Collaborative Research: From Adjoints for the Few to Adjoints for the Many: Integrating the Use of Adjoint Methods in Earth System Modeling

协作研究:从少数人的伴随到多人的伴随:在地球系统建模中整合伴随方法的使用

基本信息

  • 批准号:
    1751120
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 13.75万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2017
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2017-09-01 至 2020-08-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Adjoint models are useful mathematical tools for studies that require state estimates (e.g. forecasts or projections), and sensitivities of model output with respect to model input. Adjoint methods allow efficient and comprehensive computation of model sensitivity to very high dimensional spaces of inputs. An adjoint model can be used to efficiently quantify the effects of changes in the spatio-temporal distribution of surface winds, buoyancy fluxes, or mixing distribution in the ocean, on quantities such as carbon uptake in the Southern Ocean. Developing adjoint models for given state-of-the-art geophysical models can be as complex as developing the geophysical models themselves, which is one reason why adjoints are not frequently used. This project will advance the tools needed to implement adjoint models.The project will pursue three inter-related work packages to overcome these limitations:(1) bringing the open-source AD tool OpenAD to full maturity on four open-source Earth system modeling frameworks used in climate research and education(2) developing configurations around several science applications where the sensitivity of quantities of interest (cost functions) to inputs (control variables) can be configured for realistic runtimes,(3) developing a generic Message Passing Interface (MPI)-based framework to enable the coupling between high-resolution forward and low-resolution adjoint models. The proposed geoscience studies will be of interest to computational and climate scientists. A broader impact of this research will be to enable adjoint methods to be more easily used across the geosciences, with potential to be transformative for data assimilation and sensitivity analysis in a wide range of geoscience and other disciplines.
伴随模型对于需要状态估计(例如预测或预测)以及模型输出相对于模型输入的敏感性的研究来说是有用的数学工具。伴随方法允许有效且全面地计算模型对极高维输入空间的敏感性。伴随模型可用于有效量化海洋中表面风、浮力通量或混合分布的时空分布变化对南大洋碳吸收等数量的影响。为给定的最先进的地球物理模型开发伴随模型可能与开发地球物理模型本身一样复杂,这就是不经常使用伴随的原因之一。 该项目将改进实现伴随模型所需的工具。该项目将追求三个相互关联的工作包来克服这些限制:(1)使开源 AD 工具 OpenAD 在四个开源地球系统建模框架上完全成熟用于气候研究和教育(2) 围绕多个科学应用开发配置,其中可以针对实际运行时间配置感兴趣数量(成本函数)对输入(控制变量)的敏感性,(3) 开发通用消息传递接口 (MPI) )基于框架来实现之间的耦合高分辨率前向模型和低分辨率伴随模型。拟议的地球科学研究将引起计算和气候科学家的兴趣。 这项研究的更广泛影响将使伴随方法能够更容易地在整个地球科学中使用,并有可能为广泛的地球科学和其他学科的数据同化和敏感性分析带来变革。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
The Importance of Remote Forcing for Regional Modeling of Internal Waves
远程强迫对于内波区域模拟的重要性
  • DOI:
    10.1029/2019jc015623
  • 发表时间:
    2020-02
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Mazloff, Matthew R.;Cornuelle, Bruce;Gille, Sarah T.;Wang, Jinbo
  • 通讯作者:
    Wang, Jinbo
Using a regional ocean model to understand the structure and variability of acoustic arrivals in Fram Strait
使用区域海洋模型了解弗拉姆海峡声波到达的结构和变化
  • DOI:
    10.1121/10.0000513
  • 发表时间:
    2020-02
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Geyer, Florian;Sagen, Hanne;Cornuelle, Bruce;Mazloff, Matthew R.;Vazquez, Heriberto J.
  • 通讯作者:
    Vazquez, Heriberto J.
SICOPOLIS-AD v1: an open-source adjoint modeling framework for ice sheet simulation enabled by the algorithmic differentiation tool OpenAD
SICOPOLIS-AD v1:由算法微分工具 OpenAD 支持的冰盖模拟开源伴随建模框架
  • DOI:
    10.5194/gmd-13-1845-2020
  • 发表时间:
    2020-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    5.1
  • 作者:
    Logan, Liz C.;Narayanan, Sri Hari;Greve, Ralf;Heimbach, Patrick
  • 通讯作者:
    Heimbach, Patrick
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  • DOI:
    10.1029/2020jc016112
  • 发表时间:
    2020-08
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Loose, N.;Heimbach, P.;Pillar, H. R.;Nisancioglu, K. H.
  • 通讯作者:
    Nisancioglu, K. H.
Bathymetric Influences on Antarctic Ice‐Shelf Melt Rates
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  • DOI:
    10.1029/2020jc016370
  • 发表时间:
    2020-11
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Goldberg, D. N.;Smith, T. A.;Narayanan, S. H.;Heimbach, P.;Morlighem, M.
  • 通讯作者:
    Morlighem, M.
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    2019
  • 资助金额:
    $ 13.75万
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    Standard Grant
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    2019
  • 资助金额:
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  • 资助金额:
    $ 13.75万
  • 项目类别:
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知道了