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  • 标题:Utilização De Métodos Multigrades Em Esquemas Semi-Implícitos Da Previsão Numérica Do Tempo
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  • 作者:Andrei Bourchtein ; Lioudmila Bourchtein
  • 期刊名称:Mecánica Computacional
  • 印刷版ISSN:2591-3522
  • 出版年度:2003
  • 卷号:XXII
  • 期号:14
  • 页码:1273-1285
  • 出版社:CIMEC-INTEC-CONICET-UNL
  • 摘要:Os métodos semi-implícitos Eulerianos e semi-Lagrangianos são os mais
    desenvolvidos e utilizados nos modelos atuais de previsão numérica do tempo de várias
    escalas espaciais e temporais. Neste trabalho descrevemos um esquema semi-implícito
    formulado de modo a oferecer diferentes opções de tratamento vertical e de grau de
    estabilidade, variando de versão usual semi-implícita até versão totalmente explícita. Essa
    construção se baseia no desenvolvimento de campos atmosféricos pelos modos verticais do
    modelo discreto. Na resolução de equações elípticas, resultantes de modo implícito de
    aproximação de termos lineares, são empregados os métodos iterativos tri- e bi-dimensinais.
    Os métodos iterativos mais eficientes são os multigrades que estão crescendo tanto em termos
    de variedade e complexidade dos algoritmos como em número das áreas de suas aplicações.
    Utilizamos um dos algoritmos multigrades com objetivo de comparar o seu desempenho com
    os métodos tradicionais como o de relaxações sucessivas superiores.
    Para avaliar a eficiência e precisão computacional de versões do modelo com grau
    diferente de implicidade foram realizados vários experimentos com dados atmosféricos
    atuais. Eles revelaram o melhor desempenho da versão que trata implicitamente os cinco
    modos verticais principais. Na avaliação computacional do algoritmo multigrade foram
    realizados experimentos numéricos que mostraram a economia do tempo computacional
    gasto de 10% a 40% dependendo do tamanho da grade e do número de modos verticais
    submetidos ao tratamento semi-implícito. Os resultados da avaliação de campos prognósticos
    de pressão e vento demonstraram que a qualidade de campos calculados não depende da
    versão do modelo. Assim, a utilização da versão mais eficiente do modelo e aplicação dos
    métodos multigrades pode diminuir essencialmente os gastos computacionais mantendo a
    mesma precisão.
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