Каковы различия между симуляциями CFD и реалистичными моделями океана / атмосферы?

Область вычислительной гидродинамики (CFD) посвящена решению уравнений Навье-Стокса (или некоторому их упрощению). Подмножество моделей CFD, океана и атмосферы численно решают те же уравнения для реалистичных приложений. Каковы различия и компромиссы между общими подходами CFD и применяемыми реалистичными случаями?

— arkaia
источник

Модели океана и атмосферы, которые решают задачи Навье-Стокса, являются подмножеством всех методов CFD. Как написано, этот вопрос выглядит как вопрос: «Каковы различия и компромиссы между горными велосипедами и велосипедами?» Вы хотите спросить, какие предположения или специализации необходимы для моделей океана и атмосферы? Похоже, именно это @Jed отвечает ниже.

— Дуг Липински

Спасибо. Я попытался отредактировать вопрос соответственно. По моему опыту, большинство людей, которые занимаются моделированием океана и атмосферы, не назвали бы себя CFD.

— arkaia

Я думаю, я все еще не совсем уверен в этом вопросе. Что бы вы назвали «общим» подходом CFD. Как только вы начинаете дискретизировать уравнения NS для CFD, вы делаете выбор, который уменьшает общность, поэтому все методы CFD каким-то образом специализируются для их предполагаемых применений. Для меня гораздо больше смысла обсуждать варианты, которые сделаны (и почему) в моделях геофизической гидродинамики (GFD). Например, вращающиеся системы отсчёта, стратифицированные потоки, модели турбулентности. Этот выбор отличается от, например, CFD для шоков в трансзвуковых потоках.

— Дуг Липински

Я думаю, что вопрос, который вы упоминаете о выборе моделей GFD, также актуален, и, возможно, стоит опубликовать его. На мой взгляд, то, что я спрашиваю, хорошо ответит @Jed_Brown

— arkaia

Для некоторой предыстории вы можете взглянуть на документацию WRF. Например, см www2.mmm.ucar.edu/wrf/users/docs/arw_v3.pdf

— Staļi

Ответы:

Атмосфера и океан имеют сильно стратифицированные потоки, в которых сила Кориолиса является основным источником динамики. Поддержание геострофического баланса чрезвычайно важно, и многие числовые схемы должны быть точно совместимыми (по крайней мере, при отсутствии топографии), чтобы избежать излучения энергии в гравитационных волнах. Из-за расслоения ограничение вертикальной численной диффузии чрезвычайно важно, и для этой цели часто используются специальные сетки (особенно в океане). Многие методы эффективно представляют собой 2,5-мерные формулировки.

Для моделирования климата в течение длительных периодов времени сохранение энергии и других потоков (таких как соль) часто считается критически важным для статистически значимых результатов. Методы, которые являются менее точными и имеют определенные числовые артефакты, могут быть выбраны во избежание затухания динамики. Обратите внимание, что долгосрочная динамика не может быть гомогенизированной в континентальных масштабах, усредненных за несколько десятилетий.

Промышленные решатели CFD, как правило, используются для потоков, которые являются более изотропными (действительно трехмерными) и часто пренебрегают Кориолисом. Они часто имеют более сильное воздействие и, следовательно, менее критичные требования к энергосбережению. Распространено иметь дело с сильными ударами, и в этом случае необходимо использовать нелинейные пространственные дискретизации, несмотря на то, что они более диссипативны.

Поскольку лабораторные эксперименты могут проводиться для большинства промышленных приложений, программное обеспечение проходит более тщательную проверку. Метеорологические модели также имеют постоянную валидацию, но климатические модели практически невозможно подтвердить из-за временных масштабов и неизбежного перетекания.

— Джед браун
источник

Хотя следует отметить, что климатические модели получают подтверждение посредством двух подходов: (i) сравнение с климатом прошлого, например, за последние 150 лет, когда у нас есть достаточно точные данные, (ii) сравнение между различными климатическими моделями, которые независимо разработаны. Это не тот стандарт, который применяется к кодам CFD, но он намного лучше, чем любой обычный код, написанный учеными для ученых :-)

— Вольфганг Бангерт

@WolfgangBangerth Это все еще чрезмерно. Модели зависят от множества настраиваемых параметров. Изменение разрешения, временных шагов или других компонентов модели требует «перекалибровки». Перекалибровка является чрезвычайно трудоемким и субъективным процессом (много человеко-лет). Сегодняшние ученые мирового класса просто не могут игнорировать последние 50 лет наблюдений, проводя годы, калибруя модель, чтобы избежать чрезмерного соответствия (рискованной) попытке воспроизвести недавнюю историю климата.

— Джед Браун

Я не согласен Климатические коды - деликатные существа. Я просто хотел отметить, что ваш ответ, по-видимому, подразумевает, что климатические коды в основном не проходят валидацию. Это не правда (Это также то, что мы обязаны подчеркнуть широкой общественности - см. Youtube.com/watch?v=ud7fHTswj5k ).

— Вольфганг Бангерт

По сравнению с инженерным прогнозированием или прогнозированием погоды, которые имеют много независимых реализаций, климат по существу имеет одну реализацию, которая, как мы знаем, страдает от чрезмерной подгонки. Когда я надеваю шляпу «Прикладная математика», я вспоминаю, что верификация должна предшествовать валидации, и что валидация - это постоянный процесс, а не задача, которая может быть выполнена. Но климатические модели не сходятся в пространстве или времени, поэтому трудно говорить о проверке, и у нас есть только одна реализация.

— Джед Браун

Хотя мы, как сообщество, согласны с определенными причинно-следственными связями и общими тенденциями, мы не можем согласиться с тем, является ли признак 30-летней средней температуры поверхности в Северной Америке чем-то, что можно предсказать. Действительно, результаты недавнего проекта CESM Large Ensemble позволяют предположить, что это не так. Следовательно, мы не знаем, правильно ли поставлены количественные вопросы региональной политики, не говоря уже о том, можно ли доверять современным моделям, чтобы дать значимые ответы. Это не должно клеветать на поле или уменьшить доверие к более широкой интерпретации. Проблема сложная.

— Джед Браун

Джед Браун описал традиционный подход, используемый в мезомасштабных и более масштабных моделях. На самом деле, в микромасштабе многие атмосферные модели очень близки к традиционным кодам CFD, используют аналогичные дискретизации конечного объема, аналогичные трехмерные сетки, где вертикаль рассматривается аналогично горизонтальной, и так далее. В зависимости от разрешений даже такие элементы, как здания, разрешаются с использованием тех же подходов, которые известны при проектировании CFD, таких как методы с погруженными границами или решетки с корпусом.

Вы можете столкнуться со всеми методами дискретизации, которые вы знаете из инженерного CFD, такими как конечные разности, конечные объемы, псевдоспектральные и даже конечные элементы. Те же самые методы коррекции давления (дробно-шаговые) часто используются для решения несжимаемых уравнений Навье-Стокса (с использованием Буссинеска или неупругих членов для плавучести).

Конечно, обычно используется различная параметризация для потоков тепла и импульса вблизи поверхности, принимая во внимание особенности взаимодействия поверхности и поверхности, такие как сходство Монина-Обухова или другие полуэмпирические соотношения.

Весь метод вихревого моделирования (LES), в настоящее время очень популярный в технике, на самом деле берет начало в метеорологии пограничного слоя. Я бы даже сказал, что многие моделисты атмосферы такого масштаба, не колеблясь, называют свою работу CFD.

Во многих (но не во всех) приложениях вы также должны добавить силу Кориолиса. Однако схемы не должны быть хорошо сбалансированы, это всего лишь одна дополнительная сила объема. Если вы также вычисляете такие процессы, как образование облаков, осадки и радиация, все становится сложнее, но то же самое относится и к инженерным моделям, которые решают кинетику реакции, сгорание и тому подобное.

Этот класс моделей также включает в себя те, которые учитывают взаимодействия между океаном и атмосферой, о которых вы просили, см., Например, https://ams.confex.com/ams/pdfpapers/172658.pdf.

— Владимир Ф
источник

Разница между программным обеспечением для прогнозирования погоды и «случайным решателем CFD» заключается в том, как прогнозирование погоды работает с переходом воды. Вода рассматривается как второй компонент, поэтому модель становится трехмерной с двумя компонентами.

Во-вторых (что не менее важно), модели погоды (и других конвекций) работают напрямую с из . $\omega$ $d \omega/dt = (\omega \nabla) u + \nu \nabla^2 \omega$

— sanaris
источник

Различные модели работают с разными вещами. Если вы подразумеваете завихренность под омега, то некоторые погодные модели используют ее, а некоторые нет.

— Владимир Ф,