On the performance of a generic length scale turbulence model within an adaptive finite element ocean model
On the performance of a generic length scale turbulence model within an adaptive finite element ocean model
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自适应有限元海洋模型中通用长度尺度湍流模型的性能
DOI：
10.1016/j.ocemod.2012.07.003
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发表时间：
2012
期刊：
影响因子：
3.2
通讯作者：
Hill J
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hill J
在过去几年中，对使用非结构化网格方法进行海洋建模的研究一直在稳步增长。使用非结构化网格的一个优点是可以将分辨率集中在需要的地方。此外，动态自适应网格优化（DAMO）策略允许在需要时集中分辨率。尽管DAMO在提高空间分辨率方面具有优势，但海洋中的小尺度湍流仍然需要参数化。双方程通用长度尺度（GLS）湍流模型（一个方程用于湍流动能，另一个方程用于通用湍流长度尺度量）增加了该参数化，并可与自适应网格技术结合使用。在本文中，GLS湍流参数化的实施是详细的非静力学，有限元，非结构化网格海洋模式，流体力学。通过比较实验室规模的实验和现实世界的观察，固定和自适应网格的实施进行验证。该模型表现良好，匹配实验室和观测数据，分辨率进行调整，必要的DAMO。需要在用于构建DAMO中使用的误差度量的预测字段中具有灵活性，以确保最佳性能。此外，自适应网格模型执行以及固定网格模型的均方根误差的观察或理论混合层深度，但使用较少的元素，因此具有降低的计算成本。
Research into the use of unstructured mesh methods for ocean modelling has been growing steadily in the last few years. One advantage of using unstructured meshes is that one can concentrate resolution where it is needed. In addition, dynamic adaptive mesh optimisation (DAMO) strategies allow resolution to be concentrated when this is required. Despite the advantage that DAMO gives in terms of improving the spatial resolution where and when required, small-scale turbulence in the oceans still requires parameterisation. A two-equation, generic length scale (GLS) turbulence model (one equation for turbulent kinetic energy and another for a generic turbulence length-scale quantity) adds this parameterisation and can be used in conjunction with adaptive mesh techniques. In this paper, an implementation of the GLS turbulence parameterisation is detailed in a non-hydrostatic, finite-element, unstructured mesh ocean model, Fluidity-ICOM. The implementation is validated by comparing to both a laboratory-scale experiment and real-world observations, on both fixed and adaptive meshes. The model performs well, matching laboratory and observed data, with resolution being adjusted as necessary by DAMO. Flexibility in the prognostic fields used to construct the error metric used in DAMO is required to ensure best performance. Moreover, the adaptive mesh models perform as well as fixed mesh models in terms of root mean square error to observation or theoretical mixed layer depths, but uses fewer elements and hence has a reduced computational cost.
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