乱流場の予測可能性

湍流场的可预测性

基本信息

批准号：
14654073
负责人：
金田行雄
金额：
$ 1.98万
依托单位：
Nagoya University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Exploratory Research
财政年份：
2002
资助国家：
日本
起止时间：
2002 至 2003
项目状态：
已结题

项目摘要

巨大自由度が強く非線形相互作用する系である乱流においては、初期条件、境界条件、外力などの制御できない小さな誤差が時間とともに増大するため、長時間発展の予測は困難である、と考えられてきた。ところが、近年の低レイノルズ数乱流の数値実験において、大スケールの正確な情報が時々刻々与えれれば、小スケールの誤差がむしろ減少し、予測可能な時間が増えることが示唆された。そこで、本研究では、この数値実験を推し進め、前年(平成14年)度は、大規模直接数値シミュレーション(DNS)により、慣性小領域を持つ高レイノルズ数3次元乱流場の大スケールのデータ同化の実験を行い、小スケールの誤差を抑制するために必要なデータ同化量のレイノルズ数に依存しない定量的評価を得た。本年(平成15年)度は、前年度の数値実験の解析により、データ同化を行う最小スケールと誤差の減衰率との間の関係が、エネルギー散逸率と動粘性係数で決まる特徴的空間スケールと時間スケールによる規格化で、レイノルズ数に依存しなくなることを見出した。このことは、誤差の抑制機構がエネルギー散逸スケールの量で決まっていることを意味している。また、地球規模の流体運動は、鉛直方向のスケールが水平方向のスケールに比べて十分に小さいため、2次元流体の運動で近似される。本研究では、本年度2次元乱流においてもデータ同化の実験を行った。その結果、3次元乱流とは異なり、2次元乱流においては、(エンストロフィーの)散逸スケールではなくもっと大きいスケールのデータ同化だけで誤差が抑制されることが明らかになった。本結果は、地球規模流体運動の長時間予測においての、大スケールデータ同化の有効性を示唆するものである。

在湍流中，一种具有强大非线性相互作用与较大自由度的系统，人们认为很难预测长期发展，因为小的，无法控制的误差，例如初始条件，边界条件，外部力量，外部力量等随着时间的推移而增加。但是，在较低的雷诺数湍流的最近数值实验中，有人提出，如果一次给出了大尺度上的准确信息，则小尺度的误差实际上会减少，从而增加可预测的时间。 Therefore, in this study, we promoted this numerical experiment, and in the previous fiscal year (Heisei 2004), we conducted a large-scale direct numerical simulation (DNS) experiment on data assimilation of high Reynolds number three-dimensional turbulent fields with small inertia regions, and obtained a quantitative evaluation independent of Reynolds number of the amount of data assimilation required to suppress small-scale错误。在这个财政年度（Heisei 13）中，我们发现，通过分析上一年的数值实验，数据同化的最小量表与错误的衰减率之间的关系不再取决于雷诺数的数量，基于雷诺的数量，基于特征空间和时间尺度来确定的归一化率和时间量表，由耗能耗散速率和kinemativation Visc cistc cistcs cescect cescect ceplation ceplatient。这意味着误差抑制机制取决于能量耗散量表的量。此外，二维流体的运动近似全局流体运动，因为与水平尺度相比，垂直尺度足够小。在这项研究中，我们进行了一项实验，即使在今年的2D湍流中也吸收了数据。结果，与3D湍流不同，据揭示，在2D湍流中，只有在较大规模而不是耗散量表（esstrophy）的数据同化的数据同化时才能抑制错误。结果表明，大规模数据同化在全球流体运动的长期预测中具有有效性。