Зависимость расчетных высот волн цунами от разрешения сетки

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цунами, произошедшее 11 марта 2011 года, а также другие недавние события показали, что разрушительные волны цунами, вызванные землетрясениями, продолжают представлять значительный риск для населения прибрежных районов, прилегающих к зонам субдукции, где расположено большинство источников цунами. В некоторых местах вдоль этих побережий высота подъема цунами может достигать 30 м и более, что приводит к разрушениям и человеческим жертвам. Однако максимумы высоты волн очень неравномерно распределены вдоль побережья с резкими локальными пиками амплитуды. Поскольку для прибрежных событий время прибытия волны цунами в ближайшую прибрежную точку после землетрясения составляет порядка 20 минут, быстрая (в течение 1-2 минут) правильная оценка распределения максимальной высоты волн вдоль побережья позволит службам оповещения принять меры по эвакуации именно там, где это необходимо. Современные инструменты моделирования позволяют быстро рассчитать параметры волны с достаточной точностью, если известны характеристики волны на начальный момент времени. Однако для этого требуются расчеты с шагом в несколько метров, что отнимает много времени даже при использовании суперкомпьютеров. Кроме того, в случае сильного землетрясения возможны перебои в подаче электроэнергии, что не гарантирует, что численное моделирование можно будет начать сразу после сейсмического события. Использование большой расчетной сетки с разрешением в сотни метров не позволяет корректно оценить высоту волн цунами вблизи берега. Мелкие сетки приводят к увеличению продолжительности вычислительного времени. Разрешение этого противоречия диктует необходимость выбора оптимального соотношения между шагом сетки (точность результатов) и временем расчета. В данной работе исследуется зависимость расчетных параметров волны цунами от шага сетки. Полученные результаты будут использованы для оптимального выбора зон применения сеток с различным шагом. Вычислительные эксперименты проводились на персональном компьютере (ПК) с использованием аппаратного ускорения-специализированной микросхемы на базе программируемых вентильных матриц (Field Programmable Gate Array - FPGA), используемой с компьютером в качестве сопроцессора. В результате достигается достаточно высокая производительность вычислений. Расчет параметров волн вблизи берега на расчетной сетке из 3000 × 2500 узлов занимает менее 1 минуты. Кроме того, предлагаемое решение не зависит от возможных сбоев в электроснабжении.

Об авторах

М. М. Лаврентьев

Институт автоматики и электрометрии СО РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: mmlavrentiev@gmail.com
Новосибирск, Россия

К. Ф. Лысаков

Институт автоматики и электрометрии СО РАН

Email: lysakov@sl.iae.nsk.su
Новосибирск, Россия

Ан. Г. Марчук

Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН

Email: mag@omzg.sscc.ru
Новосибирск, Россия

К. К. Облаухов

Институт автоматики и электрометрии СО РАН

Email: oblaukhov.konstantin@gmail.com
Новосибирск, Россия

М. Ю. Шадрин

Институт автоматики и электрометрии СО РАН

Email: mikesha@sl.iae.nsk.su
Новосибирск, Россия

Список литературы

  1. Giga E., Spillane M., Titov V., Chamberlin C., Newman J. Development of the forecast propagation database for NOAA’s short-term inundation forecast for tsunamis (SIFT)// NOAA Tech. Memo. OAR PMEL-139.-Washington: NOAA, 2008.
  2. Kowalik Z., Murty T.S. Numerical modeling of ocean dynamics.- Singapore: World Scientific, 1993.
  3. Lavrentiev M., Lysakov K., Marchuk An., Oblaukhov K. Fundamentals of fast tsunami wave parameter determination technology for hazard mitigation// Sensors.-2022.- 22.- 7630.
  4. Lavrentiev M., Lysakov K., Marchuk An., Oblaukhov K., Shadrin M. Hardware acceleration of tsunami wave propagation modeling in the southern part of Japan// Appl. Sci.- 2020.- 10.-4159.
  5. Lavrentiev M.M., Marchuk An.G., Oblaukhov K.K., Romanenko A.A. Comparative testing of MOST and Mac-Cormack numerical schemes to calculate tsunami wave propagation// J. Phys. Conf. Ser.- 2020.- 1666.-012028.
  6. Lax P.D., Richtmyer R.D. Survey of the stability of linear finite difference equations// Commun. Pure Appl. Math. -1956.- 9.-C. 267-293.
  7. Liang Q., Hou J., Amouzgar R. Simulation of tsunami propagation using adaptive cartesian grids// Coast. Engrg. J.- 2015.- 57, № 4.-1550016-1-1550016-30.
  8. MacCormack R.W., Paullay A.J. Computational efficiency achieved by time splitting of finite-difference operators// В сб: «AIAA Meeting Paper. 10th Aerospace Sciences Meeting». -San-Diego, 1972.-154.
  9. Popinet S. Quadtree-adaptive tsunami modelling// Ocean Dynamics. -2011.-61.-C. 1261-1285.
  10. Shuto N., Goto C., Imamura F. Numerical simulation as a means of warning for near field tsunamis// Coast. Eng. Jpn.- 1990.- 33.- C. 173-193.
  11. Stoker J.J. Water waves. The mathematical theory with applications.-New York: Interscience Publ., 1957.
  12. Titov V.V., Gonzalez F.I. Implementation and testing of the method of splitting tsunami (MOST) model// NOAA Tech. Memo. ERL PMEL-112.- Washington: NOAA, 1997.
  13. Wang X., Power W.L. COMCOT: a tsunami generation propagation and run-up model. -Lower Hutt City: GNS Science, 2011.
  14. Yalciner A.C., Alpar B., Altinok Y., Ozbay I., Imamura F. Tsunamis in the sea of Marmara: historical documents for the past, models for future// Mar. Geol.- 2002.- 190.- C. 445-463.
  15. Zaytsev A., Kurkin A., Pelinovsky E., Yalciner A.C. Numerical tsunami model NAMI_DANCE// Sci. Tsunami Hazards.-2019.- 38.-C. 151-168.
  16. m Gridded Bathymetry Data// Japan Oceanographic Data Center [электронный ресурс].- Режим доступа: https://www.jodc.go.jp/jodcweb/JDOSS/infoJEGG.html (дата обращения: 26.06.2024).
  17. ETOPO 2022 15 Arc-Second Global Relief Model// NOAA National Centers for EnvironmentalInformation [электронный ресурс].- Режим доступа: https://www.ngdc.noaa.gov/mgg/global/relief/ETOPO2022/data/15s/15s_surface_elev_gtif/ (дата обращения: 26.06.2024).
  18. Natural disasters in 2011 caused record economic losses// EarthSky [электронный ресурс].- Режимдоступа: http://earthsky.org/earth/economic-losses-from-earthquakes-and-natural-disasters-peaked-in-2011 (дата обращения: 21.06.2024).
  19. Vitis High-Level Synthesis User Guide// AMD Technical Information Portal [электронный ресурс].-Режим доступа: https://docs.amd.com/r/en-US/ug1399-vitis-hls (дата обращения: 26.06.2024).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».