ИНСТИТУТ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ МАТЕМАТИКИ им. Г.И. МАРЧУКА
РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК

ИНСТИТУТ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ МАТЕМАТИКИ
им. Г.И. МАРЧУКА РАН

ИВМ РАН

119333, г. Москва, ул. Губкина, 8.
Тел.: (495) 984‑81‑20, (495) 989‑80‑24, факс: (495) 989‑80‑23, E‑mail: director@mail.inm.ras.ru

  • English


Семинар “Математическое моделирование геофизических процессов: прямые и обратные задачи”

В четверг, 14 октября в 17:15 состоится доклад: Матвеев С. А. (МГУ имени М. В, Ломоносова, ИВМ РАН), Гасанов М. Э. (Сколковский институт науки и технологий), Пукальчик М. А. (Университет Сириус), Оселедец И. В. (Сколковский институт науки и технологий)

АНАЛИЗ ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ОПТИМИЗАЦИИ ДЛЯ АНАЛИЗА РЕЗУЛЬТАТОВ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ПРОДУКЦИОННОЙ СПОСОБНОСТИ ПОЧВЫ MONICA И WOFOST

Аннотация доклада:

В данной работе мы рассматриваем две многомасштабных математических модели продукционной способности почвы MONICA и WOFOST с детальным описанием большого количества физических и химических процессов, происходящих в почве. В частности эти модели описывают кинетику и транспорт органического углерода и азота вдоль профиля почвы с учётом процессов теплопроводности, влагоёмкости и др.
При выборе основного показателя “результатов” моделирования в качестве урожайности сельскохозяйственных культур задачу моделирования можно рассматривать, как
вычисление результата y = f(x), где x — входные параметры модели, y — итоговая урожайность с/к культуры.

Первая часть работы посвящена применению метода глобальной чувствительности Соболя к рассматриваемому отображению позволило убедиться, что наиболее значимое влияние на урожайность оказывают
параметры верхнего слоя (горизонта) почвы, после чего для нескольких сельскохозяйственных культур с применением той же техники мы оценили вклад различных параметров непосредственно
верхнего почвенного горизонта. Для ускорения вычислений при анализе чувствительности мы воспользовались естественным параллелизмом, заложенным в метод Соболя, что позволило
ускорить вычисления более, чем в десятки раз с использованием 96 процессорных ядер суперкомпьютера Жорес, установленного в Сколковском институте науки и технологий.

Вторая часть работы посвящена применению алгоритма оптимизации NSGA-II для решения задачи оптимизации с двумя целями: оптимизации режима полива для снижения расхода пресной воды при одновременном
повышении урожайности сельскохозяйственных культур для конкретного хозяйства, расположенного в Подмосковье.

Доклад состоится в дистанционном режиме 

  • 2021-10-14 17:15:00
  • 2021-10-14 19:00:00