Математическое моделирование загрязнения городского воздуха источниками антропогенной и биогенной эмиссии тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат наук Барт, Андрей Андреевич

• Барт, Андрей Андреевич
• кандидат наук
• 2014

Оглавление диссертации кандидат наук Барт, Андрей Андреевич

Оглавление

Введение

1 Математические модели и информационные системы для анализа и представления качества атмосферного воздуха над урбанизированными территориями

1.1 Характеристики, определяющие качество атмосферного воздуха в пограничном слое атмосферы

1.1.1 Основные загрязнители атмосферного воздуха в городах и их воздействие на окружающую среду

1.1.2 Предельно допустимые концентрации и комплексные показатели загрязненности атмосферы

1.1.3 Влияние метеорологических условий на качество атмосферного воздуха

1.2 Метеорологические модели атмосферы

1.2.1 Классификация моделей

1.2.2 Глобальные модели

1.2.3 Мезомасштабные (региональные) модели

1.3 Мезомасштабные модели переноса и химических трансформаций примеси

1.3.1 Подходы к моделированию

1.3.2 Эйлеровы мезомасштабные модели переноса для оценки качества воздуха в городах

1.3.3 Кинетические схемы химических реакций, используемые в современных моделях

1.3.4 Математическая модель атмосферной диффузии для исследования распределения первичных и вторичных загрязнителей воздуха над урбанизированной территорией

1.4 Автоматизированные информационные системы качества атмосферного воздуха в городах

1.4.1 Информационно-измерительные комплексы

1.4.2 Информационно-вычислительные комплексы для прогноза качества воздуха

1.5 Семантические модели города

1.6 Выводы

2 Постановка задачи

2.1 Физическая постановка задачи

2.2Математическая постановка задачи

2.2.1 Моделирование переноса примеси с учетом образования вторичных компонент

2.2.2 Моделирование источников и стоков примеси

2.3 Постановка задачи создания комплекса программ и связанных с ним информационно-вычислительных систем

2.3.1 Получение данных, связанных данных и онтологий

2.3.2 Построение информационной системы

2.4 Выводы

3 Метод решения и результаты тестирования транспортной модели

3.1 Численный метод решения систем адвективно-диффузионно-кинетических уравнений

3.1.1 Аппроксимация адвективно-диффузионно-кинетического уравнения

3.1.2 Устойчивость явно-неявной схемы

3.1.3 Решение сеточных уравнений

3.1.4 Параллельная реализация численного алгоритма на многопроцессорной вычислительной технике

3.2 Методика интерполирования результатов наблюдений и глобального метеорологического прогноза

3.2.1 Использование данных наблюдений при построении локального прогноза метеорологических параметров

3.2.2 Использование данных глобального метеорологического прогноза

3.3 Некоторые результаты сопоставления данных численных расчетов и наблюдений метеопараметров и концентрации примеси для г. Томска

3.4 Выводы

4 Информационно-вычислительные системы для исследования и прогнозирования состояния атмосферного пограничного слоя и переноса примеси

4.1 Информационно-вычислительная система «Городская химическая погода»

4.1.1 Описание и назначение системы

4.1.2 Данные для моделирования качества воздуха

4.1.3 Промежуточное программное обеспечение для сопровождения расчетов

4.1.4 Представление прогностических данных

4.1.5 Схема слоя данных и приложений, характеризующая ИВС

«Городская химическая погода»

4.2 Информационно-вычислительная система «UnIQuE»

4.2.1. Назначение ИВС «UnIQuE»

4.2.2. Трехслойная архитектура ИВС «UnIQuE»

4.2.3. Программное обеспечение ИВС «UnIQuE»

4.3 Выводы

Заключение

Список сокращений и условных обозначений

Список литературы

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Математическое моделирование загрязнения городского воздуха источниками антропогенной и биогенной эмиссии»

Введение

В настоящее время проблема загрязнения атмосферного воздуха является одной из важнейших задач охраны окружающей среды. Контроль состава атмосферного приземного воздуха осуществляется с помощью измерений концентраций особо опасных компонент на специальных станциях.

С развитием физико-математического аппарата моделирования атмосферных процессов появлением эффективных численных методов, высокопроизводительной вычислительной техники во всем мире стали разрабатываться программные комплексы для численного исследования, получения прогноза качества воздуха на основе математических моделей физических и химических процессов в атмосфере и оповещения о расположении критически загрязненных объемов воздуха над городами и промышленными объектами [1].

Математическое моделирование загрязненности городского воздуха обычно заключается в определении источников загрязнения и исследовании распространения загрязнения с учетом состояния окружающей среды. Для получения основных уравнений используют либо Лагранжев либо Эйлеров подход. Выбор подхода зависит от поставленной задачи. При Лагранжевом подходе точка отсчета выбирается таким образом, что она движется вместе с переносимым ветром воздушным объемом и поэтому не происходит никакого массового обмена между частью воздуха и его окружением. Выбор точки отсчета при Эйлеровом подходе предполагает её неподвижность в пространстве. Частицы входят в каждую неподвижную ячейку и покидают ее через границы ячейки. При этом концентрация примеси в каждой точке пространства является функцией времени [2]. При Эйлеровом подходе учитывается турбулентная диффузия, определяющаяся, как правило, по метеорологической модели [3]. Кроме членов, описывающих изменение концентрации примесей во времени, адвекцию и турбулентную диффузию, в модельное уравнение входит источниковый член, представляющий поступление и осаждение примеси.

На практике турбулентные коэффициенты получают до моделирования переноса, так как установлено, что концентрация примеси слабо влияет на турбулентность и метеорологические характеристики.

Моделирование уровня загрязненности городского воздуха подразумевает определение концентрации ансамбля загрязнителей, поэтому для каждой компоненты примеси составляется уравнение адвекции-диффузии, уравнения решаются в системе.

Известно, что примеси (загрязнители), поступая в атмосферу, химически взаимодействуют друг с другом, образуют новые соединения или, наоборот, распадаются на

более простые вследствие фотолиза. Поэтому, наряду с переносом, моделируется протекание химических реакций в атмосфере.

В зависимости от поставленной задачи выделяется ряд наиболее характерных химических реакций. В атмосферной химии, как правило, рассматривают унарные (фотохимические), бинарные и реакции третьего порядка [2]. В зависимости от природных и индустриальных особенностей исследуемой территории выделяется ряд наиболее характерных химических реакций. Знание скоростей выделенных реакций позволяет определить коэффициенты дифференциальных уравнений, характеризующих кинетику примесей. В случае большого количества реакций и однотипности некоторых веществ, участвующих в них, используются приближенные кинетические уравнения, в которых однотипные вещества объединены в классы и каждый класс описывается одним кинетическим уравнением, характеризующим поведение представителя этого класса. Описанию кинетического поведения веществ в атмосферной химии посвящено значительное число работ, среди которых работы Дж. Зайнфелда [2], В. Стоквела

[4].

Математические модели переноса используются для решения следующих задач: оценки и прогнозирования распространения загрязняющих веществ, попавших в атмосферу вследствие аварийной ситуации, оценки вклада в загрязнение атмосферного воздуха от отдельно взятого источника, исследования распространения примеси в зависимости от метеорологических условий. Математическому моделированию переноса примеси в атмосфере посвящены работы М.Е. Берлянда [5,6], Г.И. Марчука [7] и А.Ф. Курбацкого [8,9], В.В. Пененко [10,11], А.Е. Алояна [12,13].

Для задания турбулентных и метеорологических характеристик используются метеорологические модели. Наибольший интерес представляет собой атмосферный пограничный слой (АПС), так как именно он является средой обитания человека и большей части животного мира. В АПС протекает турбулентный обмен, вызванный орографической и температурной неоднородностью подстилающей поверхности. Исследованию турбулентности, присутствующей в АПС, посвящены работы A.C. Монина и А.М. Обухова [14], Б.Б. Ильюшина [15], Г. Меллораи Т. Ямады [16,17], А. Андрэна [18].

Многообразие подходов при построении моделей загрязнения воздуха и используемых данных порождают разнообразие комплексов программ для исследования и прогноза качества воздуха в АПС городов с различными типами ландшафта. В работе Д.А. Беликова [19] предложен программный комплекс для исследования распределения первичных и вторичных загрязнителей воздуха над урбанизированной территорией с учетом поступления примеси от антропогенных источников, но не рассматриваются источники биогенного типа. Тем не менее

выявлено, что в глобальных масштабах изопрен, как биогенный источник, дает основной вклад при образовании формальдегида в период роста растений. Для многих городов Западной Сибири наблюдается превышение предельно допустимых концентраций формальдегида, но исследований образования формальдегида с учетом химических трансформаций в масштабах городов не проводилось.

При моделировании переноса примеси в АПС требуются данные о метеорологических и турбулентных характеристиках, которые при отсутствии данных измерений можно получить на основе прогностических данных расчетов по метеорологической модели глобального масштаба, например ПЛАВ [20]. Использование такого прогноза позволит выполнять прогностические расчеты переноса примеси, но требует создания методики интерполяции глобальных метеорологических данных к мезомасштабным данным.

Математическое моделирование переноса примесей с учетом химических реакций сводится к решению системы сложных дифференциальных и алгебраических уравнений, аналитическое решение которой может оказаться невозможным. Такая система уравнений может быть решена приближенно с использованием вычислительной техники. Численное решение переноса примесей с учетом химических реакций является ресурсоемкой задачей и требует времени. Для сокращения времени расчетов, особенно при прогнозировании, требуются эффективные параллельные алгоритмы, основывающиеся на схемах аппроксимации высоких порядков и учитывающие архитектуру суперкомпьютерной техники.

Для моделирования переноса примеси в АПС с целью принятия решений о качестве воздуха требуется создать комплекс программ для обеспечения модели входными данными, выполнения расчетов на суперкомпьютерах и представления результатов расчетов в виде базы знаний.

Автоматический контроль качества воздуха в настоящее время осуществляется как в региональном масштабе, так и в крупных населенных пунктах, главным образом, в промышленных центрах и мегаполисах. С этой целью созданы измерительные комплексы (например, [21-25]) и информационно-вычислительные системы [26-28]. Дальнейшее развитие систем автоматического контроля загрязнений может проходить в двух плоскостях. С одной стороны, развитие сотовой связи позволяет снимать данные с огромного числа мобильных устройств, которые могут содержать измерительные компоненты. Реализация этого подхода приведет к развитию распределенных измерительных систем. С другой стороны, влияние интернет технологий на передачу информации и данных стало настолько значительным, что технологии и рекомендации (стандарты) Semantic Web [29] будут превалировать в процессах разметки и обработки информации. Более того, использование этой

технологии решает ряд задач, характерных для распределенных систем: автоматическое согласование информационных ресурсов, интеграцию данных с учетом их семантики, семантический поиск ресурсов и т.д. Для решения этих задач необходимо представлять информационные ресурсы [30] в форме вычислимых онтологий [31 -33], следуя, например, рекомендациям \УЗС [34— 36]. Существенную роль при работе с онтологиями играет выбор машины вывода [37-39]. Представление информационных ресурсов в форме онтологий требует, в свою очередь, построения математических моделей выходных данных, написанных на языках декларативного программирования. Можно утверждать, что в предметных областях построение индивидов, классов и свойств, наделенных характеристиками, стало трудоемкой задачей, а результаты декларативного программирования в совокупности со средствами их создания являются комплексами программ, лежащими в основании трехслойных информационных систем [39, 40].

Целью диссертационного исследования является повышение качества расчета переноса примесей в воздухе над урбанизированными территориями, поступающих как от антропогенных, так и от биогенных источников.

В рамках указанной цели поставлены и решены следующие задачи:

1. Разработать модификацию математической мезомасштабной модели переноса и образования вторичных компонент примеси с целью исследования влияния эмиссии от источников как антропогенного, так и биогенного происхождения на качество атмосферного воздуха в городах.

2. Разработать эффективный параллельный алгоритм расчета по мезомасштабной модели переноса примесей, опирающийся на технологию опережающей рассылки при двумерной декомпозиции расчетной области.

3. Создать методику подготовки входных данных для математической мезомасштабной модели переноса примесей по выходным данным глобальной метеорологической модели.

4. Разработать комплекс программ для обеспечения мезомасштабной модели переноса примесей входными данными, решения системы дифференциальных уравнений переноса примесей с учетом химических реакций и представления результатов в форме онтологической базы знаний.

Научная новизна результатов проведенных исследований:

1. Впервые разработана модификация математической мезо-масштабной модели переноса примесей над территорией городов, учитывающая поступление изопрена биогенного происхождения и образование вторичных загрязнителей за счет химических трансформаций.

2. На основе метода конечных объемов разработан новый параллельный алгоритм численного решения сеточных уравнений мезомасштабной модели переноса примесей на многопроцессорной вычислительной технике с распределенной памятью, использующий принцип двумерной декомпозиции по данным и технологию асинхронных обменов, обеспечивающий высокую эффективность параллельных вычислений (до 50% на 100 процессорных элементах), возможность использования большего числа процессорных элементов, чем при одномерной декомпозиции, и сокращение времени пересылки данных между процессорными элементами по сравнению с синхронными обменами.

3. На основе уравнений однородного АПС с включением дополнительных членов, обеспечивающих учет крупномасштабных процессов циркуляции атмосферы, впервые разработана методика интерполирования данных глобального метеорологического прогноза по модели ПЛАВ, позволяющая получать значения метеорологических и турбулентных параметров пограничного слоя атмосферы с высоким вертикальным разрешением, используемые при численном решении уравнений переноса примесей.

Теоретическая значимость работы состоит в дальнейшем развитии методов математического моделирования в задачах охраны окружающей среды, параллельных вычислений при решении дифференциальных уравнений в частных производных, интерполирования метеоданных с небольшим временным и пространственным разрешением. Результаты проведенного исследования могут быть использованы в теории параллельных вычислений и при решении задач охраны окружающей среды.

Практическая ценность работы заключается в следующем:

1. Разработан комплекс программ для расчета переноса примесей в атмосферном пограничном слое над урбанизированной территорией на основе предложенной математической мезомасштабной модели переноса примесей с использованием метеорологических и турбулентных характеристик, получаемых согласно разработанной методике интерполирования данных глобального метеорологического прогноза по модели ПЛАВ, и представления результатов расчетов в форме онтологической базы знаний.

2. Разработанный комплекс программ может быть использован для урбанизированных территорий, неоснащенных метеорологическими станциями и станциями дистанционного зондирования вертикальной структуры атмосферы.

3. Особенностью созданного комплекса программ является представление результатов вычислений в форме онтологической базы знаний, что позволяет использовать результаты моделирования при решении задач оценки качества воздуха в крупных населенных пунктах и принятия решений.

4. Комплекс программ применен к условиям города Томск и дает возможность ежедневного краткосрочного (до 24 часов) прогнозирования качества городского воздуха.

Достоверность и обоснованность полученных в диссертационной работе результатов подтверждается строгим математическим исследованием, использованием проверенных современных численных методов и технологий и сравнением полученных результатов с данными приборных измерений.

Положения, выносимые на защиту:

1. Модификация математической мезомасштабной модели переноса примесей над территорией городов, учитывающая поступление изопрена биогенного происхождения и образование вторичных загрязнителей за счет химических трансформаций.

2. Параллельный алгоритм решения сеточных уравнений мезомасштабной модели переноса примесей на многопроцессорной вычислительной технике с распределенной памятью.

3. Методика интерполирования данных глобального метеорологического прогноза по модели ПЛАВ.

4. Комплекс программ для расчета переноса примесей в атмосферном пограничном слое над урбанизированной территорией и представления результатов вычислений в форме онтологической базы знаний.

Личное участие автора в получении результатов, изложенных в диссертации.

Постановка изложенных в диссертации задач была сделана научным руководителем и научным консультантом при участии соискателя. Научному руководителю А.З. Фазлиеву принадлежат постановки задач построения информационных систем и описания данных и указания основных направлений исследования. Научному консультанту A.B. Старченко принадлежат постановки задач физико-математического моделирования атмосферных процессов и организации параллельных вычислений и указания направлений исследования. Автором работы была создана методика преобразования данных глобального прогноза для использования в модели переноса примесей и проведена апробация методики, сформулирована и программно реализована на кластере Томского государственного университета численная модель переноса примесей с учетом химических реакций, спроектирована информационно-вычислительная система (ИВС) и созданы комплексы программ промежуточного программного обеспечения для функционирования системы. В совместных с научным руководителем и научным консультантом публикациях соискателю принадлежит описание разработанных информационно-вычислительных систем и математических моделей. В других работах соискателем выполнены подготовка данных для расчетов, проведение расчетов и участие в обсуждении полученных результатов.

Апробация работы. Основные результаты докладывались на конференциях и семинарах различных уровней:

Основные результаты докладывались на конференциях и семинарах различных уровней: XVI, XVII, XIX Международные симпозиумы «Оптика атмосферы и океана. Физика атмосферы» (г. Томск, 2009; г. Томск, 2011; г. Барнаул - Телецкое озеро, 2013); XV, XVII, XVIII, XIX Рабочие группы «Аэрозоли Сибири», (г. Томск, 2008, 2010, 2011, 2012); I, III Всероссийская молодежная научная конференция «Современные проблемы математики и механики» (г. Томск, 2010, 2012); Шестая сибирская конференция по параллельным и высокопроизводительным вычислениям (г. Томск, 2011); Семинар в Датском метеорологическом институте (БМ1) (г. Копенгаген, октябрь 2011); Седьмая межрегиональная школа-семинар «Распределенные и кластерные вычисления» (г. Красноярск, 2010); Школы молодых ученых и международные конференции по вычислительно-информационным технологиям для наук об окружающей среде: «С1ТЕ8-2007» (г. Томск, 2007), «С1ТЕ8г2009» (г. Красноярск, 2009); Международная конференция по измерениям, моделированию и информационным системам для изучения окружающей среды: Е>Л/11ЮМ18-2008 (г. Томск, 2008); 8-ая Международная конференция «Высокопроизводительные параллельные вычисления на кластерных системах» (г. Казань, 2008); Всероссийская конференция по математике и механике, посвященная 130-летию Томского государственного университета и 60-летию механико-математического факультета (г. Томск, 2008).

Работа выполнялась в рамках научных программ и проектов: Гранты Российского фонда фундаментальных исследований 07-05-01126-а, 12-01-00433-а, 12-05-31341, проекты СКИФ-ГРИД Шифр 402, Шифр 410, Научная программа «Развитие научного потенциала высшей школы» РНП.2.2.3.2.1569, Федеральная целевая программа «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» Госконтракт № 14.В37.21.0667), Госзадание Министерства образования и науки Российской Федерации (контракт № 8.4859.2011) «Разработка эффективных параллельных алгоритмов решения задач вычислительной математики, защиты информации, физики и астрономии на суперкомпьютерах петафлопсного уровня».

Публикации. По результатам проведенных исследований автором опубликовано 14 печатных работ, из которых 7 в рецензируемых научных изданиях, рекомендованных Высшей аттестационной комиссией при Министерстве образования и науки Российской Федерации для опубликования основных научных результатов диссертаций.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы из 121 наименования. Общий объем работы составляет 132 страницы, 42 рисунка и 7 таблиц.

Содержание работы

Во введении дается обоснование актуальности темы диссертационной работы, сформулированы основные цели и задачи. Подчеркнута научная новизна и практическая значимость работы. Перечислены положения, выносимые на защиту, дано краткое изложение содержания диссертационной работы по разделам.

В первом разделе приведен обзор существующих в настоящее время методов исследования качества атмосферного воздуха над урбанизированными территориями. При оценке уровня загрязненности наравне с методикой измерений газового состава воздуха для исследования качества атмосферного воздуха широко используется математическое моделирование атмосферных процессов.

Представлены информационно-измерительные и информационно-вычислительные системы (ИВС), активно применяющиеся в настоящее время для исследования качества воздуха по всему миру. Для информационных систем дано описание используемых ресурсов. На основе выполненного обзора литературы и информационных систем были выявлены основные признаки и сформулированы основные требования к разрабатываемой ИВС.

Во втором разделе сформулирована постановка основной задачи диссертационной работы, состоящая в построении математической модели и ИВС, описывающих химическую погоду в городе, окруженном лесными массивами. Эта задача имеет три аспекта: физический, математический и информационный. На физическом уровне предметом исследования в диссертационной задаче является поведение вторичных примесей (в первую очередь, озона и формальдегида) в составе городской атмосферы с учетом выбросов от промышленных предприятий, автотранспорта и биогенного изопрена. Рассматривается влияние воздушного потока, температуры, влажности и турбулентности на перенос примеси в атмосфере при взаимодействии примесей между собой и другими газами.

В третьем разделе описан численный метод решения системы транспортных уравнений и алгоритм решения задачи на кластере ТГУ СКИФ Cyberia, методика преобразования метеорологических полей для использования в химической транспортной модели и приведено сравнение полученных результатов моделирования с данными измерений, проводимых на TOR-станции Института оптики атмосферы СО РАН.

В четвертом разделе приведено описание разработанных в рамках диссертационного исследования двух информационно-вычислительных систем «Городская химическая погода» и «UnlQuE» (Urban air Quality Estimation) с описанием назначения и особенностей. ИВС «Городская химическая погода» предназначена для еже-дневного проведения оперативного численного краткосрочного прогноза качества атмосферного воздуха над территорией города

Томск и представления результатов прогноза в информационном пространстве (Web). ИВС «UnIQuE» является модификацией ИВС «Городская химическая погода» и предназначена для вычисления концентраций примесей, загрязняющих воздух в атмосферном пограничном слое города, окруженного хвойными и лиственными лесами, и представления свойств результатов вычисления в форме данных, информации и знаний для исследователей и программных агентов. Первой особенностью ИВС «UnIQuE» является то, что ее математическая модель, используемая для вычисления концентраций примесей, является расширением соответствующей модели, используемой в ИВС «Городская химическая погода». Она учитывает потоки изопрена производимого лесами при определенных метеорологических ситуациях. Вторая особенность ИВС «UnIQuE» связана с представлением результатов расчетов по численной модели переноса примеси с учетом химических реакций. В ИВС «UnIQuE» автоматически вычисляются значения свойств, характеризующих предсказанные данные о состоянии пограничного слоя. Эти свойства описываются на языке OWL 2 DL в рамках семантического подхода.

В заключении приведены основные выводы диссертационной работы.

Автор благодарит: научного руководителя Фазлиева Александра Зариповича, кандидата физико-математических наук, доцента кафедры вычислительной математики и компьютерного моделирования и научного консультанта Старченко Александра Васильевича, доктора физико-математических наук, профессора, заведующего кафедрой вычислительной математики и компьютерного моделирования. Автор также благодарен сотрудникам кафедры вычислительной математики и компьютерного моделирования Механико-математического факультета Томского государственного университета и Центра интегрированных информационных систем Института оптики атмосферы СО РАН.

1 Математические модели и информационные системы для анализа и представления качества атмосферного воздуха над урбанизированными территориями

1.1 Характеристики, определяющие качество атмосферного воздуха в

пограничном слое атмосферы

Атмосферный воздух является важным компонентом окружающей среды, средой обитания человека. Атмосферный воздух представляет собой смесь газов, преимущественно состоящую из азота (78% по объему и 75% по массе) и кислорода (20% по объему и 23% по массе) и других газов, таких как аргон, углекислый газ, неон, метан, гелий, водород. В Законе Российской Федерации «Об охране атмосферного воздуха» [41] атмосферный воздух определяется как жизненно важный компонент окружающей природной среды, представляющий собой естественную смесь газов атмосферы, находящуюся за пределами жилых, производственных и иных помещений. В атмосферном воздухе в малых объемах присутствуют химические и биологические вещества, появление которых обусловлено деятельностью человека и природными процессами, называемые примесью или загрязняющим веществом. Загрязнение воздуха подразделяют на искусственное (антропогенное) и природное (биогенное). Пагубное влияние загрязняющих веществ на здоровье человека является доказанным фактом. Со второй половины XX века антропогенное загрязнение воздуха начало резко увеличиваться, что было вызвано ростом городов, развитием промышленности и увеличением количества транспортных средств.

1.1.1 Основные загрязнители атмосферного воздуха в городах и их воздействие на

окружающую среду

Загрязненность атмосферного воздуха является известным фактом. Источники загрязнения делятся на два типа в зависимости от характера происхождения. К первому типу относятся источники биогенного происхождения. Причиной образования и поступления загрязнителей в атмосферу могут служить лесные пожары, разложение органических остатков, выделение растительностью летучих органических соединений (ЛОС, УОС). Также к биогенной эмиссии относят продукты вулканических извержений и морские брызги.

Ко второму типу относятся источники антропогенного происхождения, являющиеся результатом деятельности человека. Основными источниками являются промышленные

предприятия и автотранспорт, также к антропогенным выбросам относятся результаты аварий, возникающих на нефте- и газопроводах.

Загрязняющие вещества, поступившие в атмосферу от источников, называют первичными. Некоторые загрязняющие вещества являются химически активными и, поступая в атмосферу, начинают реагировать либо с другими компонентами примеси, либо с газами (кислород, азот), из которых состоит воздух. Вещества, которые образуются в результате химических или физических процессов, называют вторичными. Следует отметить, что некоторые вещества могут быть как первичными, так и вторичными, например, озон. Эти вещества, как первичные, так и вторичные, называют примесью. Примесь - рассеянное в атмосфере вещество, не содержащееся в ее постоянном составе [42].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Барт, Андрей Андреевич, 2014 год

Список литературы

1 Старченко, А. В. Математическое моделирование качества атмосферного воздуха и циркуляции воздушных масс над городами с использованием суперкомпьютеров /

A. В. Старченко, Д. А. Беликов, Р. Б. Нутерман // Суперкомпьютерные технологии в науке, образовании и промышленности. -2009. - Москва: МГУ. - С. 115-121.

2 Seinfeld, J. H. Atmospheric Chemistry and Physics: From Air Pollution to Climate Change, Second Edition. / J. H. Seinfeld, S. N. Pandis-New Jersey:John Wiley & Sons, Inc., 2006. - 1232 p.

3 Старченко, А. В. Численное моделирование городской и региональной атмосферы и оценка её влияния на перенос примеси / А. В. Старченко // Вычислительные технологии. -2004. -Т. 9; 4.2.-С. 98-108.

4 Stockwell, W. R. A New Mechanism for Atmospheric Chemistry Modeling / W. R. Stockwell, F. Kirchner, M. Kuhn, S. Seefeld // Journal of Geophysical Research. - 1997. - V. 102, № 22, -

P. 25847-25879.

5 Берлянд, M. E. О расчете загрязнений атмосферы выбросами их дымовых труб электростанций / M. Е. Берлянд, E. JL Генрихович, Р. И. Оникул // Труды Геолого-географического общества. - 1964. - вып. 158. - С. 3-21.

6 Берлянд, M. Е. Прогноз и регулирование загрязнений атмосферы / M. Е. Берлянд. - JL: Гидрометеоиздат, 1985. - 168с.

7 Марчук, Г. И. Математическое моделирование в проблеме окружающей среды / Г. И. Марчук. - М.: Наука, 1982. - 320с.

8 Курбацкий, А. Ф. Рассеяние пассивной примеси от поверхностного источника над городским островом тепла / А. Ф. Курбацкий, JI. И. Курбацкая // Оптика атмосферы и океана. -2003. - Т. 16; № 5 - 6. - С. 482-487.

9 Курбацкий, А. Ф. Численное исследование городского острова тепла: верификация эйлеровых моделей атмосферной диффузии / А. Ф. Курбацкий, JI. И. Курбацкая // Оптика атмосферы и океана. - 2004. - Т. 17; № 05-06. - С. 470-477.

10 Пененко, В. В. Методы численного моделирования атмосферных процессов /

B. В. Пененко. -JI.: Гидрометеоиздат, 1981. -351с.

11 Пененко, В. В. Применение численных моделей для прогнозирования аварийных и экологических ситуаций в атмосфере / В. В. Пененко, М. Г. Коротков // Оптика атмосферы и океана. - 1998. - Т.11, № 6. -С. 567-572.

12 Алоян, А. Е. Динамика и кинетика газовых примесей и аэрозолей в атмосфере: Курс лекций / А. Е. Алоян. - М.: ИВМ РАН, 2002. - 201 с. - ISBN 5-901854-05-5.

13 Пененко, В. В. Модели и методы для задач охраны окружающей среды / В. В. Пененко, А. Е. Алоян. - М.: Наука, 1985. - 256 с.

14 Монин, А. С. Основные закономерности турбулентного перемешивания в приземном слое атмосферы / А. С. Монин, А. М. Обухов // Труды Геофизического института АН СССР. -1954. -№24. -С. 163-187.

15 Илюшин, Б. Б. О применимости Е-1 и E-z моделей турбулентности к нейтральному горизонтально неоднородному атмосферному пограничному слою / Б. Б. Илюшин,

А. Ф. Курбацкий // Известия АН. Физика атмосферы и океана. - 1994. - Т. 30; № 5. - С. 615-622.

16 Yamada, Т. A Simulation of the Wangara Atmospheric Boundary Layer Data / T. Yamada, G. A. Mellor // Journal of the Atmospheric Sciences. - 1975. - V. 32. - P. 2309-2329.

17 Yamada, T. Simulations of Nocturnal Drainage Flows by a q2t Turbulence Closure Model / T. Yamada // Journal of the Atmospheric Sciences. - 1983. - V. 40. - P. 91-106.

18 Andren, A. Evolution of a Turbulence Closure Scheme Suitable for Air-Pollution Application /А. Andren // Journal of Applied Meteorology. - 1990. - V. 29. -P. 224-239.

19 Беликов, Д.А. Параллельная реализация математической модели атмосферной диффузии для исследования распределения первичных и вторичных загрязнителей воздуха над урбанизированной территорией .'диссертация на соискание ученой степени канд физ.-мат. наук:05.13.18. Томск. 2006. - 177 с.

20 Толстых, М.А. Полулагранжева модель атмосферы с высоким разрешением для численного прогноза погоды / М. А. Толстых // Метеорология и гидрология. 2001. № 4. - С. 516

21 DEFRA's Environment Protection Statistics and Information Management Division - EPSIM [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://uk-air.defra.gov.uk/data/

22 The Canadian Air and Precipitation Monitoring Network СAPMoN [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.ee.gc.ca/rs-mn/default.asp?lang=En&n=752CE271-l

23 Сайт ГПУ «Мосэкомониторинг» [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.mosecom.ru

24 Laboratory of atmospheric composition climatology [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://lop.iao.ru/activity/7idHor

25 Аршинов, М. Ю. Автоматический пост для мониторинга малых газовых составляющих атмосферного воздуха/М.Ю. Аршинов, Б.Д. Белан, Д.К. Давыдов, В.К. Ковалевский,

B. К. Ковалевский, А. П. Плотников, Е. В. Покровский, Т. К. Скляднева, Г. Н. Толмачев // Метеорология и гидрология. - 1999. - № 3. - С. 110-118.

26 Ebel, A.Simulation of photochemical smog episodes in Europe using nesting techniques and different model evaluation approaches / A. Ebel, M. Memmesheimer, H. J. Jakobs, C. Kessler,

G. Piekorz, M. Weber //Air Pollution Modeling and its Application. - New York. - 2001. - pp. 145153.

27 Basart, S. Aerosols in the CALIOPE air quality modelling system: evaluation and analysis of PM levels, optical depths and chemical composition over Europe / S. Basart, M. T. Pay, O. Jorba,

C. Perez, P. Jimenez-Guerrero, M. Schulz, J. M. Baldasano // Atmospheric Chemistry and Physics. -2012.-Vol. 12.-pp. 3363-3392.

28 AirWare: air quality management information system for urban and industrial applications [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.ess.co.at/AIRWARE/

29 Berners-Lee, Т. The Semantic Web / Т. Berners-Lee, J. Hendler, O. Lassila // Scientific American. -2001.

30 De Roure, D. Report commissioned for EPSRC/DTI Core e-Science Programme /

D. De Roure, N. Jennings, N. Shadbolt //A Future e-Science Infrastructure. -2001. - P. 78.

31 Guarino, N. Proceedings of FOIS'98 /N. Guarino //Formal Ontology and Information Systems. Trento. -1998. - pp. 3-15.

32 Davies, J. Semantic Web technologies trends and research in ontology-based systems/ J. Davies, R. Studer, P. Warren. - Chichester: John Wiley & Sons, 2006. - 312 pp.

33 Gruber, T.R. Toward principles for the design of ontologies used for knowledge sharing / T. R. Gruber // Human-Computer Studies. -1993. -No. 43. - pp. 907-928.

34 Lassila, O. Resource Description Framework (RDF) Model and Syntax Specification /

O. Lassila, R. R. Swick [Электронный ресурс] // W3C Recommendation. - 1999 . - Режим доступа: http://www.w3 .org/TR/1999/REC-rdf-syntax-19990222/

35 Brickley, D. RDF Vocabulary Description Language 1.0: RDF Schema / D. Brickley, R. V. Guha [Электронный ресурс] // W3C Recommendation. - Режим доступа:

http ://www. w3 .org/TR/rdf-schema/

36 OWL 2 Web Ontology Language Direct Semantics [Электронный ресурс] // W3C Recommendation. - 2009. - Режим доступа: http://www.w3.org/TR/2009/REC-owl2-direct-

semantics-20091027

37 Tsarkov, D. FaCT++ Description Logic Reasoner: System Description / D. Tsarkov,

I. Horrocks // Int. Joint Conf. on Automated Reasoning (IJCAR 2006). - 2006. - Vol. 4130. - pp. 292297.

38 Hermit OWL Reasoner [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://hermit-reasoner.com/

39 Ахлестин, А. Ю. Информационная система трехслойной архитектуры /

А. Ю. Ахлестин, Н. А. Лаврентьев, А. И. Привезенцев, А. 3. Фазлиев // Труды семинара «Наукоемкое программное обеспечение», Новосибирск. - 2011. - С. 38-43.

40 Ахлестин, А. Ю. Информационная система трехслойной архитектуры по молекулярной спектроскопии / А. Ю. Ахлестин, Н. А. Лаврентьев, А. И. Привезенцев, А. 3. Фазлиев // Материалы 14 Всероссийской конференции «Интернет и современное общество», СПб. -2011. -С. 17-26.

41 Об охране атмосферного воздуха [Текст]: Федеральный закон от 04.05.1999 N 96-ФЗ (ред. от 23.07.2013)

42 ГОСТ 17.2.1.04-77 Охрана природы. Атмосфера. Источники и метеорологические факторы загрязнения, промышленные выбросы. Термины и определения

43 Lu, R. Ozone distributions over the los angeles basin: Three-dimensional simulations with the smog model / R. Lu, R. P. Turco //Atmospheric Environment. -1996. - Vol. 30; No. 24. - pp. 41554176.

44 Tulet, P. An episode of photooxidant plume pollution over the Paris region / P. Tulet, A. Maaley, V. Crassier, R. Rosset // Atmospheric Environment. - 1999. - V. 33. - P. 1651-1662.

45 Белан, Б. Д. Озон в тропосфере/ Б. Д. Белан. - Томск: Изд-во ИОА СО РАН, 2010. - 488 с.

46 РД 52.04.186-89 «Руководство по контролю загрязнения атмосферы». Москва: Издательство стандартов, 1989.

47 Степанова, Н. В. Влияние комплекса метеорологических условий на загрязнение атмосферного воздуха города / Н. В. Степанова, А. П. Шлычков // Казанский медицинский журнал. - 2004. - № 5.

48 Селегей, Т.С. Формирование уровня загрязнения атмосферного воздуха в городах Сибири/ Т. С. Селегей. - Новосибирск: Наука, 2005. - 248 с.

49 Старченко, А. В. Численное моделирование влияния метеорологических параметров на качество атмосферного воздуха в городе / А. В. Старченко, Д. А. Беликов, А. О. Есаулов //

Труды конференции ENVIROMIS 2002. - Томск: Изд-во Томского ЦНТИ. - 2002. - С. 142-151.

50 Meteorological and Air Quality Models for Urban Areas.// под редакцией A. Baklanov, S. Grimmond, A. Mahura, M. Athanassiadou. - Springer, 2009. - 183 pp.

51 Evaluation of the NCEP Global Forecast System at the ARM SGP Site / F. Yang , H. L. Pan, S. Krueger, S. Moorthi, S. Lord // Monthly Weather Review. -2006. -Vol. 134. No. 12. - pp. 36683690.

52 Met Office Unified Model [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.metoffice.gov.uk/research/modelling-systems/unified-model

53 GME: Generic Modeling Environment [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.isis.vanderbilt.edu/Projects/gme/

54 North American Mesoscale Forecast System (NAM) [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.ncdc.noaa.gov/data-access/model-data/model-datasets/north-american-mesoscale-forecast-system-nam

55 ММ5 Community Model Homepage - МММ [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.mmm.ucar.edu/mm5/

56 The Rapid Update Cycle (RUC) [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://ruc.noaa.gov/

57 The Advanced Regional Prediction System [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://wwwcaps.ou.edu/

58 Pielke, R.A. A comprehencive Meteorological Modeling System RAMS / R. A. Pielke, W. R. Cotton, R. L. Walko, C. J. Tremback, W. A. Lyons, L. D. Grasso, M. E. Nicholls, M. D. Moran, D. A. Wesley, T. J. Lee, J. H. Copeland // Meteorology and Atmospheric Physics. -1992. - Vol. 49; Issue 1 -4. -pp 69-91

59 HIRLAM [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.hirlam.org/

60 High Resolution Numerical Weather Prediction Project [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.cnrm.meteo.fr/aladin/

61 Цырульников, М.Д. Развитие глобальной системы усвоения данных с переменным разрешением / М. Д. Цырульников, М. А. Толстых, А. Н. Багров, Р. Б. Зарипов //Метеорология и гидрология. - 2003. - N4. - С. 5-24.

62 Вельтищев, Н. Ф. Информация о моделях общего пользования ММ5 и WRF Н. Ф. Вельтищев/под ред. В. А. Анцыповича. - М., 2005. - 97 с.

63 Thompson, R. L. Eta Model Storm-Relative Winds Associated with Tornadic and

Nontomadic Supercells /R. L. Thompson // Weather and Forecasting. -1998. -Vol. 13. -pp. 125-137.

64 Michalakes, J. Proceedings of the Eleventh ECMWF Workshop on the Use of High Performance Computing in Meteorology / J. Michalakes, J. Dudhia, D. Gill, T. Henderson, J. Klemp, W. Skamarock, W. Wang // The Weather Research and Forecast Model: Software Architecture and Performance, 2005. - pp. 156-168.

65 HIRLAM MODEL DATA SPECIFICATION DOCUMENT [Электронный ресурс]. -Режим доступа: http://web.dmi.dk/pub/tough/private/hirl/hirlam-model-data-speciflcation

66 The ECMWF global atmospheric model [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http ://www.ecmwf. int/products/forecasts/guide/The_ECM WF_global_atmo spheric_model .html

67 Старченко, А. В. Моделирование переноса примеси в однородном атмосферном пограничном слое / А. В. Старченко // Труды Международной конференции ENVIROMIS-2000.

- Томск: Изд-во Томского ЦНТИ. - 2000. - С. 77-82.

68 Глушко, Г.С. Дифференциальное уравнение для масштаба турбулентности и расчет турбулентного пограничного слоя на плоской пластине / Г. С. Глушко // Турбулентные течения.

- М.: Наука.- 1970. - С. 37-44.

69 Гриднева, В.А. Лекции по механике сплошной среды: Учебное пособие / В. А. Гриднева . - Томск: Издательство Томского университета, 2004. - 428 с.

70 Андруз, Дж. Введение в химию окружающей среды: Пер. с англ/ Дж. Андруз, П. Бримблекумб, Т. Джикелз, П. Лисс. - М.: Мир. - 1999. - 271с.

71 Stockwell,W. R. The Second Generation Regional Acid Deposition Model Chemical Mechanism for Regional Air Quality Modeling / W.R. Stockwell, P. Middleton, J. S. Chang, X. Tang // Journal of Geophysical Research. - 1990. - V. 95; № 22. - P. 16343-16367.

72 Gery, M. W. A Photochemical Mechanism for Urban and Regional Scale Computer Modeling / M. W. Gery, G.Z. Whitten, J.P. Killus, M. C. Dodge // Journal of the Geophysics Research. - 1989. -V. 94.-P. 12925-12956.

73 United States Environmental Protection Agency. Algorithms of the EPA ModeIs-3 Community Multiscale Air Quality (CMAQ) Modeling System [Электронный ресурс] // CMAQ Science DocumentationScience, 1999. - Режим доступа: http://www.epa.gov/AMD/Research/CMAQ/CMAQdocumentation.html

74 Emery С. Investigation into approaches to reduce excessive vertical transport over complex terrain in a regional photochemical grid model / C. Emery, E. Tai, G. Yarwood, R. Morris // Atmospheric Environment. -2011. - Vol. 45; No. 39.-pp. 7341 - 7351

75 Hurley, P. J. The Air Pollution Model (TAPM) Version 2 / P. J. Hurley // CSIRO Atmospheric Research Technical Paper. - 2002. - No. 55. - P. 37.

76 Srivastava, R. K. Simulation of a reacting pollutant puff using an adaptive grid algorithm / R. K. Srivastava, D. S. McRae, M. T. Odman // J. Geophys. Res. - 2001, - Vol. 106, - pp. 2424524257.

77 Stockwell, W.R. Comment on «Simulation of a reacting pollutant puff using an adaptive grid algorithm» by R. K. Srivastava et al. / W. R. Stockwell, W. S. Goliff //J. Geophys. Res. - 2002 - Vol. 107. -pp.4643-4650.

78 Metral, C. Towards semantically enriched 3D city models:An ontology-based approach / C. Métrai, G. Falquet, A. F. Cutting-decelle. - doi=10.1.1.151.46

79 Di Lecce, V. A basic ontology for multy agent system communication in an environmental monitoring system/ V. Di Lecce, C. Pasquale, and V. Piuri // CIMSA 1004 - International Conf. on computational intelligence for measurement systems and applications, Boston, MA, USA, 14-16 July. - 2004. - pp.45-50.

80 Metral, C. An ontology-based model for urban planning communication, Studies in computational intelligence / C. Metral, G. Falquet, M. Vonlanthen. -2007. - Vol.61, - pp.61-72.

81 Metral, C. Ontology-based models for improving the interoperability of 3D urban information, Journal of information technology in construction / C. Metral, R. Billen, A.-F. Cutting-Decelle, M. VanRuymbeke. -2010. - Vol.15, -pp.169-184.

82 Metral, C. Ontologies for the integration of air quality models and 3D city models / C. Mental, G. Falquet, K. Karatzas. - 2012. - arXiv: 1201.6511.

83 Oprea, M. M. AIR_POLLUTION_Onto: an ontology for air pollution analysis and control / M. M.Oprea // Artificial intelligence applications and innovations III, под редакцией: I. Iliadis,

I. Vlahavas, M. Bramer. -Boston:Springer. -pp.135-143.

84 Андерсон Д., Таннехил Д., Плетчер Р. Вычислительная гидромеханика и теплообмен/ Д. Андерсон, Д. Таннехил, Р. Плетчер. - Том 1. - М: Мир, 1990. - 382 с.

85 Беликов, Д. А. Численная модель турбулентного переноса примеси в пограничном слое атмосферы / Д. А. Беликов, А. В. Старченко // Оптика атмосферы и океана. - 2007. -Т.20; №8. -С. 667-673.

86 Perego, S. Metphomod - a Numerical Mesoscale Model for Simulation of Regional Photosmog in Complex Terrain: Model Description and Application during Pollumet / S. Perego //Meteorology and Atmospheric Physics. - 1999. - Vol. 70; Issue 1-2, -pp 43-69

87 Carpenter, К. Note on the Paper «Radiation Condition for the Lateral Boundaries of Limited-Area Numerical Models» by Miller, M. and Thorpe, A. (Vol. 107. - pp. 615-628) / K. Carpenter // Journal of Royal Meteorology Society. -1982. -Vol. 108. -pp. 717-719.

88 Poppe, D. Gas-phase reactions in atmospheric chemistry and transport / D. Poppe, Y. Andersson-Skoeld, A. Baart, P. J. H. Builtjes и другие //ISS, Garmisch-Partenkirchen. - Eurotrac report. -1996.

89 Брассер, Г. П. Последствия изменения климата для качества воздуха / Г. П. Брассер // Бюллетень ВМО. - Январь, 2009. - Т. 58; № 1.

90 Shim, С. Chance Constraining Global Isoprene Emissions With GOME Formaldehyde Column Measurements / C. Shim, Y. Wang, Y. Choi, P. I. Palmer, D. S. Abbot // Journal of geophysical research. - 2005. - Vol. 110; No. D24301.

91 Guennther, A. B. The Model of Emissions of Gases and Aerosols from Nature version 2.1 (MEGAN2.1): an extended and updated framework for modeling biogenic emissions /

A. B. Guennther, X. Jiang, C. L. Heald, T. Sakulyanontvittaya, T. Duhl, L. K. Emmons, X. Wang // Geosci. Model Dev. -2010. -Vol. 5. -pp. 1471-1492.

92 OWL Web Ontology Language Semantics and Abstract Syntax [Электронный ресурс] // W3C Recommendation. - 2004. - Режим flocTyna:http://www.w3.org/TR/2004/REC-owl-semantics-20040210

93Guarino, N. Proceedings of FOIS'98 / N. Guarino // Formal Ontology and Information Systems, Trento. - 1998. - pp. 3-15.

94 De Roure, D. Future e-Science Infrastructure / D. De Roure, N. Jennings, N. A. Shadbolt //Report commissioned for EPSRC/DTI Core e-Science Programme, 2001. - P. 78.

95 Самарский, А.А. Численные методы// А. А. Самарский, А. В. Гулин. Москва: Наука, 1989.-432 с.

96 Патанкар, С. Численные методы решения задач теплообмена и динамики жидкости: Пер. с англ/ С. Патанкар. - М.: Энергоатомиздат,1984. - 149с.

97 Noll, В. Evaluation of a Bounded High-Resolution Scheme for Combustor Flow Computations / B. Noll // AIAA Journal. - 1992. - V. 30. - P. 64-69.

98 Van Leer, B. Towards the ultimate conervative difference scheme. II. Monotonicity and conservation combined in a second order scheme / B. Van Leer // J. of Computational Physics. - 1974. -Vol. 14.-P. 361-370.

99 Есаулов, A.O. К выбору схемы для численного решения уравнений переноса /

A. О. Есаулов, А. В. Старченко // Вычислительная гидродинамика. - Томск: Изд-во Том. Ун-та.

- 1999.-С. 27-32.

100 Самарский, A.A. Теория разностных схем/ А. А. Самарский. -М.: Наука,1989. - 616с.

101 Самарский, A.A. Устойчивость разностных схем/ А. А. Самарский, А. В. Гулин. - М.: Наука,1973. -415с.

102 Вшивков, В.А. Параллелизация алгоритмов прогонки: многоцелевые вычислительные эксперименты / В. А. Вшивков, Г. А. Тарнавский, Е. В. Неупокоев // Автометрия. - 2002. - № 4.

- С. 74-86.

103 Гергель, В. П. Теория и практика параллельных вычислений:учебное пособие/

B. П. Гергель. - М: Интернет-Университет Информационных технологий;Бином, 2007. -423 с.

104 Миллер, Р. Последовательные и параллельные алгоритмы:Общий подход. Перевод с английского А. В. Козвониной / Р. Миллер, Л. Миксер. - М: Бином. Лаборатория знаний, 2006. -406 с.

105 Воеводин, В.В. Параллельные вычисления/ В. В. Воеводин, Вл. В. Воеводин. - СПб.: БХВ-Петербург, 2002. - 608с.

106 Старченко, A.B. Методы параллельных вычислений:Учебник / А. В. Старченко, В. Н. Берцун. - Томск:Изд-во Том.ун-та, 2013. - 223с. - ISBN 978-5-7511-2145-7

107 Беликов, Д. А. Распараллеливание пространственной модели переноса примеси на системах с распределенной памятью с помощью одно- и двумерной декомпозиции области / Д. А. Беликов, А. В. Старченко // Вестник ЮУрГУ. Серия: Математическое моделирование и программирование . -2009. -№17 (150) - С. 12-23.

108 Message Passing Interface [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.mcs.anl. gov/mpi/index.htm

109 Барт, А. А. Информационно-вычислительная система для краткосрочного прогноза качества воздуха над территорией города /А. А. Барт, А. В. Старченко, А. 3. Фазлиев // VI Сибирская конференция по параллельным и высокопроизводительным вычислениям. - Томск. -2011.-С. 33-34.

110 Шнайдман, В.А. Расчет характеристик пограничного слоя по данным аэросиноптической сети станций в районе г. Москвы / В. А. Шнайдман, Н. С. Бродская, В. М. Лосев // Труды Гидрометцентра СССР. - 1981. - вып. 238. - С. 64-74.

111 Press W.H., Teukolsky S.A., Vetterling W.T., and Flannery B.P. Numerical Recipes in FORTRAN 77: The Art of Scientific Computing/ W. H. Press, S. A. Teukolsky, W. T. Vetterling ,

В. P. Flannery. - Cambridge University Press, 1996. - 933 pp.

112 Shelekhov, A.P. A model of short-range forecast of homogeneous atmospheric boundary layer parameters in view of solving the prof laser beam propagation in the atmosphere /

A. P. Shelekhov, A. V.Starchenko, D. A. Belikov, V. V. Kolosov, A. A. Bart, M. Valley // В сборнике: Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering Thirteenth Joint International Symposium on Atmospheric and Ocean Optics,. Tomsk, 2006.

113 Kunz, R. Simulation of the Wind Field in Athens Using Refined Boundary Conditions / R. Kunz, N. Moussiopoulos / R. Kunz, N. Moussiopoulos // Atmospheric Environment. - 1995. - V. 29.-P. 3375-3391.

114 Старченко, А. В. Численное и экспериментальное исследование состояния атмосферного пограничного слоя вблизи аэропорта Богашево / А. В. Старченко, А. А. Барт, Д. В. Деги, В. В. Зуев, А. П. Шелехов, Н. К. Барашкова, А. С. Ахметшина // Вестник Кузбасского государственного технического университета. - 2012. - № 6(94). - С. 3-8.

115 Кижнер, JT. И. Использование прогностической модели WRF для исследования погоды Томской области / JI. И. Кижнер, Д. П. Нахтигалова, А. А. Барт // Вестник Томского государственного университета. - 2012. - № 358. - С. 219-224.

116 Зуев, В. В. Измерительно-вычислительный комплекс для мониторинга и прогноза метеорологической ситуации в аэропорту / В. В. Зуев, А. П. Шелехов, Е. А. Шелехова,

А. В. Старченко, А. А. Барт, Н. Н. Богословский, С. А. Проханов, JI. И. Кижнер // Оптика атмосферы и океана - 2013. Т. 26, -№ 08. - С. 695-700

117 USGS - U.S. Geological Survey[3neKTpoHHbifi ресурс]. - Режим доступа: http ://landco ver .usgs. gov/

118 Grid Analysis and Display System (GrADS) [Электронный ресурс] . - Режим доступа: http ://www. iges. org/grads/

119 WMO. Guide to WMO Binary Code Form GRIB 1 [Электронный ресурс] // World Meteorological Organization Homepage | WMO. - 1994. - Режим доступа: http://www.wmo.int/pages/prog/www/WDM/Guides/Guide-binary.html

120 Барт, А.А. Информационно-вычислительная система для краткосрочного прогноза качества воздуха над территорией г. Томска / А. А. Барт, А. В. Старченко, А. 3. Фазлиев // Оптика атмосферы и океана. - 2012. -Т. 25; № 7. - С. 594-601.

121 Зиновьев, А. А. Основы логической теории научных знаний/ А. А. Зиновьев. — М: Наука, 1967.-260 с.