Скачать 220.86 Kb.
|
Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова Географический факультет «Утверждено» Академик РАН Н.С.Касимов «_____»_________ 20__г. ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ Наименование дисциплины «Численные методы анализа и прогноза погоды»по направлению подготовки 021600.62 «Гидрометеорология» уровня высшего профессионального образования бакалавриат с присвоением степени «бакалавр»
Основной целью курса является обучение студентов современным методам численного анализа и прогноза погоды. Особенностью предлагаемого учебного курса является его нацеленность на выработку у студентов знания как теоретических вопросов методов вычислительной математики, используемых при численном моделировании атмосферных процессов, так и технологии их реализации на современных вычислительных системах и математических пакетов, применяемых в практической деятельности. В курсе будет дан обзор развития и современное состояние систем прогнозирования и усвоения данных наблюдений. Современный этап развития метеорологии и климатологии связан с постоянным использованием вычислительных систем для проведения моделирования процессов в атмосфере и подстилающем слое (к нему отнесем деятельные слои суши и воды). По этой причине в курсе будут изложены наряду с чисто теоретическими результатами также и методы моделирования с реализацией их на компьютере с применением пакета MATLAB (MATrix LABoratory) фирмы MathWorks (http://www.mathworks.com). Цели освоения данной дисциплины определяют ее задачи:
а
Дисциплина «Численные методы прогноза погоды» входит в модуль «Синоптическая метеорология» профессионального цикла вариативной части ООП. Курс "Численные методы прогноза погоды" относится к числу дисциплин, позволяющих изучить математические и физические основы исследования и прогнозирования атмосферных процессов. Изучение курса базируется на предварительном усвоении студентами материала базовых метеорологических дисциплин: физической метеорологии, химии атмосферы, динамической метеорологии, климатологии; а также базовых физико-математических дисциплин: физики, гидромеханики, дифференциального исчисления, теории вероятности и математической статистики. Предполагается владение основами программирования и базовое владение компьютером. Логическая и содержательно-методическая взаимосвязь дисциплины «Численный прогноз погоды» с другими частями ООП определяется следующей совокупностью входных компетенций, необходимых для освоения данной дисциплины. Студент должен Знать:
Уметь:
Владеть:
В результате освоения дисциплины студент должен Знать:
Уметь:
Владеть:
4.1. Объем дисциплины и виды учебной работы Общая трудоемкость дисциплины составляет 252 академических часа (7 з.е.) и изучается в 7 семестре. Аудиторная нагрузка составляет 144 часа, из них 72 часа – лекции, 72 часа – семинары. Самостоятельная работа студентов составляет 108 часов. Распределение разделов дисциплины по видам учебной работы
4.2.Содержание курса. Введение. История развития численного прогноза погоды как задачи физики крупномасштабных и мезомасштабных процессов с учетом процессов микромасштаба. Классификация ВМО прогнозов погоды по заблаговременности. Постановка общей задачи численных прогнозов погоды. Метод телескопизации. Современные системы численного прогноза погоды и вычислительные системы. Раздел 1. Математическая формулировка задачи численного прогноза погоды Система полных уравнений гидротермодинамики атмосферных процессов в различных системах вертикальных и горизонтальных координат. Численный прогноз погоды как задача Коши, начальные и граничные условия. Методы инициализация. Решение методических задач численного прогноза погоды с помощью пакета MatLab. Раздел 2. Численные методы, используемые для моделирования атмосферных процессов, и применение пакета MatLab в задачах численного прогноза погоды Основы работы в пакете MATLAB и визуализация результатов численных экспериментов. Численные методы решения задач линейной алгебры. Переопределенные системы и метод множественной линейной регрессии. Проблема собственных значений. Решение нелинейных уравнений. Интерполирование. Кубические сплайны. Численное дифференцирование и интегрирование. Численные методы решения обыкновенных дифференциальных уравнений. Численные методы решения дифференциальных уравнений с частными производными. Система уравнений мелкой воды: явные, неявные и полунеявные схемы. Физические и вычислительные моды. Вычислительная дисперсия. Метод расщепления. Раздел 3. Современные системы наблюдений и усвоения метеорологических наблюдений Системы наблюдений и контроль данных наблюдений. Метод коррекции. Метод полиномиальной и оптимальной интерполяции. Многоэлементный численный анализ. Дискретное и непрерывное усвоение данных. Согласование начальных данных для прогностических моделей атмосферы. Трехмерный и четырехмерный вариационный численный анализ. Решение методических задач численного анализа метеонаблюдений с помощью пакета MatLab. Раздел 4. Параметризация процессов подсеточного масштаба Подсеточные процессы и осреднение Рейнольдса. Описание потоков тепла, облачности и осадков в современных прогностических моделях атмосферы. Раздел 5. Текущая погода и сверх краткосрочный численный прогноз погоды Задача нахождения текущей погоды и ее связь с усвоением данных. Особенности прогноза погоды на срок до 12 часов. Решение методических задач сверх краткосрочного прогноза погоды с помощью пакета MatLab. Раздел 6. Краткосрочный численный прогноз погоды Мезомасштабные модели атмосферы для краткосрочного прогноза погоды. Мезомасштабные модели атмосферы для сверхкраткосрочного прогноза погоды. Современные модели. Решение методических задач краткосрочного прогноза погоды с помощью пакета MatLab. Раздел 7. Среднесрочный численный прогноз погоды Глобальные модели атмосферы для прогноза погоды на средние сроки. Современные прогностические модели атмосферы. Решение методических задач среднесрочного прогноза погоды с помощью пакета MatLab. Раздел 8. Прогноз ансамблей, предсказуемость атмосферных процессов, оценка качества прогноза Прогноз ансамблей в оперативной практике. Рост ошибок и предел предсказуемости. Решение методических задач для оценки качества прогноза погоды с помощью пакета MatLab. Раздел 9. Технология реализации систем прогноза погоды на суперкомпьютерах Вычислительные системы с общей и распределенной памятью. Параллельные алгоритмы. Технология организации параллельных вычислений в языках программирования Фортран и Си. Решение методических задач с параллельными вычислениями. Раздел 10. Современные тенденции развития численных методов прогноза погоды Программа семинарских и практических занятий. Раздел 8. Методы интерполирования и основы работы в пакете MatLab Язык программирования пакета MatLab. Полиномы Лагранжа, Ньютона. Кубические сплайны. Постановка задачи аппроксимации функции. Среднеквадратические приближения. Уравнения регрессии. Двухпараметрическая зависимость, общий случай. Раздел 9. Численные методы решения и систем алгебраических уравнений, обыкновенных дифференциальных уравнений, дифференциальных уравнений с частными производными. Прямые и итерационные методы решения задач линейной алгебры. Переопределенные системы и метод множественной линейной регрессии. Проблема собственных значений. Решение нелинейных уравнений. Численные методы решения обыкновенных дифференциальных уравнений. Метод прогонки для решения трехдиагональных матриц. Решение одномерных и двумерных уравнений диффузии, адвекции и Пуассона. Численные эксперименты с явными, неявными и полунеявными схемами. Спектральный метод. Раздел 10. Файлы с данными наблюдений и результатами прогноза погоды и работа с ними. Форматы метеоданных. Визуализация и нахождение оценок результатов прогноза погоды. Раздел 13. Практика работы на современных суперкомпьютерах. Параллельные вычисления. Приемы подготовки программ с применением MPI и OpenPL. Подготовка и отладка методических программ. 4.3. Аннотация программы Курс «Численный прогноз погоды» читается для студентов метеорологов 4 года обучения, является базовой дисциплиной подготовки профессионала метеоролога. Основной целью курса является овладение методом численного прогноза погоды и анализа данных наблюдений. В рамках курса студент получает основные знания о современных методах оперативного численного прогноза погоды, а также овладевает практическими навыками проведения методических численных экспериментов. Рассматриваются основные аспекты численного метода прогноза погоды, в частности: методы численного анализа данных наблюдений и основанные на них системы усвоения метеорологических наблюдений; системы вертикальных и горизонтальных координат, применяемые в современных системах прогноза погоды; методы решения основных дифференциальных уравнений, входящих в системы уравнений, описывающих атмосферные процессы. Изучаются современные системы оперативных сверкраткосрочного, краткосрочного, среднесрочного и сезонного прогнозов погоды, систем описания текущей погоды (наукастинг), методы описания подсеточных процессов в этих системах. Рассматриваются применение прогноза ансамблей в оперативной практике и предел предсказуемости. Изучается технология организации параллельных вычислений в языках программирования Фортран и Си++. Описываются современные тенденции развития численных методов прогноза погоды.
В процессе преподавания дисциплины «Численный прогноз погоды» применяются следующие виды образовательных технологий: развивающее и проблемное обучение, коллективная система обучения, исследовательские методы в обучении, лекционно-семинарско-зачетная система обучения, технология развития критического мышления, информационно-коммуникационные технологии, технология педагогических мастерских. При чтении курса применяются следующие виды лекций: вводная, лекции-информации, обзорные лекции, проблемные лекции, лекции-визуализации, лекции-консультации.
Примерные темы рефератов для самостоятельной работы студентов
Контрольные вопросы коллоквиума 1. Постановка общей задачи глобального и регионального численных прогнозов погоды. Метод телескопизации. Система полных уравнений гидротермодинамики атмосферных процессов в различных системах вертикальных и горизонтальных координат. Численный прогноз погоды как задача Коши, начальные и граничные условия. Методы инициализация. Численные методы решения задач линейной алгебры. Переопределенные системы и метод множественной линейной регрессии. Интерполирование. Кубические сплайны. Численное дифференцирование и интегрирование. Численные методы решения обыкновенных дифференциальных уравнений. Численные методы решения дифференциальных уравнений с частными производными. Система уравнений мелкой воды: явные, неявные и полунеявные схемы. Физические и вычислительные моды. Вычислительная дисперсия. Метод расщепления. Контрольные вопросы коллоквиума 2. Метод коррекции. Метод оптимальной интерполяции. Многоэлементный численный анализ. Дискретное и непрерывное усвоение данных. Согласование начальных данных для прогностических моделей атмосферы. Трехмерный и четырехмерный вариационный численный анализ. Параметризация процессов подсеточного масштаба. Описание влажности, облачности и осадков в современных прогностических моделях атмосферы. Текущая погода и сверхкраткосрочный численный прогноз погоды. Краткосрочный численный прогноз погоды. Мезомасштабные модели атмосферы для краткосрочного прогноза погоды. Мезомасштабные модели атмосферы для сверхкраткосрочного прогноза погоды. Современные модели. Среднесрочный численный прогноз погоды. Глобальные модели атмосферы для прогноза погоды на средние сроки. Современные прогностические модели атмосферы. Прогноз ансамблей, предсказуемость атмосферных процессов, оценка качества прогноза. Прогноз ансамблей в оперативной практике. Технология реализации систем прогноза погоды на суперкомпьютерах. Вычислительные системы с общей и распределенной памятью. Технология организации параллельных вычислений в языках программирования Фортран и Си. Решение методических задач с параллельными вычислениями. Самостоятельные работы.
Примерный перечень вопросов к экзамену.
Литература а) Основная
б) дополнительная
Информационное обеспечение и Интернет-ресурсы
Программа составлена в соответствии с требованиями образовательного стандарта МГУ по направлению подготовки 021600.62 “Гидрометеорология”. Программа одобрена на заседании кафедры ___________________________________ Протокол №___ от ______20__г. Зав. кафедрой ____________________________ подпись Разработчик: Ривин Г.С., профессор, д.ф.-м.н., Географический факульет, проф. Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова Эксперт: Добролюбов С.А., чл.корр РАН, профессор, зав.кафедрой океанологии, географический факультет, Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова |
Программа учебной дисциплины наименование дисциплины: «Агроклиматология»... «Гидрометеорология» уровня высшего профессионального образования бакалавриат с присвоением степени «бакалавр» | Программа учебной дисциплины наименование дисциплины: «Спутниковая... «Гидрометеорология» уровня высшего профессионального образования бакалавриат с присвоением степени «бакалавр» | ||
Программа учебной дисциплины наименование дисциплины «Мезометеорологические... Целью освоения дисциплины является получение базовых сведений по теории, данным наблюдений, численному моделированию и прогнозу мезомасштабных... | Программа учебной дисциплины наименование дисциплины «Дистанционные... Изучение курса базируется на предварительном усвоении студентами материала следующих дисциплин: высшей математики с основами математического... | ||
Программа учебной дисциплины наименование дисциплины «Микроклиматология»... Целью настоящего курса является освоение студентами закономерностей формирования различных микроклиматов под влиянием неоднородностей... | Программа учебной дисциплины наименование дисциплины «Синоптическая... Изучение курса базируется на предварительном усвоении студентами материала базовых метеорологических дисциплин: физической метеорологии,... | ||
Программа учебной дисциплины наименование дисциплины «Новейшие отложения Севера» География уровня высшего профессионального образования бакалавриата с присвоением квалификации (степени) «бакалавр» | Программа учебной дисциплины наименование дисциплины: «Авиационная... Изучение дисциплины базируется на предварительном усвоении студентами материала основных метеорологических дисциплин: курсов «Физика»,... | ||
Рабочая программа учебной дисциплины численные методы Уровень основной... | Рабочая программа учебной дисциплины мелиорация для подготовки бакалавров... Программа составлена в соответствии с требованиями фгос впо по направлению подготовки 021600. 62 «Гидрометеорология», утверждённого... | ||
Программа учебной дисциплины наименование дисциплины: «Химия атмосферы»... Изучение дисциплины базируется на предварительном усвоении студентами материала основных метеорологических дисциплин: «Основы климатологии... | Программа учебной дисциплины наименование дисциплины: «Климаты земного... Изучение дисциплины базируется на предварительном усвоении студентами материала основных метеорологических дисциплин: «Физическая... | ||
Рабочая программа учебной дисциплины физика для подготовки бакалавров... Фгос впо по направлению подготовки 021600. 62 «Гидрометеорология», по профилю «Агрометеорология», утверждённого приказом Министерства... | Программа дисциплины " Многомерные статистические методы" для направления... Экстернат – самостоятельное изучение обучающимся дисциплин согласно основной образовательной программе высшего профессионального... | ||
Основная образовательная программа высшего профессионального образования... Ооп) первого уровня высшего профессионального образования (бакалавриат) по направлению подготовки 020400 – Биология в части | Программа учебной дисциплины наименование дисциплины: «Гидрометеорологические... Изучение дисциплины базируется на предварительном усвоении студентами материала основных метеорологических дисциплин: «Физической... |