Численное моделирование активных воздействий на облака



Рассматривается использования различных численных моделей для оценки физического эффекта активных воздействий на конвективные облака.

Описывается концепция построения распределенной вычислительной среды «Виртуальное облако», предназначенная для моделирования результатов воздействий на конвективные облака. Обсуждаются теоретические основы построения такой среды, ее структура и принципы реализации.

Ключевые слова: распределенная вычислительная среда, грид, конвективные облака

Под активными воздействиями на облака понимают физико-химическое воздействие на них, осуществляемое либо с целью вызова выпадение осадков либо с целью рассеяния облаков без выпадения осадков, а также для предотвращения образования и выпадения града.

В настоящее время механизм таких воздействий преимущественно сводится к изменению фазового состояния облака при «засеве» его некоторыми реагентами, в частности твердой углекислотой и дымом йодистого серебра или йодистого свинца.

Наиболее точно время и место воздействия можно определить с помощью численного моделирования

Построение распределенной вычислительной среды

Основной целью Виртуального облака является проведение вычислительных экспериментов для моделирования оптимальных параметров засева облаков с использованием численных моделей облаков с возможностью сравнения результатов расчетов (различные модели имитируют черты облака с различной степенью детализации). Кроме того, предварительные результаты, полученные с помощью одной модели, могут быть использованы в качестве входных данных для другой, более сложной модели. Для того, чтобы обеспечить четкую последовательность операций нам нужна правильная работа процессов системы управления, которая должна также отвечать за преобразование данных между форматами, используемыми различными источниками метеорологических данных и различными облачными моделями.

Пользователь имеет доступ к ресурсам виртуального облака через «единое окно» — портал или интерфейс рабочего стола. В этом интерфейсе пользователь выбирает источники метеорологической информации и тип облачной модели, устанавливает входные данные и параметры, специфичные для каждой модели, и задача выполняется на доступных вычислительных ресурсах,

Во время эксплуатации ВО пользователь должен контролировать все этапы численного эксперимента с помощью доступа ко всем виртуальным облачным сервисам. Единый графический интерфейс (UGI) предоставляет исследователю возможность выбирать источники данных и тип облачной модели, реализовывать процесс вычислений и визуализации результатов вывода. Пользователь может указать метод для реализации моделей. Так например, расчеты по одномерной модели требуют для своей реализации технологии CUDA, а двух и трех мерные модели — технологии MPI. Требования пользователя подбираются к вычислительным ресурсам с помощью виртуальной инфраструктуры ВО.

Проиллюстрируем это согласование в процессе засева облаков и спрогнозируем результат. В первую очередь, исследователь должен определить соответствующие метеорологические источники данных. Для этого в состав ВО должна быть включена комплексная информационная система, основанная на технологии консолидации и направленная на получение входных данных модели.

Входные данные модели представляют собой вертикальные распределения температуры и влажности (данные радиозондирования атмосферы), а также набор характеристики поверхности Земли. В некоторых конкретных случаях, исходные данные должны быть модифицированы перед использованием в двумерной и трехмерной облачных моделях. Модификация должна быть сделана с помощью одномерной модели, самой простой и самой быстрый в смысле вычислений.

После того, как пользователь выберет подходящую технологию для расчета, Виртуальное Облако начнет реализовывать вычислительный эксперимент. Этот эксперимент может быть выполнен на различных ресурсах посредством сетевых и облачных сервисов.

Общая схема “Виртуального Облака” выглядит следующим образом:

Заключение

Была описана концепция построения распределенной вычислительной среды «Виртуальное облако», предназначенной для моделирования результатов воздействий на конвективные облака. Основной целью «Виртуального облака» является проведение вычислительных экспериментов для моделирования оптимальных параметров засева облаков с использованием численных моделей облаков с возможностью сравнения результатов расчетов (различные модели имитируют черты облака с различной степенью детализации).

Литература:

1. Weather Modification Association http://www.weathermodification.org/
   1. S. Dennis. Weather modification by cloud seeding. AcademicPress, 1980., P.284
2. Денис А. Изменение погоды засевом облаков. — М.:Мир. С. 272
3. Самарский А. А., Николаев Е. С. Методы решения сеточных уравнений. М.:Наука,1978. 561с.
4. Самофалов В. В., Коновалов А. В., Шарф С. В. Динамизм или статичность: поиск компромисса // Труды Всероссийской научной конференции «Высокопроизводительные вычисления и их приложения». М., 2000. C. 165–167.
5. http://www.wrf-model.org Официальный сайт проекта WRF.
6. Raba N. O. Stankova E. N. Research of influence of compensating descending flow on cloud's life cycle by means of 1.5-dimensional model with 2 cylinders. Proceedings of MGO, 2009, V.559, p. 192–209
7. N. Raba, E. Stankova and N. Ampilova One-and-a-half-dimensional Model of Cumulus Cloud with Two Cylinders. Research of Influence of Compensating Descending Flow on Development of Cloud. Proceedings of the 5th International Conference “Dynamical Systems and Applications” Ovidius University Annals Series: Civil Engineering Volume 1, Special Issue 11, June 2009, pp.93–101.
8. S. Andrianov. LEGO-Technology Approach for Beam Line Design. Proc. of the Eighth European Particle Accelerator Conference. Paris. France, 2002, P. 1607–1609.
9. N. Kulabukhova, A. Ivanov, V. Korkhov, A. Lazarev, “Software for Virtual Accelerator Designing”, 13th International Conference on Accelerator and Large Experimental Physics Control Systems: Proceedings of ICALEPCS2011, Grenoble, France, WEPKS016 p. 816.
10. M. Gerhards, V. Sander, T. Matzerath, A. Belloum, D. Vasunin, A. Benabdelkader. Provenance opportunities for WS-VLAM: an exploration of an e-science and an e-business approach. Proceedings of the 6th workshop on Workflows in support
11. Раба Н. О. «Программный комплекс компьютерного исследования атмосферных процессов для многоядерных процессоров»
12. N. Raba, E. Stankova On the Possibilities of Multi-Core Processor Use for Real-Time Forecast of Dangerous Convective Phenomena. Taniar et al. (Eds.): ICCSA 2010, LNCS 6017, pp. 130–138, 2010. ISBN 978–3-642–12164–7
13. Nikita Raba, Elena Stankova, Natalya Ampilova On investigation of parallelization effectiveness with the help of multi-core processors Procedia Computer Science, Volume 1, Issue 1, May 2010, Pages 2757–2762
14. N. Raba, E. Stankova On the Problem of Numerical Modeling of Dangerous Convective Phenomena: Possibilities of Real-Time Forecast with the Help of Multi-core Processors Murgante et al. (Eds.): ICCSA 2011, LNCS 6786, pp. 633–642, 2011. ISSN 0302–9743
15. Yu. A Dovgalyuk, N. E. Veremey, S. A. Vladimirov, A. S. Drofa, M. A. Zatevakhin, A. A. Ignatyev, V. N. Morozov, R. S. Pastushkov, A. A. Sinkevich, V. N. Stasenko, V. D. Stepanenko, A. V. Shapovalov, G. G. Shchukin. A conception of the numerical three-dimensional convective cloud model development i. The model structure and main equations of hydrothermodynamical block. Proceedings of MGO. 2008. V. 558. P. 102–142.
16. Yu. A. Dovgalyuk, N. E. Veremey, S. A. Vladimirov, A. S. Drofa, M. A. Zatevakhin, A. A. Ignatyev, V. N. Morozov, R. S. Pastushkov, A. A. Sinkevich, V. N. Stasenko, V. D. Stepanenko, A. V. Shapovalov, G. G. Shchukin. A conception of the numerical three-dimensional convective cloud model development. II. Microphysical block, Proceedings of MGO. 2010. V. 562. P. 7