Лаборатория моделирования климатических систем (POSTERIOR Lab)

Научные результаты:

• Создан метод извлечения главных нелинейных мод климатической изменчивости из данных. Анализ рядов температуры поверхности океана позволил выделить низкоразмерные моды, отвечающие за межгодовую и мультидекадную изменчивость климата.
• Разработан метод построения эмпирических моделей, основанных на пространственно-временном разложении данных и нейросетевом представлении оператора эволюции системы. На примере межгодового прогноза ключевых климатических индексов продемонстрировано, что прогностическая способность моделей, построенных с помощью нового метода, не уступает лучшим из существующих в мире аналогов.

Внедрение результатов исследования:

Разработаны алгоритмы, применяющиеся в моделировании физических процессов, в обработке больших массивов данных (Big Data) и машинном обучении. На государственный учет поставлены 11 полезных программ для ЭВМ:

• «Программа для расчета пространственно-временной моды по многомерному временному ряду»

• «Программа для расчета нелинейной динамической моды и ее обоснованности по многомерному временному ряду (версия 1)»

• «Программа для расчета нелинейной динамической моды и ее обоснованности по многомерному временному ряду с оптимизацией по размерности»

• «Программа для расчета стохастической модели оператора эволюции на базе искусственных нейронных сетей, ее обоснованности и прогноза поведения по скалярному временному ряду»

• «Программа для калибровки численных схем климатических моделей, основанная на методе байесового осреднения на регулярной широтно-долготной вычислительной сетке»

• «Программа для вычисления статистических моментов и кумулянтов аномалий из заданного интервала временных масштабов по данным на широтно-долготной вычислительной сетке»

• «Программа для расчета прогностической модели оператора эволюции в форме комплекснозначной искусственной нейронной сети»

• «Программа для расчета эмпирической прогностической модели оператора эволюции с поиском оптимальной структуры вложения по многомерному временному ряду»

• «Программа для расчета байесовой обоснованности модели оператора эволюции в форме комплекснозначной искусственной нейронной сети»

• «Программа для расчета эмпирической прогностической модели оператора эволюции по многомерному временному ряду с учетом его гладкости»

• «Программа для расчета комплекснозначной пространственно-временной моды по многомерному временному ряду»

Образование и переподготовка кадров:

• Организована международная конференция Conference on Mathematical Geophysics CMG 2018 (Россия, 2018 г.)

• Организованы секции на международных конференциях EGU General Assembly (Австрия, 2015-2018 гг.,), Topical problems of nonlinear wave physics (Россия, 2014, 2017 гг.,), Frontiers of nonlinear physics (Россия, 2016 г.), на молодежных научных школах «Нелинейные волны» (Россия, 2016, 2018 гг.).

• Организована Всероссийская Школа - конференция молодых ученых «Состав атмосферы. Атмосферное электричество. Климатические эффекты» «МАПАТЭ 2016» (Россия, 2016 г.).

• Организованы рабочие группы Network analysis and data driven modelling of the climate (Германия, 2014 г.) и Analysis of Dynamic Networks and Data Driven Modelling of the Climate (Германия, 2015 г.).

• 3 специалиста Лаборатории прошли стажировку по эмпирическому моделированию распределенных систем.

• Участие в чтении курсов лекций «Механика», «Молекулярная физика», «Теория колебаний и волн», «Общая циркуляция атмосферы и ее математическое моделирование», «Основы теории климата», «Теория управления», «Информационная нейродинамика».

• Создано учебное пособие.

Организационные и инфраструктурные преобразования:

В настоящий момент Лаборатория располагает высокопроизводительным вычислительным кластером (более 500 современных вычислительных ядер частотой 2,4 ГГц). Данный кластер интегрирован в инфраструктуру института и является ядром вычислительной системы Института прикладной физики РАН.

• Потсдамский институт изучения климатических изменений (Германия): совместные исследования и научные мероприятия, разработка новых методов детектирования взаимодействий и направленности связей в сложных системах, разработка общей концепции бассейновой устойчивости динамических систем и ее приложение к исследованию устойчивости климатических мод, выявленных как в региональных климатических системах, так и в глобальной климатической системе Земли

• Калифорнийский университет в Лос-Анджелесе (США): совместные исследования, создание прогностических эмпирических моделей динамики арктического морского льда и изменений уровня океана в Арктике, описывающих эволюцию на сезонных, межгодовых и декадных масштабах