Текст песни Николай Викторович Барановский - Зарубежная библиография - Часть 2

44. Hallenbeck. Forecasting precipitation in percentages of probability. Monthly Weather Review. 1920. Volume 48.
45. Brier. Verification of a Forecaster’s Confidence and the use of probability statements in weather forecasting. US Weather Bureau. Research Paper N 16. Washington, 1944.
46. Nott, Dunsmuir, Kohn, Woodcock. Statistical correction of a deterministic numerical weather prediction model. Journal of American Statis¬tical Association. 2001. Volume 96.
47. Tolstykh. Global semi-Lagrangian atmospheric model based on compact finite-differences and its implementation on a parallel computer: INRIA Research Report N 3080. Theme 4. INRIA. France, 1997.
48. Kristjansson. Initialization of cloud water in a numerical weather prediction model. Meteorology and Atmospheric Physics. 1992. Volume 50.
49. Geleyn, Bazile, Bougeault et al. Atmospheric parameterization schemes in Meteo-France’s ARPEGE N.W.P. model. Parameterization of Subgrid-Scale Physical Processes. ECMWF Seminar 1994. Reading, UK, 1995.
50. Huth, Mladek, Metelka et al. On the integrability of limited-area numerical weather prediction model ALADIN over extended time periods. Studia Geophysica et Geodaetica. 2003. Volume 47.
51. Bubnová, Hello, Bénard, Geleyn. Integration of the fully-elastic equations cast in the hydrostatic pressure terrain-following coordinate in the framework of the ARPEGE/ALADIN NWP system. Monthly Weather Review. 1995. Volume 123.
52. Lixiang, Xiaoshan, Yongzuo, Jinggui. Case study on tropical cyclone track prediction with MM5. Journal of Nanjing Institute of Meteorology. 2000. Volume 23.
53. Michalakes, Chen, Dudhia et al. Development of a next generation regional weather research and forecast model. Developments in Teracomputing: Proceedings of the Ninth ECMWF Workshop on the Use of High Performance Computing in Meteorology. Singapore. World Scientific, 2001.
54. Lee, Alexander, Hawkes et al. Information systems in support of wildland fire management decision-making in Canada. Computers and Elec¬tronics in Agriculture. 2002. Volume 37.
55. Martell. A Markov chain model of day to day changes in the Canadian Forest Fire Weather Index. International Journal of Wildland Fire. 2000. Volume 9.
56. Garcia Diez, Rivas Soriano, De Pablo. An objective forecasting mo¬del for the daily outbreak of forest fires based on meteorological considera¬tions. Journal of Applied Meteorology. 1994. Volume 33.
57. Garcia Diez, Soriano, Garcia Diez. Medium-Range forecasting for the number of daily forest fires. Journal of Applied Meteorology. 1996. Volume 35.
58. Camia, Barbosa, Amatulli, San-Miguel-Ayanz. Fire danger rating in the European Forest Fire Information System (EFFIS): Current developments. Forest Ecology and Management. 2006. Volume 234, supplement 1.
59. Marchenko. Landscape framework for regional forest fire monitoring. International Forest Fire News (IFFN). 2005. Issue 32.
60. Anderson. A model to predict lightning-caused fire occurrences. International Journal of Wildland Fire. 2002. Volume 11.
61. Preisler, Brillinger, Burgan, Benoit. Probability based models for estimation of wildfire risk. International Journal of Wildland Fire. 2004. Volume 13.
62. Taylor, Alexander. Science, technology and human factors in fire danger rating: the Canadian experience. International Journal of Wildland Fire. 2006. Volume 15.
63. Hoadley, Rorig, Bradshaw et al. Evaluation of MM5 model resolu¬tion when applied to prediction of National Fire Danger Rating indexes. International Journal of Wildland Fire. 2006. Volume 15.
64. Hernandez-Leal, Arbelo, Gonzalez-Calvo. Fire risk assessment using satellite data. Advances in Space Research. 2006. Volume 37.
65. Illera, Fernandez, Delgado. Temporal evolution of the NDVI as an indicator of forest fire danger. International Journal of Remote Sensing. 1996. Volume 17.
66. Hao, Qu. Retrieval of real-time live fuel moisture content using MODIS measurements. Remote Sensing of Environment. 2007. Volume 108.
67. Justice, Giglio, Korontzi et al. The MODIS fire products. Remote Sensing of Environment. 2002. Volume 83.
68. Snir, Otto, Huss-Lederman et al. MPI: The Complete Reference. Boston: MIT Press, 1996.
69. McDonough, Yang. Parallel performance of a new model for wild land fire spread prediction. Proceedings of International Conference. Parallel CFD, Gran Canaria, Ca¬nary Island, Spain, May 24—27, 2004.
70. Yebra, Dennison, Chuvieco, Riaño, Zylstr, Raymond Hunt, Mark Danson, Qi, Jurdao. A global review of remote sensing of live fuel moisture content for fire danger assessment: Moving towards operational products. Remote Sensing of Environment. 2013. Volume. 136.
71. Hua, Shao. The progress of operational forest fire monitoring with infrared remote sensing. Journal of Forest Research. 2017. Volume 28.
72. Suresh Babu, Arijit, Ramachandra Prasad. Forest fire danger index based on modifying Nesterov Index, fuel, and anthropogenic activities using MODIS TERRA, AQUA and TRMM satellite datasets. Proceedings of SPIE. 2016. Volume 9877.
73. Arroyo, Pascual, Manzanera. Fire models and methods to map fuel types: The role of remote sensing. Forest Ecology and Management. 2008. Volume 256.
74. Poursanidis, Chrysoulakis. Remote Sensing, natural hazards and the contribution of ESA Sentinels missions. Remote Sensing Applications: Society and Environment. 2017. Volume 6.
75. Karanina, Karanin, Baranovskiy, Kocheeva, Belikova. Analysis of lightning discharges activity within the territory of Buryatia in 2010-2016 based on WWLLN data. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2019. Volume 381.
76. Baranovskiy. The development of application to software origin pro for informational analysis and forecast of forest fire danger caused by thunderstorm activity. Journal of Automation and Information Sciences. 2019. Volume 51.
77. Yankovich, Yankovich, Baranovskiy. Classification of Vegetation to Estimate Forest Fire Danger Using Landsat 8 Images: Case Study. Mathematical Problems in Engineering. 2019. Article 6296417 .
78. Baranovskiy, Yankovich, Yankovich. Preliminary estimation of forest fire danger using LANDSAT images over Baikal Lake basin forests. Proceedings of SPIE. 2018. Volume 10833.
79. Karanina, Kocheeva, Belikova, Baranovskiy. Analysis of a thunderstorm activity according to WWLLN: A case study. International Review of Electrical Engineering. 2018. Volume 13.
80. Baranovskiy, Kuznetsov. Mathematical simulation of deciduous tree ignition by cloud-to-ground lightning discharge using large vessels approximation. JP Journal of Heat and Mass Transfer. 2017. Volume 14.
81. Baranovskiy. Forest fire danger assessment using SPMD-model of computation for massive parallel system. International Review on Modelling and Simulations. 2017. Volume 10.
82. Baranovskiy, Krechetova, Belikova, Perelygin. WWLLN data cluster analysis methods for lightning-caused forest fires monitoring. International Journal of Electrical and Computer Engineering. 2016. Volume 6.

44. Халленбек. Прогнозирование осадков в процентах вероятности. Ежемесячный обзор погоды. 1920. Том 48.
45. Брир. Проверка уверенности прогнозиста и использование вероятностных заявлений в прогнозировании погоды. США Бюро погоды. Исследовательская статья n 16. Вашингтон, 1944.
46. ​​Нотт, Дансмур, Кон, Вудкок. Статистическая коррекция детерминированной модели численного прогнозирования погоды. Журнал Американской статистической ассоциации. 2001. Том 96.
47. Толстих. Глобальная полуалагранжевая атмосферная модель, основанная на компактных конечных распределениях и ее реализации на параллельном компьютере: отчет об исследовании INRIA N 3080. Тема 4. INRIA. Франция, 1997.
48. Кристьянссон. Инициализация облачной воды в модели численного прогнозирования погоды. Метеорология и атмосферная физика. 1992. Том 50.
49. Geleyn, Bazile, Bougeault et al. Схемы параметризации атмосферы в Arpege N.W.P. модель. Параметризация физических процессов подсегридного масштаба. ECMWF Seminar 1994. Рединг, Великобритания, 1995.
50. Huth, Mladek, Metelka et al. О интегрируемости численной модели прогнозирования погоды с ограниченной площадью в течение длительного периода времени. Studia Geophysica et Geodaetica. 2003. Том 47.
51. Bubnová, Hello, Bénard, Geleyn. Интеграция полностью эластичных уравнений, отлитых в координату, посвященной местности, в рамках системы Arpege/Aladin NWP. Ежемесячный обзор погоды. 1995. Том 123.
52. Ликсан, Сяошан, Юнзуо, Цзингуи. Тематическое исследование по прогнозированию трека тропического циклона с MM5. Журнал Нанкинского института метеорологии. 2000. Том 23.
53. Michalakes, Chen, Dudhia et al. Разработка региональных исследований погоды и прогнозируемого исследования следующего поколения. Разработки в области теракомпьютинг: Материалы девятого семинара ECMWF об использовании высокопроизводительных вычислений в метеорологии. Сингапур. World Scientific, 2001.
54. Ли, Александр, Хоукс и соавт. Информационные системы в поддержку принятия решений по управлению пожарными динамиками в Канаде. Компьютеры и электроника в сельском хозяйстве. 2002. Том 37.
55. Мартелл. Цепочка Маркова модель повседневных изменений в индексе погоды в канадском лесном огне. Международный журнал пожара дикой природы. 2000. Том 9.
56. Гарсия Диз, Ривас Сориано, де Пабло. Объективное прогнозирование MOODEL для ежедневной вспышки лесных пожаров на основе метеорологических соображений. Журнал прикладной метеорологии. 1994. Том 33.
57. Гарсия Диз, Сориано, Гарсия Диз. Прогнозирование среднего расстояния для количества ежедневных лесных пожаров. Журнал прикладной метеорологии. 1996. Том 35.
58. Камия, Барбоза, Аматулли, Сан-Мигель-Аянц. Рейтинг пожарной опасности в европейской информационной системе пожарных лесов (EFFIS): текущие события. Лесная экология и управление. 2006. Том 234, Дополнение 1.
59. Marchenko. Ландшафтная структура для регионального мониторинга лесных пожаров. Международные новости о лесных пожарах (IFFN). 2005. Выпуск 32.
60. Андерсон. Модель для прогнозирования возникновения огня, вызванных молнией. Международный журнал пожара дикой природы. 2002. Том 11.
61. Преислер, Бриллингер, Бурган, Бенуа. Модели на основе вероятности для оценки риска лесных пожаров. Международный журнал пожара дикой природы. 2004. Том 13.
62. Тейлор, Александр. Наука, технология и человеческий фактор в рейтинге опасности огня: канадский опыт. Международный журнал пожара дикой природы. 2006. Том 15.
63. Hoadley, Rorig, Bradshaw et al. Оценка разрешения модели MM5 при применении к прогнозированию национальных индексов оценки пожарной опасности. Международный журнал пожара дикой природы. 2006. Том 15.
64. Эрнандес-Лел, Арбело, Гонсалес-Калво. Оценка риска пожара с использованием спутниковых данных. Достижения в области космических исследований. 2006. Том 37.
65. Illera, Fernandez, Delgado. Временная эволюция NDVI как индикатор опасности лесного огня. Международный журнал удаленного зондирования. 1996. Том 17.
66. Хао, Qu. Поиск контента влаги в реальном времени в реальном времени с использованием измерений MODIS. Отдаленное зондирование окружающей среды. 2007. Том 108.
67. Justice, Giglio, Korontzi et al. The MODIS fire products. Remote Sensing of Environment. 2002. Volume 83.
68. Snir, Otto, Huss-Lederman et al. MPI: The Complete Reference. Boston: MIT Press, 1996.
69. McDonough, Yang. Parallel performance of a new model for wild land fire spread forecasting. Proceedings of International Conference. Parallel CFD, Gran Canaria, Canary Island, Spain, May 24—27, 2004.
70. Yebra, Dennison, Chuvieco, Riaño, Zylstr, Raymond Hunt, Mark Danson, Qi, Jurdao. A global review of remote sensing of live fuel humidcontent for fire danger assessment: Moving towards operating products. Remote Sensing of Environment. 2013. Volume. 136.
71. Hua, Shao. Ход оперативного мониторинга лесных пожаров с помощью инфракрасного дистанционного зондирования. Журнал исследований лесов. 2017. Том 28.
72. Суреш Бабу, Ариджит, Рамачандра Прасад. Индекс опасности лесных пожаров на основе изменения индекса Нестерова, топлива и антропогенной деятельности с использованием наборов спутниковых данных MODIS TERRA, AQUA и TRMM. Труды SPIE. 2016. Том 9877.
73. Арройо, Паскуаль, Манзанера. Модели пожаров и методы картирования типов топлива: роль дистанционного зондирования. Лесная экология и управление. 2008. Том 256.
74. Пурсанидис, Хрисулакис. Дистанционное зондирование, природные опасности и вклад миссий ESA Sentinels. Применение дистанционного зондирования: общество и окружающая среда. 2017. Том 6.
75. Каранина, Каранин, Барановский, Кочеева, Беликова. Анализ грозовой активности на территории Бурятии в 2010-2016 гг. по данным WWLLN. Серия конференций IOP: Науки о Земле и окружающей среде. 2019. Том 381.
76. Барановский. Разработка приложения к программному обеспечению origin pro для информационного анализа и прогноза лесной пожарной опасности, вызванной грозовой активностью. Журнал автоматизации и информационных наук. 2019. Том 51.
77. Янкович, Янкович, Барановский. Классификация растительности для оценки лесной пожарной опасности с использованием снимков Landsat 8: пример из практики. Математические проблемы в инжиниринге. 2019. Статья 6296417.
78. Барановский, Янкович, Янкович. Предварительная оценка лесной пожарной опасности с использованием снимков LANDSAT над лесами бассейна озера Байкал. Труды SPIE. 2018. Том 10833.
79. Каранина, Кочеева, Беликова, Барановский. Анализ грозовой активности по данным WWLLN: исследование случая. International Review of Electrical Engineering. 2018. Том 13.
80. Барановский, Кузнецов. Математическое моделирование зажигания лиственных деревьев разрядом молнии облако-земля с использованием приближения больших сосудов. JP Journal of Heat and Mass Transfer. 2017. Том 14.
81. Барановский. Оценка лесной пожарной опасности с использованием SPMD-модели вычислений для массивной параллельной системы. International Review on Modelling and Simulations. 2017. Том 10.
82. Барановский, Кречетова, Беликова, Перелыгин. Методы кластерного анализа данных WWLLN для мониторинга лесных пожаров, вызванных молниями. International Journal of Electrical and Computer Engineering. 2016. Том 6.