MPAS跨尺度、可变分辨率模式应用

本文介绍了MPAS跨尺度预测模式,特别是MPAS-A大气模型,其采用非结构化Voronoi网格,支持全球均匀和非均匀网格运行。内容涵盖MPAS的获取、编译、运行、配置及结果处理,适合于气候和天气研究。

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 目录

一、MPAS 模式基本信息

二、MPAS 代码获取及结构

三、MPAS 移植、编译及运行实践

四、MPAS 全球均匀网格的运行

五、MPAS 全球非均匀网格的运行

六、MPAS 区域网格的运行

七、MPAS 运行中的配置

八、MPAS结果处理、分析及可视化

九、了解 MPAS代码的结构、主要模块的组成、Fortran程序的修改


跨尺度预测模式(The Model for Prediction Across Scales - MPAS)是由洛斯阿拉莫斯实验室和美国国家大气研究中心(NCAR)共同开发,其由3个部分组成,分别称为 MPAS-A(大气模型)、MPAS-O(海洋模型)和 MPAS-LI(陆冰模型)。MPAS构建之初的目的是构建一个新的地球系统模型,可用于全球或区域的天气及气候研究,本次培训主要关注大气模式MPAS-A。MPAS-A模式的大气动力内核求解的是完全可压的非静力学运动方程,其最显著的特点是非结构化的质心 Voronoi 网格。SCVT 网格为全球框架内的区域降尺度提供了机会(下图),因为它允许网格从更粗的分辨率平滑地转换到更高分辨率,而不是使用嵌套来转换网格的传统区域气候模型 RCM(如 WRF)。

MPAS-A模式正在不断的优化,由于其先进的模式结构和可变分辨率的网格特性,将是未来高分辨率模拟的主要趋势之一。

一、MPAS 模式基本信息

初识MPAS模式及其意义

二、MPAS 代码获取及结构

MPAS 的结构,MPAS 代码的结构

MPAS的几大功能模块

MPAS 代码的获取及其结构

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