Новая система повышает точность прогноза температуры почвы до 0,5–3°

Дата публикации: 06-03-2026 15:48:03

Научные сотрудники Института вычислительной математики им. Г. И. Марчука РАН совместно с учеными из НИВЦ МГУ и Института мониторинга климатических и экологических систем СО РАН разработали физико-математическая модель, предназначенную для прогнозирования воздействия изменений климата на состояние наземных экосистем.
Учёные внедрили систему препроцессинга для обработки данных в модели TerM (англ. Terrestrial Model — «Модель суши») с нужным пространственным разрешением, что позволило повысить точность расчётов температуры почвы до 0,5–3 градуса. Результаты моделирования подтверждены измерениями на научных стационарах в Бакчарском районе Томской области, Тункинская котловина вблизи озера Байкал и в Ханты-Мансийский автономный округ. Более подробно об исследовании и полученных результатах можно посмотреть по ссылке.

Основное содержимое страницы с новостью.

Схожие новости

#	Наименование новости	Тональность	Информативность	Дата публикации
1	В России создали модель для энергоэффективной сушки древесных отходов	0	11.59	08-08-2026
2	В РУДН создали прогнозирующую проседания грунтов в сухих регионах модель	0	0	15-09-2025
3	Российские ученые создали программу для обнаружения дефектов в утеплении домов	0	0	10-09-2019
4	Компьютерный алгоритм определил запасы углерода в лесах Сахалина	2	8	05-06-2026
5	Российские ученые разработали систему, прогнозирующую вероятность появления лесных пожаров	0	0	05-08-2019
6	Machine Learning в экологии, или где живёт снежный человек	0	9.67	11-01-2026
7	Голоса земных недр. Техногенный шум поможет предсказывать землетрясения	5	7	01-07-2026
8	Ученые создадут теоретическую модель влияния изменений климата на торфяники в ЯНАО	0	0	08-10-2018
9	В России ускорили моделирование дорожного трафика в десятки раз	2	6	02-07-2026
10	Создан прибор сверхточного измерения температуры, способный работать на дне Байкала	0	0	05-04-2025

Классификация: Наука. Схожих патентов: 0. Схожих новостей: 10. Тональность: 7. Информативность: 8. Источник: www.inm.ras.ru.