Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > physics > arXiv:1802.05711

帮助 | 高级搜索

物理学 > 流体动力学

arXiv:1802.05711 (physics)
[提交于 2018年2月15日 (v1) ,最后修订 2020年7月13日 (此版本, v2)]

标题: 使用随机输运噪声在两层准地转模型中模拟不确定性

标题: Modelling uncertainty using stochastic transport noise in a 2-layer quasi-geostrophic model

Authors:Colin Cotter, Dan Crisan, Darryl D. Holm, Wei Pan, Igor Shevchenko
摘要: 随机变分方法在地球物理流体力学中由Holm(Proc Roy Soc A, 2015)引入,作为推导未解析尺度随机参数化方案的框架。 本文将变分随机参数化应用于一个双层准地转模型,用于β平面通道流配置。 我们提出了一种新的方法,用于估计随机强迫(在参数化中使用),以利用高分辨率确定性模拟的数据来近似未解析成分,并描述了计算随机模型物理一致初始条件的过程。 我们还量化了粗网格模拟相对于细网格模拟的不确定性,在均质(伴随小尺度涡旋)和非均质(具有水平延伸的大尺度急流)流动中进行了分析,并研究了随机解的扩散如何依赖于模型的不同参数。 通过将该参数化与达到某种统计平衡的真实涡旋解析解以及在低分辨率网格上建模的确定性解进行比较来测试该参数化。 结果表明,所提出的参数化显著依赖于随机模型的分辨率,并且在均质和非均质流动中都表现出良好的集合性能,该参数化为数据同化奠定了坚实的基础。
摘要: 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 beta-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.
主题: 流体动力学 (physics.flu-dyn) ; 数学物理 (math-ph)
MSC 类: 35Q35, 35Q86, 35R60
引用方式: arXiv:1802.05711 [physics.flu-dyn]
  (或者 arXiv:1802.05711v2 [physics.flu-dyn] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.1802.05711
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
相关 DOI: https://doi.org/10.3934/fods.2020010
链接到相关资源的 DOI

提交历史

来自: Igor Shevchenko [查看电子邮件]
[v1] 星期四, 2018 年 2 月 15 日 13:54:48 UTC (19,716 KB)
[v2] 星期一, 2020 年 7 月 13 日 21:06:16 UTC (5,355 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • TeX 源代码
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
physics.flu-dyn
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2018-02
切换浏览方式为:
math
math-ph
math.MP
physics

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号