Please use this identifier to cite or link to this item: http://doi.org/10.25358/openscience-1502
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dc.contributor.authorSchuster, Dieter
dc.date.accessioned2014-11-25T13:51:33Z
dc.date.available2014-11-25T14:51:33Z
dc.date.issued2014
dc.identifier.urihttps://openscience.ub.uni-mainz.de/handle/20.500.12030/1504-
dc.description.abstractIn dieser Arbeit wird ein neuer Dynamikkern entwickelt und in das bestehende\r\nnumerische Wettervorhersagesystem COSMO integriert. Für die räumliche\r\nDiskretisierung werden diskontinuierliche Galerkin-Verfahren (DG-Verfahren)\r\nverwendet, für die zeitliche Runge-Kutta-Verfahren. Hierdurch ist ein Verfahren\r\nhoher Ordnung einfach zu realisieren und es sind lokale Erhaltungseigenschaften\r\nder prognostischen Variablen gegeben. Der hier entwickelte Dynamikkern verwendet\r\ngeländefolgende Koordinaten in Erhaltungsform für die Orographiemodellierung und\r\nkoppelt das DG-Verfahren mit einem Kessler-Schema für warmen Niederschlag. Dabei\r\nwird die Fallgeschwindigkeit des Regens, nicht wie üblich implizit im\r\nKessler-Schema diskretisiert, sondern explizit im Dynamikkern. Hierdurch sind\r\ndie Zeitschritte der Parametrisierung für die Phasenumwandlung des Wassers und\r\nfür die Dynamik vollständig entkoppelt, wodurch auch sehr große Zeitschritte für\r\ndie Parametrisierung verwendet werden können. Die Kopplung ist sowohl für\r\nOperatoraufteilung, als auch für Prozessaufteilung realisiert.\r\n\r\nAnhand idealisierter Testfälle werden die Konvergenz und die globalen\r\nErhaltungseigenschaften des neu entwickelten Dynamikkerns validiert. Die Masse\r\nwird bis auf Maschinengenauigkeit global erhalten. Mittels Bergüberströmungen\r\nwird die Orographiemodellierung validiert. Die verwendete Kombination aus\r\nDG-Verfahren und geländefolgenden Koordinaten ermöglicht die Behandlung von\r\nsteileren Bergen, als dies mit dem auf Finite-Differenzenverfahren-basierenden\r\nDynamikkern von COSMO möglich ist. Es wird gezeigt, wann die volle\r\nTensorproduktbasis und wann die Minimalbasis vorteilhaft ist. Die Größe des\r\nEinflusses auf das Simulationsergebnis der Verfahrensordnung, des\r\nParametrisierungszeitschritts und der Aufteilungsstrategie wird\r\nuntersucht. Zuletzt wird gezeigt dass bei gleichem Zeitschritt die DG-Verfahren\r\naufgrund der besseren Skalierbarkeit in der Laufzeit konkurrenzfähig zu\r\nFinite-Differenzenverfahren sind.de_DE
dc.description.abstractIn this work a new dynamical core is developed and integrated in the existing\r\nnumerical weather prediction system COSMO. The spatial discretisation uses\r\ndiscontinuous Galerkin methods (DG methods) and the temporal integration uses\r\nRunge-Kutta methods. Due to this, it is easy to realise a high order method and\r\nto have local conservation properties for the prognostic variables. The\r\ndeveloped dynamical core uses terrain following coordinates in conservation form\r\nfor the modelling of the orography. The DG method is coupled with a Kessler\r\nscheme for warm precipitation. Here, the sedimentation velocity of the rain is\r\nexplicitly discretised in the dynamical core, not as usual implicitly in the\r\nKessler scheme. Due to this, the time steps of the dynamics and of the\r\nparametrisation for the phase change of water are fully decoupled, which results\r\nin the possibility to use very long time steps for the parametrisations. The\r\ncoupling is realised by operator splitting or process splitting. \r\n\r\nWith the help of idealised test cases the convergence and the global\r\nconservation properties of the new developed core are validated. The mass is\r\nconserved globally down to machine precision. The orography is validated by\r\nmountain overflows. The used combination of DG methods and terrain following\r\ncoordinates makes it possible to deal with steeper mountains as with the\r\nfinite-difference method based dynamical core of COSMO. It is shown in which\r\ncase the full tensor product basis are advantageous compared to the minimal\r\nbasis. The size of the influence on the simulation result of the order of the\r\nmethod, the time step of the parametrisation and the two coupling strategies is\r\nstudied. Finally it is shown, that when the same time step is used, the DG method\r\nis competitive to the finite-difference method due to a better scalability.en_GB
dc.language.isoger
dc.rightsInCopyrightde_DE
dc.rights.urihttps://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
dc.subject.ddc510 Mathematikde_DE
dc.subject.ddc510 Mathematicsen_GB
dc.titleDiskontinuierliche Galerkin-Verfahren für die operationelle Wettervorhersagede_DE
dc.typeDissertationde_DE
dc.identifier.urnurn:nbn:de:hebis:77-39116
dc.identifier.doihttp://doi.org/10.25358/openscience-1502-
jgu.type.dinitypedoctoralThesis
jgu.type.versionOriginal worken_GB
jgu.type.resourceText
jgu.description.extent107 S.
jgu.organisation.departmentFB 08 Physik, Mathematik u. Informatik-
jgu.organisation.year2014
jgu.organisation.number7940-
jgu.organisation.nameJohannes Gutenberg-Universität Mainz-
jgu.rights.accessrightsopenAccess-
jgu.organisation.placeMainz-
jgu.subject.ddccode510
opus.date.accessioned2014-11-25T13:51:33Z
opus.date.modified2014-11-25T15:42:08Z
opus.date.available2014-11-25T14:51:33
opus.subject.dfgcode00-000
opus.subject.otherunstetige Galerkin-Verfahren, Numerik, Meteorologie, Wettervorhersagede_DE
opus.subject.otherdiscontinuous Galerkin method, numerical analysis, meteorology, weather predictionen_GB
opus.organisation.stringFB 08: Physik, Mathematik und Informatik: Institut für Physik der Atmosphärede_DE
opus.identifier.opusid3911
opus.institute.number0803
opus.metadataonlyfalse
opus.type.contenttypeDissertationde_DE
opus.type.contenttypeDissertationen_GB
jgu.organisation.rorhttps://ror.org/023b0x485
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