Беляев Константин Павлович

contact belaev

ведущий научный сотрудник,
доктор физико-математических наук,
профессор

Лаборатория гидрологических процессов
Физическое направление
Москва, Нахимовский проспект, д.36,  
+7(499)129-19-45
комната 434, внутр. телефон 0434

Родился в 1955 году, в г. Москве. Закончил математическую школу №7 в 1973 г., Московский Государственный университет, факультет Вычислительной математики и Кибернетики (ВМК МГУ) в 1978 г. с отличием по специальности математик-программист, аспирантуру факультета ВМК по кафедре математической статистики в 1981 г. с представлением диссертации. Неоднократный призер и победитель школьных и студенческих математических олимпиад (наилучший результат 2 премия по Москве в 1972 г.) и 2 премия на всесоюзном конкурсе студенческих работ в г. Новосибирске (1977 г.). Защитил кандидатскую диссертацию в 1983 г. на ВМК МГУ по специальности Теория Вероятностей и Математическая статистика.

Работал в Государственном Океанографическом Институте (ГОИН) Госкомитета СССР (затем России) в должности младшего (1982-1988гг) и старшего (1988-1993гг) научного сотрудника. Основное направление исследований – статистический анализ временных рядов наблюдаемых океанографических характеристик. Участвовал в ряде научно-исследовательских экспедиций на судах Госкомитета по метеорологии в 1983-1990 гг., в 1990 г. был научным руководителем экспедиции на НИСП « Э. Кренкель».

С 1993 по настоящее время работает в Институте океанологии им. П.П.Ширшова Российской академии наук (ИО РАН) в должности старшего (1993-2008) и ведущего (2008-настоящее время) научного сотрудника в Лаборатории гидрологических процессов.

Основное направление исследований - усвоение данных наблюдений в математических моделях циркуляции и коррекция модельных расчетов по данными наблюдений. Также есть ряд работ по параметризации потоков тепла из океана в атмосферу и статистическому анализу осадков. Всего за 1980-2016 гг. опубликовано более 80 научных работ, среди них 3 монографии. Доктор физико-математических наук по специальности «Океанология» (2011г).

Основные научные результаты - построен новый оригинальный метод усвоения данных наблюдений, основанный на применении методов стохастических диффузионных случайных процессов и уравнений параболического типа Фоккера-Планка-Колмогорова. На основе предложенного метода построены поля гидрофизических характеристик, полученных по разным моделям, и затем скорректированные данными наблюдений. Предложены новые методы параметризации потоков тепла, предложены оригинальные оценки экстремальным осадкам и проведены сравнения с реальными наблюдениями.

За последние несколько лет (2014-2016) получены важные оценки модельных полей при усвоении данных спутниковых наблюдений и данных дрифтеров АРГО, проведены сравнения различных методов усвоения на одних и тех же моделях, построены новые параметризации потоков явного и скрытого тепла в сезонном и межгодовом масштабе, сделан анализ осадков в Европейской низменности и предложен метод их статистической параметризации. Результаты этих работ опубликованы в ведущих физико-математических и геофизических журналах на английском языке [1-5].

Работал в должности «приглашенного ученого» (visiting research scientist) и «приглашенного профессора» (visiting professor) в Индии (1988г), США (1995), Бразилии (1997-2004 и затем 2008-2015), Германии (2001-2002), Австралии (2005-2007), Китае (2013). Приглашался для проведения специальных лекций и докладов в Голландию (2000), Перу (2001), Аргентину (2008), Испанию (2010 и 2011).

С 2016 года является по совместительству профессором МГУ им. М.В. Ломоносова (факультет вычислительной математики и кибернетики) и читает курсы "Теория случайных процессов" и "Прикладные задачи теории случайных процессов в океанологии и геофизике" для студентов-магистрантов и студентов-слушателей программ второго высшего образования.

Участник многочисленных научных конференций в России и за рубежом. Свободно владеет английским и португальским языками, несколько хуже испанским. Приглашенный член совета по присуждению научных степеней Магистра (mistrado) и Доктора (doctorado) университета штата Байия, г. Сальвадор, Бразилия (Universidade Federal da Bahia).        

  1. K. Belyaev, C. Tanajura, N. Tuchkova. Mathematical foundation for data assimilation method based on the stochastic diffusion approach, J Information Application, 2011, doi 221517/2011JIA1522
  2. Gulev S, Belyaev K., Probability distribution characteristics for surface air–sea turbulent heat fluxes over the Global Ocean. J. Climate, 25 (2012), 1,184-206
  3. Беляев К, Танажура К, Тучкова Н., Сравнение методов усвоения данных АРГО в гидродинамических моделях. Океанология.52 (2012), 5,1-21.
  4. Belyaev K, Tanajura C, Tuchkova N, Mathematical foundation of data assimilation methods based on the diffusion process applications. Informatic and its applications, v.6 (2012), 4, 67-75.
  5. S. Gulev, K. Belyaev, Probability distribution characteristics for surface air-ocean turbulent heat fluxes over World Ocean. J. Climate, 184-206, 2012
  6. O.Zolina, C.Simmer, K.Belyaev, S.Gulev, P.Koltermann. Changes in the duration of European wet and dry spells over the last decade. J.Climate,2013,V.26, 6, 2022-2047
  7. K. Belyaev, C.A.S.Tanajura. A Time-Space Description of the Analysis Produced by a Data Assimilation Method. In book:” Without bounds: A scientific canvas of nonlinearity and complex dynamics”, 2013, Springer, 734-748.
  8. C. Tanajura , A. Santana, D. Mignac, L. Lima, and K. Belyaev, The Remo Ocean Data Assimilation System in HYCOM (RODAS-II) General Description and Preliminary Results, Atmospheric and Oceanic Science Letters, vol 7, No 5, 2014, pp. 464-470
  9. C. Tanajura, F. Costa, R. Ramos da Silva, and K. Belyaev, Assimilation of sea surface height anomalies into HYCOM with an Optimal Interpolation Scheme over the Atlantic Ocean, Rev. Brasilian. Geofis, vol. 31 ,pp. 257-270, 2014.
  10. Беляев, Н. Тучкова. Предельные распределения для характеристик при усвоении данных наблюдений в стационарном режиме // Информатика и ее прим. Т9 (2015), №2, стр. 19-25
  11. Танажура К., Л. Лима, К. Беляев Усвоение аномалий уровня океана в гидродинамической модели НУСОМ по данным наблюдений со спутников в Атлантике //  Океанология, т.55 (2015) стр. 1-13.
  12. Gorshenin, A., Gulev, S., Belyaev, K. , 13. Statistical modeling of air-sea turbulent heat fluxes by finite mixtures of Gaussian distributions
    ITMM’2015 in Communications in Computer and Information Science, 2015. Vol. 564. P. 152–162.
  13. Королев В.Ю., Горшенин А.К., Гулев С.К., Беляев К.П. Статистическое моделирование турбулентных потоков тепла между океаном и атмосферой с помощью метода скользящего разделения конечных нормальных смесей Информатика и ее применения. 2015. Т. 9. № 4. С. 3-13.
  14. Кауркин М.Н., Ибраев Р.А. Беляев К.П., Усвоение данных АРГО в модель динамики океана с высоким разрешением по методу ансамблевой оптимальной интерполяции (ENOI), Океанология, 2016, т.56, № 6, С. 852-860
  15. Кауркин М.Н., Ибраев Р.А., Беляев К.П. Усвоение данных наблюдений в модели динамики океана высокого пространственного разрешения с применением методов параллельного программирования// Метеорология и Гидрология, 2016, №7. с 47-57
  16. Танажура К.А.С., Лима Л.Н., Беляев К. Влияние усвоения аномалий уровня океана в гидродинамической модели НУСОМ по данным наблюдений со спутников в Атлантике на динамические характеристики океана // Океанология. 2016. Т. 56. № 4. 556-562
  17. Belyaev K., Kuleshov A., Tanajura C.A.S. An application of a data assimilation method based on the diffusion stochastic process theory using altimetry data in Atlantic // Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling, 2016, 31(3), pp. 137-147
  18. Belyaev K., Kuleshov A., Tuchkova N., Tanajura C.A.S. On Asymptotic Distributions of Analysis Characteristics for the Linear Data Assimilation Problem* // Journal of Mathematical Sciences, 2016, V. 218, N.3 pp 245-256
  19. Belyaev K., Kuleshov A., Tuchkova N., Tanajura C.A.S. A correction method for dynamic model calculations using observational data and its application in oceanography // Mathematical Models and Computer Simulations, 2016,V.8 N.4 , pp 391-400
  20. Kaurkin M., Ibrayev R., Belyaev K. ARGO data assimilation into the ocean dynamics model with high spatial resolution using Ensemble Optimal Interpolation (EnOI) // Oceanology, 2016, 56(6), pp. 774-781
  21. Tanajura C.A.S., Lima L.N., Belyaev K. Impact on oceanic dynamics from assimilation of satellite surface height anomaly data into the Hybrid Coordinate Ocean Model Ocean Model (HYCOM) over the Atlantic Ocean //Oceanology, 2016. V. 56. № 4. pp. 509-514
  22. Aleksandrova, M., Gulev, S.K., Belyaev, K. Probability distribution for the visually observed fractional cloud cover over the ocean // Journal of Climate, 2018, 31(8), pp. 3207-3232
  23. Belyaev K., Kuleshov A., Tuchkova N., Tanajura C.A.S. An optimal data assimilation method and its application to the numerical simulation of the ocean dynamics // Mathematical and Computer Modelling of Dynamical Systems, 2018, 24(1), pp. 12-25
  24. Kaurkin M., Ibrayev R., Belyaev K. Assimilation of the AVISO Altimetry Data into the Ocean Dynamics Model with a High Spatial Resolution Using Ensemble Optimal Interpolation (EnOI) // Izvestiya - Atmospheric and Ocean Physics, 2018, 54(1), pp. 56-64
  25. Belyaev K., Kuleshov A., Tuchkova N. The Stability Problem for a Dynamic System with the Assimilation of Observational Data // Lobachevskii Journal of Mathematics, 2019, 40(7), pp. 911-917
  26. Belyaev K., Morozov E., Tuchkova N. Meridional Mass Transport of Bottom Water in the South Atlantic // Izvestiya - Atmospheric and Ocean Physics, 2019, 55(4), pp. 365-373
  27. Korolev V., Gorshenin A., Belyaev K. Statistical tests for extreme precipitation volumes // Mathematics, 2019, 7(7), 648
  28. Belyaev K., Kuleshov A., Smirnov I. Spatial-temporal variability of the calculated characteristics of the ocean in the Arctic zone of Russia by using the nemo model with altimetry data assimilation // Journal of Marine Science and Engineering, 2020, 8(10), pp. 1-14, 753
  29. Belyaev K., Kuleshov A., Tuchkova N. Correction of Systematic Error and Estimation of Confidence Limits for one Data Assimilation Method // Lobachevskii Journal of Mathematics, 2020, 41(10), pp. 1964-1970
  30. Tanajura C.A.S., Mignac D., de Santana A.N., ...Belyaev K.P., Zhu, J. Observing system experiments over the Atlantic Ocean with the REMO ocean data assimilation system (RODAS) into HYCOM // Ocean Dynamics, 2020, 70(1), pp. 115-138
Top

 

TPL_A4JOOMLA-WINTERLAKE-FREE_FOOTER_LINK_TEXT