Mathematical modeling of the formation of suffocation conditions in shallow basins using multiprocessor computing systems

Authors

  • A.I. Sukhinov
  • A.V. Nikitina
  • A.E. Chistyakov
  • I.S. Semenov

Keywords:

mathematical model
parallel computing
MPI
Azov sea
suffocation phenomena
vortex flow
water bloom

Abstract

A mathematical model of interaction between the plankton and the population of commercial fish red-finned mullet is proposed. The model takes into account the water flow motion, the microturbulent diffusion, and the spatially heterogeneous distribution of salinity and temperature in shallow basins, such as Azov sea and Taganrog Bay. The stability of resulting numerical solution of the problem allows one to carry out computing experiments on multiprocessor computing systems in a wide range of governing parameters. The numerical results show that it is possible to study the formation of suffocation conditions and to exert a positive effect on the ecological system using the methods ichthyological modeling.

New computational technologies

Downloads

Published

2013-02-27

Issue

Vol. 14 (2013): Issue 1.

Section

Section 1. Numerical methods and applications

Author Biographies

A.I. Sukhinov

Southern Federal University,
Chair of Higher Mathematics
• Professor

A.V. Nikitina

Southern Federal University,
Chair of Higher Mathematics
• Associate Professor

A.E. Chistyakov

Southern Federal University,
Chair of Higher Mathematics
• Associate Professor

I.S. Semenov

Southern Federal University,
Chair of Higher Mathematics
• Programmer

References

  1. Якушев Е.В., Сухинов А.И. и др. Комплексные океанологические исследования Азовского моря в 28-м рейсе научно-исследовательского судна «Акванавт» // Океанология. 2003. 43, № 1. 44-53.
  2. Сухинов А.И., Никитина А.В., Чистяков А.Е. Моделирование сценария биологической реабилитации Азовского моря // Математическое моделирование. 2012. 24, № 9. 3-21.
  3. Сухинов А.И., Чистяков А.Е., Алексеенко Е.В. Численная реализация трехмерной модели гидродинамики для мелководных водоемов на супервычислительной системе // Математическое моделирование. 2011. 23, № 3. 3-21.
  4. Сухинов А.И., Чистяков А.Е. Параллельная реализация трехмерной модели гидродинамики мелководных водоемов на супервычислительной системе // Вычислительные методы и программирование. 2012. 13. 290-297.
  5. Белоцерковский О.М. Турбулентность: новые подходы. М.: Наука, 2003.
  6. Самарский А.А. Теория разностных схем. М.: Наука, 1989.
  7. Белоцерковский О.М., Гущин В.А., Щенников В.В. Метод расщепления в применении к решению задач динамики вязкой несжимаемой жидкости // Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 1975. 15, № 1. 197-207.
  8. Самарский А.А., Николаев Е.С. Методы решения сеточных уравнений. М.: Наука, 1978.
  9. Коновалов А.Н. К теории попеременно-треугольного итерационного метода // Сибирский математический журнал. 2002. 43, № 3. 552-572.
  10. Сухинов А.И., Чистяков А.Е. Адаптивный модифицированный попеременно-треугольный итерационный метод для решения сеточных уравнений с несамосопряженным оператором // Математическое моделирование. 2012. 24, № 1. 3-20.
  11. Чистяков А.Е. Теоретические оценки ускорения и эффективности параллельной реализации ПТМ скорейшего спуска // Известия ЮФУ. Технические науки. 2010. № 6. 237-249.
  12. Никитина А.В. Численное решение задачи динамики токсичных водорослей в Таганрогском заливе // Известия ЮФУ. Технические науки. 2010. № 6. 113-116.
  13. Никитина А.В. Модели биологической кинетики, стабилизирующие экологическую систему Таганрогского залива // Известия ЮФУ. Технические науки. 2009. № 8. 130-134.
  14. Сухинов А.И., Чистяков А.Е., Тимофеева Е.Ф., Шишеня А.В. Математическая модель расчета прибрежных волновых процессов // Математическое моделирование. 2012. 24, № 8. 32-44.
  15. Сухинов А.И., Чистяков А.Е., Бондаренко Ю.С. Оценка погрешности решения уравнения диффузии на основе схем с весами // Известия ЮФУ. Технические науки. 2011. № 8. 6-13.