Стратегия численных экспериментов в совместной модели

Абрау-Дюрсо
Сентябрь 21-26, 2015
Учет данных наблюдений для анализа динамических
процессов в океанской модели циркуляции
Г.М.Михайлов 1, К.П.Беляев2, 1 , А.Н.Сальников3,1, Н.П.Тучкова 1, И.Кирхнер 4
1
Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Вычислительный центр им. А. А. Дородницына РАН
2 Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН
3 Федеральное государственного образовательное учреждение высшего профессионального образования "Московский
государственный университет имени М.В.Ломоносова", факультет ВМиК
4 Свободный университет Берлина, факультет Метеорологии
Работа выполнена при поддержке Российского Фонда Фундаментальных
Исследований (проект 14-07-00037, 14-05-00363).
Учет данных - задача усвоения экспериментальных данных
Эксплуатация до выхода на стационарный режим
(spin-up 100-500 лет) (задача - забыть начальные данные)
Начальные
данные
(усредненные
климатические
данные)
Модельный расчет
Сценарий
численного
эксперимента 1
Сценарий
численного
эксперимента 2
Сценарий
численного
эксперимента N
Множество прогнозов
Оценка прогноза
коррекция прогноза
Экспериментальные данные (наблюдения)
Структура и взаимосвязи модели MPIESM
(Earth system model of Max Planck Institute)
MPI‐ESM объединяет атмосферу, океан и поверхность земли посредством обмена
энергией. Совместная модель использовалась для сравнительных вычислений в
контексте CMIP5 - Пятый отчет об оценке МГЭИК (Межправительственная группа
экспертов по изменению климата). По сравнению с предыдущей версией
ECHAM5/MPIOM MPI‐ESM была значительно расширена. Это относится к компонентам
ECHAM6 (атмосфера) и MPIOM (океан), а также JSBACH(земная биосфера) и HAMOCC
(биогеохимия океана). Взаимодействие атмосферы и земли, с одной стороны, и океана
и биогеохимии, с другой стороны, стало возможно благодаря mpi-блоку OASIS3.
Усвоение данных схема
Геометрическая иллюстрация схемы усвоения, использующая динамико-стохастическую
идеологию. Пусть в момент времени t1 в точке координатной плоскости делается
измерение A2, при этом значение модели в этой точке равно A, а значение изменения
равно A1. Требуется скорректировать значение модели в точке B2 в момент t2, где
значение модели до коррекции равно B, а измерений нет. Для этого надо знать связь между
точками A и B, зависящую от многих факторов. Эта зависимость может быть выражена
через уравнения модели, но соответствующие формулы, как правило, практически
непригодны для расчетов. В линейном приближении эта связь определяется
ковариационной функцией между точками A2 и B2 или между значениями A и B
Применение метода усвоения данных к совместной
(океан-атмосфера) модели
hamocc
Модель
океана
mpiom
Блок
взаимодействия
oasis
restart
Модель
атмосферы
ECHAM6
jbach
output
Блок
усвоения
данных
output
Данные:
температура,
соленость,
уровень океана
Блок усвоения данных (data assimilation block)
Накопление
результатов
расчетов для
использовани
я их в
статистике
при усвоении
данных
наблюдении
(база данных
расчетов)
рестарты
Интерфейс для
извлечения данных и
передачи данных в
модель для
продолжения расчетов
Работа с
форматами
netcdf и ext
Работа с
координатным
и сетками
Отбраковка
данных
расчета и
данных
наблюдений
Формирование
массивов
данных с
усвоением
наблюдений
Карта дрифтеров АРГО в мировом океане
Усвоение уровня океана
Усвоение данных наблюдений со спутников, в частности, данных по уровню
океана (УО) и температуре поверхности океана (ТПО) в настоящее время
является основным направлением в теории и практике. Это объясняется тем
обстоятельством, что со спутников одновременно можно получить большой
объем данных, покрывающих обширные зоны океана. Кроме того, развитие
математических методов анализа, моделирования и усвоения данных
наблюдений,
а
также
увеличение
быстродействия
современных
вычислительных средств и сетей связи делает возможным одновременное
параллельное вычисление характеристик океана в разных областях. В
настоящей работе усвоение осуществляется вдоль треков спутников в
Атлантическом океане для Аномалий уровня океана (АУО), которые
рассматриваются как наиболее значимые характеристики для описания
поверхностной и подповерхностной динамики океана.
При усвоении данных АУО используется, как правило, динамико-стохастический
подход, в частности, обобщенный фильтр Калмана (EnKF). Поскольку между
модельными АУО и другими переменными существует сильная корреляция,
статистический подход здесь оправдан.
Сравнение данных до и после усвоения альтиметрии
К.П. Беляев, Н.П. Тучкова, И. Кирхнер. Метод коррекции модельных расчетов по данным измерений,
основанный на диффузионном приближении, и его применения для анализа гидрофизических характеристик
// Ж.Математическое Моделирование, 2009, т. 21, № 3, с. 53-68.
К.П. Беляев, Н.П. Тучкова, У. Кубаш. Реакция совместной модели "океан-лед-атмосфера" при усвоении
данных наблюдений в тропической зоне Тихого океана // Океанология, 2010, т. 50, № 3. С. 334-344.
К.П. Беляев, Н.П. Тучкова. Предельные распределения для характеристик при усвоении данных наблюдений
в стационарном режиме // Информатика и её применения, 2015, т. 3. Вып. 2. С. 19-24.
Г.М.Михайлов, К.П.Беляев, В.П. Пархоменко, Н.П.Тучкова, А.Н.Сальников. Реализация параллельных
численных методов при усвоении данных в моделях общей циркуляции океана и атмосферы. М.:ВЦ РАН,
2013. 92 с.
Разница температуры поверхности воды после усвоения
и модельных данных при 18 месяцах интеграции модели
Разница уровня поверхности воды после усвоения и модельных
данных при 18 месяцах интеграции модели
Использование усвоения данных для
организации ансамблевых экспериментов
Модельные расчеты для
временных интервалов
t1, t2,…tn
Блок коррекции данных
(усвоение в модели данных
наблюдений)
Данные наблюдений за
2000-2015 гг.
Начальные модельные данные
для рестарта
в 2000-2015 гг.
счет
Начальные скорректированные
данные для рестарта
в 2000-2015 гг.
счет
сравнение
результатов
прогноз
Выводы
 Усвоение АУО существенно влияет на поведение всех расчетных характеристик в
модели.
 Усвоение данных наблюдений позволяет планировать ансамблевое
моделирование для различных сценариев и временных диапазонов
 Более значимо оно сказывается на динамических характеристиках, таких как
скорости течений, толщина слоя; менее значимо, но не пренебрежимо мало, для
таких трассеров как температура и соленость.
 Исследование показало, что даже непрямое влияние АУО после нескольких
последовательных усвоений приближает расчетные значения температуры и
солености к наблюдаемым in situ, и эта близость может быть численно оценена.
 Также, исследование показало, что необходимо скорректировать начальное
смещение между наблюдениями и расчетными величинами.
 Влияние усвоения сказывается по всему глобусу, но особенно интенсивно в зонах
сильных струйных течений (Гольфстрим, Куросио, Пассатное и Бразильское
течение и др.), а также в зонах сильного обмена океан-атмосфера (Ньюфаундленд,
Тропическая зона и др.)
 Подтвердить, что этот эффект не чисто модельный, а имеет место в реальности
можно дополнительными исследованиями, как это сделано в нашей работе(2010
Okeanologia (Belyaev, Tuchkova, Cubasch)
Спасибо за внимание!