resarПриродные ресурсы Арктики и СубарктикиArctic and Subarctic Natural Resources2618-97122686-9683Академия наук Республики Саха (Якутия)resar-744Research ArticleНауки о ЗемлеEarth sciencesЧисленное моделирование термического состояния криолитозоны в условиях меняющегося климатаNumerical Simulation of the Thermal State of Cryolithozone in a Changing ClimateПермяковПетр ПетровичPermyakovPetr Petrovich

ПЕРМЯКОВ Петр Петрович – д.ф.-м.н., в.н.с., e-mail: permyakov2005@mail.ru;

permyakov2005@mail.ruВарламовСтепан ПрокопьевичVarlamovStepan Prokopievich

ВАРЛАМОВ Степан Прокопьевич – к.г.н., с.н.с., e-mail: vsp@mpi.ysn.ru;

vsp@mpi.ysn.ruСкрябинПавел НиколаевичSkryabinPavel Nikolaevich

СКРЯБИН Павел Николаевич – к.г.н., в.н.с., e-mail: vsp@mpi.ysn.ru.

vsp@mpi.ysn.ruСкачковЮрий БорисовичSkachkovYuriy Borisovich

СКАЧКОВ Юрий Борисович – к.г.н., с.н.с., e-mail: vsp@mpi.ysn.ru; 

vsp@mpi.ysn.ruИнститут физико-технических проблем Севера им. В. П. Ларионова СО РАНРоссияMelnikov Permafrost Institute SB RASRussian FederationИнститут мерзлотоведения им. П. И. Мельникова СО РАНРоссияLarionov Institute of Physical and Technical Problems of the North SB RASRussian Federation2016210320252124347Copyright © Пермяков П.П., Варламов С.П., Скрябин П.Н., Скачков Ю.Б., 20252025Пермяков П.П., Варламов С.П., Скрябин П.Н., Скачков Ю.Б.Permyakov P.P., Varlamov S.P., Skryabin P.N., Skachkov Y.B.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://resar.elpub.ru/jour/article/view/744

Рассмотрена методология повышения достоверности численного моделирования термического состояния мерзлых грунтов. Достоверность моделирования состоит из погрешностей трех видов: погрешности модели за счет неполного учета факторов; погрешности за счет статистической неоднородности влияющих (входных) факторов; инструментальной погрешности за счет неточного измерения влияющих факторов и вычислительного алгоритма. Достоверность численного моделирования термического режима криолитозоны можно повысить, используя математическую модель средней сложности, уточняя входные параметры. Основными входными факторами являются теплообмен с атмосферой, метеоусловия, снежный и растительный покровы, влажность и литологический состав отложений. Используя натурные замеры, скорректированы входные данные. Проведен численный расчет с учетом ежемесячной динамики снежного покрова, среднесуточной температуры воздуха, неоднородности грунтового массива. Показана удовлетворительная сопоставимость полученных результатов расчетов с экспериментальными данными на трех ключевых участках Центральной Якутии. Предложенную методику численного моделирования следует использовать для расчёта термического режима многолетнемерзлых грунтов в условиях меняющегося климата.

A methodology to improve the reliability of numerical modeling of frozen soils thermal state is considered. The accuracy of the simulation consists of three types of errors: a model error due to incomplete accounting factors; error due to statistical heterogeneity affecting input factors; instruments error due to inaccurate measurement of the influencing factors and computational algorithm. The accuracy of the numerical simulation of thermal regime of cryolithozone can be increased using a mathematical model of middle complication, making more accurate input parameters. The main input factors are heat exchange with the atmosphere, weather conditions, snow and vegetation covers, moisture and lithological composition of the sediments. Using field measurements the input data was adjusted. Numerical calculation taking into account the monthly dynamics of snow cover, average daily air temperature and heterogeneity of soils mass was carried out. Satisfactory comparability of obtained numerical results with the experimental data on three key sites of Central Yakutia was shown. The proposed method of numerical modeling should be used to calculate a thermal regime of perennial frozen grounds in conditions of a changing climate.

мерзлые грунтыматематическая модельчисленный экспериментсравнениенатурные наблюденияfrozen soilsmathematical modelnumerical experimentcomparisonfield observationsReferencesОб использовании резервов оптимизации вычислений в компьютерных технологиях решения задач прикладной и вычислительной математики с требуемыми значениями характеристик качества / М.Д. Бабич, В.К. Завдирака, В.А. Людвиченко, И.В. Сергиенко // Журн. вычис лит. математики и мат. физики. – 2010. – Т. 50, № 12. – С. 2285–2295.Об использовании резервов оптимизации вычислений в компьютерных технологиях решения задач прикладной и вычислительной математики с требуемыми значениями характеристик качества / М.Д. Бабич, В.К. Завдирака, В.А. Людвиченко, И.В. Сергиенко // Журн. вычис лит. математики и мат. физики. – 2010. – Т. 50, № 12. – С. 2285–2295.Гречищев С.Е. Оптимальные модели природных процессов погрешности и надежность // Анализ и оценка природных рисков в строительстве: материалы конференции. – М. – 1997. – С. 14–16.Гречищев С.Е. Оптимальные модели природных процессов погрешности и надежность // Анализ и оценка природных рисков в строительстве: материалы конференции. – М. – 1997. – С. 14–16.Алифанов О.М. Идентификация процессов теплообмена летательных аппаратов. – М. : Машиностроение, 1979. – 216 с.Алифанов О.М. Идентификация процессов теплообмена летательных аппаратов. – М. : Машиностроение, 1979. – 216 с.Пермяков П.П. Идентификация параметров математической модели тепловлагопереноса в мерзлых грунтах. – Новосибирск : Наука, 1989. – 86 с.Пермяков П.П. Идентификация параметров математической модели тепловлагопереноса в мерзлых грунтах. – Новосибирск : Наука, 1989. – 86 с.Самарский А.А. Устойчивость разностных схем / А.А. Самарский, А.В. Гулин. – М. : Едиториал УРСС, 2005. – 384 с.Самарский А.А. Устойчивость разностных схем / А.А. Самарский, А.В. Гулин. – М. : Едиториал УРСС, 2005. – 384 с.Павлов А.В. Актуальные аспекты моделирования и прогноза термического состояния криолитозоны в условиях меняющегося климатаПавлов А.В. Актуальные аспекты моделирования и прогноза термического состояния криолитозоны в условиях меняющегося климата/ А.В. Павлов, Г.З. Перльштейн, Г.С. Типенко // Криосфера Земли. – 2010. – Т. 14, № 1. – С. 3–12./ А.В. Павлов, Г.З. Перльштейн, Г.С. Типенко // Криосфера Земли. – 2010. – Т. 14, № 1. – С. 3–12.Пособие по прогнозу температурного режима грунтов Якутии / Г.М. Фельдман, А.С. Тетельбаум, Н.И. Шендер, Р.И. Гаврильев. – Якутск : Изд-во ИМЗ СО РАН, 1988. – 240 с.Пособие по прогнозу температурного режима грунтов Якутии / Г.М. Фельдман, А.С. Тетельбаум, Н.И. Шендер, Р.И. Гаврильев. – Якутск : Изд-во ИМЗ СО РАН, 1988. – 240 с.Варламов С.П. Температурный режим грунтов мерзлотных ландшафтов Центральной ЯкутииВарламов С.П. Температурный режим грунтов мерзлотных ландшафтов Центральной Якутии/ С.П. Варламов, Ю.Б. Скачков, П.Н. Скрябин. – Якутск : Изд-во ИМЗ СО РАН, 2002. – 218 с./ С.П. Варламов, Ю.Б. Скачков, П.Н. Скрябин. – Якутск : Изд-во ИМЗ СО РАН, 2002. – 218 с.Павлов А.В. Теплофизика ландшафта. – Новосибирск : Наука, 1979. – 284 с.Павлов А.В. Теплофизика ландшафта. – Новосибирск : Наука, 1979. – 284 с.Скрябин П.Н. Межгодовая изменчивость теплового режима грунтов района ЯкутскаСкрябин П.Н. Межгодовая изменчивость теплового режима грунтов района Якутска

The authors declare that there are no conflicts of interest present.