42
MIRAGE : Méso-Informatique Répartie pour des Applications en Géophysique et Environnement Comprendre et prévoir les phénomènes naturels : Disciplines concernées : météorologie, océanographie, hydrologie, glaciologie… Un impact sociétal important : prévention des risques naturels, gestion des ressources, aménagement du territoire, évolution du climat… Un outil privilégié : la modélisation Un travail de recherche très largement pluri-disciplinaire : mathématiciens, physiciens, numériciens, informaticiens…

MIRAGE : Méso-Informatique Répartie pour des Applications ...membres-timc.imag.fr/Laurent.Desbat/CIMENT/cs/cs... · Modélisation des calottes glaciaires (C. Ritz, C. Dumas, P

  • Upload
    others

  • View
    0

  • Download
    0

Embed Size (px)

Citation preview

  • MIRAGE : Méso-Informatique Répartie pour des Applicationsen Géophysique et Environnement

    Comprendre et prévoir les phénomènes naturels :

    � Disciplines concernées : météorologie, océanographie, hydrologie, glaciologie…

    � Un impact sociétal important : prévention des risques naturels,gestion des ressources, aménagement du territoire, évolution du climat…

    � Un outil privilégié : la modélisation

    � Un travail de recherche très largement pluri-disciplinaire : mathématiciens, physiciens, numériciens, informaticiens…

  • � Demande croissante de systèmes de prévision, dans tous les domaines de la géophysique

    � Des systèmes de modélisation de plus en plus complexes : modèles à la physique plus complète, intégrant de plus en plus d’observations de types divers, et couplés entre eux.

    Evolution actuelle

  • Ocean model

    Atmosphere model

    Land surface model

    Iceberg parameters

    �� ��������� �������

    � ��������������������� ���������� ������� ���������������������������������

    �� ������� �����������������

    !� ������"��#�����������$��%��������#�����������&��

    �� ����'����������&� (�������������&

    � �����������"��#�� )�'���*��������� )�'���*���������� ������������"�����$�!� +"�$�������,� -��� ������

    �� �������$����������)������$�������*��������#��������� -��� �������� .������������� ��"����'���

    �� �����/��$

    � ��������������

    � ��$��������������

    �� 0���������������&� �������������

    � ����� ��������&�� �������&�� -��� �������� 12!� 3�����������������

    �� /��$����������� '���� �������������$�������

    � ������������"�����$��� ��������������������� �����������������#�� �������������!� )'���'�� ���������������4�����������������#��5

    �� 6����������������� �

    Surface layer turbulence

    �� ρ6�� ρ6�

    � ρ6�

    Ocean surface module

    Sea ice model wave model

  • Couplages de modèles au sein de Mirage

    � Eaux de surface - Atmosphère Projet CouMéHy (C. Messager [LTHE], H. Gallée [LGGE]) : Couplage des cycles hydrologiques atmosphériques et continentaux aux échelles régionales et climatiques - application à l’Afrique de l’Ouest. (ACI Grid)

    � Glace - Atmosphère Modélisation des calottes glaciaires (C. Ritz, C. Dumas, P. Martinerie[LGGE])

    � Océan - OcéanProjet COMODO (E. Blayo et al. [LMC], B. Barnier, S. Cailleau [LEGI]) : Méthodologies de couplage de modèles - application au couplage d’un modèle côtier et d’un modèle de bassin.

    � Océan - AtmosphèreMéthodologies de couplage de modèles - application à un modèle couplé d’El Niño (E. Blayo, V. Chevallier [LMC])

  • ������������������������������

    ��� ��!�"�#��$�%&��"�'��(���&��)�"�#��'�&!��#*+,*-.�.&���%���

    �� �&���&"�/�����������#�.,�.&���%���

    #��0���&�"���1�2�3"�'��*�&3����#-.-�4�&������

  • Primitive equations

    Momentum equations

    Equation of state

    Conservation of tracers

    Conservation of mass (Boussinesq approximation)

    (hydrostatic approximation)

    + boundary conditions...

  • CLIPPER Project (Brest, Grenoble, Paris) : Atlantic ocean, 1/6°

    Grid size : 773 x 1296 x 42 (x 5)

    = 2.1 108 variables

    140 processors Cray T3E

    A one-year integration :

    34 cpu h (x 140 proc. T3E)

    Storing : each model state = 1.26 Go

  • Ocean circulation is strongly heterogeneous� Multiscale aspect of the ocean circulation� Some key areas

    MOTIVATIONS

    Present needs for locally high resolution and for model coupling …

    � Coastal oceanography� Model coupling : �����7 �����$���� 47 ��� 7 '���$����85

    ����������� 9��������*��������������$���*�����#����8

  • Ocean model : a modelling system(i.e. different components in interaction)

    Component :� geographical domain� physics� numerics� resolution

  • Pb : make those components work together !

    � Physical aspects : it must make sense� Mathematical aspects : consistency� Numerical aspects : efficiency� Programming aspects :“ black box ” approach, parallel implementation

    � Step 1 : mesh refinement (same physics and numerics)

    � Step 2 : model nesting and coupling (on going project)

  • Step 1 : a general tool for mesh refinement

    � Hierarchical method (Berger-Oliger)

    � to allow locally (very) high resolution

    Constraints :� finite differences� model independent� easy to use and parameterize

    � refinement can be adaptive

  • Berger and Oligeralgorithm (1984)

    Refinedmodel

    Equivalent grid hierarchy

  • 1

    2 6 10

    3 4 5 7 8 9 11 12 13

    Remeshing ?

    InterpolationUpdate

    time

    Time stepping procedure

    G0

    G1

    G2

    Convergence and stability results :

  • � u,v >> w : horizontal refinement ( + eventually vertical)

    � Artificial horizontal diffusion to simulate the effect of unresolvedscales : Ah ∆∆∆∆V , Ah ∆∆∆∆2222V , Ah(V) ∆∆∆∆V … Ah must decrease with δδδδx

    � Bathymetry varying with the resolution : shape of the domain, mass conservation...

    � Eventually : high resolution forcing fields (wind, heat fluxes...)

    Specifities w.r. to multiresolution

  • The AGRIF package

    Current developments : vertical refinement, improved updates, parallelization of AGRIF (load balancing with G. Mounié and D. Trystram)

    AGRIF - Adaptive Grid Refinement In Fortran (L. Debreu, E.Blayo, C. Vouland) : a package for easily transforming an existing numericalmodel into a multi-resolution code (model independent, arbitrary numberof grids, flux correction…)

    Available for the scientific communityCooperation: LEGI, SHOM, IFREMER, UCLA + several other users

  • Application to a model of the Southern California bight(L. Debreu, P. Marchesiello, J. McWilliams)

    ROMS model (UCLA), + AGRIF package

    3-levels of resolution(18 - 6 - 2 km)

  • QuickTime™ et un décompresseur codec YUV420 sont requis pour visionner cette image.

    ��������������������

    ���������������������������������

  • Step 2 : model coupling

    Goals :

    � development of efficient coupling algorithms, adapted to ocean models

    � performing validation experiments on a realistic test-case

    � meta-computing approach

  • ������������������������

    ωωωω2

    ΩΩΩΩ0

  • �������������������������������������

    �����

    ����

    �����

    ����

    3���

    ΩΩΩΩ��&

    ΩΩΩΩ�����

  • ������������������������

    � )������������#��������*���������:�����������;�"��

  • ���������

    5 �� %

    5 �%�

    ��%�63����3�7

    �������7

  • �����������

    ��%�63����3 ������

    0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1-0.015

    -0.01

    -0.005

    0

    0.005

    0.01

    0.015

    0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1-0.015

    -0.01

    -0.005

    0

    0.005

    0.01

    0.015

  • ����������!

    ��%�63����3

    ������

    0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1-0.05

    -0.04

    -0.03

    -0.02

    -0.01

    0

    0.01

    0.02

    0.03

    0.04

    0.05

    0.395 0.4 0.405 0.41 0.415 0.42 0.425 0.43 0.435 0.44-2

    0

    2

    4

    6

    8

    10

    12

    14x 10-3

    0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1-0.05

    -0.04

    -0.03

    -0.02

    -0.01

    0

    0.01

    0.02

    0.03

    0.04

    0.05

    0.395 0.4 0.405 0.41 0.415 0.42 0.425 0.43 0.435 0.44-0.005

    0

    0.005

    0.01

    0.015

    0.02

    0.025

  • ����������"

    -4

    -3

    -2

    -1

    0

    1

    2

    3

    4

    -60 -40 -20 0 20 40 600

    0.01

    0.02

    0.03

    0.04

    0.05

    0.06

    0.07

    0.08

    0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 500

    0.02

    0.04

    0.06

    0.08

    0.1

    0.12

    0.14

    0.16

    0.18

    ������������

    ��������8��3

    /�����&����5�9��:3&���;���3��������

  • #��������������

    $��'�?���������@����������

    ������������������������������������������������

    � 6��������@������������������������@A�����������$�@���=

    ���������������������������������������

    $

  • $�����������%��&��'

    Iterate

  • ����������%��&��'����������

    5 �ΩΩΩΩ1111 ΩΩΩΩ2222

  • ����������%��&��'��������������

    ωωωω2

    ΩΩΩΩ0

    =�� �3�&�3������&?�

    ����3�����3�9���;���&����;&����3�3�3��

  • ����������%��&��'����������������

    =�� �3�&�3������&?������3�9�������&����;&����3

    ΩΩΩΩ��&

    ΩΩΩΩ�����

  • ����������%��&��'���(�

    �@3������&?�A���@3������������8��%��

  • ����3�������8�����3����&3�9����������8��3����3��

    &��2�����������3C�*�D��"��E��F�0���&�"��E��F�G�3�9�3����"��EE�F�#��"��55��

    �8�����7���;��3���+��99�������'��*�&3���

    x=0

    ΩΩΩΩ++++ΩΩΩΩ−−−−

    ����������%��&��'������������)�����*���

  • Idéalement :

    Mais ΛΛΛΛ+ et ΛΛΛΛ- sont non-locaux opérateurs approchés

    ����������%��&��'������������)�����*�����

  • Approximations de Taylor :

    Conditions optimisées (Japhet, 1998; Gander et al., 1999) :

    Ordre 0 :

    Ordre 1 :

    Trouver qui minimisent le facteur de convergence pour tout k, ωωωω

    ����������%��&��'������������)�����*����!

  • ΩΩΩΩ�ΩΩΩΩ�

    ����������%��&��'������������)�����*����"

  • +�������������,�����

    ���,������������������

    � �����������������������$����������#��?�����B@A�������

    � ��������������@�����������@��������:������@�������

  • +��������*�����,��

    �3C�)����������������@���������������$�#��A��� ���������@������� $���������$��������

    $����������$$���������*�����'����"�������������A��������������:�@"������$�������

    �@"���$$��������$�������

    &�3�&���C��������@�����@"���$$�����*���$����@�:��B���$����:�������$��&��@����$��'�?���

    $�#��A��*��&���������������'����@*���'�������*�����������*�$����'����@

    (����$$�����������������������������������������������"����������������?���������'�@

    �������������'�@ 4�D���$����������*��#��?��*��������*���������������@��*8 5����

    ����������"�����������������'�@��@�@���?��

  • E ,�3��&�3��������������8��3��3���������������������"�������������3����

    ��3&���������������9�����3��&���2������������������*4,�

    7 ��������������A��������$$����������������@"���$$@������"����������?�������������

    $��������D���@A��$�

    7 3@�������������"��C �������"��������@�������������?�����B�&��������*�������'����@�������

    �@�������'����@

    7 �����������������$����'�������A��������$$���������������"������������������

    ���$��&��@�����@������

    +��������*�����,�������������������������������

    Coupleur

    Modèle 2Modèle 1

  • E '�&��������32������������3&���;��;����

  • �������;�������3��2����������&���3�����%D�3������������;�&�������3����3&�%���2�3�&�����

    HI -��

    �&3�C

    7 ,�3�&��&�%���3�C����@$��������"���:�"�������$������������*������#��?�����B�&$���������*���������������$������������*��������������������@��H������������ �@����

    7 -

    &��2���%D�3�C��@���������������$�����$������������������(��������B�������I�������@$���������������&����B��$���������

    7 -

    &��2�������3+��&;��&

    7 ������������C���������@������������"��������������"������'��������������������

    (��'���HI - ����������3&����&������������������3���������������'J����������'�@�������$����@��:��B������������@��������������

    1-'- $�������B�$$�������@������:����������4������ 3����� ��"�������5������������������@�:��������������������$������������

    +��������*�����,����������������������������������

  • #��������;�����3����&������

    ����3��������������������3�9�����7

    7 >����B��$�@��������������������B�'J���6)6������$��J�������������������B������������������������������������A�����$��A�������

    ����$�������������������'J����6MM����N�"�

    7 >������$�@ : �������������������������"��������������@����������'J����������'�@�

    $�;���

    ����3��������3��3��������$��������������@��������������������@��$��$����:

    �����$$���������

    -

    ����3��������������&�2��

    /����%�����3����J ��������3�����%D�3���3�J HI - C�����������$����������60�*�

    $�@����������3�����

    +��������*�����,����������������������������������

  • +��,��������������*���������

    *����������3"��8���3�3����K��3�&������&�L"��8�&����3�3����

    � �����$����������"��������@"���$$�����*�$�@���'���:��������&$���������

    � �������?��������������O������@������P�4AA��������:�AA�J��������������5�

    � ��������$��������"��������$�����?����������"��������6��'�