Operasjonelle havvarslingsmodeller er beregningskrevende og kjøres derfor som regel som en enkelt deterministisk simulering med faste intervaller. Dette betyr ofte manglende informasjon om prognoseusikkerheter, noe som er betydelig gitt det relativt lave antallet observasjoner av havet i forhold til dets enorme størrelse. Informasjon om usikkerhet er imidlertid avgjørende for ulike anvendelser, inkludert søk-og-redningsoperasjoner til sjøs.
Hva er GPU Ocean?
GPU Ocean er et simuleringssystem designet for å utforske den kortsiktige usikkerheten i prognosene for havstrømmer. Dette oppnås ved å kjøre ensembler av forenklede havmodeller som er nøstet innenfor operative havprognoser. Disse forenklede modellene løser effektivt barotrop dynamikk beskrevet av gruntvannslikningene ved hjelp av GPU-er.
Features:
- Effektiv simulering: GPU Ocean bruker GPU-akselerasjon og moderne endelige-volum-metoder for å løse grunne vann-likninger på en effektiv måte.
- Modellnøsting: Initialiseringsdata, terrenginformasjon, ekstern påvirkning og grensebetingelser leses enkelt fra NetCDF-filer som inneholder operative 3D-havprognoser.
- Drivbaneprediksjon: Utfør online simuleringer av drivbaner for objekter som driver med havmodellene, og vurder direkte usikkerheten i drivbanene med hensyn til usikkerheter i havstrømmer.
- Dataassimilasjon: GPU Ocean inkluderer skreddersydde dataassimilasjonsmetoder for spredte in situ-observasjoner.
- Python med CUDA-ytelse: Rask prototyping og enkel orkestrering, pre- og postbehandling ved hjelp av Python samtidig som man oppnår beregningsytelsen til CUDA.
- Parallell prosessering: MPI-støtte for å kjøre enda større ensembler på flere GPU-er.
GPU Ocean har som mål å være et kraftig verktøy for å supplere dagens prognoser for havstrømmer ved å estimere og ta hensyn til prognoseusikkerheter. Ved å kombinere lokale observasjoner og avanserte metoder for dataassimilasjon, kan brukere ta mer informerte beslutninger basert på de nyeste havdataene.
Se GitHub for mer informasjon.
