Отчет ИВМ СО РАН за 2004 год

Интеграционные, целевые, экспедиционные проекты, гранты СО РАН

• Комплексные интеграционные проекты
• Междисциплинарные интеграционные проекты
• Проект № 115: «Новые подходы в исследовании биологии клеток на базе поляризационной сканирующей проточной цитометрии: динамика функций распределения клеточных элементов, характеризация клеток в реальном времени с решением обратной задачи светорассеяния дл
• Проект № 121: «Хронология и периодичность глобальных изменений климата и природной сферы в позднем кайнозое Сибири и их воздействие на человека»
• Проект № 131: «Гидродинамика вод Байкала»
• Проект № 137: «Комплексный мониторинг Большого Васюганского болота: исследование современного состояния и процессов развития»
• Проект № 138: «Сибирская геосферно-биосферная программа: интегрирова-нные региональные исследования современных природно-климатических изменений»
• Экспедиционные проекты
• Целевая программа СО РАН «СуперЭВМ»
• Целевая программа СО РАН «Информационно-телекоммуникационные ресурсы СО РАН»
• Гранты сибирского отделения РАН

Междисциплинарные интеграционные проекты

Организации-исполнители:
ИЦГ СО РАН, ИХКиГ СО РАН, ИФП СО РАН, ИАиЭ СО РАН, ИМ СО РАН, ИВМ СО РАН, КТИВТ СО РАН, ИБФ СО РАН

Координаторы:
д.ф.-м.н. В. П. Мальцев, д.б.н. А. Д. Груздев

Исполнитель от ИВМ СО РАН:
д.ф.-м.н., проф. В. Н. Лопатин

Разработана схема решения обратной оптической задачи для однородных оптически мягких частиц методом «пролетной» индикатрисы на основе идентифицированной связи интенсивности и угловых положений максимумов индикатрисы светорассеяния с показателем преломления частиц.

В приближении Вентцеля-Крамерса-Бриллюэна выявлены две потенциальные области, где по структуре дифференциальной индикатрисы возможно определение показателя преломления оптически мягкого рассеивателя. Это области малых (Δ < 1) и больших (Δ >> 1) фазовых сдвигов. Получены выражения для определения показателя преломления на основе информации о характеристиках индикатрисы в экстремумах (угловая позиция, интенсивность и их соотношения для различных экстремумов — дифференциальный контраст) и в телесных углах (интегральный контраст).

Теоретически обоснованы и проведены эксперименты по обнаружению адсорбированных слоев органического вещества на поверхности частиц, обладающих малой адсорбционной способностью. При этом интегральные методы оказываются нечувствительными к обнаружению таких небольших адсорбированных слоев, а в рамках метода «пролетной» индикатрисы светорассеяния поставленная задача успешно решается.

Основные публикации:

1. Лопатин В. Н., Приезжев А. В., Апонасенко А. Д., Шепелевич Н. В., Лопатин В. В., Пожиленкова П. В., Простакова И. В.
   Методы светорассеяния в анализе водных дисперсных биологических сред // М.: Физ.-мат. лит. — 2004. — 384 с.

2. Лопатин В. Н., Шепелевич Н. В., Простакова И. В.
   Определение параметров взвесей оптически мягких «мягких» частиц // Вычислительные технологии. — 2004. — С. 72-84.

3. Простакова И. В., Лопатин В. Н., Шепелевич Н. В., Филимонов В. С.
   Обнаружение слоев адсорбированных органических веществ на поверхности сферических частиц по характеристикам светорассеяния методом сканирующей проточной цитометрии // Оптика и спектроскопия. — 2004. — Т. 97. — № 3. — С. 487–492.

(Лаборатория биологической спектрофотометрии)

Организации-исполнители:
ИАЭТ СО РАН, ИГ ОИГГМ СО РАН, ИГФ ОИГГМ СО РАН, ИГХ СО РАН, ЛИН СО РАН, ИЛ СО РАН, ИВМ СО РАН

Координаторы:
ак. РАН. А. П. Деревянко, ак. РАН. Е. В. Ваганов, ак. РАН. М. И. Кузьмин, чл.-корр. РАН Н. А. Грачев

Исполнитель от ИВМ СО РАН:
д.т.н. Л. Ф. Ноженкова

Разработан комплекс программ для поиска взаимосвязей между различными климатическими параметрами на территории Сибири, а также с различными глобальными показателями. Построены карты распределения аномалий концентрации хлорофилла в океане от обычного сезонного хода. Вычислены карты распределения коэффициента корреляции отклонений концентрации хлорофилла от сезонной нормы, свидетельствующих об аномальных явлениях в океане (например, Эль-Ниньо), с аномалиями температур в различных районах Сибири. Было обнаружено, что более или менее высоких значений (до 0.8) коэффициент корреляции достигает при выделении весеннего и осеннего сезона: март, апрель, май, июнь, август, сентябрь, октябрь. Добавление в выборку июля или зимних месяцев резко снижает абсолютные значения коэффициента корреляции. Также в течение зимнего сезона наблюдается выраженная взаимосвязь различных океанических явлений и аномалий температур на территориях, расположенных на границах Сибирского антициклона, что по-видимому связано с его изменениями.

Также были проведены вычисления коэффициента корреляции различных климатических индексов (Северо-Атлантической осцилляции и др.) с различными климатическими показателями на территории Сибири. Наибольшие значения коэффициента корреляции также были выявлены для весеннего и осеннего сезона.

С применением технологии нейронных сетей выполнена классификация тест-полигонов по зональной и секторной принадлежности лесных экорегионов на основе климатических признаков. Для разделения лесных и степных полигонов наиболее значимыми параметрами являются зимние осадки и коэффициент континентальности, для отделения тайги от редколесья информативными оказались также осадки зимнего периода, годовые осадки и зимние температуры. Согласно полученным результатам северная граница леса в Сибири определяется не столько июльскими температурами, сколько выявленными параметрами, с которыми, очевидно, коррелирует и температурный режим почв.

Основные публикации:

1. Shevyrnogov A., Vysotskaya G., Shevyrnogov E.
   A study of the stationary and the anomalous in the ocean surface chlorophyll distribution by satellite data // Int. J. of Remote Sensing. — 2004. — Vol. 25. — № 7-8. — P. 1383–1387.

2. Высоцкая Г. С., Ничепорчук В. В.
   Геоинформационная система «История климата Сибири» как средство пространственно-временного анализа изменений климата // Тез. докл. конф. «Enviromis -2004». — Томск, 2004. — С. 135.

3. Назимова Д. И., Андреева Н. М., Кофман Г. Б., Ноженкова Л. Ф., Поликарпов Н. П.
   Моделирование лесного покрова экорегионов Сибири на базе автоматизированной информационной системы «БИОМ» // Моделирование географических систем. — Иркутск: Институт географии СО РАН, 2004. — С. 81-83.

(Отдел прикладной информатики)

Организации-исполнители:
ИГиЛ СО РАН, ЛИН СО РАН, ИВМиМГ СО РАН, ИВМ СО РАН, ИВЭП СО РАН, ИЭСТУ СО РАН

Координатор:
чл.-корр. РАН В. В. Пухначев

Исполнитель от ИВМ СО РАН:
д.ф.-м.н., проф. В. К. Андреев

Решена задача об устойчивости равновесия плоского слоя, когда плотность квадратично зависит от температуры и давления. Обнаружено, что длинноволновые возмущения всегда затухают, однако для волновых чисел, больших некоторого критического значения, равновесное состояние становится неустойчивым. Критическое значение есть функция от толщины слоя. В зависимости от параметра инверсии построены нейтральные кривые и определены критические числа Релея. Проведено сравнение с известными результатами решения аналогичной задачи для предельного случая, когда плотность не зависит от давления (В. К. Андреев, В. Б. Бекежанова).

Дано численное решение задачи о возникновении конвекции под действием температурных колебаний на свободной границе. Изучены различные случаи распространения возмущений внутри слоя жидкости. Обнаружено, что локальные возмущения не приводят к потере устойчивости в рассмотренных условиях (Ю. А. Гапоненко).

Основные публикации:

1. Бекежанова В. Б.
   Неустойчивость равновесия в модели конвекции с нелинейной зависимостью плотности от температуры и давления // Тез. докл. V Всерос. конф. по математическому моделированию и информационным технологиям. — Новосибирск: ИВТ СО РАН. — 2004. — С. 12-13.

2. Гапоненко Ю. А.
   Численное моделирование конвекции при колебаниях температуры на свободной границе // Тез. докл. V Всерос. конф. по математическому моделированию и информацтонным технологиям. — Новосибирск: ИВТ СО РАН. — 2004. — С. 15-16.

3. Андреев В. К., Бекежанова В. Б.
   Об устойчивости стационарного течения в вертикальном слое в модели микроконвекции // МЖГ. — 2004. — № 2. — С. 57-68.

4. Андреев В. К., Рябицкий Е. А.
   Возникновение микроконвекции в плоском слое со свободной границей // ПМТФ. — 2004. — Т. 45. — № 1. — С. 29-38.

(Отдел дифференциальных уравнений механики)

Организации-исполнители:
ИОМ СО РАН, ИВЭП СО РАН, ИОА СО РАН, ИХН СО РАН, ИЛ СО РАН, ИГиЛ СО РАН, ИВМиМГ СО РАН, ИВМ СО РАН

Координатор:
чл.-корр. РАН М. В. Кабанов

Исполнитель от ИВМ СО РАН:
д.т.н. Л. Ф. Ноженкова

Продолжена разработка комплекса программ, позволяющего создавать карты и диаграммы, демонстрирующие сходство и различие в тенденциях изменения климатических параметров для района больших Васюганских болот и всей территории Сибири, выявлять климатические параметры, наиболее сильно влияющие на биоценозы больших Васюганских болот и их взаимосвязь с глобальными климатическими процессами. Построены карты распределения отклонений концентрации хлорофилла в океане от обычного сезонного хода, свидетельствующих о об аномальных явлениях в океане и вычислены карты распределения коэффициента корреляции аномалий концентрации хлорофилла с аномалиями температур в районе больших Васюганских болот для различных сезонов и различных значений смещения во времени. Было обнаружено, что более или менее высоких значений (до 0.73) коэффициент корреляции достигает при выделении весеннего и осеннего сезона: март, апрель, май, июнь, август, сентябрь, октябрь. Добавление в выборку июля или зимних месяцев резко снижает абсолютные значения коэффициента корреляции. Наиболее высокие значения коэффициента корреляции обнаруживаются с аномалиями концентрации хлорофилла в районах Эль-Ниньо с упреждением 9-10 месяцев и в районе аналогичного явления в Индийском океане с упреждением 4 месяца.

Также были проведены вычисления коэффициента корреляции различных климатических индексов (Северо-Атлантической осцилляции и др.) с различными климатическими показателями на территории больших Васюганских болот. Наибольшие значения коэффициента корреляции также были выявлены для весеннего и осеннего сезона.

Основные публикации:

1. Shevyrnogov A., Vysotskaya G., Shevyrnogov E.
   A study of the stationary and the anomalous in the ocean surface chlorophyll distribution by satellite data // Int. J. of Remote Sensing. — 2004. — Vol. 25. — № 7-8. — P. 1383–1387.

2. Высоцкая Г. С., Ничепорчук В. В.
   Геоинформационная система «История климата Сибири» как средство пространственно-временного анализа изменений климата // Тез. докл. конф. «Enviromis -2004». — Томск, 2004. — С. 135.

(Отдел прикладной информатики)

Организации-исполнители:
ИПА СО РАН, ИОМ СО РАН, ИК СО РАН, ИХКГ СО РАН, ИВМ СО РАН, ИВМиМГ СО РАН

Координаторы:
чл.-корр. РАН И. М. Гадишев, чл.-корр. РАН М. В. Кабанов, чл.-корр. РАН В. А. Снытко

Исполнитель от ИВМ СО РАН:
д.т.н. Л. Ф. Ноженкова

Выделены основные типы климатических процессов на территории Сибири. Для этого была разработан алгоритм классификации, позволяющий выделять пространственно связные классы. Пусть A={α_i=(x_i,y_i, a_i,j, j=1,k), i=1,n} — множество объектов, на котором проводится классификация, x_i,y_i — пространственные координаты, векторы a_i,j, j=1,k содержат данные, по которым проводится классификация. Для модификации традиционных алгоритмов классификации предлагается построить граф G, вершинами которого являются элементы множества A. Матрица инцидентности E= для графа G задается таким образом, что 

где d(α_i, α_j) — расстояние между точками, измеряемое по дуге большого круга, а r — пороговое значение, задаваемое исходя из априорной информации.

Предложенный подход был использован для классификации значений трендов температур, измеренных на метеостанциях за период с 1936 по 1990 гг. Для каждой станции были подсчитаны тренды среднемесячных температур и построены кривые, характеризующие изменения климата за этот период. Исходя из необходимой степени объединения станций в классы (т.е. насколько должна быть распространена искомая тенденция) и степени покрытия исследуемой площади, значение r было принято равным 0.15R, где R — радиус Земли. В качестве меры близости между точками было использовано соотношение

Для классификации был использован алгоритм BIGFOR (Н. Г. Загоруйко. Прикладные методы анализа данных и знаний, 1999), позволяющий с помощью метода агломерации получить различные варианты классификации.

Основные публикации:

1. Высоцкая Г. С.
   Типизация трендов температур на территории Сибири // Тез. докл. конф. «Enviromis -2004». — Томск, 2004. — С. 138.

2. Евсюков А. А.
   Разработка базовых компонентов ГИС для картографического отображения результатов аналитических задач // Материалы конф. молодых ученых ИВМ СО РАН. — Красноярск: ИВМ СО РАН. — 2004. — С. 24-28.

(Отдел прикладной информатики)