Étude tridimensionnelle du brouillard

Étude tridimensionnelle du brouillard

Après avoir évalué les performances de Code_Saturne Atmo sur différents cas, en mode analytique et en mode prévision, l’objectif de ce chapitre est d’étudier l’effet des hétérogénéités spatiales sur la formation du brouillard. Dans ce but, nous nous appuyons sur des résultats expérimentaux issus des données de la POI-13 (18-19 février 2007). Nous mettons en oeuvre sur ce cas des simulations Code_Saturne Atmo en modélisant de manière fine l’influence des obstacles (incluant les bâtiments et la forêt) sur la formation du brouillard. Le travail s’effectuera en deux étapes. La première consistera à travailler sur le site considéré comme homogène horizontalement, sans la prise en compte du relief, des obstacles naturels (haies d’arbre, forêt, surface d’eau, . . . ) et des bâtiments du site. Puis nous étudierons l’effet de la prise en compte des bâtiments et des hétérogénéités à l’aide d’une rugosité variable. Il s’agira ici de comparer la version 3D de Code_Saturne Atmo avec l’ensemble des paramétrisations physiques utilisé dans la modélisation 1D.Dans Code_Saturne, les parallélisations de la dynamique et de la microphysique sont effectuées automatiquement. Pour le rayonnement, l’hypothèse d’isotropie permet de dé- crire le champ de rayonnement diffus uniquement à l’aide du flux descendant et du flux montant (l’approximation des deux flux). En 3D, en maillage non structuré, ces calculs ne sont pas parallélisables. En effet, nous nous plaçons dans l’hypothèse dite des plans paral- lèles, selon laquelle on admet que localement l’atmosphère peut être représentée par une succession de couches parallèles planes, homogènes et superposées, et nous supposons la symétrie axiale autour de l’axe vertical de l’atmosphère. Dans le modèle de rayonnement colonne, les fonctions de transmission et de réflexion ainsi que le calcul de diffusion sont déterminés en agrégeant couche par couche. Cette méthode de calcul est incompatible avec les maillages non-structurés (la notion de verticale n’est pas définie). De ce fait, nous proposons une technique pour simuler l’effet du rayonnement dans nos simulations 3D pour le brouillard.

Nous avons donc choisi de simuler l’effet du rayonnement total ainsi que le refroidis- sement radiatif pour la nucléation par un forçage évolutif. Le forçage des profils des flux de rayonnement est fourni par des données simulées provenant du modèle de colonne. Ils sont imposés toutes les 10 minutes sur le domaine de calcul. Autrement dit, ces flux sont considérés comme homogène horizontalement sur l’ensemble du domaine de calcul.Code_Saturne permet d’exécuter un traitement pouvant être partitionné en tâches élémentaires adaptées afin de pouvoir fractionner les calculs entre plusieurs processeurs opérant simultanément. Ceci en vue de traiter plus rapidement que dans une exécution séquentielle des problèmes plus complexes (comme le brouillard). C’est ce que l’on appelle : le calcul parallèle. Dans ce cas-là, le découpage du domaine de calcul sera activé. Chaque processeur devra travailler sur un domaine, en synchronisant ses données avec ses voisins par passages de messages (voir la figure 5.1). Il permet de :De plus, chaque processeur peut calculer sur une partie du maillage en ayant la connais- sance des mailles frontières des processeurs voisins. Cela nécessite de distribuer les données en fonction des processeurs et d’échanger des données entre processeurs. MPI (Message Passing Interface) et openMP (Open Multi-Processing) sont deux solutions techniquesnormalisées qui permettent d’implémenter des traitements parallèles au sein d’un pro- gramme compilé. Dans Code_Saturne, la solution MPI est utilisée. C’est en effet un pa- rallélisme en mémoire distribuée. Le code est répliqué sur l’ensemble des CPUs. Chaque processus s’exécute indépendamment et n’a pas en mémoire les autres processus. Les com- munications de données se font à travers une librairie d’échange de message qui utilise le réseau d’interconnexion entre les noeuds du calculateur. On remarque que, en général, l’augmentation du nombre de processeurs a pour conséquence d’augmenter le temps total de calcul et de réduire le temps de restitution. Il s’agit des surcouts dus aux halos qui deviennent plus importants lorsque les domaines deviennent plus petits. Ici avec 64 pro- cesseurs, il y a moins de 10000 mailles par processeur et donc un halo important (Fig. 5.1(b)).

 

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