Semi-Lagrangian advection in the NEMO ocean model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. As model resolutions increase, the Courant-Frederichs-Lewy (CFL) number based on advective motion becomes the limiting factor in setting the timestep of time-explicit circulation models. Some atmospheric models escape this limit by using an implicit or semi-implicit semi-Lagrangian formulation of advection. This formulation calculates fluid properties along parcel trajectories which follow the fluid motion and end, for each timestep, at prescribed grid-points. This work is the first application of the semi-Lagrangian method to an operational ocean model. In this context, we solve the difficulty posed by the ocean's irregular, interior boundaries by calculating parcel trajectories using a time-exponential formulation. This formulation ensures that all trajectories that are solutions to a fixed-point iteration have an origin point in the valid domain, and it does not require any prescribed extrapolation of the fluid velocities into the invalid (land) portion of the domain. We derive this method in a way that is compatible with the leapfrog timestepping scheme used in the NEMO-OPA (Nucleus for European Modelling of the Ocean, Océan Parallélisé) ocean model, and we present simulation results for a simplified test-case of flow past a model island and for 10-year free runs of the global ocean on the quarter-degree ORCA025 grid.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».