Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Tích hợp dữ liệu trong mô hình tuần hoàn đại dương có độ phân giải không gian cao bằng các phương pháp lập trình song song
Tóm tắt
Bài báo đề xuất thực hiện song song phương pháp nội suy tối ưu đa biến (MVOI) cho mô hình tuần hoàn đại dương INMIO với độ phân giải ngang 1/10° và 49 lớp thẳng đứng, nhằm điều chỉnh các phép tính của mô hình bằng dữ liệu đo đạc. Việc tích hợp dữ liệu trong mô hình độ phân giải cao với khả năng mở rộng lớn đã được thử nghiệm. Các kết quả thí nghiệm số về việc tích hợp dữ liệu từ các phao ARGO được đặt tại Bắc Đại Tây Dương được trình bày. Dữ liệu đầu ra của mô hình cũng được so sánh với dữ liệu độc lập về nhiệt độ bề mặt biển thu được từ quan sát vệ tinh Aqua (NASA). Độ chính xác của giải pháp mô hình đã được đánh giá một cách định tính. Thí nghiệm cho thấy rằng việc tích hợp dữ liệu đã cải thiện đáng kể (tới 30%) dữ liệu đầu ra của mô hình và giảm sai số trong dự báo vận hành 24 giờ.
Từ khóa
#mô hình tuần hoàn đại dương #nội suy tối ưu đa biến #tích hợp dữ liệu #độ chính xác #dự báoTài liệu tham khảo
V. I. Agoshkov, V. M. Ipatova, V. B. Zalesnyi, et al., “Problems of Variational Assimllation of Observational Data for Ocean General Circulation Models and Methods for Their Solution,” Izv. Akad. Nauk, Fiz. Atmos. Okeana, No. 6 46 2010 [Izv., Atmos. Oceanic Phys., No. 6, 46 (2010)].
V. I. Agoshkov, E. I. Parmuzin, and V. P. Shutyaev, “Observational Data Assimilation in the Problem of Black Sea Circulation and Sensitivity Analysis of Its Solution,” Izv. Akad. Nauk, Fiz. Atmos. Okeana, No. 6 49 2013 [Izv., Atmos. Oceanic Phys., No. 6, 49 (2013)].
K. P. Belyaev, K. A. S. Tanajura, and N. P. Tuchkova, “Comparison of Methods for ARGO Drifters Data Assimilation into a Hydrodynamical Model of the Ocean,” Okeanologiya, No. 5 52 2012 [Oceanology, No. 5, 52 (2012)].
L. S. Gandin, Objective Analysis of Meteorological Fields (Gidrometeoizdat, Leningrad, 1963) [in Russian].
V. B. Zalesnyi and G. I. Marchuk, “Modeling of the World Ocean Circulation with the Four-dimensional Assimilation of Temperature and Salinity Fields,” Izv. Akad. Nauk, Fiz. Atmos. Okeana, No. 1 48 2012 [Izv., Atmos. Oceanic Phys., No. 1, 48 (2012)].
R. A. Ibrayev, R. N. Khabeev, and K. V. Ushakov, “Eddy-resolving 1/10° Model of the World Ocean,” Izv. Akad. Nauk, Fiz. Atmos. Okeana, No. 1 48 2012 [Izv., Atmos. Oceanic Phys., No. 1, 48 (2012)].
V. V. Kalmykov and R. A. Ibrayev, “The Overlapping Algorithm for Solving Shallow Water Equations on Computers with Distributed Memory,” Vestnik UGATU, No. 5 17 2013 [in Russian].
V. V. Kalmykov and R. A. Ibrayev, “A Framework for the Coupled Modeling of the Ocean-Ice-Atmosphere-Land System on Massively-parallel Architectures,” Vychislitel’nye Metody i Programmirovanie, 14 (2013) [in Russian].
V. V. Knysh, G. K. Korotaev, A. I. Mizyuk, and A. S. Sarkisyan, “Assimilation of Hydrological Observation Data for Calculating Currents in Seas and Oceans,” Izv. Akad. Nauk, Fiz. Atmos. Okeana, No. 1 48 2012 [Izv., Atmos. Oceanic Phys., No. 1, 48 (2012)].
G. I. Marchuk, Methods of Numerical Mathematics (Nauka, Moscow, 1977) [in Russian].
G. I. Marchuk, Numerical Solution of the Problems of Atmosphere and Ocean Dynamics (Gidrometeoizdat, Leningrad, 1974) [in Russian].
M. D. Tsyrul’nikov, P. I. Svirenko, V. E. Gorin, et al., “A New Technology of Objective Analysis Based on 3d-Var Scheme,” in Results of Testing of New and Improved Technologies, Models and Methods of Hydrometeorological Forecasting, No. 39 (2011) [in Russian].
A. V. Shlyaeva, V. G. Mizyak, and M. A. Tolstykh, “Experimental System of Data Assimilation Based on the Local Ensemble Kalman Filter for the Global Atmospheric Model,” Trudy Gidromettsentra Rossii, Issue 348 (2012) [in Russian].
M. Buehner, P. L. Houtekamer, C. Charette, et al., “Intercomparison of Variational Data Assimilation and the Ensemble Kalman Filter for Global Deterministic NWP, Part II: One-month Experiments with Real Observations,” Mon. Wea. Rev., No. 5, 138 (2010).
J. Cummings, “Operational Multivariate Ocean Data Assimilation,” Quart. J. Roy. Meteorol. Soc., No. 613, 131 (2005).
J. Cummings, L. Bertino, P. Brasseur, et al., “Ocean Data Assimilation Systems for GODAE,” Oceanography, No. 3, 22 (2009).
R. Daley, Atmospheric Data Analysis (Cambridge Univ. Press, Cambridge, 1991).
G. Evensen, Data Assimilation, The Ensemble Kalman Filter, 2nd ed. (Springer, Berlin, 2009).
P. A. Francis, P. N. Vinayachandran, and S. S. C. Shenoi, “The Indian Ocean Forecast System,” Current Science, No. 10, 104 (2013).
GODAE OceanView Science Team, Work Plan 2009-2013, http://wwwgodaeoceanvieworg.
T. M. Hamille and J. S. Whitaker, “Accounting for the Error due to Unresolved Scales in Ensemble Data Assimilation: A Comparison of Different Approaches,” Mon. Wea. Rev., 133 (2005).
P. L. Houtekamer, B. He, and H. L. Mitchell, “Parallel Implementation of an Ensemble Kalman Filter,” Mon. Wea. Rev., 142 (2013).
E. Kalnay, Atmospheric Modeling, Data Assimilation and Predictability (Cambridge Univ. Press, Cambridge, 2003).
E. Kalnay, H. Li, T. Miyoshi, et al., “4-D-Var or Ensemble Kalman Filter?”, Tellus A, No. 5, 59 (2007).
A. Lorenc, “A Global Three-dimensional Multivariate Statistical Interpolation Scheme,” Mon. Wea. Rev., No. 131 (1981).
P. R. Oke, G. B. Brassington, D. A. Griffin, and A. Schiller, “Ocean Data Assimilation: A Case for Ensemble Optimal Interpolation,” Austral. Meteorol. and Oceanogr. J., 59 (2010).
P. R. Oke, A. Schiller, D. A. Griffin, and G. B. Brassington, “Ensemble Data Assimilation for an Eddy-resolving Ocean Model of the Australian Region,” Quart. J. Roy. Meteorol. Soc., No. 613, 131 (2005).
S. Smith, J. Cummings, and C. Rowley, Validation Test Report for the Navy Coupled Ocean Data Assimilation 3D Variational Analysis (NCODA-VAR) System, Version 3.43 (2012).
C. A. S. Tanajura and K. A. Belyaev, “A Sequential Data Assimilation Method Based on the Properties of a Diffusion-type Process,” Appl. Math. Model, No. 5, 33 (2009).
X. Wang, D. M. Barker, C. Snyder, and T. M. Hamill, “A Hybrid ETKF-3DVAR Data Assimilation Scheme for the WRF Model. Part I: Observing System Simulation Experiment,” Mon. Wea. Rev., 136 (2008).
M. Zhang, F. Zhang, X.-Y. Huang, and X. Zhang, “Intercomparison of an Ensemble Kalman Filter with Three- and Four-dimensional Variational Data Assimilation Methods in a Limited-area Model over the Month of June 2003,” Mon. Wea. Rev., No. 2, 139 (2011).