La maquette d’assimilation et son évolution

1. Atelier ADOMOCA Toulouse, novembre 2007 La maquette d’assimilationet son évolution Andrea Piacentini(1), Eric Le Flochmoën(2), Hervé Le Berre(1), Sébastien Massart(1) (1) CERFACS (2) L.A.

2. Quoi de neuf ? • Historique • Les nouveautés algorithmiques • Les nouveautés côté modèle(s) • Côté observations • Côté B • Côté sorties et diagnostiques • Les scripts de compilation et lancement • Les idées pour le futur

3. Historique A chaque atelier, une maquette ! Décembre 2005 : Maquette V1 MOCAGE v 1.0.0 3D-FGAT tiré de ASSET profils sans averaging kernel opérateur d’observation MADONA (de MOCAGE) visualisation basée sur sorties NetCDF (CDAT et FERRET) Novembre 2006 : Maquette V2 MOCAGE parallèle avec mémoire dynamique 3D-FGAT amélioré profils sans averaging kernel opérateur d’observation MADONA (de MOCAGE) visualisation basée sur sorties NetCDF (CDAT et FERRET)

4. Nouveautés algorithmiques Pilotage du modèle direct et boucle sur les observations Annoncé au dernier atelier V2 V3 H M H M H M H H M H

5. Nouveautés algorithmiques Propagation de l’incrément en vue du 4D-VAR Annoncée au dernier atelier : MLT=Id Madj=Σ

6. Nouveautés modèle(s) • Interface modèle assimilation générique • Représentation de latitude et longitude (degrés ou radians) • Domaines globaux périodiques en longitude ou limités • Grilles rectangulaires ou de Gauss • Coordonnée verticale sigma hybride ou en pression pure • La chaîne tourne avec : • MOCAGE sur grille globale 2° x 2° 47 niveaux • MOCAGE sur grille globale 2° x 2° 60 niveaux • MOCAGE sur grille de Gauss T42 • MSDOL sur grille rectangulaire 2,5° x 2,5° (cf. exposé de D. Cugnet)

7. Nouveautés modèle(s) • Utilisation de MOCAGE unifié (opérationnel, recherche et climat) (cf. exposé de H. Le Berre) • Schémas disponibles : • CARIOLLE : linéaire Ozone stratosphérique • REPROBUS : 38+16 espèces stratosphériques • RACMOBUS : 89+29 espèces tropo+stratosphériques • RELACS : 61+17 espèces tropo+stratosphériques • Traitement simplifié de la couche limite (-DSBL) • Rappel conservatif (-DMASSy) • Parallélisation OpenMP (compatible avec l’assimilation) • Les sources ne sont plus distribuées avec la maquette

8. Nouveautés modèle(s) RACMOBUS 47 niveaux grille rect. 2°x2° seuil de pagination mémoire (Mo) RELACS 60 niveaux grille de Gauss T42 temps (sec) (sur PC dualcore 2.33Mhz) Utilisation de ressources : RACMOBUS (grille rectangulaire) vs. RELACS (grille de Gauss)

9. Nouveautés observations • Utilisation de l’opérateur d’observation codé par NOVELTIS • Interpolation bilinéaire sur l’horizontale, linéaire sur la verticale et en temps, application d’un lissage (averaging kernel)

10. vert hor t2 tobs t1 temps Nouveautés observations 1ère étape: Interpolation spatio-temporelle du champs modèle à [lat,lon,temps]obs sur M niveaux verticaux en pression

11. M N Nouveautés observations 2ème étape: Lissage vertical et passage à N niveaux verticaux • Exemples: • N=M, variable d’un profil à l’autre, pas de lissage : MIPAS • N=M, fixe (e.g. = 7), averaging kernel : MOPITT • M fixe, N<M fixe, averaging kernel : Q.TES INTEGREES • M = niv. modèle, N1, sommation : COLONNES TOTALES

12. Nouveautés observations Averaging kernel pour un profil (AVKERN) xobs est comparable à xa + A(xint – xa) où xa est un profil a priori xint est un profil modèle interpolé au point d’obs sur M niv. L’opérateur H de la théorie devrait passer de xmod à xa + A(xint – xa) où A est une matrice (une par profil) de avg. kernel MxM L’écart est xobs – [xa + A(xint – xa)] Il est plus économique de stocker dans les fichiers d’obs la quantité xobs – (I-A) xa L’opérateur H fournit directement A xint L’écart est [xobs – (I-A) xa] – [A xint]

13. Nouveautés observations Averaging kernel pour une q.té scalaire (INTQTY) cobs est un scalaire comparable à ca + A(xint – xa) où xa est un profil a priori, caest la quantité scalaire a priori et xint est un profil modèle interpolé au point d’obs sur M niv. L’opérateur H de la théorie devrait passer de xmod à ca + A(xint – xa) où A est une matrice ligne (une par point) de avg. kernel L’écart est cobs – [ca + A(xint – xa)] Il est plus économique de stocker dans les fichiers d’obs la quantité cobs – ca + Axa L’opérateur H fournit directement A xint L’écart est [cobs – ca + Axa] – [A xint]

14. Nouveautés observations Colonnes totale au sens physique (TOTCOL) Intégration sur la verticale du nombre de molécules au dessus d’un point géographique Directement comparable à des données type TOMS Discrétisation comme dans le modèle MOCAGE Utilisation de la matrice d’averaging kernel (comme pour INTQTY) mais construite au vol avec les données dynamiques Possibilité de colonnes partielles

15. Nouveautés observations

16. Nouveautés observations • Covariances d’erreur d’observation lues à partir du fichier HCOV ou calculées en assumant un r.m.s. proportionnel à la valeur (clé %R=r.d dans HDAT) • Possibilité d’assimiler plusieurs instrument à la fois, de type différent (1ère ligne de HDAT et clé #P=n) • Seuil de rejection des observations en fonction du misfit avec la prévision (ip_tshold dans PrePALM)

17. Nouveautés observations Sans screening J(xa)/(p/2) Écart < 400% ébauche Écart < 200% ébauche Test de Talagrand : J(xa) vs. (nombre d’observations)/2

18. Nouveautés observations Sans screening Écart < 200% ébauche Norme de grad(J)

19. Nouveautés sur B • Nouvelle représentation de la variance/covariance d’erreur d’ébauche (cf. exposé S. Massart) • Corrélation horizontale approximée par une équation de diffusion, résolue par projection sur une base de harmoniques sphériques • Utilisation du package Spherepack du NCAR • Possibilité de prendre en compte toute la surface de la planète, jusqu’au région polaires, sans problèmes de stabilité • Corrélation verticale gaussienne représentée explicitement. Code optimisé

20. Nouveautés sur B Corrélation horizontale négligée

21. Nouveautés sur B Corrélation horizontale V2

22. Nouveautés sur B Corrélation horizontale V3

23. Nouveautés sur B Corrélation verticalenégligée

24. Nouveautés sur B Corrélation verticale V3

25. Nouveautés diagnostiques • Sorties ascii observations-forecast (OmF), o.-analysis (OmA), o.-dry run (OmD) • Un fichier HDOMF, un HDOMA, un HDOMD par simulation • Comparaison aux données indépendantes HOBS à la charge du modèle direct (fichiers HDIAG pour MOCAGE) • Sorties NetCDF des statistiques d’assimilation, y compris le χ-test (fichier HSTAT) • Procédures d’affichage entièrement sous FERRET, y compris le changement de coordonnée verticale • Diagnostiques automatiques d’assimilation journaliers ou mensuels

26. Nouveautés diagnostiques Niveaux Temp. Pot. Log(p) Km.

27. Nouveautés diagnostiques Niveaux Temp. Pot. Log(p) Km.

28. Nouveautés diagnostiques Statistiques dailystats Nombre d’observations par heure

29. Nouveautés diagnostiques Statistiques dailystats Comparaison prévision (ou analyse ou dry-run) données pour col. totale (1 plot par fenêtre)

30. Nouveautés diagnostiques Statistiques dailystats Ecart prévision (ou analyse ou dry-run) pour col. totale

31. Nouveautés diagnostiques Statistiques dailystats Moyennes zonales et longitudinales de l’incrément d’assimilation

32. Nouveautés diagnostiques Statistiques dailystats Comparaison prévision (ou analyse ou dry-run) données pour profil (1 plot par fenêtre et par section horizontale)

33. Nouveautés diagnostiques Statistiques dailystats Comparaison incrément et écart à la prévision pour un profil (1 plot par fenêtre et par section horizontale)

34. Nouveautés diagnostiques Statistiques dailystats Moyennes de l’écart aux observations par région géographique et par fenêtre

35. Nouveautés diagnostiques Statistiques monthlystats χ-test

36. Nouveautés diagnostiques Statistiques monthlystats Moyenne zonale et mensuelle de l’incrément d’assimilation

37. Nouveautés diagnostiques Statistiques monthlystats Moyennes spatiales et mensuelle par région

38. Nouveautés scripts • Arborescence et système de Makefile compatibles entre modèle direct et assimilation (cf. exposé de H. Le Berre). • Script de préparation, compilation, gestion des fichiers et lancement de l’exécution jobMCGelf (cf. exposé de E. Le Flochmoën) • Le même pour modèle direct et assimilation • Portable (PC linux, Opteron du LA, NEC) et extensible • Interfacé avec mtool sur le NEC de Météo - France • Possibilité d’exécuter les diagnostiques automatiques FERRET en mode “batch”

39. Pour le futur • Évolution des modèles linéarisés • Nouvelles formulations des corrélations de l'erreur d'ébauche • Contrôler plusieurs espèces à la fois • Mettre le 4DVAR dans la maquette • Passage à PALM_MP