TriCCo——一种基于立方化的三角网格连通分量计算方法

我们提出一种新方法，用于识别大气与气候模型中用于离散化水平维度的三角网格上的连通分量。与结构化经纬度网格不同，三角网格是非结构化的，网格单元的邻域不能简单地由网格单元索引得出。这使得连通分量的识别比结构化网格更为复杂。本文表明，这一复杂性可通过引入立方化这一数学工具来解决，它允许将三角网格的二维单元映射到立方网格三维单元的顶点上。由于后者是结构化的，连通分量可借助已有的立方网格软件包轻易识别。计算立方化可能代价较高，但重要的是对给定网格只需进行一次。我们在名为TriCCo的Python包中实现了该方法，并通过pypi、gitlab与zenodo发布。我们对该包进行了文档说明，并利用ICON大气模式的模拟输出展示其应用。最后，我们刻画了其计算性能，并与基于图的广度优先搜索连通分量识别方法进行比较。后者表明TriCCo可适用于多达500,000个单元的三角网格，但针对更大网格的应用仍需改进其速度与内存需求。