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1.
Background error covariance plays an important role in any variational data assimilation system, because it determines how information from observations is spread in model space and between different model variables. In this paper, the use of orthogonal wavelets in representation of background error covariance over a limited area is studied. Based on the WRF model and its 3D-VAR system, an algorithm using orthogonal wavelets to model background error covariance is developed. Because each wavelet function contains information on both position and scale, using a diagonal correlation matrix in wavelet space gives the possibility to represent some anisotropic and inhomogeneous characteristics of background error covariance. The experiments show that local correlation functions are better modeled than spectral methods. The formulation of wavelet background error covariance is tested with the typhoon Kaemi (2006). The results of experiments indicate that the subsequent forecasts of typhoon Kaemi’s track and intensity are significantly improved by the new method.  相似文献   
2.
首先描述高分辨率全球四维变分资料同化系统的基本软件框架,并对多源卫星资料同化的关键技术作阐述;其次通过统计分析,说明新型卫星观测数据的引入不但能够增加同化系统中的信息量,而且能够提高其他类型观测数据的利用率;然后通过一个月的统计检验结果表明:无论是从距平相关还是均方根误差而言,在有效同化无线电掩星和卫星风资料后,高分辨率同化预报系统预报技巧的提高是十分明显的;最后,通过一个强降水个例的分析结果表明:基于新的初始场全球模式降水预报准确性较高,就强降水中心区域的预报而言,模式预报和观测实况较为一致,优于国外模式降水预报。  相似文献   
3.
多任务中期预报模式T63L16[1]主要利用了银河-2(以下简称为YH-2)巨型计算机提供的多任务并行计算环境,在原欧洲中期天气预报中心(ECMWF)T106L19模式版本的基础上,针对YH-2计算机的特点,实现了多任务并行计算,且获得了较高的加速比.  相似文献   
4.
亥姆霍兹方程是非静力平衡大气模式动力内核的主要计算瓶颈之一,其离散矩阵性态差,采用常见预条件Krylov迭代往往收敛很慢。随着全球非静力平衡大气模式时空分辨率的不断提高,亥姆霍兹方程求解面临求解精度和计算时间的双重困难。在高分辨率情况下,迭代计算步数和计算量剧增,而且很多传统的预条件迭代求解方法不收敛,迫切需要研究收敛性和并行可扩展性兼备的预条件迭代方法。为此,在安腾机群上建立了基于并行可扩展科学计算工具集(PETSc)的GRAPES全球非静力平衡模式亥姆霍兹问题并行解法器对比研究平台,结合高性能预条件库(hypre),完成了对GRAPES在用解法器、代数多重网格、并行不完全LU分解(EUCLID)及加性Schwarz区域分解等一系列克雷洛夫预条件迭代的分析对比。结果显示PETSc结合高性能预条件库的并行方案是解决GRAPES模式三维亥姆霍兹方程高效并行计算的一个有效途径,其中以代数多重网格预条件迭代的性能最突出;并行加速比分析显示,代数多重网格预条件迭代的并行可扩展性明显优于GRAPES现有解法器,更适用于更高精度和较大规模并行计算。  相似文献   
5.
GRAPES全球格点模式的并行计算负载平衡策略   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
随着高性能计算机技术的发展和应用,并行计算已成为保证数值天气预报模式业务运行时效的关键技术之一.目前高性能计算机计算能力已达到每秒千万亿次浮点计算.系统中处理器数量也早已达十万甚至更多,如此巨大的计算资源对应用软件系统的设计也提出了挑战.数值天气预报软件系统要充分利用高性能计算机提供的计算资源,必须依靠并行计算方法,这包括适合计算问题的可扩展并行算法的设计、合适的数据分配方案以及良好的任务负载平衡方案.作为中国新一代数值天气预报格点模式,GRAPES(Global and Regional Assimilation and PrEdiction System)设计的最终目标是一个科研/业务通用,区域/全球通用模式.作为一个格点模式,GRAPES的并行计算具有与欧洲中期数值顶报研究中心谱模式并行计算不同的特点,GRAPES的并行计算采用了经典的水平网格数据划分.但对于全球的GRAPES模式,由于采用拉格朗日差分方案,模式极地及附近区域格点与格点之间距离的减小.使得模式并行计算在采用简单的经纬网格划分方式实现时,必须考虑极地区域并行计算跨越多个处理器时导致的频繁通讯解决途径.本研究提出了利用消息传递组通讯实现全球格点模式并行计算的一种方法,其核心思想是将极点附近一定区域内的处理器按纬向划归不同的处理器组.文中还给出了该实现方法的任务分配算法,提出了改进的任务分配负载平衡方案.在中国气象局高性能计算机IBM-cluster1600上的测试表明,算法具有较好的可扩展性,其负载平衡方案改善了计算的绝对墙钟时间,使并行计算效率提高10%以上.模式的准业务运行结果表明计算墙钟时间基本可以满足数值预报业务的实时性要求.  相似文献   
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