Е. Мортиков (5 курс факультета ВМиК МГУ, н.р. – А.В. Глазунов) С. Ткачук, Д. Чечин (5 курс Географического ф-та МГУ, н.р. – В.М. Степаненко) М. Шапаев. - презентация

1

2 Е. Мортиков (5 курс факультета ВМиК МГУ, н.р. – А.В. Глазунов) С. Ткачук, Д. Чечин (5 курс Географического ф-та МГУ, н.р. – В.М. Степаненко) М. Шапаев (4 курс факультета ВМиК МГУ, н.р. – В.Н. Лыкосов) Лыкосов В.Н. – д.ф.-м.н., зав. лаб. (проф. ВМиК МГУ, гл.н.с. ИВМ РАН) Глазунов А.В. – к.ф.-м.н., с.н.с. (с.н.с. ИВМ РАН) Корухов С.В. – к.ф.-м.н., с.н.с. (с ) Мачульская Е.Е. – к.ф.-м.н., н.с. (с.н.с. Гидрометцентра РФ) Степаненко В.М. – к.ф.-м.н., н.с. (н.с. Географического ф-та МГУ) Микушин Д.Н. – м.н.с. (аспирант ИВМ РАН, н.р. – В.Н. Лыкосов) Тыртышникова Т.К. – вед. программист

3 1. Математическое моделирование климата. 2. Численное моделирование региональных атмосферных процессов. 3. Вихреразрешающее моделирование атмосферного пограничного слоя. 4. Моделирование процессов в деятельном слое суши.

4 Сдано в печать 4 работы Опубликовано 6 статей Сделано 17 докладов на российских и международных научных конференциях

5

6 Earth System Model R. Loft The Challenges of ESM Modeling at the Petascale

7 Взаимодействие атмосферы и вечной мерзлоты (Е.Е. Мачульская) Инструментарий исследования: одномерная модель тепловлагопереноса в системе «приземный слой атмосферы – растительность – снежный покров – почва» глобальная климатическая модель ИВМ РАН Выделены основные факторы, определяющие термодинамический режим грунтов в зоне вечной мерзлоты: теплопроводность относительно тонкого верхнего слоя (слоя растительных остатков и мохового покрова) различие в теплопроводности льда и жидкой воды возможность существования жидкой влаги в переохлажденном состоянии.

8 Научный семинар «Математическое моделирование геофизических процессов: прямые и обратные задачи», 15 мая 2008 Моделирование процессов взаимодействия атмосферы и криосферы Многолетняя мерзлота в модели ОЦА Среднее за 17 лет содержание льда в почве в августе, контрольный эксперимент (толщина «мха» 1 см) То же, толщина «мха» 8 см Наблюдаемое распространение многолетнемерзлых пород

9 Проведены эксперименты по автономному интегрированию модели TERRA системы «почва-растительность-снежный покров» (блока мезомасштабной негидростатической модели международного консорциума COSMO) на различные временные периоды (от 1 года до 50 лет) с привлечением данных различных метеостанций (Валдай, Якутск, Линденберг). Применение более совершенной «снежной» модели, разработанной в ИВМ РАН и используемой в НИВЦ МГУ, значительно улучшает воспроизведение эволюции снежного покрова, особенно в весенние месяцы, и заметно сказывается на качестве воспроизведения температуры поверхности в период интенсивного снеготаяния.

10 Snow models description Heat conduction Melting when snow temperature > 0°C or when soil surface temperature > 0°C Heat conduction Liquid water transport Gravitational compaction + metamorphosis Solar radiation penetration 1 layer Arbitrary number of layers, in this study 5 Numerical schemes Implemented processes COSMO INM

11 Correlation coefficient between time series of observed and simulated SWE (N = 221, p

12 Snow water-equivalent depth, Valdai,

13 Усовершенствовано описание турбулентного обмена в модели водоема за счет использования параметризации нелокального турбулентного обмена в случае неустойчивой стратификации, что позволило достичь хорошего согласия рассчитанной температуры поверхности крупнейших внутренних водоемов планеты с данными спутниковых наблюдений (В.М. Степаненко).

14 Latent heat flux above Great Canadian lakes (Long et al., 200 7) Mesoscale features breezes (e.g. high pollution events) convective snowfalls (e.g. Great American Lakes) mesocyclons (e.g. Baikal cyclon) Local seasonal effects lakes are sinks of energy in summer and sources of energy in autumn snowfall effects Global effects not found - ?

15 Source code of Lake model and data for verification

16

17 Бризовые циркуляции над водоёмами Кучевая облачность Горные циркуляции Западная Сибирь (Югра)

18 размерность сетки 385 x 385 x 61 = 9,041,725 узлов двумерная декомпозиция области для обмена данными между процессорами

19 Реализован класс вычислительно эффективных конечно-разностных алгоритмов MPDATA. Проведен анализ условий устойчивости по совокупности итераций, а также монотонности и положительной определенности MPDATA. MPDATA адаптирован для включения в мезомасштабную модель NH3D совместную модель атмосферы и подстилающей поверхности с одномерной параметризацией гидрологическийх объектов. Проведен сравнительный анализ расчетов с использованием схем чехарда и MPDATA в рамках модели NH3D, а также на двумерном и трехмерном тестовых примерах. С использованием схемы MPDATA проведено моделирование переноса примеси над гидрологический неоднородной территорией в Западной Сибири.

20 сетка (178 км 178 км) периодический источник на берегу р. Обь вблизи г. Сургут Распространение примеси перпендикулярно руслу реки в 13:00 третьего дня интегрирования

21 Создаваемая в лаборатории региональная модель атмосферы и подстилающей поверхности дополнена блоком переноса аэрозоля Разработаны прототипы параллельных версий модели для суперкомпьютеров с распределенной памятью и для гибридных вычислительных систем с процессорами PowerXCell 8i

22 Время расчёта (сек) 100 шагов схемы чехарда на сетке 25 млн точек для моделирования переноса примеси на сервере IBM PowerXCell 8i с использованием и без использования Streaming SIMD Extensions.

23

24 Ход температуры воздуха по данным моделирования и по стационарным данным с 27 по 30 июня 2008 г.

25 Моделирование обтекания массива разнесенных кубов, турбулентным потоком. Изоповерхности модуля скорости (0.2U 0, 0.5U 0 ) Обтекание куба, стоящего на шероховатой поверхности (изоповерхности модуля завихренности) Турбулентное обтекание прямого и обратного уступов (изоповерхности завихренности)

26 С помощью вихре разрешающей модели проведена серия численных экспериментов по моделированию турбулентных атмосферных течений вокруг плохообтекаемых тел и продемонстрированы преимущества смешанных динамических моделей турбулентного замыкания. Предложен и реализован алгоритм автоматического определения единственного параметра динамических моделей – отношения ширины тестового фильтра к ширине базового фильтра.

27 D 24 D 5.5 D U 0 =const 5.5 D X Y Z dU i /dx=0, P=const, or relaxation zone Мгновенные значения z – компоненты завихренности от w z D/U 0 =-10 до w z D/U 0 =10 Частотный спектр компонент скорости за цилиндром (x=2.5D): wall-normal; streamwise; spanwise Частота Струхаля Re=U 0 D/ ν= Также, как и при нестационарном ламинарном обтекании за цилиндром возникает периодическое отделение вихрей – дорожка Кармана. Однако на фоне крупных, квазидвумерных вихрей развивается мелкомасштабная трехмерная турбулентность

28 Параллельная реализация модели Используется МPI Возможна 2-D и 3-D декомпозиция расчетной области. Оперативная память распределена между процессами, что снимает ограничения по памяти при достаточно большом количестве расчетных модулей. 33% 29% 25% 12% 11% 26% Процент Времени, затор. на обмены Несмотря на увеличение доли межпроцессорных обменов, с увеличением количества процессоров суммарное время выполнения задачи уменьшается за счет более эффективного использования кэш-памяти размерность задачи 456 х 152 х 264 (18,298,368 узлов сетки) суммарное процессорное время, необходимое для получения статистик течения ~ 2000 часов.

29 Практическое приложение: расчет турбулентных потоков воздуха и переноса примеси между зданиями городской застройки. Возможности: получение подробных трехмерных модельных данных о силе ветра, его изменчивости, величине максимальных порывов, ветровой нагрузке на здания, а также сведений об обмене теплом на боковых стенках и крышах зданий. прогнозирование распределения концентрации безынерционной и инерционной пассивной примеси, поступающей в городскую среду из локальных или распределенных источников. проведение расчетов в областях с горизонтальным размером до 1-2 км и вертикальным размером несколько сотен метров при пространственным разрешении метров, что позволит подробно описать реальную конфигурацию застройки и получать статистически достоверные результаты моделирования.

30 1. Вихреразрешающее моделирование пограничного слоя атмосферы с целью оценки масштабируемости параллельных алгоритмов при большом (~ 1000) количестве процессоров; анализ результатов расчетов по воспроизведению крупномасштабных когерентных структур (А.В. Глазунов). 2. Дальнейшее развитие модели снежного покрова для целей исследования ключевых механизмов функционирования климатической системы; анализ роли криосферных процессов в изменениях климата (Е.Е. Мачульская). 3. Адаптация региональной атмосферной модели для расчетов на суперкомпьютерах гибридной архитектуры; разработка программного кода совместной модели мезомасштабной динамики атмосферы и переноса активной примеси с реализацией на распределённых вычислительных системах (Д.Н. Микушин).

31 4. Численное моделирование процессов генерации, переноса и стока метана в системе «подстилающая поверхность суши – атмосфера» (проект РФФИ , руководитель: В.М. Степаненко, основные исполнители: Е.Е. Мачульская, Д.Н. Микушин). 5. Реализация первого этапа проекта LakeMIP: оценка точности воспроизведения термодинамического режима различных типов озёр одномерными моделями (В.М. Степаненко)

32

33 6. Развитие информационных ресурсов лаборатории, удалённый доступ к учебным материалам, актуальным версиям исходного кода и начальных данных разрабатываемых численных моделей. 7. Исследование вопросов дистанционного обучения на базе современных информационных технологий (С.В. Корухов).

34