RAE.RU
Энциклопедия
ИЗВЕСТНЫЕ УЧЕНЫЕ
FAMOUS SCIENTISTS
Биографические данные и фото 17341 выдающихся ученых и специалистов
Логин   Пароль  
Регистрация Забыли пароль?
 

Кузьмин Вадим Александрович

Научная тема: « ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ ОСНОВЫ И МЕТОДОЛОГИЯ АВТОМАТИЧЕСКОЙ КАЛИБРОВКИ МНОГОПАРАМЕТРИЧЕСКИХ ГИДРОЛОГИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ »

Научная биография   « Кузьмин Вадим Александрович »

Членство в Российской Академии Естествознания

Специальность: 25.00.27

Год: 2010

Отрасль науки: Технические науки

Основные научные положения, сформулированные автором на основании проведенных исследований:

  1. Концепция и методология калибровки гидрологических моделей на основе сглаженных естественным образом поверхностей мультимасштабных целевых функций MSOF, ASOF и MISOF;
  2. Метод анализа временной изменчивости многомерных поверхностей многопараметрических целевых функций;
  3. Концепция F-робастности - нового статистического метода учета стабильности локальных и глобальных оптимумов;
  4. Метод текущей трансформации многомерной поверхности целевой функции путем расчета локальных индексов F-робастности в районе выполнения оптимизации;
  5. Принцип повышения эффективности автоматической калибровки многопараметрических гидрологических моделей за счет квазилокальной оптимизации в физически предопределенном районе области определения параметров;
  6. Методы автоматической калибровки многопараметрических моделей группы SLS (базовый алгоритм SLS и его модификации, применяемые при недостаточности исходных данных - алгоритмы SLS-F, SLS-2L, SLS-E, SLS-2LF, SLS-2LE, SLS-EF и SLS-2LEF);
  7. Метод текущей постобработки прогнозов паводков на основе алгоритма SLS-E;
  8. Метод идентификации трансферабельных параметров (то есть параметров, которые можно использовать для моделирования стока с неизученных водосборов);
  9. Концепция аппаратно-программного комплекса по автоматическому поиску, передаче, усвоению и архивированию гидрометеорологических данных («INWADA»);
  10. Концепция и методология оптимизации гидрологических моделей с полураспределенными параметрами;
  11. Результаты апробации предложенных методов автоматической калибровки гидрологических моделей (выполненных на примере модели «Сакраменто»), используемых для прогнозирования дождевых паводков.

Список опубликованных работ

1. Кузьмин В. A. Отбор и параметризация прогностических моделей речного стока // Метеорология и гидрология, 2001, № 3, с. 85–90.

2. Кузьмин В. A. Краткосрочное прогнозирование катастрофических половодий и паводков // Метеорология и гидрология, 2001, № 6, с. 89–95.

3. Кузьмин В. A. Основные принципы автоматической калибровки многопараметрических моделей, используемых в оперативных системах прогнозирования дождевых паводков // Метеорология и гидрология, 2009, № 6, с. 92–104.

4. Кузьмин В. А. Алгоритмы автоматической калибровки многопараметрических моделей, используемых в оперативных системах прогнозирования паводков // Метеорология и гидрология, 2009, № 7, с. 74–85.

5. Кузьмин В. А., Заман A. Постобработка и корректировка прогнозов паводков, выпускаемых при помощи автоматизированных систем // Метеорология и гидрология, 2009, № 8, с. 80–90.

6. Кузьмин В. А. Фундаментальные основы автоматизированного прогнозирования катастрофических дождевых паводков // Естественные и технические науки, 2009, №6.

7. Кузьмин В. А., Аппаратно-программный комплекс «INWADA» по поиску, передаче и хранению гидрометеорологической информации в целях фонового прогнозирования опасных гидрологических явлений // Естественные и технические науки, 2010, №1.

8. Kuzmin, V., Seo, D.-J., Koren, V., Fast and efficient optimization of hydro-logic model parameters using a priori estimates and stepwise line search // Journal of Hydrology, Vol. 353, Iss. 1–2, 2008, pp. 109–128.

В других изданиях:

9. Кузьмин В. А. Краткосрочное прогнозирование весеннего стока неизученных рек. СПб, Изд. РГГМИ, 1997, 32 с.

10. Карасёв И. Ф., Кузьмин В. А. Мода и среднее как основные гидрологические характеристики // Труды Академии Водохозяйственных Наук, СПб, 1995.

11. Кузьмин В. А. Использование регрессионных уравнений для прогнозирования стока р. Волги // Моделирование и прогнозирование речного стока. СПб, Изд. РГГМУ, 1999, с. 54.

12. Кузьмин В. А. Краткосрочное прогнозирование катастрофических наводнений при недостаточных исходных данных // Новые технологии в гидрометеорологии. СПб, Изд. РГГМУ, 2001.

13. Кузьмин В. А. Унифицированная самообучающаяся процедура моделирования речного стока // Труды конференции «Современные проблемы стохастической гидрологии». Москва, ИВП, 2001, с. 207

14. Кузьмин В. А. Прогнозирование стока р. Оки на основе модели кинематической волны. Деп. в ВИНИТИ 14.08.95, №2439–В95.

15. Кузьмин В. А. Применение множественной корреляции для прогнозирования уровня Чебоксарского водохранилища. Деп. в ВИНИТИ 14.08.95, №2440–В95.

16. Кузьмин В. А. О выборе критерия оценивания методик гидрологического прогнозирования. Деп. в ВИНИТИ 14.08.95, №2441–В95.

17. Кузьмин В. А. О принципах параметризации математических моделей в прикладной гидрологии. Деп. в ВИНИТИ 02.07.98, №2069–В98.

18. Кузьмин В. А. Выделение идентифицируемых и инерционных компонент речного стока // Материалы Итоговой сессии ученого совета РГГМУ, 2001, с. 82–86.

19. Коваленко В. В., Лубяной А. В., Старостин В. Л., Кузьмин В. А., Вакс Ф. М., Подрядов Д. А. Применение динамических и стохастических моделей водных объектов в прогностических целях // Тезисы Международного Симпозиума «Расчеты речного стока», Санкт-Петербург, 1995.

20. Кузьмин В. А. Как и куда течет вода? // Спортивное рыболовство, №5, 1999, с. 35.

21. Догановский А. М., Кузьмин В. А. Весеннее нагревание озер // Спортивное рыболовство, №3, 1999, с. 35.

22. Кузьмин В. А. Критерий отбора моделей при прогнозировании экстре-мальных половодий // Материалы Итоговой сессии ученого совета РГГМУ, 2000, с. 52.

23. Кузьмин В. А, Аксой Х., Определение робастных статистик низкого стока рек Турции // Материалы Итоговой сессии ученого совета РГГМУ, 2000, с. 73.

24. V. Kuzmin, P. van Gelder, H. Aksoy, I. Kucuk. Application of the stochastic self-training method for the modeling of extreme floods // The Extremes of the Extremes, IAHS Publ. No. 271, 2002, pp. 317–322.

25. Zhang, Z., Smith, M., Koren, V., Reed, S., Moreda, F., Kuzmin, V., Anderson, R. A study of the relationship between rainfall variability and the improvement of using a distributed model // Eds. Chen, Y., Takara, K., Cluckie, I. D., Smedt, H. F. de, GIS and Remote Sensing in Hydrology, Water Resources and Environment, IAHS Publ. No. 289, 2004.

26. V. Kuzmin. Short-Term forecasting of flood transformation along floodplain // J. of Floodplain Management, vol.2, No.1, 2000, pp. 50–57.

27. V. Kuzmin. Forecasting of large rivers floods at absence of hydrometric data whereby robust self-training model // NATO ARW Stochastic models of hydrological processes and their applications to problems of environmental preservation, Moscow, November 23-27, 1998, p. 50–55.

28. V. Kuzmin, P. van Gelder. The principles of catastrophic flood forecasting // River Flood Defence, Eds. F. Toensmann and M. Koch, Vol. 2, pp. G137-G144, 2000, Kassel, Germany.

29. P. van Gelder, V. Kuzmin, P. Visser. Analysis and statistical forecasting of trends of hydrological processes in climate changes // River Flood Defence, Eds. F. Toensmann and M. Koch, Vol. 1, pp. D13-D22, 2000, Kassel, Germany.

30. M. Smith, V. Koren, Z. Zhang, S. Reed, D.-J. Seo, F. Moreda, V. Kuzmin, Z. Cui, R. Anderson. NOAA/NWS Distributed Hydrologic Modeling Research and Development // NOAA Technical Report NWS 45, April, 2004.

31. V. Kuzmin, A. Seed, J. Walker. Australian Government Bureau of Meteorology forecast and real-time observational hydrometeorological data for hydrologic forecasting // eWater CRC Technical Report, eWater CRC, Canberra, 2007.

32. D. Barrett, V. Kuzmin, J. Walker, T. McVicar, C. Draper. Improved stream flow forecasting by coupling satellite observations, in situ data and catchment models using data assimilation methods // eWater CRC Technical Report, 2008, 77 p.

33. T. McVicar, V. Kuzmin, D. Barrett, and J. Walker. eWater Research highlights. D1: Predicting and Forecasting Streamflow // eWater CRC, 2008.

34. R. M. Anderson, V. Koren, S. Reed, M. Smith, and V. Kuzmin. Regionalization of Rainfall-Runoff Model Parameters // International Union of Geodesy and Geophysics, Sapporo, Japan, July 9, 2003.

35. V. Kuzmin. A stochastic filter for asymmetric hydrological distributions // Proc. Water Down Under 2008, Adelaide, April 14–17, 2008.

36. V. Kuzmin, N. Sanotskaya, I. Vinokurov. Automatic Calibration of the Sacramento Soil Moisture Accounting Model in Data Sparse Regions // Proc. the 2nd International Multidisciplinary Conference on Hydrology and Ecology (HydroECO 2009), Eds. J. Bruthans, K. Kovar, P. Nachtnebel, Vienna, Austria, April 20–23, 2009.

37. H. Aksoy, P. van Gelder, V. Kuzmin. Generation of the daily streamflow hydrograph // Proc. of the International Workshop on River Runoff: minima and maxima, , Eds. V. Kuzmin, P. van Gelder and C. Clark, June 6–8, 2001, Saint Petersburg, Russia.

38. V. Kuzmin and P. van Gelder. Identification of the Fokker-Plank-Kolmogorov equation: an advanced approach // Proc. of the International Workshop on River Runoff: minima and maxima // Eds. V. Kuzmin, P. van Gelder and C. Clark, June 6–8, 2001, Saint Petersburg, Russia.

39. V. Kuzmin. Stochastic analysis of remote sensed data in flood modelling // Proc. 5th International Workshop on Application of remote sensing in hydrology, Montpellier, France, October 2–5, 2001, p. 39.

40. V. Kuzmin. Extreme flood forecasting in developing countries // AGU 2001 SM, Boston, 2001.

41. V. Kuzmin. Stochastic forecasting of extreme flood transformation // Extreme Value Theory and Applications, December 10–15, 2001, Nordic Folk Academy, Goteborg, Sweden, p. 9.

42. V. Koren, S. Reed, M. Smith, Z. Zhang, D.-J. Seo, F. Moreda, and V. Kuzmin. Use of spatially variable data in river flood prediction // Proc. AGU-EGS-EUG Assembly, 2003, Nice, France.

43. V. Kuzmin, V. Koren, D.-J. Seo. Does the Global Minimum From Automatic Calibration Provide an ´Optimal´ Solution? // Proc. American Geophysical Union Spring Meeting 2004, H41D–03.

44. V. Koren, D.-J. Seo, V. Kuzmin. A priori parameters, uncertainties, and calibration in watershed modeling // Proc. American Geophysical Union Spring Meeting 2005, H44B–01.

45. V. Kuzmin, J. Walker. A Stochastic Filter for Asymmetrically Distributed Streamflow // CAHMDA-III International Workshop, January 9–11, 2008, Melbourne, Australia.

46. V. Kuzmin. Use of the Sacramento soil moisture accounting model in areas with insufficient forcing data, EGU General Assembly 2009, April 19–23, 2009, Vienna, Austria.

47. S. Reed, V. Koren, M. Smith, Z. Zhang, F. Moreda, D.-J. Seo and DMIP Participants (incl. V. Kuzmin). Overall distributed model intercomparison project results // Journal of Hydrology, Vol. 298, Iss. 1–4 (Special Issue on The Distributed Model Intercomparison Project (DMIP)), 2004, pp. 27–60.

48. V. Kovalenko, A. Lubyanoy, V. Starostin, V. Kuzmin, F. Vaks, D. Podry-adov. Application of dynamic and stochastic models of water bodies for the forecast purposes // Runoff computations for water projects IHP–V. Technical document in Hydrology, No. 9, Paris, 1997.