Resumen Modelacion numerica.

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5.2. Mallas anidadas

Algunos modelos se corren con rejillas más finas de resolución anidadas dentro de las redes más gruesas en resolución con el mismo modelo. La Rejilla de anidación se utiliza cuando las limitaciones computacionales prohíben las redes de resolución fina para cubrir la totalidad del dominio del modelo. La Anidación puede ser unidireccional o bidireccional.

Información en una cuadrícula anidado de dos vías es compartida en ambos sentidos, de la malla gruesa a la rejilla fina y de la rejilla fina para la rejilla gruesa. En la figura 11, donde la red fina cubre el grueso de la red, las variables de pronóstico para el grueso de la red se actualiza basándose en la predicción de la red fina. La predicción grueso de la red ofrece condiciones de contorno en la interfaz de nido para su uso en la predicción de la red fina. Ventajas de la red anidada de dos vías incluyen, procesos a escala fina resueltos en la malla más fina pueden afectar el flujo de mayor escala en la malla gruesa.

Esto es importante para la predicción numérica del tiempo debido a los procesos de pequeña escala en la atmósfera influyen en gran medida los procesos a gran escala en la atmósfera. Dado que las predicciones sobre las redes de baja resolución toman menos tiempo en la computadora y la memoria en comparación con las redes de resolución fina, el límite más exterior del modelo se puede mover lejos de la región de pronóstico, mientras que el dominio de resolución fina sigue siendo lo suficientemente pequeño para funcionar en tiempo real. nidos en movimiento son también comunes en los modelos actuales, donde una resolución más alta jerarquía se puede mover con el fenómeno de interés (por ejemplo, un huracán) para proporcionar detalles que no serían posibles en una simulación de baja resolución.

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Figura 11. Ejemplo de una rejilla anidada bidireccional con baja resolución de dominio externo y una resolución más fina dominios internos.

Tipo de escalonamiento es típicamente igual para todos los dominios. Las flechas indican la dirección del intercambio de información.

Figura 12. Una porción de una rejilla anidada con rejilla C escalonamiento con relación 3: 1 Tamaño de cuadrícula. Las líneas continuas denotan límites de las celdas de la rejilla gruesa, y las líneas discontinuas son los límites para cada celda de la cuadrícula fina. Las variables de tipo de letra en negrita a lo largo de la interfaz entre el grueso y el fino de la red definen los lugares en los que los límites laterales especificados para el nido están en vigor. (Tomado de [28]).

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5.3. La malla de refinamiento

El refinamiento de la malla adaptativa es un método en el que se refina la resolución del modelo, y la solución tiene una estructura a escala fina, en lugar de en una región fija como se ha hecho en un agrupamiento convencional. Este se utiliza en el modelo para la predicción a través de escalas [32, 33, 34]. Tiene todas las ventajas de una rejilla hexagonal como se describe en la sección 3.3. Utiliza los mosaicos de Voronoi centro dales con una rejilla C de escalonamiento y se puede utilizar para el mundial (Figura 13a) y aplicaciones regionales (Figura 13b). En comparación con los tradicionales de anidación rejilla, las mallas de Voronoi pueden incorporar limpiamente tanto la reducción de escala como los efectos de ampliación de la escala. También puede manejar la resolución variable en cualquier región de interés, incluso el uso de otras formas de rejilla. Por ejemplo, la Figura 14 muestra el refinamiento de malla selectiva sobre la base de la altura del terreno. Tenga en cuenta que los terrenos altos se acompañan de una mayor resolución.

5.4. Parametrización y la rejilla de separación

Las Parametrizaciones se aproximan a los efectos combinados de los procesos físicos (por ejemplo, cúmulos convección, radiación, microfísica, la capa límite planetaria) que son demasiado pequeños, demasiado compleja, o demasiado poco entendida a ser representado de forma explícita en los modelos numéricos. Los modelos con un espaciado de malla de 10 km o más grande, que es más o menos 10 a 20 veces el tamaño del cúmulo, la necesidad de resolución es mucho más fina para resolver bien las pequeñas nubes cúmulos. Los esquemas de parametrización en un modelo son a menudo optimizados para una determinada gama de rejilla de espaciamiento en el modelo.

Tal dependencia de la red de espaciamiento realiza una parametrización, no es adecuado cuando el espacio de la malla del modelo disminuye o aumenta. La mayoría de los modelos de meso escala que se pueden utilizar en un amplio intervalo de rejilla de espaciamiento típicamente tienen múltiples esquemas de parametrización para el mismo proceso y para ser utilizadas en múltiples resoluciones. Esta dependencia de los esquemas de parametrización de la parrilla de espaciamiento a menudo funciona como un obstáculo para el uso de una resolución más alta.

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6. Resumen

Desde el primer pronóstico, la complejidad y sofisticación de los modelos de predicción numérica del tiempo han aumentado enormemente [35]. La mejora continua en la asimilación de datos y modelos numéricos, y la continua disponibilidad de ordenadores cada vez más grandes y rápidos han permitido predicción numérica del tiempo para ser más exactos [36]. La mayor parte de las mejoras en los modelos numéricos que se han producido en los últimos 50 años puede ser categorizada como la mejora de las técnicas numéricas, la mejora de la resolución del modelo, o la mejora de la física del modelo. Desarrollo de diferentes tipos de rejillas, la rejilla y la rejilla de escalonamiento de espaciamiento están íntimamente relacionados con la mejora en la predicción meteorológica y climática.

Hay tres formas principales de las redes, es decir, latitud- longitud, triangular y hexagonal. Aunque cuadrícula de latitud y longitud es la más común, que sufre del problema polar.

Este problema se puede superar mediante el uso de una cuadrícula triangular o hexagonal. Las variables en una cuadrícula se pueden definir en el mismo punto ("red no escalonada") o en diferentes puntos ("rejilla escalonada"). La rejilla escalonada a menudo tiene mayor resolución y hasta más eficaz