A numerical evaluation of the source identification algorithm for atmospheric chemistry model with the concentrations time series data

Alexey V. Penenko, Zhadyra S. Mukatova

Результат исследования: Публикации в книгах, отчётах, сборниках, трудах конференцийстатья в сборнике материалов конференциинаучнаярецензирование

Аннотация

The algorithm of source identification for atmospheric chemistry transformation models with the measurement data in the form of time series is tested numerical in the scenario with the second generation regional acid deposition model chemical mechanism. The algorithm is based on the sensitivity operator that is constructed from the ensemble of the adjoint equation solutions. This operator allows to apply algorithms for the solution of nonlinear operator equations for the solution of the inverse problem. The objective of the paper is to numerically evaluate the ability of the algorithm to solve the realistic inverse source problems with the mechanism.

Язык оригиналаанглийский
Название основной публикации24th International Symposium on Atmospheric and Ocean Optics
Подзаголовок основной публикацииAtmospheric Physics
РедакторыOleg A. Romanovskii, Gennadii G. Matvienko
ИздательSPIE
Число страниц5
Том10833
ISBN (электронное издание)9781510622913
DOI
СостояниеОпубликовано - 1 янв 2018
Событие24th International Symposium on Atmospheric and Ocean Optics - Atmospheric Physics - Tomsk, Российская Федерация
Продолжительность: 2 июл 20185 июл 2018

Серия публикаций

НазваниеProceedings of SPIE
ИздательSPIE-INT SOC OPTICAL ENGINEERING
Том10833
ISSN (печатное издание)0277-786X

Конференция

Конференция24th International Symposium on Atmospheric and Ocean Optics - Atmospheric Physics
СтранаРоссийская Федерация
ГородTomsk
Период02.07.201805.07.2018

Fingerprint Подробные сведения о темах исследования «A numerical evaluation of the source identification algorithm for atmospheric chemistry model with the concentrations time series data». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

Цитировать