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!