WAVETRISK-1.0: an adaptive wavelet hydrostatic dynamical core
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. This paper presents the new adaptive dynamical core wavetrisk. The fundamental features of the wavelet-based adaptivity were developed for the shallow water equation on the β-plane in Dubos and Kevlahan (2013) and extended to the icosahedral grid on the sphere in Aechtner et al. (2015). The three-dimensional dynamical core solves the compressible hydrostatic multilayer rotating shallow water equations on a multiscale dynamically adapted grid. The equations are discretized using a Lagrangian vertical coordinate version of dynamico introduced in Dubos et al. (2015). The horizontal computational grid is adapted at each time step to ensure a user-specified relative error in either the tendencies or the solution. The Lagrangian vertical grid is remapped using an adaptive Lagrangian-Eulerian (ALE) algorithm onto the initial hybrid σ pressure-based coordinates as necessary. The resulting grid is adapted horizontally, but uniform over all vertical layers. Thus, the three-dimensional grid is a set of columns of varying sizes. The code is parallelized by domain decomposition using mpi and the variables are stored in a hybrid data structure of dyadic quad trees and patches. A low storage explicit fourth order Runge-Kutta scheme is used for time integration. Validation results are presented for three standard dynamical core test cases: mountain-induced Rossby wave train, baroclinic instability of a jet stream and the Held and Suarez simplified general circulation model. The results confirm good strong parallel scaling and demonstrate that wavetrisk can achieve grid compression ratios of several hundred times compared with an equivalent static grid model.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».