Разработка экономичных алгоритмов усвоения массовых данных аэрокосмического мониторинга для прогноза состояния Мирового океана сверхвысокого пространственного разрешения на массивно-параллельных вычислительных системах

Проект посвящён исследованию возможностей оптимизации использования суперкомпьютерных вычислительных ресурсов для параллельных алгоритмов усвоения данных наблюдений в модели динамики океана высокого пространственного разрешения. Будет исследована чувствительность точности прогноза к параметрам ансамблевого метода усвоения данных, проведено сравнение трёх методов усвоения данных наблюдений: фильтр Калмана, ансамблевый фильтр Калмана и локальный фильтр Калмана. Будут выполнены численные эксперименты по усвоению синтетических данных этими методами в тестовых моделях для оценки применимости исследуемых методов в задаче моделирования Мирового океана, проведено сравнение средних ошибок и времени исполнения этих методов при различных размерах модели, оценена вычислительная сложность ансамблевого и локального фильтров Калмана. Будет рассмотрена эффективность параллельной реализации локального и ансамблевого фильтра Калмана для компьютеров массивно-параллельной архитектуры.