Доклад посвящен задаче совместного использования данных наблюдений и математической модели для оптимальной оценки моделируемого процесса. Такую задачу принято называть задачей усвоения данных. Рассматривается подход, основанный на применении теории оценивания. В частности, рассматриваются современные методы, основанные на ансамблевом фильтре Калмана и его обобщениях. Приводятся результаты серии работ по созданию эффективного алгоритма усвоения данных, основанного на ансамблевом фильтре Калмана. Предложены обобщения этого алгоритма на случай получения оптимальной оценки в заданном временном интервале (ансамблевое сглаживание) и для нелинейной модели и нелинейного оператора наблюдений. Приводятся результаты модельных численных экспериментов. Рассматривается применимость предложенных алгоритмов в задаче оценки потоков парниковых газов с поверхности Земли по данным наблюдений и модели распространения примеси в атмосфере.

Семинар будет проходить в режиме ОНЛАЙН на платформе ZOOM. Для подключения необходимо перейти по ссылке: https://zoom.us/j/94923694387