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Text File  |  1992-12-01  |  5KB  |  147 lines
  1. OCEAN MODELING ON 
  2. THE CONNECTION 
  3. MACHINE
  4.  
  5. Global climate modeling is one of the 
  6. Grand Challenges of computational sci-
  7. ence. The dynamics of the oceans 
  8. greatly influence the global climate sys-
  9. tem because the ocean and atmosphere 
  10. are strongly coupled by fluxes of mois-
  11. ture, energy, and momentum. The 
  12. atmosphere is conditioned by the ocean 
  13. on all time scales ranging through daily, 
  14. seasonal, and climatological periods. 
  15. The ocean is, in turn, conditioned by 
  16. the atmosphere, but its response time is 
  17. much longer, and this inertia tends to 
  18. smooth out high-frequency fluctuations 
  19. in the atmosphere. Oceanic general cir-
  20. culation models are, therefore, essential 
  21. components of numerical models 
  22. designed to address issues associated 
  23. with long-term global climate change.
  24.  
  25. Modeling ocean dynamics is less com-
  26. plicated physically but more demand-
  27. ing computationally than modeling 
  28. atmospheric dynamics. Longer integra-
  29. tions at finer resolution are required 
  30. because of the much broader range of 
  31. temporal and spatial scales that encom-
  32. pass the relevant dynamics in the 
  33. ocean. The next generation of mas-
  34. sively parallel machines will provide 
  35. the computational resources needed for 
  36. long simulations of oceanic circulation 
  37. at high resolution. 
  38.  
  39. In order to take advantage of this 
  40. emerging computer power, we have 
  41. implemented a global ocean model on 
  42. the CM as part of the DOE CHAMMP 
  43. program.
  44.  
  45.  The model solves the 3D primitive 
  46. equations for stratified fluid flow with 
  47. realistic coastal and ocean-bottom 
  48. topography. The code was rewritten for 
  49. the CM based on the Cray version of 
  50. the Semtner-Chervin ocean model, and 
  51. the data structure was reorganized for 
  52. greater computational efficiency on the 
  53. parallel architecture. The performance 
  54. of the CM code is about the same as 
  55. that of the Cray code, which is highly 
  56. vectorized and parallelized to run on 
  57. multiprocessor Crays. 
  58.  
  59.  Some of the algorithms in the Cray 
  60. code, particularly the barotropic 
  61. streamfunction solver, did not parallel-
  62. ize well on the CM, and we have devel-
  63. oped more efficient algorithms which 
  64. are appropriate for the parallel architec-
  65. ture. In particular, we have imple-
  66. mented a new numerical formulation of 
  67. the barotropic equations, which 
  68. involves the surface-pressure field 
  69. rather than the streamfunction. This 
  70. method is more efficient for both paral-
  71. lel and vector computers. It has the 
  72. advantage of being able to include any 
  73. number of islands in the coastal topog-
  74. raphy at no extra computational cost; 
  75. and it uses a numerical algorithm, 
  76. which is much more stable than the 
  77. original method in the presence of 
  78. steep and rapidly varying bottom 
  79. topography. In addition, we have 
  80. developed a new parallel precondition-
  81. ing method, based on the idea of a local 
  82. symmetric approximate-inverse opera-
  83. tor, which is used in a conjugate gradi-
  84. ent algorithm for the solution of the 
  85. barotropic equations. This precondi-
  86. tioner is very effective in accelerating 
  87. convergence to a solution. The combi-
  88. nation of these techniques substantially 
  89. improves the performance of the code. 
  90. On a half-degree by half-degree grid 
  91. with 20 vertical levels, the surface-pres-
  92. sure version of the barotropic solver 
  93. with 80 islands is about four times 
  94. faster than that of the streamfunction 
  95. solver with three islands, and the full 
  96. code runs more than twice as fast.
  97.  
  98.  This new implementation of the ocean 
  99. model provides an efficient tool for glo-
  100. bal ocean modeling on parallel 
  101. machines that support Fortran 90. Fur-
  102. thermore, the new surface-pressure for-
  103. mulation of the model should improve 
  104. performance on any parallel or vector 
  105. supercomputer, while allowing for 
  106. more detailed coastal and bottom 
  107. topography in the computational grid. 
  108. With this model we intend to perform 
  109. decade-long simulations by develop-
  110. ing full-scale production capabilities on 
  111. the CM-200 and by running problems 
  112. at modestly high resolution (1/2o to 1/
  113. 3o). Then, when the next-generation 
  114. CM-5 becomes available, we will carry 
  115. out higher resolution calculations (1/4o 
  116. and higher) in order to study scientific 
  117. issues such as the global thermohaline 
  118. circulation and the resolution depen-
  119. dence of physical parameterizations. 
  120. Eventually, the model will be coupled 
  121. to a massively parallel atmospheric 
  122. GCM to investigate issues associated 
  123. with ocean-atmosphere coupling.
  124.  
  125.  
  126.  Barotropic currents and sea-surface 
  127. temperature after a 4-year simulation 
  128. on a 1/2 deg. x 1/2 deg. grid with 20 depth lev-
  129. els. This calculation includes surface 
  130. forcing with climatological annually 
  131. averaged wind-stress fields, and inte-
  132. rior forcing toward observed tempera-
  133. ture and salinity. The movie sequence 
  134. shows the magnitude of the vertically 
  135. integrated velocity field, where red 
  136. indicates stronger currents, blue 
  137. weaker currents. Western boundary currents in the 
  138. North Atlantic and North Pacific corre-
  139. spond to the Gulf Stream and the 
  140. Kuroshio Current off the coast of 
  141. Japan. Note the strong, wind-driven 
  142. Antarctic Circumpolar Current; its 
  143. detailed course and dynamics are 
  144. largely determined by the bottom 
  145. topography.
  146.  
  147. Acknowledgement:  Rick Smith, LANL, T-3