ОкеанПосылки

OceanParcels , «Вероятно, действительно эффективный в вычислительном отношении лагранжев симулятор», представляет собой набор классов и методов Python , которые используются для отслеживания таких частиц, как вода, планктон и пластик. Он использует результаты модели общей циркуляции океана (МОЦМ). Основная цель OceanParcels — обрабатывать все большие объемы данных, которые регулируются OGCM. Динамика потока моделируется с помощью лагранжева моделирования (наблюдатель движется вместе с частицей), а геофизическая гидродинамика моделируется с помощью эйлерова моделирования (наблюдатель остается неподвижным) или предоставляется на основе экспериментальных данных. OceanParcels зависит от двух принципов, а именно: способности читать внешние наборы данных из разных форматов и настраиваемых ядер для определения динамики частиц. ^{[ 1 ]}^{[ 2 ]}^{[ 3 ]}

Концепция

OceanParcels принимает в качестве входных данных поле течения, полученное с помощью методов Эйлера или экспериментальные данные (например, полученные с помощью наземных измерений, спутниковых изображений или доплеровских течений). Эти данные могут быть представлены в различных сеточных структурах. Для получения данных в произвольной точке интерполяция используется . Лагранжево моделирование использует данные поля потока и интерполяции для моделирования динамики объекта. ^{[ 1 ]}

Структура сетки

Рисунок 2. Сетка A (слева), сетка B (в центре), сетка C (справа).

В горизонтальной плоскости, т.е. в плоскости xy, OceanParcels позволяет создавать прямолинейные и криволинейные сетки данных (см. рис. 1 а и б соответственно). В вертикальной плоскости, т.е. плоскости xz, поддерживаются z-уровни и s-уровни (см. рис. 1в и г соответственно). Все четыре комбинации этих сеток поддерживаются в трехмерном пространстве. ^{[ 2 ]}

OceanParcels также поддерживает так называемые шахматные сетки A, B и C , которые часто используются при моделировании океана. При этом учитывается, что разные переменные могут измеряться в разных точках сетки. Соответствующими переменными в анализе океана являются меридиальная скорость (v), зональная скорость (u) и трассеры (q). В сетке A все они оцениваются в одних и тех же точках сетки. В сетке B значения u и v оцениваются в точке сетки в центре между точкой сетки, где оценивается T, то есть существуют две перекрывающие сетки. В сетке C все переменные оцениваются в отдельной сетке, то есть существуют три вышележащие сетки. См. рисунок 2 для визуализации. ^{[ 2 ]}

Методы интерполяции

Для получения полевых данных в точке, не находящейся в узле сетки, используются методы интерполяции. OceanParcels поддерживает несколько различных таких методов:

линейная интерполяция
интерполяция ближайшего соседа
интерполяция на сетках A, B, C. ^{[ 2 ]}^{[ 1 ]}

Лагранжево моделирование

Лагранжеву траекторию частицы можно рассчитать путем численного интегрирования по ее положению. $X$ как функция времени, определяемая формулой $X(t_{2})=X(t_{1})+\int _{t_{1}}^{t_{2}}v(x,\tau )d\tau +\Delta X_{b}(t_{1})$ . Здесь $t_{1}$ это время начала и $t_{2}$ это время, в которое оценивается положение частицы. $v(x,\tau )$ - скорость частицы в момент времени $\tau$ . $\Delta X_{b}(t)$ фиксирует движение частицы, вызванное ее специфическими характеристиками (например, айсберг движется в океане иначе, чем незамерзшая водная масса). Если не указано иное, OceanParcels использует схему Рунге-Кутты четвертого порядка для интеграции этой функции. В качестве альтернативы OceanParcels поддерживает прямую интеграцию Эйлера или адаптивную интеграцию Рунге-Кутта-Фельберга . ^{[ 1 ]}

OceanParcels предоставляет возможность моделировать индивидуальное поведение частицы. Индивидуальное поведение — это поведение, которое определяется характеристиками частицы, например, таяние айсбергов и плавание рыбы, что приводит к различной динамике. OceanParcels реализует это с помощью коротких фрагментов кода, которые выполняются всякий раз, когда выполняется ParticleSet (класс, определяющий используемые частицы). Эти фрагменты кода называются ядрами. Некоторые часто используемые ядра предопределены в OceanParcels, например ядра, моделирующие броуновское движение . Однако пользователь также может определить ядра, специфичные для проблем. Это позволяет моделировать различные объекты, примеры которых приведены в разделе «Приложения». Для реализации этих настроенных ядер пользователь может выбирать между использованием Python с возможностью автоматического перевода на C или использованием C-библиотеки. ^{[ 1 ]}^{[ 2 ]}^{[ 3 ]}

Приложения

Лагранжев анализ можно использовать для моделирования путей виртуальных частиц, которые могут представлять собой водные массы, индикаторы температуры , индикаторы солености , индикаторы питательных веществ , водоросли , личинки кораллов, пластик, рыбу , айсберги , планктон и т. д. Пути различных частиц могут использоваться моделироваться с использованием конкретных ядер, например, что рыба может плавать, а айсберги могут таять. ^{[ 1 ]}

Водные массы

Движение водных масс можно рассчитать численно с использованием полей скоростей, которые моделируются с помощью примитивной модели уравнений ( антарктическая модель высокого разрешения). Используя эту модель, можно оценить, сколько раз водная масса обошла Антарктиду и сколько времени она провела в Южном океане. Оказалось, что в среднем водная масса обходит Антарктиду шесть раз, прежде чем впервые достигнет поверхности. ^{[ 4 ]}

Индикаторы температуры

Температуру поверхности можно анализировать с помощью косвенных показателей, которые могут реконструировать изменения окружающей среды за последние 600 лет. Эти реконструкции основаны на алкенонах , мембранных липидах и соотношениях стабильных изотопов глобигериноидов рубера . ^{[ 5 ]} Утверждается, что океанские течения уносят эти прокси далеко от места их происхождения, создавая смещение в сторону приближений температуры. ^{[ 6 ]}

Трассеры солености

Показателями солености являются соотношения элементов и кальция и стабильных изотопов кислорода фораминифер . Эти изотопные отношения можно рассчитать по следующей формуле: $\delta ^{X}={\frac {^{x/y}R_{sample}}{^{x/y}R_{reference}}}-1$ , где y — обычный изотоп, а x — более редкий изотоп. Оба соотношения имеют положительную корреляцию в Средиземном море , которое имеет сильный градиент солености с запада на восток. Индикаторы солености важны для реконструкции циркуляции океана, поскольку вместе с температурой можно определить плотность, что позволяет реконструировать крупномасштабные модели циркуляции, включая меридиональную опрокидывающую циркуляцию . ^{[ 7 ]}

Индикаторы питательных веществ

Влияние Экваториального подводного течения (EUC), Прибрежного подводного течения Новой Гвинеи (NGCU) и Прибрежного подводного течения Новой Ирландии было изучено с использованием моделей, объясняющих высокие концентрации железа в Тихом океане . Во время Эль-Ниньо два последних течения усиливаются, что увеличивает концентрацию железа в Тихом океане. ^{[ 8 ]}

Пластик

Модели лагранжевых частиц показали, что около трех четвертей плавучего морского пластика, выбрасываемого с суши, попадает в прибрежные воды, причем самая высокая концентрация наблюдается в Юго-Восточной Азии. Однако эти моделирования переоценены по сравнению с полевыми измерениями. ^{[ 9 ]}

Рыба

Перенос личинок рыб океанскими течениями является важным механизмом расселения , поскольку время во многом влияет на место расселения личинок. Pomatomus saltatrix — это вид рыб, который присутствует во всем мире, и его распространение исследуется с помощью моделирования отслеживания частиц. Особенно важно Восточно-Австралийское течение для максимального расселения личинок. ^{[ 10 ]}

Планктон

Планктон — важный архив для реконструкции прошлых условий поверхности океана. Пока планктон опускается в отложения, он может быть перенесен турбулентными океанскими течениями. Моделирование океана можно использовать для определения областей дна океана на основе местоположений происхождения частиц на поверхности. ^{[ 11 ]}

Айсберги

Влияние айсбергов на морской лед можно смоделировать и сравнить с наблюдениями. Когда айсберги тают, происходит большой приток пресной воды. Вокруг Антарктиды происходит отрицательный поток пресной воды из-за замерзания морского льда. ^{[ 12 ]}

Разработка

Доступ к последней версии OceanParcels можно получить через GitHub . ^{[ 3 ]} Он постоянно совершенствуется, обновляется и расширяется. Дизайн кода гарантирует, что это можно сделать, не затрагивая пользовательский интерфейс. ^{[ 1 ]} Ниже вы видите список некоторых возможных улучшений:

Реализация поддержки использования сеток Аракавы D и E в интерполяции. ^{[ 2 ]}
Реализация более продвинутых методов интерполяции ^{[ 1 ]}
Реализация поддержки использования неструктурированных сеток в процессе интерполяции. ^{[ 2 ]}
Внедрение новых, более эффективных методов программирования. ^{[ 1 ]}
Реализация дальнейших методов численного интегрирования для лагранжевого моделирования. ^{[ 2 ]}

Альтернативы OceanParcels

Следующий список содержит некоторые пакеты кода с (частично) аналогичными функциями, что и OceanParcels.

OpenDrift : проект Норвежского метеорологического института, направленный на разработку пакетов Python с открытым исходным кодом для расчета дрейфа в океане и атмосфере. ^{[ 13 ]}
TRACMASS : код на Фортране 90, вычисляющий траекторию частиц с использованием лагранжевого анализа океана . ^{[ 14 ]}
Octopus : код на Фортране, вычисляющий каталоги лагранжевых частиц в океане на сетке C. ^{[ 15 ]}
Система моделирования подключений (CMS) : код на языке Фортрана с открытым исходным кодом, рассчитывающий траектории частиц в океане, разработанный Розенстиля при Университете Майами . им Школой морских, атмосферных и наук о Земле . ^{[ 16 ]}

Ссылки

^ Jump up to: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час ^я Parcels v0.9: прототипирование структуры лагранжевого анализа океана для петамасштабного возраста Ланге, М. и Э. ван Себилль (2017), Geoscientific Model Development, 10, 4175-4186
^ Jump up to: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час ^я Деландметр, Филипп; ван Себилле, Эрик (2019) [19.08.2019]. «Лагранжева структура Parcels v2.0: новые схемы интерполяции полей» . Разработка геонаучной модели . 12 (8): 3571–3584. Бибкод : 2019GMD....12.3571D . doi : 10.5194/gmd-12-3571-2019 . S2CID 68154428 .
^ Jump up to: ^а ^б ^с «Океанские посылки» . Проверено 6 апреля 2022 г.
^ Дёос, К.: Межокеанский обмен водными массами, J. Geophys. Рез.- Океаны, 100, 13499–13514, 1995.
^ Грауэль, Анна-Лена; Лейдер, Арне; Гудо, Мари-Луиза С.; Мюллер, Иниго А.; Бернаскони, Стефано М.; Хинрикс, Кай-Уве; де Ланге, Герт Дж.; Зонневельд, Карин А.Ф.; Верстиг, Джерард Дж. М. (1 августа 2013 г.). «Что на самом деле говорят нам прокси SST? Мультипрокси-исследование высокого разрешения (UK'37, TEXH86 и фораминиферы δ18O) в заливе Таранто в центральной части Средиземного моря» . Четвертичные научные обзоры . 73 : 115–131. doi : 10.1016/j.quascirev.2013.05.007 . ISSN 0277-3791 .
^ Ограниченное смещение бокового переноса при экспорте косвенных носителей температуры поверхности моря в Средиземном море, Райс, А., П.Б. Нутебум, Э ван Себилле, Ф. Петерс, М. Циглер, А. Слуйс (2022), Geophysical Research Letters, 49, e2021GL0968599.
^ Даммер, Линда К.; де Нуйер, Леннарт; ван Себилле, Эрик; Хаак, Ян Г.; Райхарт, Герт-Ян (30 ноября 2020 г.). «Оценка изотопов кислорода и микроэлементов в планктонных фораминиферах Средиземного моря как регистраторов изотопов кислорода и солености морской воды» . Климат прошлого . 16 (6): 2401–2414. Бибкод : 2020CliPa..16.2401D . дои : 10.5194/cp-16-2401-2020 . ISSN 1814-9324 . S2CID 231591886 .
^ Цинь X., Менвьель Л., Сен Гупта А. и ван Себилле, Э.: Источники железа и пути проникновения в Тихоокеанское экваториальное подводное течение, Geophys. Рез. Летт., 43, 9843–9851, https://doi.org/10.1002/2016GL070501 , 2016.
^ Глобальное моделирование морского транспорта пластика показывает ловушку пластика в прибрежных зонах. Онинк, В., К. Йонгедийк, М. Дж. Хоффман, Э ван Себилле, К. Лауфкоттер (2021), Письма об экологических исследованиях, 16, 064053
^ Множественные события нереста способствуют увеличению распространения личинок хищной рыбы в западном пограничном течении, Шиллинг, HT, Дж. Д. Эверетт, Дж. А. Смит, Дж. Стюарт, Дж. М. Хьюз, М. Роган, К. Керри и И. М. Сазерс (2020), Fisheries Oceanography, 29, 309-323
^ Нутебум, Питер Д.; Бийл, Питер К.; Кель, Кристиан; ван Себилле, Эрик; Зиглер, Мартин; фон дер Хейдт, Анна С.; Дейкстра, Хенк А. (15 февраля 2022 г.). «Распределение осадочного микропланктона формируется океанографически связанными областями» . Динамика системы Земли . 13 (1): 357–371. Бибкод : 2022ESD....13..357N . дои : 10.5194/esd-13-357-2022 . ISSN 2190-4979 .
^ Марш Р., Ивченко В.О., Склирис Н., Олдерсон С., Бигг Г.Р., Мадек Г., Блейкер А.Т., Аксенов Ю., Синха Б., Кауард А.С., Ле Соммер Дж., Мерино Н. и Залесный В.Б.: NEMO-ICB (v1.0): интерактивные айсберги в модели океана NEMO во всем мире настроен с разрешением, допускающим вихри, Geosci. Модельного Дев., 8, 1547–1562, https://doi.org/10.5194/gmd-8-1547-2015 , 2015.
^ Дагестад, Кнут-Фроде; Рёрс, Йоханнес; Брейвик, Ойвинд; Адландсвик, Бьорн (13 апреля 2018 г.). «OpenDrift v1.0: общая платформа для моделирования траектории» (PDF) . Разработка геонаучной модели . 11 (4): 1405–1420. Бибкод : 2018GMD....11.1405D . doi : 10.5194/gmd-11-1405-2018 .
^ «ТРАКМАСС» . Проверено 6 апреля 2022 г.
^ Ван, Джинбо. «Осьминог Readme» . Гитхаб . Проверено 6 апреля 2022 г.
^ «Ознакомительные сведения о системе моделирования соединений (CMS)» . Гитхаб . Проверено 6 апреля 2022 г.

Внешние ссылки

[langrarianframework-1] Jump up to: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час ^я Parcels v0.9: прототипирование структуры лагранжевого анализа океана для петамасштабного возраста Ланге, М. и Э. ван Себилль (2017), Geoscientific Model Development, 10, 4175-4186

[:0-2] Jump up to: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час ^я Деландметр, Филипп; ван Себилле, Эрик (2019) [19.08.2019]. «Лагранжева структура Parcels v2.0: новые схемы интерполяции полей» . Разработка геонаучной модели . 12 (8): 3571–3584. Бибкод : 2019GMD....12.3571D . doi : 10.5194/gmd-12-3571-2019 . S2CID 68154428 .

[:1-3] Jump up to: ^а ^б ^с «Океанские посылки» . Проверено 6 апреля 2022 г.

[4] Дёос, К.: Межокеанский обмен водными массами, J. Geophys. Рез.- Океаны, 100, 13499–13514, 1995.

[5] Грауэль, Анна-Лена; Лейдер, Арне; Гудо, Мари-Луиза С.; Мюллер, Иниго А.; Бернаскони, Стефано М.; Хинрикс, Кай-Уве; де Ланге, Герт Дж.; Зонневельд, Карин А.Ф.; Верстиг, Джерард Дж. М. (1 августа 2013 г.). «Что на самом деле говорят нам прокси SST? Мультипрокси-исследование высокого разрешения (UK'37, TEXH86 и фораминиферы δ18O) в заливе Таранто в центральной части Средиземного моря» . Четвертичные научные обзоры . 73 : 115–131. doi : 10.1016/j.quascirev.2013.05.007 . ISSN 0277-3791 .

[6] Ограниченное смещение бокового переноса при экспорте косвенных носителей температуры поверхности моря в Средиземном море, Райс, А., П.Б. Нутебум, Э ван Себилле, Ф. Петерс, М. Циглер, А. Слуйс (2022), Geophysical Research Letters, 49, e2021GL0968599.

[7] Даммер, Линда К.; де Нуйер, Леннарт; ван Себилле, Эрик; Хаак, Ян Г.; Райхарт, Герт-Ян (30 ноября 2020 г.). «Оценка изотопов кислорода и микроэлементов в планктонных фораминиферах Средиземного моря как регистраторов изотопов кислорода и солености морской воды» . Климат прошлого . 16 (6): 2401–2414. Бибкод : 2020CliPa..16.2401D . дои : 10.5194/cp-16-2401-2020 . ISSN 1814-9324 . S2CID 231591886 .

[8] Цинь X., Менвьель Л., Сен Гупта А. и ван Себилле, Э.: Источники железа и пути проникновения в Тихоокеанское экваториальное подводное течение, Geophys. Рез. Летт., 43, 9843–9851, https://doi.org/10.1002/2016GL070501 , 2016.

[9] Глобальное моделирование морского транспорта пластика показывает ловушку пластика в прибрежных зонах. Онинк, В., К. Йонгедийк, М. Дж. Хоффман, Э ван Себилле, К. Лауфкоттер (2021), Письма об экологических исследованиях, 16, 064053

[10] Множественные события нереста способствуют увеличению распространения личинок хищной рыбы в западном пограничном течении, Шиллинг, HT, Дж. Д. Эверетт, Дж. А. Смит, Дж. Стюарт, Дж. М. Хьюз, М. Роган, К. Керри и И. М. Сазерс (2020), Fisheries Oceanography, 29, 309-323

[11] Нутебум, Питер Д.; Бийл, Питер К.; Кель, Кристиан; ван Себилле, Эрик; Зиглер, Мартин; фон дер Хейдт, Анна С.; Дейкстра, Хенк А. (15 февраля 2022 г.). «Распределение осадочного микропланктона формируется океанографически связанными областями» . Динамика системы Земли . 13 (1): 357–371. Бибкод : 2022ESD....13..357N . дои : 10.5194/esd-13-357-2022 . ISSN 2190-4979 .

[12] Марш Р., Ивченко В.О., Склирис Н., Олдерсон С., Бигг Г.Р., Мадек Г., Блейкер А.Т., Аксенов Ю., Синха Б., Кауард А.С., Ле Соммер Дж., Мерино Н. и Залесный В.Б.: NEMO-ICB (v1.0): интерактивные айсберги в модели океана NEMO во всем мире настроен с разрешением, допускающим вихри, Geosci. Модельного Дев., 8, 1547–1562, https://doi.org/10.5194/gmd-8-1547-2015 , 2015.

[13] Дагестад, Кнут-Фроде; Рёрс, Йоханнес; Брейвик, Ойвинд; Адландсвик, Бьорн (13 апреля 2018 г.). «OpenDrift v1.0: общая платформа для моделирования траектории» (PDF) . Разработка геонаучной модели . 11 (4): 1405–1420. Бибкод : 2018GMD....11.1405D . doi : 10.5194/gmd-11-1405-2018 .

[14] «ТРАКМАСС» . Проверено 6 апреля 2022 г.

[15] Ван, Джинбо. «Осьминог Readme» . Гитхаб . Проверено 6 апреля 2022 г.

[16] «Ознакомительные сведения о системе моделирования соединений (CMS)» . Гитхаб . Проверено 6 апреля 2022 г.

[ 1 ]

[ 2 ]

[ 3 ]

[ 4 ]

[ 5 ]

[ 6 ]

[ 7 ]

[ 8 ]

[ 9 ]

[ 10 ]

[ 11 ]

[ 12 ]

[ 13 ]

[ 14 ]

[ 15 ]

[ 16 ]