活动介绍

提升GEOS-Chem模型对流层臭氧模拟及化学数据同化研究

立即解锁
发布时间: 2025-08-20 02:22:50 阅读量: 2 订阅数: 12
### 提升GEOS - Chem模型对流层臭氧模拟及化学数据同化研究 #### 1. GEOS - Chem标准伴随模型 在计算模型输出梯度时,伴随方法有两种推导方式。一种是从控制正向模型的方程推导,得到连续伴随;另一种是从正向模型代码推导,得到离散伴随。连续伴随梯度可能与成本函数 $J$ 的实际数值梯度不同,且某些系统的连续伴随方程及所需的边界/初始条件并非总能轻易推导,但连续伴随方程的解对于解释伴随值的意义更有用。而离散伴随模型的优点是,对于非线性或迭代算法,数值成本函数的梯度是精确的,更易于验证,并且部分离散伴随代码可借助自动微分工具直接从正向代码生成。 GEOS - Chem中的化学模拟采用了Kinetic Pre - Processor(KPP)。KPP提供了多个化学求解器库,以及它们的切线性和伴随积分器。它生成化学伴随文件的方式与生成正向化学文件类似,生成的文件与GEOS - Chem伴随代码接口,更新KPP全局变量、参数和初始化文件。 不同过程的伴随模型构建方式如下: |过程|伴随模型类型|构建方式| | ---- | ---- | ---- | |GEOS - 4平流子程序|连续伴随|通过使用反向风场调用正向子程序推导| |GEOS - 4对流、行星边界混合(pbl_mix)和湿沉降|离散伴随|使用切线性和伴随模型编译器(TAMC)构建,正向运行中的中间参数在每个动态时间步进行检查点记录,并在伴随运行时读取| |linoz方案|线性且自伴随|无特殊构建方式,伴随变量遵循与正向示踪剂浓度相同的动力学| |GEOS - Chem排放和干沉降|通过化学处理|通过伪方程处理,这些过程的速率单独计算后附加到化学反应速率上,伴随通过伴随积分器计算并缩放| GEOS - Chem伴随函数调用流程如图所示: ```mermaid graph LR classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px; classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px; A([开始]):::startend --> B(正向模式):::process B --> C(CONVERT_UNITS()转换示踪变量单位):::process C --> D(科学过程调用):::process D --> E(Make_*_CHK()创建检查点文件):::process E --> F(结束正向模式):::process F --> G(伴随模式):::process G --> H(Read_*_CHK()读取检查点文件):::process H --> I(反向调用科学过程伴随):::process I --> J(CONVERT_UNITS()转换伴随变量单位):::process J --> K([结束]):::startend ``` #### 2. 代码结构概述 新开发的GEOS - Chem伴随模型结构良好,遵循用户手册中的编码风格。对于一个科学过程,所有正向和相关伴随子程序都保存在同一个模块文件中,方便用户查看。为处理检查点记录,提供了额外的模块文件CHECKPOINT_MOD.F。此外,通过单独的文件提供了执行观测和背景成本函数计算、定义伴随变量、包含卫星观测等各种子程序。 标准GEOS - Chem伴随包(GCv7_ADJ)可从项目网站下载。用户有五种应用模式: - FWD_SMV模式:可从哈佛网站获取的正向GEOS - Chem代码,使用SMVGEAR积分器进行化学计算。 - FWD_KPP模式:与FWD_SMV类似,但使用KPP进行化学计算,为用户提供了一套快速且高精度的积分器供选择。 - ADJ_FD模式:有限差分测试模块,用于验证新构建的伴随子程序。 - ADJ_SENST模式:用于进行灵敏度分析。 - ADJ_4DVAR模式:用于进行4 - D变分数据同化。 用户可通过在编译脚本(v7 - 04 - 10.cmp)中简单地注释或取消注释模式选项来选择其中一种模式。4 - D变分数据同化需要多次正向和反向模型运行迭代才能收敛到合适的初始条件,用户可以在任何迭代中停止,并在以后从同一点重新开始,迭代次数通过运行脚本(v7 - 04 - 10.run)处理。 #### 3. 基于共享内存系统的并行加速结果 哈佛的GEOS - Chem代码是为共享内存系统并行编程的。开发伴随模型的一个挑战是完全并行化该模型。具体并行化方法如下: - 化学伴随:使用THREADPRIVATE变量允许多个线程并行执行不同网格单元的KPP化学例程。 - 排放和
corwn 最低0.47元/天 解锁专栏
赠100次下载
继续阅读 点击查看下一篇
profit 400次 会员资源下载次数
profit 300万+ 优质博客文章
profit 1000万+ 优质下载资源
profit 1000万+ 优质文库回答
复制全文

相关推荐

SW_孙维

开发技术专家
知名科技公司工程师,开发技术领域拥有丰富的工作经验和专业知识。曾负责设计和开发多个复杂的软件系统,涉及到大规模数据处理、分布式系统和高性能计算等方面。
最低0.47元/天 解锁专栏
赠100次下载
百万级 高质量VIP文章无限畅学
千万级 优质资源任意下载
千万级 优质文库回答免费看
立即解锁

专栏目录

最新推荐

【调试与性能优化】:LMS滤波器在Verilog中的实现技巧

![【调试与性能优化】:LMS滤波器在Verilog中的实现技巧](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/b111b02c2bac6554e8f57536c89f3c05.png) # 摘要 本文详细探讨了最小均方(LMS)滤波器的理论基础、硬件实现、调试技巧以及性能优化策略,并通过实际案例分析展示了其在信号处理中的应用。LMS滤波器作为一种自适应滤波器,在数字信号处理领域具有重要地位。通过理论章节,我们阐述了LMS算法的工作原理和数学模型,以及数字信号处理的基础知识。接着,文章介绍了LMS滤波器的Verilog实现,包括Verilog语言基础、模块

【机器人灵巧手自学习能力】:AI在抓取技术中的应用探索

![AI自学习能力](https://ai-kenkyujo.com/wp-content/uploads/2021/08/29-2-%E6%95%99%E5%B8%AB%E3%81%AA%E3%81%97%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%81%A8%E3%81%AF_%E4%BF%AE%E6%AD%A3.png.webp) # 摘要 机器人灵巧手的自学习能力是近年来机器人技术领域中一个快速发展的研究领域。本文首先概述了自学习能力的基本概念及其在机器人技术中的重要性。接着,深入探讨了自学习技术的理论基础,包括自学习机制的基本原理、算法选择以及系统的训练与评估方法。在第三章中,文章详

【Matlab优化算法实战】:精通Matlab实现复杂问题优化的技巧

![【Matlab优化算法实战】:精通Matlab实现复杂问题优化的技巧](https://img-blog.csdnimg.cn/baf501c9d2d14136a29534d2648d6553.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5Zyo6Lev5LiK77yM5q2j5Ye65Y-R,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16) # 摘要 本文全面概述了Matlab优化算法的理论基础、实践操作以及高级应用。首先,介绍了数学优化问题的分类和优化

Simulink专家指南:OFDM模型构建与调试的终极技巧

![Simulink专家指南:OFDM模型构建与调试的终极技巧](https://de.mathworks.com/company/technical-articles/wireless-transceiver-design-and-network-modeling-in-simulink/_jcr_content/mainParsys/image_1354781049_cop.adapt.full.medium.jpg/1714297948399.jpg) # 摘要 本文对Simulink环境下正交频分复用(OFDM)模型的构建、调试和应用进行了系统性阐述。首先介绍了Simulink基础与

构建可扩展医疗设备集成方案:飞利浦监护仪接口扩展性深入解析

![构建可扩展医疗设备集成方案:飞利浦监护仪接口扩展性深入解析](https://media.licdn.com/dms/image/D4D12AQHs8vpuNtEapQ/article-cover_image-shrink_600_2000/0/1679296168885?e=2147483647&v=beta&t=NtAWpRD677ArMOJ_LdtU96A1FdowU-FibtK8lMrDcsQ) # 摘要 本文探讨了医疗设备集成的重要性和面临的挑战,重点分析了飞利浦监护仪接口技术的基础以及可扩展集成方案的理论框架。通过研究监护仪接口的技术规格、数据管理和标准化兼容性,本文阐述了实

【C#跨平台开发与Focas1_2 SDK】:打造跨平台CNC应用的终极指南

![Focas1_2 SDK](https://www.3a0598.com/uploadfile/2023/0419/20230419114643333.png) # 摘要 本文全面介绍了C#跨平台开发的原理与实践,从基础知识到高级应用,详细阐述了C#语言核心概念、.NET Core与Mono平台的对比、跨平台工具和库的选择。通过详细解读Focas1_2 SDK的功能与集成方法,本文提供了构建跨平台CNC应用的深入指南,涵盖CNC通信协议的设计、跨平台用户界面的开发以及部署与性能优化策略。实践案例分析部分则通过迁移现有应用和开发新应用的实战经验,向读者展示了具体的技术应用场景。最后,本文对

STM8点阵屏汉字显示:用户界面设计与体验优化的终极指南

![STM8点阵屏汉字显示:用户界面设计与体验优化的终极指南](http://microcontrollerslab.com/wp-content/uploads/2023/06/select-PC13-as-an-external-interrupt-source-STM32CubeIDE.jpg) # 摘要 STM8点阵屏技术作为一种重要的显示解决方案,广泛应用于嵌入式系统和用户界面设计中。本文首先介绍STM8点阵屏的技术基础,然后深入探讨汉字显示的原理,并着重分析用户界面设计策略,包括布局技巧、字体选择、用户交互逻辑及动态效果实现等。接着,本文详细阐述了STM8点阵屏的编程实践,涵盖开

【游戏物理引擎基础】:迷宫游戏中的物理效果实现

![基于C++-EasyX编写的益智迷宫小游戏项目源码.zip](https://images-wixmp-ed30a86b8c4ca887773594c2.wixmp.com/f/7eae7ef4-7fbf-4de2-b153-48a18c117e42/d9ytliu-34edfe51-a0eb-4516-a9d0-020c77a80aff.png/v1/fill/w_1024,h_547,q_80,strp/snap_2016_04_13_at_08_40_10_by_draconianrain_d9ytliu-fullview.jpg?token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJh

【wxWidgets多媒体处理】:实现跨平台音频与视频播放

![【wxWidgets多媒体处理】:实现跨平台音频与视频播放](https://media.licdn.com/dms/image/D4D12AQH6dGtXzzYAKQ/article-cover_image-shrink_600_2000/0/1708803555419?e=2147483647&v=beta&t=m_fxE5WkzNZ45RAzU2jeNFZXiv-kqqsPDlcARrwDp8Y) # 摘要 本文详细探讨了基于wxWidgets的跨平台多媒体开发,涵盖了多媒体处理的基础理论知识、在wxWidgets中的实践应用,以及相关应用的优化与调试方法。首先介绍多媒体数据类型与

【BT-audio音频抓取工具比较】:主流工具功能对比与选择指南

# 摘要 本文旨在全面介绍BT-audio音频抓取工具,从理论基础、功能对比、实践应用到安全性与隐私保护等多个维度进行了深入探讨。通过分析音频信号的原理与格式、抓取工具的工作机制以及相关法律和伦理问题,本文详细阐述了不同音频抓取工具的技术特点和抓取效率。实践应用章节进一步讲解了音频抓取在不同场景中的应用方法和技巧,并提供了故障排除的指导。在讨论工具安全性与隐私保护时,强调了用户数据安全的重要性和提高工具安全性的策略。最后,本文对音频抓取工具的未来发展和市场需求进行了展望,并提出了选择合适工具的建议。整体而言,本文为音频抓取工具的用户提供了一个全面的参考资料和指导手册。 # 关键字 音频抓取;