Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.25673/14011
Title: Efficient numerical methods to solve the viscous-plastic sea ice model at high spatial resolutions
Author(s): Mehlmann, Carolin
Referee(s): Richter, ThomasLook up in the Integrated Authority File of the German National Library
Granting Institution: Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Fakultät für Mathematik
Issue Date: 2019
Extent: vii, 154 Seiten
Type: HochschulschriftLook up in the Integrated Authority File of the German National Library
Type: PhDThesis
Exam Date: 2019
Language: English
URN: urn:nbn:de:gbv:ma9:1-1981185920-141421
Subjects: Angewandte Mathematik
Abstract: In this thesis, we develop efficient numerical methods to solve the viscous-plastic sea ice model on high resolution grids, with a cell size up to 2 km. This model describes the dynamical and thermodynamical large-scale processes in sea ice and plays an important role in climate models. The sea ice component in climate models accounts for more than 20% of the overall computational effort. Thus, the development of efficient numerical methods is topic of current research. Sea ice dynamics are modeled by a system of equations coupling a nonlinear momentum equation, and transport processes. Currently, existing methods are based on implicit discretizations of the nonlinear momentum equation and converge either poorly or not at all on high resolution grids. Within a finite element framework, we present a new efficient Newton solver, globalized with a line search method and accelerated, with respect to convergence, by the operator-related damped Jacobian method. Using this novel approach we significantly improve the robustness of currently applied Newton solvers. We proove that the Jacobian of the sea ice model is positive definite, which provides global convergence of the Newton scheme, assuming an optimal damping parameter. As the used linear solver in the Jacobian-free Newton-Krylov approach is extremely costly, mainly due to the absence of efficient preconditioners, we introduce the geometric multigrid method as preconditioner to the linear solver. Analyzing an idealized test case on a 2 km grid, we find that the multigrid preconditioner is able to reduce the iteration count of the linear solver by up to 80% compared to an incomplete lower upper factorization as preconditioner. As the convergence rate of the multigrid method is robust with increasing mesh resolutions, it is a suitable method for sea ice simulations at high spatial resolutions. In the final part of the thesis, we develop a goal oriented error estimator for partitioned solution approaches, which is applicable to the sea ice model. The error estimator is based on the dual weighted residual method and derived for a general class of non-stationary differential equations coupled to a transport process. We observe a highly accurate error estimator for a system consisting of Burgers equation and a transport process. While the error estimator is accurate on simple sea ice configurations, efficiency worsens once stronger spatial structure, such as leads, in the ice appear. Finally, we develop a mesh refinement strategy that is based on the error estimator and evaluate it for the sea ice model. Applying adaptive meshes, we reach the same accuracy of a functional of intrest using 9 times less nodes.
In der vorliegenden Arbeit entwickeln wir effiziente numerische Methoden zur Lösung des visko-plastischen Meereismodells auf hochaufgelösten Gittern, mit einer Gitterweite von bis zu 2 km. Das Meereismodell beschreibt die Dynamik und Thermodynamik des Meereises und ist ein wichtiger Bestandteil in Klimamodellen. Die Simulation der Meereisdynamik kann in gekoppelten Klimamodellen mehr als 20% des Gesamtaufwandes in Anspruch nehmen, weshalb die Entwicklung effizienter Methoden zur Simulation der Meereisdynamik Teil der gegenwärtigen Forschung ist. Die Meereisdynamik wird durch ein System bestehend aus einer nichtlinearen Momentengleichung und Transportgleichungen modelliert. Derzeitige Methoden zur Lösung der implizit diskretisierten Momentengleichung des Meereismodells konvergieren entweder langsam oder gar nicht mit zunehmender örtlicher Auflösung. Im Rahmen eines Finite- Elemente-Ansatzes präsentieren wir ein neues Newton-Verfahren, globalisiert mit dem Liniensuchverfahren und beschleunigt hinsichtlich der Konvergenz durch die operatorrelated damped Jacobian Methode. Die neue Methode erhöht die Robustheit des derzeitig verwendeten Newton-Lösers signifikant. Wir beweisen, dass die Jacobi-Matrix des Meereismodells positiv definit ist, weshalb das Newton-Verfahren unter der Verwendung eines optimalen Dämpfungsparameters global konvergiert. Die gegenwärtig verwendeten linearen Löser im Newton-Verfahren sind numerisch sehr teuer aufgrund eines fehlenden effizienten Vorkonditionierers. Wir führen das geometrische Mehrgitterverfahren als Vorkonditionierer des linearen Lösers ein. In einem idealisierten Test zeigen wir, dass der Mehrgitter-Vorkonditionierer im Vergleich zu einem ILU-Vorkonditionierer die Anzahl der Iterationen des linearen Lösers um 80% reduziert. Das Mehrgitterverfahren ist robust hinsichtlich örtlicher Gitterverfeinerung, daher ist es eine geeignete Methode zur Meereissimulation auf hochaufgelösten Gittern. Im letzten Teil der Doktorarbeit, entwickeln wir einen zielorientierten Fehlerschätzer für partitionierte Lösungsansätze, der für das Meereismodell anwendbar ist. Der Fehlerschätzer basiert auf dem dual gewichteten Fehlerschätzer und ist für ein gekoppeltes System, bestehend aus instationären partiellen Differentialgleichungen und einem Transportprozess, hergeleitet. Am Beispiel der Burgersgleichung gekoppelt an einen Transportprozess, zeigen wir, dass der Fehlerschätzer akkurat ist. Im Fall des Meereismodells ist der Fehlerschätzer akkurat für einfache Konfigurationen des Modells. Die Genauigkeit des Fehlerschätzers nimmt ab, sobald sich starke Strukturen, beispielsweise Risse im Meereis, entwickeln. Abschließend leiten wir, basierend auf dem Fehlerschätzer, einen Gitterverfeinerungsalgorithmus her und werten diesen für das Meereismodell aus. Unter der Verwendung von adaptiven Gittern können wir die gleiche Genauigkeit eines Zielfunktionals mit neun mal weniger Knoten erreichen.
URI: https://opendata.uni-halle.de//handle/1981185920/14142
http://dx.doi.org/10.25673/14011
Open Access: Open access publication
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