hybrid WRFDA with CV3

Issues with running 3DVAR.

hybrid WRFDA with CV3

Postby csy » Thu Oct 25, 2018 3:53 am

Hello,

Does anyone know whether the background error (BE) CV3 can be used for the WRF hybrid 3DEnVar or not?

I have tried the tutorial test data which using CV5 as the be.dat and it is working.

However, it is failed when the BE file is replaced by CV3. Both cost function and gradient are very large.

Appreciate if anyone has some information.

Code: Select all
Set up flow-dependent information

 MAX EP   1.28490578333537
 MAX EP  0.923844380366305
 MAX EP  0.911574814826433
 MAX EP  3.850031471961075E-004
 MAX EP   6.95338541667055
Calculate innovation vector(iv)

Minimize cost function using CG method

Starting outer iteration :   1
Starting cost function:  2.499712300654822D+04, Gradient=  1.915070725446333D+03
For this outer iteration gradient target is:        1.915070725446332D+01
----------------------------------------------------------------------
              Loop Iter     Cost Function              Gradient                   Step
 minimize_cg    1    0      2.499712300654822D+04      1.915070725446333D+03      0.000000000000000D+00
 minimize_cg    1    1      2.164363135612688D+04      1.033542269913750D+03      1.828763688894020D-03
 minimize_cg    1    2      1.958856329199795D+04      2.360598729810363D+03      3.847686855719573D-03
 minimize_cg    1    3      1.798710304746997D+04      1.871771825763690D+03      3.789705736393585D-04
 minimize_cg    1    4      1.798710304746997D+04      1.871771825763690D+03      0.000000000000000D+00
 minimize_cg    1    5      1.794249681916794D+04      3.505565785296717D+03      1.110098396683655D-05
 minimize_cg    1    6      1.777683229229784D+04      3.406404123425879D+04      1.185847005910728D-05
 minimize_cg    1    7      1.777683229229784D+04      3.406404123425879D+04      0.000000000000000D+00
 minimize_cg    1    8      1.776964695799111D+04      3.799556692539163D+04      5.374123876515352D-09
 minimize_cg    1    9      1.776964695799111D+04      3.799556692539163D+04      0.000000000000000D+00
 minimize_cg    1   10      1.776963575380994D+04      4.022592368653016D+04      6.658086072806247D-12
 minimize_cg    1   11      1.776963575380994D+04      4.022592368653016D+04      0.000000000000000D+00
 minimize_cg    1   12      1.776963573757146D+04      4.243665394344720D+04      8.519778310324148D-15
 minimize_cg    1   13      1.776963573757146D+04      4.243665394344720D+04      0.000000000000000D+00
 minimize_cg    1   14      1.776963573754766D+04      4.510356803061185D+04      1.112634264532463D-17
 minimize_cg    1   15      1.776963573754766D+04      4.510356803061185D+04      0.000000000000000D+00
 minimize_cg    1   16      1.776963573754762D+04      4.848507556345157D+04      1.490056160665811D-20
 minimize_cg    1   17      1.776963573754762D+04      4.848507556345157D+04      0.000000000000000D+00
 minimize_cg    1   18      1.776963573754762D+04      5.285227915414165D+04      2.052072089577644D-23
   .
   .
   .
 minimize_cg    1   90      1.776963573754762D+04      5.763097852888821D+04      0.000000000000000D+00
 minimize_cg    1   91      1.776963573754762D+04      6.500068935157602D+04      3.650845720237344-130
 minimize_cg    1   92      1.776963573754762D+04      6.500068935157602D+04      0.000000000000000D+00
 minimize_cg    1   93      1.776963573754762D+04      7.521976517863233D+04      5.609498159584132-133
 minimize_cg    1   94      1.776963573754762D+04      7.521976517863233D+04      0.000000000000000D+00
 minimize_cg    1   95      1.776963573754762D+04      9.010443686522447D+04      9.153912855925121-136
 minimize_cg    1   96      1.776963573754762D+04      9.010443686522447D+04      0.000000000000000D+00
 minimize_cg    1   97      1.776963573754762D+04      1.134618124833496D+05      1.625470405398874-138
 minimize_cg    1   98      1.776963573754762D+04      1.134618124833496D+05      0.000000000000000D+00
 minimize_cg    1   99      1.776963573754762D+04      1.548341579754857D+05      3.288169648322558-141
 minimize_cg    1  100      1.776963573754762D+04      1.548341579754857D+05      0.000000000000000D+00
----------------------------------------------------------------------

Inner iteration stopped after  100 iterations

Final: 100 iter, J= 1.075789672175826+295, g= 1.111713200075136+148
----------------------------------------------------------------------

Applying ensemble contribution to FGAT time:   1


Diagnostics
   Final cost function J       = ************

   Total number of obs.        =    26735
   Final value of J            = ***************
   Final value of Jo           = ***************
   Final value of Jd           =         0.00000
   Final value of Jb           =        90.55173
   Final value of Jc           =         0.00000
   Final value of Je           =         0.00000
   Final value of Jp           =         0.00000
   Final value of Jl           =         0.00000
   Final value of Jm           =         0.00000
   Final J / total num_obs     = ***************
csy
 
Posts: 1
Joined: Thu Oct 25, 2018 3:19 am

Return to Runtime Problems

Who is online

Users browsing this forum: No registered users and 5 guests