Программный комплекс численного моделирования совместной системы океан-атмосфера на массивно-параллельных компьютерах

• Автор: Калмыков, Владимир Владимирович
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 139 с. : ил.

Оглавление
Введение
1 Постановка задачи математического моделирования динамики Мирового океана и глобальной атмосферы
1.1 Модель Мирового океана
1.1.1 Уравнения математической модели термогидродинамических процессов океана
1.1.2 Краевые условия
1.1.3 Система координат. Сетка
1.1.4 Метод решения уравнений модели
1.2 Математическая модель глобальной атмосферы ПЛАВ
1.3 Обмен информации между моделями в совместной системе
1.4 Обзор основных задач, решаемых системой совместного моделирования
2 Вычислительные методы ПКСМ и математической модели Мирового океана ИВМ-ИО
2.1 Многоуровневая параллельная интерполяция каплера ПКСМ
2.1.1 Подготовительный этап
2.1.2 Вычислительный этап
2.1.3 Схема источника
2.1.4 Схема получателя
2.1.5 Комментарии
2.1.6 Тестирование
2.1.7 Сравнение с существующими системами
2.1.8 Выводы
2.2 Алгоритм с перекрытиями для решения системы уравнений мелкой воды
2.2.1 Постановка задачи
2.2.2 Прямой алгоритм
2.2.3 Алгоритм с перекрытиями
2.2.4 Выводы

3 Архитектура Программного комплекса для совместного моделирования
3.1 Основные черты ПКСМ
3.2 Общая конфигурация ПКСМ
3.3 Архитектура совместной системы
3.4 Довычислительный блок
3.4.1 Описание блока
3.5 Блок визуализации
3.5.1 Описание блока
3.6 Общая конфигурация каплера ПКСМ
3.7 Параллельная система ввода-вывода
3.7.1 Стратегии работы с файловой системой
3.7.2 Описание блока ввода-вывода ПКСМ
3.7.3 Тестирование
3.8 Блок сбора-распределения данных
3.8.1 Описание блока
3.9 Выводы
4 Реализация математической модели Мирового океана и совместной модели с применением средств ПКСМ
4.1 Применение ПКСМ в математической модели Мирового Океана .
4.1.1 Масштабируемость параллельной модели Мирового океана
ИВМ-ИО в составе ПКСМ
4.1.2 Результаты численных экспериментов
4.2 Применение ПКСМ для создания совместной математической модели Мировой океан-Атмосфера
4.2.1 Краткие характеристики программ моделей-участников
4.2.2 Конфигурация совместной модели Мировой океан-
глобальная атмосфера
4.2.3 Результаты численных экспериментов
4.3 Выводы
Заключение
Приложение

Введение
Как отмечалось на Всемирной конференции по моделированию и прогнозированию климата [55], существует общее согласие о том, что гораздо более высокое, по сравнению с существующим, разрешение моделей основных компонентов (атмосфера, океан, лед, суша) является главной предпосылкой для реалистичного представления климатической системы. На современном уровне знаний представляется, что перспективная модель Земной системы должна иметь горизонтальное разрешение около 1 км. Сложность физических и химикобиологических процессов в Земной системе и ее компонентах (атмосфера, океан, лед, суша) и большой объем данных о состоянии системы ставит задачу моделирования изменений климата Земли в ряд самых вычислительноёмких в науке.
Последние исследования подтверждают преимущества моделей высокого разрешения.
Например, в работе [59] были приведены прогнозы десятилетних изменений климата с использованием модели Community Climate System Model (CCSM) версии 3.5 для двух разрешений компонентов атмосфера-суша: текущего 2° и нового 0.5°. Основным отличием было уменьшение ошибки температуры поверхности океана в регионах апвеллинга, включающих западное побережье США, более чем на 60%. Также наблюдалось улучшение представления осадков и речного стока в Северной Америке, более реалистичный вид летнего Восточно-азиатского муссона, улучшение в описании Арктической атмосферной циркуляции, ведущее к более реалистичному региональному распределению морского льда в Северном Ледовитом океане.
В работе [65] авторы использовали раннюю версию Community Atmosphere Model (САМ) для исследования формирования и развития тропического шторма в Северной Атлантике. В ходе работы несколько штормов были изучены и классифицированы в соответствии с местоположением и силой. На разрешении 1° штормов было недостаточно и они были слишком слабы, тогда как при разрешении 0.5° распределение количества и силы было гораздо более точным. Еще более точные результаты были получены при разрешении 0.25°.
Улучшенное формирование тропического шторма было продемонстрировано в работе [68] при моделировании на несколько десятилетий с использованием CCSM версии 4. Разрешение модели атмосферы/суши составляло 0.25° и океа-

(3600 • 1800)(3 + 9) + (1600 ■ 864)(3 + 9) « 0(Ю8) ячеек
Указанные данные не могут быть напрямую переданы от компонента-источника компоненту-получателю, поскольку имеют, вообще говоря, различные сетки. Поэтому, помимо МР1-пересылки, поля должны быть переинтерпо-лированы на новую сетку. Очевидно, такая задача может быть решена только с помощью распределенных вычислений.
Поскольку разрешения моделей, число вычисляющих их процессоров, количество функций для обмена, различаются, то помимо необходимой параллельности, возникает требование поддержки произвольного числа связей «компонент-компонент». Наконец, система не должна ограничиваться перечисленными моделями для подключения к ней в будущем дополнительных элементов Земной системы (например, модели углеродного цикла).
В итоге, разрабатываемая система совместного моделирования должна учитывать высокое пространственное разрешение сеток компонентов Земной системы и их произвольность, из чего следует: 1) локальность коммуникаций 2) параллельность алгоритма интерполяции и 3) абстрактный вид системы для поддержки различных комбинаций моделей на различных сетках.
1.4 Обзор основных задач, решаемых системой совместного моделирования
Среди проблем, возникающих при разработке совместной модели Земной системы высокого разрешения, можно выделить следующие.
Во-первых, это объединение кода. Размер современных проектов за десятилетия разработки вырос до сотен тысяч строк кода на РоПгап и С. Например, модель Мирового океана [67] состоит из 10000 строк кода на смешанном Рог1гап77/90, модель атмосферы ПЛАВ [36] - 40000 строк на РоПгап77/90/2003. При этом, модели имеют собственную устоявшуюся структуру работы с МРІ-коммуникаторами, организации циклов по времени, собственных алгоритмов ввода-вывода и т.д. Поскольку теперь модели будут представлять объединенный код, необходимы стратегии сборки системы и современные средства языка для того, чтобы полностью скрыть все тонкости разработки конкретной модели от остальных пользователей и сделать процесс объединения кода максимально простым.
Во-вторых, поскольку каждая модель имеет свой временной шаг, совместная система должна синхронизировать их на единой временной шкале. Ясно, что от выбора архитектуры совместной системы зависит, насколько естественным образом будет осуществляться добавление нового компонента во временной цикл