Метод снижения влияния инструментальных неопределенностей измеряемых входных параметров при моделировании основных оптических характеристик аэрозоля на основе ансамблевых и нейросетевых технологий

Проект направлен на усовершенствование эмпирической модели оптических характеристик атмосферного аэрозоля Западной Сибири с использованием ансамблей решений и нейронных сетей. Основная цель — повышение точности прогноза оптических и микрофизических свойств аэрозоля в условиях высокой изменчивости атмосферных параметров, когда проведение повторных измерений невозможно (например, при движении научных судов или самолетов-лабораторий). Это позволит улучшить качество данных для радиационных и климатических расчетов с высоким временным и пространственным разрешением. В рамках проекта планируется разработать методы, снижающие влияние инструментальных ошибок входных данных, обучить нейронные сети на многолетних мониторинговых данных и создать программную реализацию модели с новыми блоками, минимизирующими неопределенности. Ожидаемые результаты включают рекомендации по оптимизации ансамблей решений для различных типов аэрозольной погоды и сезонов года, что будет способствовать развитию методов дистанционного зондирования и совершенствованию климатических моделей. Результаты проекта найдут применение в радиационных расчетах, оценке климатической роли аэрозолей и разработке методик для сетевых наблюдений.