Полулагранжев метод (обратный метод характеристик) для описания адвекции(переноса) позволяет использовать шаг по времени в модели атмосферы в несколькораз больше, чем определяемый условием Куранта. Это повышает эффективностьмоделирования атмосферной циркуляции при высоком разрешении более чемна порядок по сравнению с эйлеровыми моделями (Hortal, Procs. ECMWF Seminar1998). В настоящее время полулагранжев метод преобладает в глобальных моделяхчисленного прогноза погоды, а также применяется в некоторых моделях климата.Полулагранжев подход позволяет сократить время расчета прогноза на однопроцессорномкомпьютере, однако при параллельной реализации требует существеннобольшего объема пересылаемой между процессорами информации. Это и мотивировалоразработку параллельной реализации данной модели на основе сочетаниятехнологий OpenMP и MPI. Рассматриваемая модель, разработанная ИВМ РАНсовместно с Гидрометцентром России, подробно изложена в [Толстых М.А. Полулагранжева модель атмосферы с высоким разрешением для численногопрогноза погоды// Метеорология и гидрология. 2001. №4. С. 5–16.], а применяемые численные методы — в [Tolstykh M. Vorticity-divergence semi-Lagrangian shallow-water model on the sphere based oncompact finite differences. J. Comput. Phys. 2002. V. 179. P. 180–200.]. В модели используется набор параметризаций процессовподсеточного масштаба из французской оперативной модели ARPEGE/IFS.Модель ПЛАВ в версии с разрешением 0,9 градуса по долготе, 0,72 градусапо широте, 28 уровнями по вертикали успешно прошла оперативные испытанияв Гидрометцентре России и рекомендована к внедрению. Оперативные прогнозы модели доступны на сайте Гидрометцентра России (http://meteoinfo.ru/plav-forc-rus).