О самых важных достижениях российских ученых в 2019 году
23 июня впервые в онлайн-формате состоялось Общее
собрание Российской академии наук. Президент РАН
Александр Сергеев выступил с докладом о самых важных научных
достижениях российских ученых в 2019 году. Среди них — создание
уникального трехмерного массива данных динамики атмосферы над
Северной Атлантикой за последние 40 лет с использованием
численного моделирования.
Автор исследования – руководитель Лаборатории
взаимодействия океана и атмосферы и мониторинга климатических
изменений Института океанологии имени П.П. Ширшова
РАН, член-корреспондент РАН Сергей
Константинович Гулев.
Граница вычислительной области разработанной модели. Источник: Наталья Тилинина
Подробнее об исследовании «Научной России» рассказал его
автор:
«Когда говорят о климатических измерениях
атмосферы или океана, то обычно подразумевают долговременные
измерения осредненных среднегодовых или среднемесячных
характеристик. Однако сами эти осредненные характеристики
практически не наблюдаются, поскольку средние состояния
получаются из усреднения своего рода «моментальных состояний»
атмосферы и океана. Действительно, по измерениям средних величин
можно судить об измерениях климата на масштабах от лет до
десятилетий, однако нельзя сделать заключение о механизмах этих
изменений. А не зная механизмов, нельзя их прогнозировать. Эти
механизмы как раз связаны с очень короткими по времени и очень
небольшими по размерам особенностями океанской и атмосферной
динамики, часто называемыми синоптическими и мезомасштабными
процессами, осреднение которых и дает то, что мы называем
климатом.
В распоряжении океанологов, метеорологов и климатологов в течение
многих лет было большое количество осредненных среднегодовых и
среднемесячных данных, однако только в середине 1990-х годов
стали появляться данные с высоким разрешением. Они не являлись
данными наблюдений, поскольку даже сейчас нет технической
возможности наблюдать в каждой точке земной поверхности или
океана с частотой, скажем, один час. Эти данные были
сгенерированы моделями, которые на коротких масштабах времени
очень точно воспроизводили динамику атмосферы и, кроме того,
усваивали все доступные наблюдения. Эти большие массивы стали
называться реанализами или ретроспективными анализами и сначала
появились для атмосферы, а потом для океана. Сегодня они
составляют основу большинства климатических исследований. Однако
со временем стало ясно, что даже такие массивы не всегда
адекватно описывают те самые мелкомасштабные процессы, от которых
очень многое зависит в динамике климата. Это потребовало создания
долговременных массивов с еще более высоким разрешением и еще
более физически сложными моделями. Вот к такому сорту данных (или
модельных данных) и относится NAAD (North Atlantic Atmospheric
Downscaling).
Как создавался NAAD?
Мы создавали NAAD в ходе 40-летнего численного эксперимента в
Северной Атлантике с пространственным разрешением 14 км и
временным шагом интегрирования 30 секунд, воспроизводящего
динамику атмосферы с 1979 по 2018 гг. от поверхности до примерно
15 км на 50 уровнях. Для создания такого массива необходима
модель атмосферы в очень высоком разрешении, а также выверенные
алгоритмы того, как адаптировать эту модель к внешним граничным
условиям, в качестве которых использовался один из наиболее
точных глобальных реанализов. В качестве модели атмосферы мы
использовали модель WRF, разработанную в Национальном Центре
Атмосферных Исследований США и наиболее широко применяемую в
мире. Кто-то может сказать, что это невеликая заслуга взять
кем-то разработанную модель и ее применить для того или иного
расчета. На самом деле это не так. Приспособление модели для
огромного района, выбор параметризаций, получение конфигурации,
гарантирующей устойчивость работы модели, а также тех самых
алгоритмов приспособления к внешним граничным условиям – задача
абсолютно самостоятельная и с точки зрения физики, и с точки
зрения численной математики. Похожая по логике и масштабу задача,
решавшаяся для Арктики в рамках проекта Университета Огайо
“Arctic System Reanalysis” (ASR), привела к созданию так
называемой Polar WRF. Мы можем говорить, что создали Atlantic
WRF, которая и была использована в NAAD. Это, безусловно, продукт
стоящий вровень с аналогичными продуктами, такими как ASR и во
многих аспектах их превосходящий.
Какие основные проблемы приходилось решать в ходе
создания NAAD?
Конечно, важнейшей проблемой являлись технологии, в первую
очередь вычислительные технологии. Часто приходится слышать, что
в России созданы уникальные вычислительные мощности, в качестве
примеров которых иногда приводятся компьютеры «ЛОМОНСОВ- 1» и
«ЛОМОНОСОВ-2» МГУ. Это действительно достаточно мощные
суперкомпьютеры, однако они не приспособлены или мало
приспособлены для проведения экспериментов, которые занимают до
года, иногда больше, времени непрерывных вычислений и генерируют
огромные объемы данных. Объем данных NAAD составляет несколько
сотен терабайт даже без океанских приложений, которые увеличивают
этот объем в несколько раз. И самое главное, что все эти данные
должны быть доступны пользователям интерактивно без какого-либо
ограничения. Многие очень мощные вычислительные центры (не только
в России, но и в мире) нацелены на решение задач, которые
решаются за несколько часов вместо месяца на обычном
многопроцессорном кластере и генерируют часто небольшие объемы
информации. Задачи, о которых говорим мы, на таких кластерах
решаются со скоростью немного быстрее, чем астрономическое время
самого эксперимента (40 лет), а на суперкомпьютерах считаются
месяцами, причем непрерывно. Это совершенно другая
технологическая культура. Кроме того, вы понимаете, что это не
один эксперимент, а десятки и сотни подготовительных
экспериментов и экспериментов на чувствительность, которые
требуют еще больших ресурсов. Хотя мы активно использовали
мощности «ЛОМОНОСОВ-2», основная часть работ выполнялась на
суперкомпьютере ИО РАН, хоть и долго, но надежно в смысле
непрерывности и с неограниченными возможностями хранения
информации. Конечно, нами решались задачи оптимизации
параллельных вычислительных процессов, придумывались многие
решения, которые позволили значительно ускорить создание NAAD. В
этом смысле и Академии наук, и министерству надо задуматься о
создании такого сорта вычислительных ресурсов в стране. Отчасти
такие ресурсы имеются в распоряжении Гидрометцентра, но они
полностью задействованы под решение прогностических оперативных
задач.
Сколько это стоило?
Трудно сказать, поскольку у нас не было какого-либо
целенаправленного проекта, непосредственно нацеленного на
создание NAAD. Более того, я думаю, что, если бы такая задача
была бы заявлена нами в качестве проекта Российского Научного
Фонда или госзадания, она не была бы профинансирована, поскольку
в целом это вообще-то задача Гидрометслужбы, примерно такая же,
как создание и поддержание реанализов. Поэтому у нас было
несколько проектов, как океанских, так и атмосферных, для которых
NAAD был крайне важен и именно для них он и создавался. Мне
трудно оценить, но думаю, что суммарное финансирование собственно
NAAD за последние 3 года было в пределах 50-60 млн. руб. из
средств грантов РНФ, мегагранта, некоторых проектов миннауки.
Плюс еще инфраструктурная часть, которую мне трудно оценить, но
думаю, это тоже десятки миллионов. В этом смысле вклад
руководства ИО РАН в части поддержки суперкомпьютеров, систем
энергоснабжения и водяного охлаждения вычислительных систем,
крайне важен. NAAD делался очень молодыми людьми, многие из
которых – вчерашние студенты и аспиранты, для нас важно, что ИО
РАН делает все для их привлечения в институт.
Что получают пользователи
NAAD?
Они получают возможности исследовать в деталях самые
мелкомасштабные процессы в атмосфере и океане и изучать их
долгопериодную динамику. Сюда относятся механизмы формирования
экстремальных потоков тепла на поверхности океана, формирующие
конвекцию в субполярной Атлантике, полярные мезоциклоны,
спиральные структуры, специфические механизмы переносов влаги в
атмосфере атмосферными реками, которые за несколько часов
выбрасывают на континенты количество влаги, сопоставимое с
расходом крупных рек, и формируют экстремальные осадки. Кроме
того, это тропические и среднеширотные циклоны. Это также и
механизмы формирования экстремальных волн на поверхности океана и
многое другое. Конечно, NAAD может и должен широко использоваться
Гидрометслужбой, он, безусловно, представляет большие возможности
для улучшения моделей краткосрочного и среднесрочного прогноза
погоды. Я уверен, что он будет использоваться, по крайней мере,
Роман Вильфанд и его коллеги такую заинтересованность высказали
очень определенно. Особенностью NAAD является то, что все данные
сейчас находятся в открытом доступе и могут легко использоваться
всеми заинтересованными пользователями. Бесплатный и свободный
доступ ко всем данным – основной принцип создания такого типа
продуктов, только тогда есть возможность осознать их ценность,
поскольку, чем больше ученых воспользуются этими данными, тем
больше мы сами, разработчики, узнаем о недостатках того, что мы
создали, это крайне важно. У нас в стране среди многих ученых нет
понимания, что настоящее богатство состоит не во владении
данными, а в возможности сделать их немедленно свободно
доступными всему миру.
Если сопоставлять NAAD с
зарубежными аналогичными продуктами?
NAAD может быть сопоставлен с американским реанализом ASR по
разрешению и объему данных, хотя ASR имеет длительность 15 лет.
Над сушей есть несколько таких массивов, например, немецкий
продукт HERZ, созданный для 6-летнего периода. В этом смысле, мы
отнюдь не проигрываем, во многом опережаем, это и зарубежные
коллеги признают, многие нас поздравили. В технологиях усвоения,
которые мы уже развиваем для NAAD следующего поколения, пока
несколько отстаем, но это в основном технологическое отставание,
оно легко может быть ликвидировано при наличии достаточных
вычислительных мощностей».
Фото предоставил Сергей Константинович Гулев.
Источник: scientificrussia.ru
