DCMIP2016: a review of non-hydrostatic dynamical core design and intercomparison of participating models - INSU - Institut national des sciences de l'Univers
Article Dans Une Revue Geoscientific Model Development Année : 2017

DCMIP2016: a review of non-hydrostatic dynamical core design and intercomparison of participating models

Paul A. Ullrich
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Christiane Jablonowski
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James Kent
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Peter H. Lauritzen
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Ramachandran Nair
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Kevin A. Reed
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Colin M. Zarzycki
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David M. Hall
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Don Dazlich
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Ross Heikes
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Celal Konor
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David Randall
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Xi Chen
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Lucas Harris
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Christian Kühnlein
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Vivian Lee
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Abdessamad Qaddouri
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Claude Girard
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Marco Giorgetta
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Daniel Reinert
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Joseph Klemp
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Sang-Hun Park
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William Skamarock
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Hiroaki Miura
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Tomoki Ohno
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Ryuji Yoshida
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Robert Walko
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Alex Reinecke
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Kevin Viner
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Résumé

Atmospheric dynamical cores are a fundamental component of global atmospheric modeling systems and are responsible for capturing the dynamical behavior of the Earth's atmosphere via numerical integration of the Navier-Stokes equations. These systems have existed in one form or another for over half of a century, with the earliest discretizations having now evolved into a complex ecosystem of algorithms and computational strategies. In essence, no two dynamical cores are alike, and their individual successes suggest that no perfect model exists. To better understand modern dynamical cores, this paper aims to provide a comprehensive review of 11 non-hydrostatic dynamical cores, drawn from modeling centers and groups that participated in the 2016 Dynamical Core Model Intercomparison Project (DCMIP) workshop and summer school. This review includes a choice of model grid, variable placement, vertical coordinate, prognostic equations, temporal discretization, and the diffusion, stabilization, filters, and fixers employed by each system.
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insu-03727037 , version 1 (27-07-2022)

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Paul A. Ullrich, Christiane Jablonowski, James Kent, Peter H. Lauritzen, Ramachandran Nair, et al.. DCMIP2016: a review of non-hydrostatic dynamical core design and intercomparison of participating models. Geoscientific Model Development, 2017, 10, pp.4477-4509. ⟨10.5194/gmd-10-4477-2017⟩. ⟨insu-03727037⟩
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