Modelling uncertainty using stochastic transport noise in a 2-layer quasi-geostrophic model
Modelling uncertainty using stochastic transport noise in a 2-layer quasi-geostrophic model
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在 2 层准地转模型中使用随机传输噪声对不确定性进行建模
DOI：
10.3934/fods.2020010
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发表时间：
2018
影响因子：
2.3
通讯作者：
I. Shevchenko
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
C. Cotter;D. Crisan;Darryl D. Holm;Wei Pan;I. Shevchenko
地球物理流体动力学的随机变分方法由霍尔姆（Proc Roy Soc A，2015）引入，作为推导未分辨尺度的随机参数化的框架。本文将变分随机参数化方法应用于一个开始{document}$ \beta $\end{document} -平面通道流位形的两层准地转模式中。我们提出了一种新的方法，用于估计随机强迫（用于参数化），以近似未解决的组件，使用高分辨率确定性模拟的数据，并描述了一个程序计算物理一致的初始条件的随机模型。我们还量化了粗网格模拟的不确定性相对于细网格的均匀（与小尺度涡）和异质（具有水平细长的大尺度射流）流，并分析随机解的传播如何取决于模型的不同参数。参数化进行测试，通过比较它与真正的涡流解决方案，已达到一定的统计平衡和确定性的解决方案模拟低分辨率网格。结果表明，所提出的参数化方法显著依赖于随机模式的分辨率，对均匀流和非均匀流都有较好的集合效果，为资料同化奠定了坚实的基础。
The stochastic variational approach for geophysical fluid dynamics was introduced by Holm (Proc Roy Soc A, 2015) as a framework for deriving stochastic parameterisations for unresolved scales. This paper applies the variational stochastic parameterisation in a two-layer quasi-geostrophic model for a \begin{document}$ \beta $\end{document} -plane channel flow configuration. We present a new method for estimating the stochastic forcing (used in the parameterisation) to approximate unresolved components using data from the high resolution deterministic simulation, and describe a procedure for computing physically-consistent initial conditions for the stochastic model. We also quantify uncertainty of coarse grid simulations relative to the fine grid ones in homogeneous (teamed with small-scale vortices) and heterogeneous (featuring horizontally elongated large-scale jets) flows, and analyse how the spread of stochastic solutions depends on different parameters of the model. The parameterisation is tested by comparing it with the true eddy-resolving solution that has reached some statistical equilibrium and the deterministic solution modelled on a low-resolution grid. The results show that the proposed parameterisation significantly depends on the resolution of the stochastic model and gives good ensemble performance for both homogeneous and heterogeneous flows, and the parameterisation lays solid foundations for data assimilation.
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DOI：
10.1098/rspa.2017.0388
发表时间：
2017-09
期刊：
Proceedings. Mathematical, physical, and engineering sciences
影响因子：
--
作者：
Cotter CJ;Gottwald GA;Holm DD
通讯作者：
Holm DD
涡旋分辨模式下的多层准地转海洋动力学
影响因子：
3.2
作者：
Shevchenko I
通讯作者：
Shevchenko I
中纬度海洋动力学的涡后向散射和反旋转环流异常
影响因子：
1.9
作者：
Shevchenko I
通讯作者：
Shevchenko I
理想化海洋模型的优化、次网格涡流的随机参数化
影响因子：
3.2
作者：
Cooper F
通讯作者：
Cooper F