Performance of a Semi-Implicit,Semi-Lagrangian Dynamical Corefor High Resolution NWP overComplex Terrain
 
L.Bonaventura                 D.Cesari
C:\luca\Seminari\langen2002\Arpino.gif
MPI_Tr.jpg 00005CCBAttachments B2722813:
Outline of discretization approach
•Semi-implicit, semi-lagrangian two time leveldiscretization  (2d tests: Bonaventura JCP 2000)
•Finite volume approach for the divergence
•Weakly nonlinear system Ax+f(x)=b,  symmetricand well-conditioned for any orography
•2nd order in time, 4th order in space SLadvection scheme
•Improved interpolation at the boundary for SLadvection (joint work with  G.Rosatti, Universityof Trento)
Computational grid
C:\luca\seminari\preslm_z\lb_z.gif
C:\luca\seminari\preslm_z\cutcell.gif
Application to open channel flow
C:\luca\seminari\hct.gif
C:\luca\seminari\unif_h_linf.png
2D Gallus-Klemp lee wave test case
C:\luca\seminari\gk_hv.png
C:\luca\seminari\gk_vv.png
C:\luca\seminari\brig\gk500_vort.gif
Vorticity=O(10e-4)
3D linear lee waves
C:\luca\seminari\langen2002\prova5.gif
C:\luca\seminari\langen2002\siz_nhs2.gif
Setup of tests for comparison ofnumerical efficiency
•180*180*40 =O(1.3e+6) gridpoints
•dx=2 km, dz=300 m, dt=40 s
•Some 1000 m high mountains
•A -8 K temperature anomaly (cold bubble) on top ofeach mountain
•IBM SP4 of CINECA (48 nodes with 16 CPUs each,1.5  Ghz for each CPU)
•native xlf90 compiler and all standard optimizationsswitched on
•Comparison against LokalModell of DWD
C:\luca\seminari\oro.png
C:\luca\seminari\brig\bolla1h.gif
Parallel run with 16 processors
TotalCPUtimefor 1hour
CPUtimesolver
COMMtime solver
CPU timeadvection
COMMtimeadvection
Fastest
/slowest
 ratio
SE
328 s
91 s
13.4 s
156 s
40.8 s
1.07
SIZ
207 s
119 s
13.4 s
65.4 s
7.4 s
1.02
Parallel run with 36 processors(3D lee wave test)
Total CPUtime for 1hour
CPU timesolver
COMM
timesolver
Fastest
/slowest
 ratio
SE
 88.95 s
 45.03 s
 11.95 s
1.4 s
SIZ
 56.40 s
 26.16 s
 5.12 s
 1.03 s
Comparison of speed up
C:\luca\seminari\brig\scalesiz2.bmp
Comparison with terrainfollowing semi-implicit LM
•Difficulty of a fair comparison (different stoppingcriteria and implementation details)
•Slower convergence of iterative solver for terrainfollowing semi-implicit
Residual  1%
of initialvalue
Residual0.1% ofinitial value
Residual0.01% ofinitial value
SI iterations
6
21
50
SIZ iterations
8
17
21
Conclusions
•Semi-implicit, semi-lagrangian methodusing finite volume discretization of thedivergence and improved lowerboundary condition
•Gain in efficiency over terrain followingcoordinates, good parallel performance
Development plans
•Further testing (Boulder storm, Scania test)
•ARPA-SMR: development of a full SI-SLNWP model in the framework of the COSMOconsortium adapting the LokalModell physics
•MPI: test tube for numerical methods to beused in ICON, the new global nonhydrostaticdynamical core
C:\luca\seminari\h_test5_g5_day10_dt1800.gif