Stochastic subgrid‐scale parametrization for one‐dimensional shallow‐water dynamics using stochastic mode reduction
Stochastic subgrid‐scale parametrization for one‐dimensional shallow‐water dynamics using stochastic mode reduction
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使用随机模式还原的一维浅水动力学的随机亚网格尺度参数化
DOI：
10.1002/qj.3396
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发表时间：
1990
影响因子：
8.9
通讯作者：
Timofeyev
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zacharuk;Dolaptchiev;Achatz;Timofeyev
我们通过对一维随机强迫浅水方程应用随机模态约简，解决了地球物理流模拟中子网格尺度的参数化问题。该问题是在物理空间中通过将已解析变量定义为有限体积单元的局部空间平均值，将未解析变量定义为相应的残差来表述的。基于慢速空间平均和快速残差在时间尺度上分离的假设，采用随机模态约简方法获得空间平均的低分辨率模型，其中局部随机亚网格尺度参数化将每个分解变量仅耦合到几个相邻的单元。封闭改善了低分辨率模型的结果，并且优于两个纯经验随机参数化。结果表明，最大的好处在于能谱的表示。通过仅调整单个系数（噪声强度），我们观察到，如果执行系数的额外调整，则有可能改善参数化的性能。此外，还研究了参数化的尺度感知。
We address the question of parametrizing the subgrid scales in simulations of geophysical flows by applying stochastic mode reduction to the one‐dimensional stochastically forced shallow‐water equations. The problem is formulated in physical space by defining resolved variables as local spatial averages over finite‐volume cells and unresolved variables as corresponding residuals. Based on the assumption of a time‐scale separation between the slow spatial averages and the fast residuals, the stochastic mode reduction procedure is used to obtain a low‐resolution model for the spatial averages alone with local stochastic subgrid‐scale parametrization coupling each resolved variable only to a few neighbouring cells. The closure improves the results of the low‐resolution model and outperforms two purely empirical stochastic parametrizations. It is shown that the largest benefit is in the representation of the energy spectrum. By adjusting only a single coefficient (the strength of the noise) we observe that there is a potential for improving the performance of the parametrization, if additional tuning of the coefficients is performed. In addition, the scale‐awareness of the parametrizations is studied.
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具有大气模拟缩放定律的子网格模型
DOI：
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发表时间：
2012
期刊：
影响因子：
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作者：
V. Kitsios;J. Frederiksen;M. Zidikheri
通讯作者：
M. Zidikheri
DOI：
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发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
--
作者：
J. Hox;Leoniek Wijngaards
通讯作者：
Leoniek Wijngaards
洛伦兹提出的应用于动力系统的最大熵原理
DOI：
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发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
--
作者：
W. Verkley;C. Severijns
通讯作者：
C. Severijns
影响因子：
3.1
作者：
J. Frederiksen;Steven M. Kepert
通讯作者：
Steven M. Kepert
DOI：
10.1103/physreve.52.5681
发表时间：
1995-07
期刊：
Physical review. E, Statistical physics, plasmas, fluids, and related interdisciplinary topics
影响因子：
--
作者：
A. Chekhlov;V. Yakhot
通讯作者：
A. Chekhlov;V. Yakhot