自然界中很少有事物像潮汐那样可预测。在月球和太阳的引力作用下，这些持续的、短周期的、大尺度的现象在几乎所有类型的海洋学和卫星观测中都很明显。它们还直接影响着数百万人的生活节奏和无数的生态系统。

　　但最近，研究人员注意到地表潮汐测量的微妙变化与月球和太阳引力的变化并不一致。相反，收集到的数据和理论表明，海洋表面变暖可能是观测结果背后的原因。

　　为了研究这些现象，波恩大学的Michael Schindelegger博士利用j

　　利希超级计算中心(JSC)的超级计算资源，更好地理解1993-2020年间收集的观测数据，在此过程中提高三维海洋环流模型的准确性。

　　这项研究发表在《通讯、地球与环境》杂志上。

　　“潮汐常常掩盖了其他潜在的有趣的和不可预测的信号，例如，海洋环流或气候变化的影响，”Schindelegger解释说。“从海洋学观测中提取气候信号也取决于我们对潮汐建模的准确性，包括它们随时间的潜在变化。”

　　科学家估计，海洋700米以上的部分吸收了被困在变暖的气候系统中的大约90%的多余热量。随着海洋的这一区域变暖，它也会膨胀，密度会降低，导致水的密度与保持较低温度和密度的海洋较低水平的水的密度形成较大的对比。

　　具体来说，Schindelegger和他的同事们正在探索气候变暖、海洋分层(作为密度对比的衡量标准)和两种潮流之间的相互作用关系:正压潮，指的是与重力相关的洋流的周期性运动;斜压潮汐或内潮，当正压潮汐流向水下地形时，就会发生，就像山脊一样，导致来自深海的密度较大的水波向上推入密度较小的地表水。

　　“上层海洋的变暖增强了正压潮汐向斜压潮汐的能量转移，因此，与30年前相比，公海潮汐现在向内波损失的潮汐能多了几个百分点，”Schindelegger解释说。为了评估这些变化的严重程度并预测它们对沿海地区的影响，模拟已经成为一种必不可少的工具。

　　观察和模拟海洋潮汐并不是什么新鲜事，每天每小时都有新的数据可供使用。然而，在海岸附近收集的数据可能会受到“噪音”和错误的影响，而计算机模型总是对现实世界中过程的简化表示。根据Schindelegger的说法，这就是为什么在测试潮汐变化时必须同时考虑观测数据和模型。

　　此外，考虑到更现实的、分层的海洋中的潮汐——包括这些斜压潮汐——意味着建立的二维海洋模型需要扩展，将深度作为第三个维度，并具有更高的水平分辨率，以达到有用的精度。

　　“早期的建模尝试仅限于单层、恒定密度的海洋模型，我甚至可以在单个CPU上运行，”Schindelegger说。“但当我开始研究海洋潮汐变化的原因，尤其是分层的影响时，3D环流模型变得至关重要。”

　　Schindelegger说，他花了大约五年的时间逐渐增加模型的复杂性，但很明显，要达到精确的3D模型所需的分辨率，需要更多的计算能力。出于这个原因，Schindelegger和他的同事们转向了JSC的超级计算机JUWELS。

　　Schindelegger说:“随着计算网格也向垂直方向延伸，我们有大约3亿个网格点来从模型方程中诊断压力、温度和盐度等相关变量。”

　　“我们必须使用100万个核心小时才能成功执行该项目。将任务分配给大量计算节点是实现可行运行时和避免内存问题的关键。JUWELS上的可用资源为这种应用提供了必要的基础。”

　　Schindelegger说，尽管到目前为止，这些表面潮汐的变化是微妙的，在几十年的时间里，海岸大约下降了一厘米，在深海甚至更少，但继续改进3D模型仍然是值得的，直到它能够合理准确地预测这些海洋分层的变化将如何影响未来的沿海地区。特别是在缅因湾或澳大利亚北部这样的地方，潮汐明显，遇到复杂的水下地形，即使是这些微小的变化也会产生相当大的影响。

　　随着超级计算资源的不断获得，Schindelegger和他的合作者将利用一个强大的工具来补充研究观测数据。综合起来，这两种研究方法将帮助地球科学的研究人员更好地理解海洋变暖对潮汐及其在气候系统中的作用。