Auteurs:
(1) Toshit Jain, Institut indien des sciences de Bangalore, Inde ;
(2) Varun Singh, Institut indien des sciences de Bangalore, Inde ;
(3) Vijay Kumar Boda, Institut indien des sciences de Bangalore, Inde ;
(4) Upkar Singh, Institut indien des sciences de Bangalore, Inde ;
(5) Ingrid Hotz, Institut indien des sciences de Bangalore, Inde et Département des sciences et technologies (ITN), Université de Linköping, Norrköping, Suède ;
(6) PN Vinayachandran, Institut indien des sciences de Bangalore, Inde ;
(7) Vijay Natarajan, Institut indien des sciences de Bangalore, Inde.
Étude de cas : Golfe du Bengale
Conclusion, remerciements et références
Le courant de mousson d'été (SMC) est une caractéristique importante de la circulation dans l'océan Indien et le SMC contourne le Sri Lanka pour se jeter dans le golfe du Bengale. Nous utilisons pyParaOcean pour étudier différents phénomènes dans le golfe du Bengale, notamment lors de la mousson.
Des tourbillons . La figure 5 est un schéma approximatif des principaux courants et tourbillons dans la baie pendant la saison de la mousson. Un grand tourbillon anticyclonique (AE) situé à droite du SMC et un tourbillon cyclonique connu sous le nom de Sri Lanka Dome (SLD) à sa gauche [VY98] sont des caractéristiques régulières dans cette région pendant l'été. L'AE a un diamètre d'environ 500 km, situé au sud-est au large des côtes du Sri Lanka, et se caractérise par un downwelling intense à l'intérieur en raison de sa circulation anticyclonique. [VY98] ont proposé que l'AE soit formé par l'interaction du SMC et des ondes de Rossby entrantes en provenance de Sumatra. La chronologie de l'apparition et de la disparition de l'AE a été documentée dans des travaux ultérieurs [VCMN04]. L'AE commence à se former en juin, prend sa forme circulaire en juillet et s'affaiblit en août, comme le montrent la figure 6 et la vidéo qui l'accompagne.
Transport de salinité. pyParaOcean sert d'outil efficace pour analyser les effets de l'AE sur le golfe du Bengale. Les lignes de courant et les trajectoires offrent une visualisation de la circulation associée à l'AE et à son mouvement dans l'océan. Les lignes de champ peuvent être superposées sur un rendu volumique d'un scalaire pour visualiser le transport provoqué par le tourbillon. La figure 7 et la vidéo qui l'accompagne montrent les lignes superposées sur un rendu de volume de salinité à différents pas de temps pour montrer le rôle de l'AE dans le transport du sel. Le mouvement de l'eau à forte salinité de la mer d'Oman par le SMC vers le golfe du Bengale et sa recirculation par l'AE sont bien capturés dans cette représentation. Le suivi des fronts de surface d’eau à forte salinité et la mise en évidence des traces à longue durée de vie permettent d’avoir une vue d’ensemble des mouvements importants de salinité dans la région. On observe une trace qui se dirige vers la côte indienne, voir figure 4.
Descente . La figure 8 et la vidéo qui l'accompagne montrent l'utilisation du filtre de profil de profondeur pour visualiser la dépression de l'isotherme 27◦ par l'AE. La nature anticyclonique du tourbillon provoque une descente à l’intérieur du tourbillon et pousse l’eau relativement plus chaude vers le bas. La vue des coordonnées parallèles montre les changements de température, de salinité et de vitesse dans la colonne d'eau provoqués par l'arrivée du tourbillon au point d'intérêt.
Expérience et performance. Cette étude de cas a été réalisée en collaboration avec un co-auteur océanographe. Plusieurs observations sur des phénomènes tels que le SLD et le mouvement des eaux à forte salinité ont pu être réalisées à l'aide de pyParaOcean. Bien que nos collaborateurs océanographes utilisent généralement des outils tels que pyFerret pour l'analyse 2D, ils ont trouvé la capacité de pyParaOcean très utile. Après cette première expérience satisfaisante, nous prévoyons de travailler ensemble sur l'étude des résultats de modèles à plus haute résolution à l'aide de pyParaOcean. Les filtres de suivi du front de surface et de détection des tourbillons prennent quelques minutes, tandis que tous les autres filtres prennent 1 à 2 secondes ou moins. Toutes les expériences ont été réalisées sur une station de travail équipée d'un processeur AMDEPYC 7262 à 8 cœurs à 3,2 GHz avec 512 Go de mémoire principale et d'un GPU NVIDIA RTX A4000 (16 Go). Le calcul du front de surface est parallélisé à l'aide de la bibliothèque multitraitement Python, mais il est possible d'améliorer encore le temps d'exécution. Le filtre de détection et de visualisation des tourbillons peut également être optimisé en parallélisant une partie du calcul. Nous prévoyons de reprendre cela à l'avenir.
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