частиц и их гибриды). Обсуждаются нерешённые проблемы. Оцениваются возможности использования и области применения методов машинного обучения в усвоении данных наблюдений. 

    Описывается состояние исследований и разработок в области оперативного усвоения данных в Гидрометцентре России. Приводится пример применения нейросети для восстановления поля морского льда по данным измерений микроволнового спутникового радиометра МТВЗА-ГЯ. Описывается новый подход к использованию ансамблей при усвоении данных. Подход основан на предлагаемой нами свёрточной модели локально стационарного случайного поля ошибок прогноза. Модель оценивается непосредственно по ансамблю прогнозов, что позволяет отказаться от использования зашумленных ансамблевых ковариаций и эмпирических процедур фильтрации выборочного шума. Демонстрируется эффект нейросетевого моделирования в процедуре статистического оценивания модели по ансамблевой выборке. На модельных примерах статического и циклического усвоения данных демонстрируется преимущество нового метода по сравнению с существующими. Предложенный нами метод ансамблевого усвоения использует вариационный солвер для решения уравнений анализа и будет использован в оперативной системе глобального усвоения данных метеорологических наблюдений Гидрометцентра России.

    Topic: Семинар "Суперкомпьютерное моделирование Земной системы"
    Time: Mar 1, 2023 05:30 PM Moscow

    Join Zoom Meeting
    https://us02web.zoom.us/j/87204152077?pwd=Z2lRdmlTVGJpYThxdXZyRkQ3NHh4Zz09

    Meeting ID: 872 0415 2077
    Passcode: 797339

    Инструкции по установке и использованию платформы Zoom доступны, например, здесь: https://support.zoom.us/hc/ru/articles/201362033-Начало-работы-на-ПК-и-Mac. Для упрощения нашей работы во время семинара, просим сделать следующее: заранее проверить, что Zoom у Вас работает (в настройках приложения Zoom можно проверить качество работы динамиков и микрофона) и ввести в настройках вашего профиля фамилию, имя и отчество полностью (это можно сделать на странице вашего профиля, https://us02web.zoom.us/profile) -- в этом случае коллеги по конференции будут видеть, как к Вам обращаться.

    ОБРАЩАЕМ ВАШЕ ВНИМАНИЕ, что если Вы хотите принять участие в семинаре очно, но у Вас нет пропуска в здания МГУ, то для прохода во 2-й учебный корпус Вам необходимо внести свое полное имя и организацию в гугл-таблицу https://docs.google.com/spreadsheets/d/1DPwoagQBoXBJ7DHX62ztrLCUIf2pqmHloBbTQRPpjzg/edit?usp=sharing не позднее вторника, 28 февраля. 
    Проход будет разрешен только через южный вход Второго корпуса МГУ и только на время работы семинара.

    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=superclimate&page=subscription