Сотрудниками ИВМ РАН опубликовано в 2021 году 125 работ, в том числе:
-
108 статей в ведущих российских и международных журналах;
-
100 статей в мировых научных журналах, индексируемых в базе данных «Сеть науки» (WEB of Science) и Scopus.
В 2021 году опубликованы следующие научные работы:
Тема «Вычислительная математика, тензоры, оптимизация и задачи биологии и медицины»
Подтема «Матричные методы в математике и приложениях»
Самохин А.Б., Тыртышников Е.Е. Численный метод решения объемных интегральных уравнений на неравномерной сетке // Журнал вычислительной математики и математической физики, 2021, т. 61, №5, с. 189-195.
Разжевайкин В.Н., Тыртышников Е.Е. О построении индексов устойчивости неотрица-тельных матриц // Математические заметки, 2021, т.109, № 3, с. 407-418.
Тимохин И.В., Матвеев С.А., Тыртышников Е.Е., Смирнов А.П. Метод поиска редуци-рованного базиса для нестационарных задач // Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления, 2021, т.497, №1, с. 31-34.
Timokhin I.V., Matveev S.A., Tyrtyshnikov E.E., Smirnov A.P. Method for Reduced Basis Discovery in Nonstationary Problems, Doklady Mathematics, 2021, v. 103, pp.92-94.
Timokhin I., Matveev S., Tyrtyshnikov E., Smirnov A. Model reduction for Smoluchowski equations with particle transfer // Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling, 2021, v.36, no.3, pp.177-181.
Vysotsky L.I., Smirnov A.V., Tyrtyshnikov E.E. Tensor-Train Numerical Integration of Multivariate Functions with Singularities // Lobachevskii Journal of Mathematics, 2021, v.42, no.7, pp.1608-1621.
Botchev M.A., Knizhnerman L., Tyrtyshnikov E. E. Residual and Restarting in Krylov Subspace Evaluation of the Function // SIAM J. Sci. Comput., v. 43, issue 6, pp. A3733–A3759. doi: 10.1137/20M1375383.
Budzinskiy S.S., Matveev S.A., Krapivsky P.L. Hopf bifurcation in addition-shattering kinetics // Phys. Rev. E, 2021, V.103, No. 4, pp. L040101.
Yurova A., Salamatova V., Vassilevski Yu., Wang L., Goreynov S., Kosukhin O., Shipilov A., Aliev Yu. Personalized Geometric Modeling of a Human Knee: Data, Algorithms, Out-comes. In: M. N. Favorskaya et al. (eds.), Smart Modelling Smart Innovation // Systems and Technologies. V.1, 214, Springer, 2021, 213-222 https://doi.org/10.1007/978-981-33-4709-0\_18.
Zamarashkin N.L., Osinsky A.I. On the Accuracy of Cross and Column Low-Rank Maxvol Approximations in Average // Computational Mathematics and Mathematical Physics, 2021, v.61, Issue 5, pp.786–798.
Zamarashkin N. L., Oseledets I. V., Tyrtyshnikov E.E. New Applications of Matrix Meth-ods // Computational Mathematics and Mathematical Physics, 2021, v., Issue 5, pp.669-673.
Setukha A.V. On the solvability of a hypersingular integral equation on a surface with iso-thermal coordinates // Differential Equations. — 2021. — Vol. 57, no. 9. — P. 1256–1272.
Подтема «Сопряженные уравнения и методы теории управления в нелинейных задачах математической физики»
Parmuzin, E.I., Zalesny, V.B., Agoshkov, V.I. and Shutyaev, V.P. Variational Data Assimi-lation Methods in Geophysical Hydrodynamics Models and Their Application // Radiophys-ics and Quantum Electronics, 2021, V. 63, no. 9-10, pp. 673-693, doi: 10.1007/s11141-021-10089-5.
Шелопут Т.О., Агошков В.И. Сравнение двух методов ассимиляции данных, использу-емых при моделировании гидротермодинамики в открытых акваториях // Океанологи-ческие исследования, 2021. С. 1-18.
Шелопут Т.О., Агошков В.И. Совместная реализация алгоритмов вариационной асси-миляции солености, температуры и уровня моря на открытой границе // Марчуковские научные чтения-2021: Тезисы Междунар. конф., 4–8 октября 2021 г. / Ин-т вычислит. математики и матем. геофизики СО РАН. С. 107.
Zakharova N.B., Sheloput T.O., Lezina N.R., Shutyaev V.P., Parmuzin E.I., Agoshkov V.I. Processing and Assimilation of Observation Data for the Hydrodynamics Model of the Black and Azov Seas // Journal of Physics: Conference Series, 2021. C. 1-20.
Лезина Н.Р., Агошков В.И. Об одном подходе к восстановлению условий на внутрен-ней границе в задаче гидротермодинамики // Марчуковские научные чтения-2021: Те-зисы Междунар. конф., 4–8 октября 2021 г. / Ин-т вычислит. математики и матем. гео-физики СО РАН. С. 107.
Shutyaev, V.P., Parmuzin, E.I. Numerical solution of the problem of variational data assimi-lation to restore heat fluxes and initial state for the ocean thermodynamics model // Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling, 2021, v.36, no.1, pp.43-53, doi: 10.1515/rnam-2021-0004.
Shutyaev V. P. and Parmuzin E.I. Restoring the Boundary Condition and the Initial State in the Variational Data Assimilation Problem for the Black Sea Dynamics Model // IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci., 2021, Vol. 666, 032034, pp. 1-6, doi: 10.1088/1755-1315/666/3/032034.
Shutyaev V.P., Parmuzin E.I. , Gejadze I. Yu. Stability analysis of functionals in variational data assimilation with respect to uncertainties of input data for a sea thermodynamics model // Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling, 2021, v.36, no. 6, pp. 1-11.
Shutyaev V., Parmuzin E., Gejadze I. Sensitivity of functionals in variational data assimila-tion // Marchuk Scientific Readings-2021: Abstracts of the Intern. conf., October 4–8, 2021 / Institute of comput. mathematics and mat. geophysics SB RAS, p. 23.
Shutyaev V.P., Parmuzin E.I. аnd Gejadze I.Yu. Sensitivity of functionals in variational data assimilation for a sea thermodynamics model // Journal of Physics: Conference Series, 2021, v.2099, 012031, pp.1-9.
Le Dimet F.-X., Shutyaev V. Second-order methods in variational data assimilation // Data Assimilation for Atmospheric, Oceanic, and Hydrologic Applications, Volume 4, Eds.
Park S.K., Xu L. Springer Publishing Co., 2021, pp.155-183. https://doi.org/10.1007/978-3-030-77722-7_7.
Шелопут Т.О., Гусев А.В. Методика постановки условий на открытых боковых грани-цах в модели гидротермодинамики Балтийского моря на основе вариационной ассимиляции данных о солености // Метеорология и гидрология, 2022. С. 1-17.
Shutyaev V. P., Agoshkov, V. I., Zalesny V. B., Parmuzin E.I., and Zakharova N.B. 4D Technology of Variational Data Assimilation for Sea Dynamics Problems // Supercomputing Frontiers and Innovations, 2021, v.8, no.4, 1–14.
Подтема «Оптимальные методы в задачах вычислительной математики»
Bogatyrev A.B., Projective view at optimization problem for multiband filter, Proceedings of AMS, 149:7 (2021), 3021-3035.
Bogatyrev A., Riemann surface: a computational instrument, // ArXiv, 2021.
Bocharov G.A., Nechepurenko Yu.M., Khristichenko M.Yu., Grebennikov D.S. Optimal perturbations of systems with delayed independent variables for control of dynamics of infectious diseases based on multicomponent actions // J. Math. Sci, 2021, V. 253, P. 618–641. (WoS, Scopus, Q3) https://doi.org/10.1007/s10958-021-05258-w.
Zasko G.V., Nechepurenko Yu.M., Spectral analysis of the optimal disturbances of stratified turbulent Couette flow //Comp. Math. Math. Phys., 2021, V. 61, N. 1, P.129-141. (WoS, Scopus, JCR2020=0.675, Q2) https://doi.org/10.1134/S0965542521010103.
Khristichenko M.Yu., Nechepurenko Yu.M. Computation of periodic solutions to a model of infection disease dynamics and immune response // Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling, 2021, V.36, N.2, P.87-99. (WoS, Scopus, JCR2020= 1.161, Q2) https://www.degruyter.com/document/doi/10.1515/rnam-2021-0008/html.
Boiko A.V., Demyanko K.V., Kirilovskiy S.V., Nechepurenko Yu.M., Poplavskaya T.V. Modeling of transonic transitional three-dimensional flows for aerodynamic applications // AIAA Journal. 2021. V. 59, P. 1-13. (WoS, Scopus, JCR2020= 2.127, Q1 https://arc.aiaa.org/doi/10.2514/1.J060174.
Boiko, A.V., Demyanko K.V., Nechepurenko Yu.M., Zasko G.V., On the use of probability-based methods for estimating the aerodynamic boundary-layer thickness // Fluids. 2021. V. 6. N. 9, P.267. (WoS, Scopus, JCR2020=1.81, Q2) https://doi.org/10.3390/fluids6080267.
Бойко А.В., Демьянко K.В., Кириловский С.В., Нечепуренко Ю.М., Поплавская Т.В., Об определении пороговых N-факторов положения ламинарно-турбулентного перехо-да в дозвуковом пограничном слое вытянутого сфероида // ПМТФ. 2021. Т. 62. № 6.
Boiko A.V., Demianko K.V., Ivanov A.V., Kirilovsiy S.V., Mischenko D.A., Nechepurenko Yu.M., Poplavskaya T.V., Borodulin V.I. On the development of methods of the laminar-turbulent transition prediction // AIP Conf. Proc. 2351, 030006 (2021). (WoS, Scopus) https://doi.org/10.1063/5.0052159.
Khristichenko M.Yu., Nechepurenko Yu.M., Grebennikov D.S., Bocharov G.A. Chronic hepatitis B modelling with the Marchuk-Petrov model // Journal of Physics: Conference Se-ries, 2021 (WoS, Scopus, Q4).
Zasko G.V., Perezhogin P.A., Glazunov A.V., Mortikov E.V., Nechepurenko Yu.M., Emer-gence of optimal disturbances in stratified turbulent shear flow under the stochastic forcing. // Journal of Physics: Conference Series, 2021. (WoS, Scopus, Q4).
Poplavskaya T.V., Boiko A.V., Demyanko K.V., Kirilovskiy S.V., Nechepurenko Yu.M., Simulation of laminar-turbulent flow in three-dimensional aerodynamic configurations // Journal of Physics: Conference Series 2057 (2021) 012080, (WoS, Scopus, Q4) doi:10.1088/1742-6596/2057/1/012080.
Demyanko K.V., Klyushnev N.V. On monotonic stability of elliptic pipe flow // Phys. Flu-ids. 2021. V. 33, N. 11. https://doi.org/10.1063/5.0069537 (WoS, Scopus, Q1).
Boiko A.V., Demyanko K.V. On numerical stability analysis of fluid flows in compliant pipes of elliptic cross-section // J. Fluid. Struct. 2021. (WoS, Scopus, Q1)
https://doi.org/10.1016/j.jfluidstructs.2021.103414.
Demyanko K.V. On using the shell theory in stability analysis of fluid flows in compliant pipes // Comput. Math. and Math. Phys. 2021. V. 61, 1444-1469. (WoS, Scopus, Q2) https://doi.org/10.1134/S0965542521090074.
Kirilovskiy S.V., Boiko A.V., Borodulin V.I., Demyanko K.V., Ivanov A.V., Mischenko D.A., Nechepurenko Yu.M., Poplavskaya T.V., On predicting the onset of the transition to turbulence in the three-dimensional boundary layer on a swept wing // AIP 2021 (Wos, Sco-pus).
Подтема «Прямые и обратные задачи моделирования пространственно-временной динамики иммунных и инфекционных процессов»
Bocharov G, Grebennikov D, Argilaguet J, Meyerhans A. Examining the cooperativity mode of antibody and CD8+ T cell immune responses for vaccinology. Trends Immunol. 2021 Oct;42(10):852-855. doi: 10.1016/j.it.2021.08.003, (Q1), ISSN 1471-4981.
Grebennikov D., Kholodareva E., Sazonov I., Karsonova A., Meyerhans A., Bocharov G. In-tracellular Life Cycle Kinetics of SARS-CoV-2 // Predicted Using Mathematical Modelling. Viruses 2021, 13, 1735. https://doi.org/10.3390/v13091735, (Q1), ISSN: 1999-4915.
Bocharov G.A., Loginov K.K., Pertsev N.V., Topchii V.A. Direct Statistical Modeling of HIV-1 Infection Based on a Non-Markovian Stochastic Model // Computational Mathemat-ics and Mathematical Physics, 2021, 61(8):1229–1251, DOI: 10.1134/S0965542521060026, (Q2), ISSN 09655425, 15556662.
Sazonov I, Grebennikov D, Meyerhans A, Bocharov G. Markov Chain-Based Stochastic Modelling of HIV-1 Life Cycle in a CD4 T Cell // Mathematics. 2021; 9(17):2025. https://doi.org/10.3390/math9172025, (Q1), ISSN: 22277390.
Bocharov G.A., Nechepurenko Yu.M., Khristichenko M.Yu., Grebennikov D.S. Optimal per-turbations of systems with delayed independent variables for control of dynamics of infec-tious diseases based on multicomponent actions // Journal of Mathematical Sciences, Vol. 253, No. 5, March, 2021. DOI 10.1007/s10958-021-05258-w, (Q3), ISSN 10723374, 15738795.
Bessonov N., Bocharov G., Meyerhans A., Popov V., Volpert V. Existence and dynamics of strains in a nonlocal in a nonlocal reaction-diffusion model of viral evolution // SIAM J. APPL. MATH. 2021 Society for Industrial and Applied Mathematics Vol. 81, No. 1, pp. 107-128. DOI. 10.1137/19M1282234, (Q1), ISSN 00361399, 1095712X.
Bocharov G.A., Grebennikov D.S., Savinkov R.S. Frontiers in mathematical modelling of the lipid metabolism under normal conditions and its alterations in heart diseases // Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling, 2021, 36(5), 2021: 255-266. https://doi.org/10.1515/rnam-2021-0021. (Q2), ISSN: 0927-6467.
Тема «Методы и технологии вычислительной математики и задачи биологии и медицины»
Подтема «Построение и исследование численных методов решения задач динамики океана и вязкой несжимаемой жидкости, гемодинамики, геофильтрации и геомиграции»
Yurova A., Salamatova V., Lychagin A., Vassilevski Yu. Automatic detection of attachment sites for knee ligaments and tendons on CT images. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery (2021). https://doi.org/10.1007/s11548-021-02527-6 (Q1).
Dobroserdova T., Vassilevski Yu., Simakov S., Gamilov T., Svobodov A., Yurpolskaya L. Two-scale haemodynamic modelling for patients with Fontan circulation. Russ. J. Nu-mer.Anal.Math. Modelling, 36(5), 2021, 267-278. (Q2 SJR)
https://doi.org/10.1515/rnam-2021-0022.
Yanbarisov R, Efremov Y, Kosheleva N, Timashev P, Vassilevski Yu. Numerical Modelling of Multicellular Spheroid Compression: Viscoelastic Fluid vs. Viscoelastic Solid. Mathematics. 2021; 9(18):2333. https://doi.org/10.3390/math9182333 (Q1).
Vassilevski Yu, Liogky A, Salamatova V. Application of Hyperelastic Nodal Force Method to Evaluation of Aortic Valve Cusps Coaptation: Thin Shell vs. Membrane Formulations. Mathematics. 2021; 9(12):1450. https://doi.org/10.3390/math9121450 (Q1)
Yanbarisov R., Nikitin K.,, Vassilevski Yu. An implicit scheme for simulation of free surface non-Newtonian fluid flows on dynamically adapted grids Russ.J.Numer.Anal.Math.Modelling (Q2 SJR), 36(3), 2021, 165-176. (Q2 SJR)
https://doi.org/10.1515/rnam-2021-0014.
Gognieva D., Mitina Yu., Gamilov T., Pryamonosov R., Vasilevskii Yu., Simakov S., Liang F., Ternovoy S., Serova N., Tebenkova E., Sinitsyn V., Pershina E., Abugov S., Mardanian D., Zakarian N., Kirakosian V., Betelin V., Shchekochikhin D., Syrkin A., Kopylov Ph. Non-invasive Assessment of the Fractional Flow Reserve with the CT FFRc 1D Method: Final Results of a Pilot Study // Global Heart. 2021; 16(1): 1.
DOI: https://doi.org/10.5334/gh.837 (Q1).
Vassilevski Yu, Danilov A., Dobroserdova T., Lozovskiy A. Non-FSI 3D hemodynamic sim-ulations in time-dependent domains // Mondaini R. (eds) Trends in Biomathematics. Springer, Cham. 2021, p.261-269. https://doi.org/10.1007/978-3-030-73241-7\_16.
Yurova A., Salamatova V., Vassilevski Yu., Wang L., Goreynov S., Kosukhin O., Shipilov A., Aliev Yu. Personalized Geometric Modeling of a Human Knee: Data, Algorithms, Out-comes // M. N. Favorskaya et al. (eds.), Smart Modelling Smart Innovation, Systems and Technologies. V.1, 214, Springer, 2021, 213-222.
https://doi.org/10.1007/978-981-33-4709-0\_18.
Сускин В.В., Капырин И.В., Расторгуев А.В. Программное средство «ГЕОПОЛИС»: геофильтрационное моделирование пункта глубинного захоронения жидких радиоак-тивных отходов полигона «Северный» // Горный журнал, 2021, №5, с.91-97.
Anuprienko D.V., Kapyrin I.V. Nonlinearity continuation method for steady-state groundwater flow modeling in variably saturated conditions // Journal of Computational and Applied Mathematics, Vol. 393, 2021, p.113502.
Kapyrin I.V. Assessment of density driven convection effect on the dynamics of contaminant propagation on a deep well radioactive waste injection disposal site // Journal of Computational and Applied Mathematics, Vol. 392, 2021, p.113425.
Konshin I., Terekhov K., Sparse system solution methods for complex problems // Springer Lecture Notes in Computer Science, (2021), V. 12942, 53–73. DOI: 10.1007/978-3-030-86359-3\_5.
Vassilevski Y.V., Bogdanov O.N., Chesnokova X.V., Danilov A.A., Dobroserdova T.K., Do-brovolsky D.D., Lozovskiy A.V. (2021) Non-FSI 3D Hemodynamic Simulations in Time-Dependent Domains // Mondaini R.P. (eds) Trends in Biomathematics: Chaos and Control in Epidemics, Ecosystems, and Cells. BIOMAT 2020. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-73241-7_16.
Yanbarisov R.M., Nikitin K. D. Projection-based monotone embedded discrete fracture method for flow and transport in porous media // Journal of Computational and Applied Mathematics, Vol. 392, 2021, 113484, DOI: 10.1016/j.cam.2021.113484.
Terekhov K. Fully-implicit Collocated Finite-Volume Method for the Unsteady Incompressible Navier-Stokes Problem // Garanzha V.A., Kamenski L., Si H. (eds) Numerical Geometry, Grid Generation and Scientific Computing // Lecture Notes in Computer Science and Engineering, vol 143. Springer, Cham, pp. 361-374, (2021).
https://doi.org/10.1007/978-3-030-76798-3_23.
Terekhov K. General finite-volume framework for saddle-point problems of various physics // Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling, vol.36, No.6, pp.359-379, (2021). https://doi.org/10.1515/rnam-2021-0029.
Янбарисов Р.М. Параллельный метод вложенных дискретных трещин для моделирова-ния течений в трещиноватых пористых средах // Компьютерные исследования и моде-лирование, 2021, т. 13, № 4, с. 735-745.
Anuprienko D. Comparison of nonlinear solvers within continuation method for steady-state variably saturated groundwater flow modeling //Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modeling – 2021. – Т. 4. doi: 10.1515/rnam-2021-0016 (IF=1.161).
Симаков С.С. Новые граничные условия для одномерных сетевых моделей гемодина-мики // Журнал вычислительной математики и математической физики, 61(12). 210-226, 2021.
Simakov S.S., Gamilov T.M., Liang F., et.al. Numerical evaluation of the effectiveness of coronary revascularization // Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling, 36(5), 303–312 , 2021.
Simakov S., Gamilov T., Liang F., Kopylov P. Computational analysis of haemodynamic in-dices in synthetic atherosclerotic coronary networks // Mathematics, 9(18), paper ID 2221, 2021.
Xinyang Ge, Simakov S., Liu Yu., Liang F. Impact of Arrhythmia on Myocardial Perfusion: A Computational Model-Based Study // Mathematics, 9(17), paper ID 2128, 2021.
Tauraginskii R., Lurie F., Simakov S., Agalarov R. Venous reflux in the great saphenous vein is driven by a suction force provided by the calf muscle pump in the compression–decompression maneuver // Journal of Vascular Surgery: Venous and Lymphatic Disorders, 9(5), 1282–1290, 2021.
Tauraginskii R., Lurie F., Agalarov R., Simakov S., Borsuk D. Blood flow from competent tributaries is likely contributor to distally increasing reflux volume in incompetent great sa-phenous vein // Journal of Vascular Surgery: Venous and Lymphatic Disorders, PMID: 33957280, DOI: 10.1016/j.jvsv.2021.04.010, 2021.
Gognieva D., Mitina Y., Gamilov T., et.al. Noninvasive assessment of the fractional flow re-serve with the CT FFRc 1D method: Final results of a pilot study // Global Heart, 16(1), pa-per ID 837, 2021.
Подтема «Математическое моделирование процесса противоинфекционной защиты: энергетика и адаптация»
Каркач А.С., Новиков К.А., Авилов К.К. Синтетическая популяция для агентной моде-ли распространения инфекционных заболеваний в мегаполисе: источники реальных данных, четырнадцатая международная конференция «Управление развитием крупно-масштабных систем», 27–29 сентября 2021 г.
Тема «Моделирование динамики Земной системы»
Подтема «Моделирование климата и его изменений»
Черненков А.Ю., Кострыкни С.В., Оценка радиационного форсинга от загрязнения снега черным углеродом по данным климатической модели // Известия РАН. Физика атмосферы и океана, 2021, том 57, №2, с. 146–155 doi:10.31857/S0002351521020036.
Kostrykin S.; Revokatova A.; Chernenkov A.; Ginzburg V.; Polumieva P.; Zelenova M. Black carbon emissions from the Siberian fires 2019: modelling of the atmospheric transport and possible impact on the radiation balance in the Arctic region // Atmosphere. 2021, 12, 814. doi:10.3390/atmos12070814.
Варгин П.Н., Коленникова М.А., Кострыкин С.В., Володин Е.М. Влияние аномалий температуры поверхности экваториальной и северной части Тихого океана на страто-сферу Арктики по расчетам климатической модели ИВМ РАН // Метеорология и гид-рология, 2021, № 1, стр. 5-16.doi:10.3103/S1068373921010015.
Варгин П.Н., Кострыкин С.В., Цветкова Н.Д., Лукьянов А.Н., Володин Е.М. Исследо-вание динамических параметров стратосферы Арктики в условиях современного и бу-дущего климата // Экология. Экономика. Информатика. Серия: Системный анализ и моделирование экономических и экологических систем. 2021. выпуск 6, стр. 21-26. doi: 10.23885/2500-395X-2021-1-6-21-28
Kulyamin D.V, Ostanin P.A, Dymnikov V.P. INM-IM (v2.0): INM RAS Earth ionosphere F region dynamical model // Geoscientific Model Development — 2021.
Кострыкин С.В., Кулямин Д. В., Останин П. А., Дымников В. П. Модель F слоя зем-ной ионосферы на основе уравнений переноса и амбиполярной диффузии // Математическое моделирование. — 2021.
Володин Е.М. Связь естественной изменчивости климата и чувствительности модели климата ИВМ РАН к увеличению концентрации СО2 // Известия РАН. Физика атмо-сферы и океана, Т.57, N5, 509-513.
Чубарова Н.Е., Полюхов А.А., Володин Е.М. Совершенствование расчета эволюции сульфатного аэрозоля и его радиационных эффектов в климатической модели ИВМ РАН // Известия РАН. Физика атмосферы и океана, Т.57, N4, 421-431.
Воробьева В.В., Володин Е.М. Экспериментальное исследование сезонной предсказуе-мости погоды, выполненное на основе климатической модели ИВМ РАН // Математи-ческое моделирование, Т32, N11, 47-58.
Tebaldi C., Debeire K., Eyring V., (…), Volodin E., Ziehn T. Climate model projections from the Scenario Model Intercomparison Project (ScenarioMIP) of CMIP6 // Earth System Dynamics 12(1), с. 253-293.
Otto-Bliesner B.L., Brady E.C., Zhao A., (…), Volodin E., Zhang Z., Zheng W. Large-scale features of Last Interglacial climate: Results from evaluating the lig127k simulations for the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP6)-Paleoclimate Modeling Intercomparison Project (PMIP4) // Climate of the Past. 17(1),632021, с. 63-94.
Kageyama M., Sime L.C., Sicard M., (…), Volodin E., Zheng W., Ziehn T. A multi-model CMIP6-PMIP4 study of Arctic sea ice at 127 ka: Sea ice data compilation and model differ-ences // Climate of the Past 17(1),372021, с. 37-62.
Kageyama M., Harrison S.P., Kapsch M.-L., (…), Volodin E., Zhu J. The PMIP4 Last Glacial Maximum experiments: Preliminary results and comparison with the PMIP3 simulations //. Climate of the Past 17(3), с. 1065-1089.
Lunt D.J., Bragg F., Chan W.-L., (…), Huber M., Otto-Bliesner B.L. DeepMIP: Model inter-comparison of early Eocene climatic optimum (EECO) large-scale climate features and comparison with proxy data // Climate of the Past 17(1), с. 203-227.
Vorobyeva V.V., Volodin E.M. Analysis of the predictability of stratospheric variability and climate indices based on seasonal retrospective forecasts of the INM RAS climate model // Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling 36(2), с. 117-126.
Vorobyeva, V., Volodin, E. Evaluation of the INM RAS climate model skill in climate indi-ces and stratospheric anomalies on seasonal timescale // Tellus, Series A: Dynamic Meteorology and Oceanography 73(1), с. 1-12.
Грицун А.С. Формирование экстремальных аномалий полной электронной концентра-ции по данным линейной теории // Геомагнетизм и аэрономия. 2021. Т. 61. № 1. С. 35-45.
Perezhogin P., Chernov I., Iakovlev N. Advanced parallel implementation of the coupled ocean–ice model FEMAO (version 2.0) with load balancing // Geosci. Model Dev., 14, 843–857, 2021. Doi: 10.5194/gmd-14-843-2021. Q1.
Petrov S., Iakovlev N. The Optimized Finite Element Dynamical Core of the Arctic Ocean Sea Ice Model // Communications in Computer and Information Science, 2021, 1413, с. 389–400. Номер публикации в Scopus: 2-s2.0-85111436030.
Petrov S.S., Iakovlev N.G. The suite of Taylor–Galerkin class schemes for ice transport on sphere implemented by the INMOST package // Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling, V.36, No.4, 2021. P. 227-238. Doi: 10.1515/rnam-2021-0019. Q2.
Подтема «Математическое моделирование региональных природно-климатических процессов»
Zilitinkevich S., Kadantsev E., Repina I., Mortikov E., Glazunov, A. (2021). Order out of Chaos: Shifting Paradigm of Convective Turbulence // Journal of the Atmospheric Sciences, 78(12), 3925-3932.
Perezhogin P., Chernov I., Iakovlev N. Advanced parallel implementation of the coupled ocean–ice model FEMAO (version 2.0) with load balancing // Geoscientific Model Devel-opment. – 2021. – Т. 14. – №. 2. – С. 843-857.
Подтема «Математическое моделирование газовой и аэрозольной динамики и кинетики в атмосфере в региональном масштабе и задачи окружающей среды»
Ермаков А.Н., Алоян А.Е., Арутюнян В.О., О моделировании состава органического аэрозоля в атмосфере // Известия Российской академии наук. Физика атмосферы и океана. 2021. Т. 57. № 4. С. 444-451. doi 10.31857/S0002351521030032.
Алоян А.Е., Ермаков А.Н., Арутюнян В.О. Моделирование влияния ионов на динамику формирования атмосферного аэрозоля // Изв. РАН: Физика атмосферы и океана, 2021. Т. 57. № 1. С. 113-119. doi 10.31857/S0002351521010028.
Ларин И.К., Алоян А.Е., Ермаков А.Н., Влияние частиц слоя Юнге на скорость разру-шения озона в нижней стратосфере // Химическая физика. 2021. Т. 40. № 5. С. 86-90. doi 10.31857/S0207401X21050095.
Ларин И.К., Алоян А.Е., Ермаков А.Н., Влияние сульфатного аэрозоля в нижней стра-тосфере на время жизни нечётного кислорода // Химическая физика. 2021. Т. 40. № 3. С. 80-85. doi 10.31857/S0207401X21030080.
Алоян А.Е., Ермаков А.Н., Арутюнян В.О. О роли бинарной и ионной нуклеации паров серной кислоты и воды в динамике формирования сульфатного аэрозоля в атмосфере // Метеорология и гидрология. 2021. Т. 46. № 1. С. 53-60.
doi 10.3103/S1068373921010052.
Подтема «Определение объёма биомассы растительного покрова по данным аэрокосмического мониторинга»
Егоров В.Д. Метод нахождения затененных и частично затененных пикселов для решения задачи восстановления объема биомассы лесной растительности по дистан-ционным спутниковым многоканальным и самолетным гиперспектральным изобра-жениям высокого пространственного разрешения // XIX международная конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». М., Ин-ститут космических исследований РАН. 2021.
Dmitriev E.V., Sokolov A., Zotov S., Kondranin T.V., Melnik P.G Information content of statistical texture features in the problem of recognition and mapping of natural and man-made objects from space images // E3S Web of Conferences, RPERS 2020. EDP Sciences. 2020. V. 223. P. 02013. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202022302013.
Sokolov A., Dmitriev E., Cheliotis I., Delbarre H., Dieudonne E., Augustin P., Fourmentin M. Automated multi-classifier recognition of atmospheric turbulent structures obtained by Doppler lidar // E3S Web of Conferences, RPERS 2020. EDP Sciences. 2020. V. 223. P. 03013. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202022303013.
Safonova A.; Hamad Y.; Dmitriev E.; Georgiev G.; Trenkin V.; Georgieva M.; Dimitrov S.; Iliev M. Individual Tree Crown Delineation for the Species Classification and Assessment of Vital Status of Forest Stands from UAV Images. Drones 2021, 5, 77. https://doi.org/10.3390/drones5030077.
Cheliotis I., Dieudonné E., Delbarre H., Sokolov A., Dmitriev E., Augustin P., Fourmentin M. Ravetta F. & Pelon, J. Properties of coherent structures over Paris: a study based on an automated classification method for Doppler lidar observations // Journal of Applied Meteorology and Climatology.2021. https://doi.org/10.1175/JAMC-D-21-0014.1.
Petukhov V.I., Dmitriev E.V., Baumane L.Kh., Skalny A.V., Grabeklis A.R. Distinctive Fea-tures of Criticality in the Operation of Membrane Na+/K+-ATPases // Acta Scientific Clinical Case Reports 2.8 (2021): 84-90.
Дмитриев Е.В., Зотов С.А., Донской С.А., Мельник П.Г., Соколов А.А. Спектрально-текстурная обработка разномасштабных спутниковых изображений в задаче определе-ния структурных особенностей и породного состава древостоев // Региональные про-блемы дистанционного зондирования земли. Материалы VIII Международной научной конференции, Красноярск, 14–17 сентября 2021 г. 2021. С. 59-64.
Русин Д.С., Алехина А.Е., Сафонова А.Н., Дмитриев Е.В. Использование алгоритмов глубокого обучения для текстурной сегментации спутниковых изображений сверхвы-сокого разрешения // Региональные проблемы дистанционного зондирования земли. Мате-риалы VIII Международной научной конференции, Красноярск, 14–17 сентября 2021 г. 2021. С. 114-118.
Dmitriev E.V., Kondranin T.V., Melnik P.G., Donskoy S.A. Statistical texture analysis of forest areas from very high spatial resolution satellite images // In CEUR Workshop Proceedings. Spatial Data Processing for Monitoring of Natural and Anthropogenic Processes 2021. Novosibirsk, Russia, August 24-27, 2021. P. 56-66.
Alyokhina A.E., Rusin D.S., Dmitriev E.V., Safonova A.N. Neural network texture segmen-tation of satellite images of woodlands using the U-net model // CEUR Workshop Proceed-ings. Spatial Data Processing for Monitoring of Natural and Anthropogenic Processes 2021. Novosibirsk, Russia, August 24-27, 2021. P. 15-23.
Кондранин Т.В., Дмитриев Е.В., Зотов С.А., Мельник П.Г., Донской С.А. Сегментация и определение структурных особенностей объектов окружающей среды на основе спектрально-текстурной обработки разномасштабных спутниковых изображений XIX международная конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса (Физические основы, методы и технологии мониторинга окружаю-щей среды, потенциально опасных явлений и объектов)». 2021.
Дмитриев Е.В. Методы оценки таксационных и биопродукционных параметров древо-стоев по многоспектральным и гиперспектральным аэрокосмическим изображениям // Сборник трудов XX Международной конференции молодых учёных «Леса Евразии – Карельские леса», Петрозаводск, Россия, 22-27 марта 2021. С. 1-14.
Тема «Многомасштабное математическое моделирование атмосферы и океана и задачи усвоения данных наблюдений»
Подтема «Исследование крупно- и мезомасштабной динамики вод Мирового оке-ана и окраинных морей России на основе моделирования и анализа данных наблюдений»
Kaurkin M.N., Kalnitski L.Y., Ushakov K.V., Ibrayev R.A. Assimilation of ice compactness data in a strong coupling regime in the ocean – sea ice coupled model // Ocean Sci. Discuss. [preprint], https://doi.org/10.5194/os-2021-65, 2021.
Сухонос П.А., Дианский Н.А. Анализ повторного появления зимних аномалий харак-теристик верхнего слоя Северной Атлантики по данным ре-анализов // Известия РАН. Физика атмосферы и океана, 2021, T. 57, № 3, стр. 349-361. DOI: 10.31857/S0002351521030093 (Sukhonos P.A., Diansky N.A. Analysis of the Reemergence of Winter Anomalies of Upper Ocean Characteristics in the North Atlantic from Reanalysis Data // Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics, 2021, Vol. 57, No. 3, pp. 310–320. DOI: 10.1134/S0001433821030099).
Фомин В.В., Панасенкова И.И., Гусев А.В., Чаплыгин А.В., Дианский Н.А. Система оперативного моделирования Северного Ледовитого океана и прилегающих к нему ак-ваторий на основе российской модели INMOM-Арктика // Арктика: экология и эконо-мика. — 2021. Т. 11. № 2. С. 205-218. DOI: 10.25283/2223-4594-2021-2-205-218.
Дианский Н.А., Морозов Е.Г., Фомин В.В., Фрей Д.И. Распространение загрязнений в Норвежском море от придонного источника // Известия РАН. Физика атмосферы и океана, 2021, T. 57, № 2, с. 218-230. DOI: 10.31857/S0002351521020048 (Diansky N.A., Morozov E.G., Fomin V.V., and Frey D.I. Spread of Pollution from a Bottom Source in the Norwegian Sea // Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics, 2021, Vol. 57, No. 2, pp. 197–207. DOI: 10.1134/S0001433821020043).
Багатинский В.А., Дианский Н.А. Изменчивость термохалинной циркуляции Северной Атлантики в различные фазы Атлантической мультидекадной осцилляции по данным океанических объективных анализов и реанализов // Известия РАН. Физика атмосфе-ры и океана, 2021, том 57, № 2, с. 231-244. DOI: 10.31857/S0002351521020024 (Bagatinsky V.A., Diansky N.A. Variability of the North Atlantic Thermochaline Circulation in Different Phases of The Atlantic Multidecadal Oscillation According to Ocean Objective Analysis and Reanalysis Atmospheric and Oceanic Physics, 2021, Vol. 57, No. 2, pp. 208–219. DOI:10.1134/S000143382102002X).
Diansky N.A., Sukhonos P.A. (2021) Multidecadal Variability of the Hydrothermodynamic Characteristics of the North Atlantic Subpolar Gyre // Chaplina T. (eds) Processes in GeoMedia – Volume II. Springer Geology. Springer, Cham. P. 293-300. https://doi.org/10.1007/978-3-030-53521-6_328.
Diansky N.A., Bagatinskaya V.V., Gusev A.V., Morozov E.G. Geostrophic and Wind-Driven Components of the Antarctic Circumpolar Current. E. G. Morozov et al. (eds.), Antarctic Peninsula Region of the Southern Ocean, Advances in Polar Ecology 6, https://doi.org/10.1007/978-3-030-78927-5_1.
Фомин В.В., Панасенкова И.И., Дианский Н.А. Моделирование циркуляции арктиче-ского бассейна на основе российской модели INMOM // Труды Государственного океа-нографического института – Москва: ГОИН 2021. Т. 222. C. 7-25.
Кабатченко И.М., Дианский Н.А., Резников М.В., Фомин В.В. Способ расчета коэффи-циента турбулентной вязкости // Труды Государственного океанографического инсти-тута – Москва: ГОИН 2021. Т. 222. C. 42-52.
Тихонова Н.А., Гусев А.В., Захарчук Е.А., Дианский Н.А. Влияние изменений уровня в проливе Каттегат на динамику вод Балтийского моря // Труды Государственного океа-нографического института – Москва: ГОИН 2021. Т. 222. C. 53-63.
Подтема «Математическое моделирование динамики океана и вариационная ассимиляция данных наблюдений»
Пармузин Е.И., Залесный В.Б., Агошков В.И., Шутяев В.П. Методы вариационного усвоения данных в моделях геофизической гидродинамики и их применение // Изв. ву-зов. Радиофизика. 2020. Т. 63, № 9. С. 749–770.
Parmuzin E.I., Zalesny V.B., Agoshkov V.I., Shutyaev V.P. Variational data assimilation methods in Geophysical hydrodynamics models and their applications // Radiophysics and Quantum Electronics. 2021. V. 63. N. 9-10. P. 673-693 (eLibrary ID: 4693071) – англ. вер-сия.
Фомин В.В., Панасенкова И.И., Гусев А.В., Чаплыгин А.В., Дианский Н.А. Система оперативного моделирования Северного Ледовитого океана и прилегающих к нему ак-ваторий на основе российской модели INMOM –Арктика // Арктика: экология и экономика. 2021. Т. 11. № 2. С. 205-218.
Чаплыгин А.В., Гусев А.В. Гибридная модель мелкой воды с использованием техноло-гий MPI-OpenMP // Проблемы информатики. 2021. № 1 (50). С. 65-82.
Бышев В.И., Анисимов М.В., Гусев А.В., Сидорова А.Н. О пространственно-временной структуре мультидекадной осцилляции теплосодержания Мирового океана // Совре-менные методы и средства океанологических исследований (МСОИ-2021). Материалы XVII международной научно-технической конференции. Институт океанологии им. П.П.Ширшова РАН. 2021. С. 147-150.
Diansky N., Bagatinskaya V., Gusev A., Morozov E, Geostrophic and Wind-Driven Compo-nents of the Antarctic Circumpolar Current. In: Antarctic Peninsula Region of the Southern Ocean // Oceanography and Ecology. (Morozov, E., Flint, M., Spiridonov, V. (Eds.) Springer IP, 2021.
Подтема «Создание вычислительного ядра для модели атмосферы нового поколения»
M.A.Tolstykh, G.S.Goyman, R.Y.Fadeev, S.V.Travova, V.V.Shashkin. Development of the global multiscale atmosphere model: computational aspects // J. Phys.: Conf. Ser. 2021. V. 1740. doi:10.1088/1742-6596/1740/1/012074 Online ISSN: 1742-6596 Print ISSN: 1742-6588.
Saurral R. I., Merryfield W. J., Tolstykh M. A., Lee W.-S., Doblas-Reyes F. J., García-Serrano J., et al. (2021). A data set for intercomparing the transient behavior of dynamical model-based subseasonal to decadal climate predictions // Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 13, e2021MS002570. doi: 10.1029/2021MS002570 (1й квартиль) Online ISSN:1942-2466.
Фадеев Р.Ю., Шашкин В.В., Толстых М.А., Травова С.В., Мизяк В.Г., Рогутов В.С., Алипова К.А. Развитие системы долгосрочного прогноза Гидрометцентра России в 2020 году // Гидрометеорологические исследования и прогнозы. 2021. № 1 (379). С. 58-72. doi: 10.37162/2618-9631-2021-1-58-72.
Mizyak V.G., Rogutov V.S., Alipova K.A. Development of the new ensemble weather pre-diction system at the Hydrometcentre of Russia // J. Phys.: Conf. Ser. 2021. V. 1740. doi:10.1088/1742-6596/1740/1/012072.
Goyman G.S., Shashkin V.V. Horizontal approximation schemes for the staggered reduced latitude-longitude grid // J. of Comp. Phys. 2021 V. 434. doi: 10.1016/j.jcp.2021.110234.
Shashkin V.V., Goyman G.S. Semi-Lagrangian shallow water equations solver on the cubed-sphere grid as a prototype of new-generation global atmospheric model // J. Phys.: Conf. Ser. 2021. V. 1740. doi:10.1088/1742-6596/1740/1/012073 Online ISSN:1742-6596 Print ISSN:1742-6588.
Shashkin V.V., Goyman G.S. Parallel Efficiency of Time-Integration Strategies for the Next Generation Global Weather Prediction Model. Communications in Computer and In-formation Science (Russian Supercomputer days 2020), Springer, 2021, 12 pp., doi: 10.1007/978-3-030-64616-5_25.
Shashkin V.V. Stability analysis of implicit Semi-Lagrangian methods for numerical solu-tion of non-hydrostatic atmospheric dynamics equations // Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling, vol. 36, no. 4, 2021, pp. 239-253. https://doi.org/10.1515/rnam-2021-0020.