第五讲海洋模式中的参数化过程
气候数值模拟-L08

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Parameterizing Physical Processes
在我们还没认清物理过程的细节时候,参数化可以使我们认清物理 过程的影响 所以参数化可以被认为是物理过程的影响,而不是模拟。
Parameterization is necessary for several reasons:
电脑还没有强大到足以把许多物理过程很明确,因为他们要么太小(如前所述) 或复杂的,但是这些都必须要解决 许多其他的物理过程,不能被模式化,因为他们没有充分理解为方程格式或有 没有合适的数据
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How do we do parameterization in numerical models?
忽略一些过程(简单模式) 基于一些假设,简化复杂的物理过程。 基于观测,用统计/经验关系。 嵌套模式和超参数:嵌入到气候模式的云模式。
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Incoming Solar Radiation
Scattering by Aerosols Emission tion by the atmosphere Reflection/Absorption by Clouds Emission from Earth’s Surface Condensation snow
Physical processes and interactions. (from Arakawa, 2004)
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Cumulus convective Parameterization schemes
Manabe moist convective adjustment scheme. Arakawa – Schubert scheme. Betts – Miller scheme. Kuo scheme.
洋流模型的建立

洋流模型一洋流模型的参数定义将一系列具有潮汐成分频率的正、余弦函数作为时间基函数。
并用y来表示洋流在东西和南北方向上的速度。
得到洋流速度模型如下:(1.1)其中,N为所研究的海域中的成分的个数,x为节点的位置,表示在观察时间段内洋流速度的平均值。
和,是与节点位置相关的函数。
高斯径向函数(RBF)被用作此处的空间基函数(原因:径向基函数在内插、近似数据时比多项式函数的误差更小,同时,高斯径向函数在近似数据的准确度和平滑度之间比其他的径向函数要好。
):(1.2)(1.3)(1.4)(1.5)其中M表示洋流模型中的径向基函数个数,表示径向基函数中的中心,表示径向基函数的宽度,是高斯径向基函数的系数。
由于和都是关于水下节点的位置函数,所以它们的高斯径向基函数的中心和宽度都是相同的。
将公式(1.2), (1.3), (1.4), (1.5)带入公式(1.1)中,则y(x, t)可表示为:(1.6)(1.7)洋流模型的输入为节点的位置,输出为该位置的洋流速度在t时的估计。
其中径向基函数的宽度是己知的,但有不同的中心。
二洋流模型参数选择1,步骤(1)选择现有洋流模型的n个网格点。
径向基函数的数量M应该小于n;(2)K-mean簇方法来计算径向基函数的中心点位置;K-mean簇方法把原始数据分成M个互相分离的子集,每个子集有个数据点,K-mean簇方法是想找到一种分割方法,最小;(3)选用和输入再同一数量级上的数作为径向基函数的宽度;(4)有了时间和空间基函数以及在一串时间序列上的网格点上的洋流数据,接下来用最小二乘法计算公式(1.7)中的参数,产生最初的洋流模型。
通过时间基函数和空间基函数以及相应参数,可以很好的表现洋流的真实速度,如果这些参数没有随时的更新,洋流估计会产生一定的偏差。
通过这个洋流模型,我们可以预测洋流在未来一个小段时间内节点附近海域的速度。
图2-1 通过时间基函数和空间基函数重建的洋流速度图中实线是洋流速度的真实值,点画线是通过时间基函数,空间基函数以及它们相应的参数构建出来的洋流的速度。
海洋中主要的垂直混合机制对流

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双扩散(Double Diffusion)
• 形成机制:分子的热扩散速率是盐度扩散 的100倍
盐指
Salty&Warmer
Salty
Less salty&Colder
盐指试验
2007-11 10
垂直混合参数Βιβλιοθήκη 方案• 整体(Bulk)混合层方案:假设混合层中速度、 温盐是均匀的,主要模拟混合层的温度、盐度和 混合层厚度得变化。
0 2 1 1 h 1 1 3 2 2 3 we (q c j v ) m1u* hB0 ( ) J 0 C v dz h 14 2 2007-11 2 2 r 3
混合长理论方案(1)
——PP方案观测基础
• 表层混合强,温跃层 混合弱。 • 在赤道潜流上下,都 存在强的速度的垂直 切变。 • 将垂直混合系数设置 为Richardson数的函 数,以便更合理地模 拟赤道上的混合层和 温跃层的结构。
2007-11
4
海洋的主要混合机制和外强迫 浮力通量
风
Wave Breaking
Shear Ekman Langmuir Circulations Transport Internal Wave Break Convection Shear
5
Double diffusion
2007-11
垂直混合的主要机制
第五讲 海洋模式中的参数化过程
刘海龙 lhl@ 2007年11月
2007-11 1
1.3 垂直混合方案
2007-11
2
海水温度方程
T T T T ( u u ) (v v ) (w w ) t x y z T K h T (Kv ) R( K I , T ) z z 1 I 0 垂直混合 C p z CT
全球海洋模式中CFC-11吸收对次网格尺度混合参数化的敏感性

( . 国 科 学 院 大 气 物 理 研 究所 大 气 边 界 层 物 理 和大 气 化 学 周 家重 点 实 验 室 , 京 ; 0 0 9 2 中 闫海 洋 大 学 物理 1中 北 10 2 ;. 海 洋 研 究 所 , 东 青 岛 2 6 0 ; . 周科 学 院 研 究 生 院 , 京 1 0 4 ) 山 6033 中 北 00 9
模式 的模 拟 能 力 . a a ao l D n b sgu等 曾对 它 们 的不
同取 值 方式 可能对 大 洋温度 以及 水 分输送 的影 响做
过 研 究 . 文 目 的 在 于 使 用 中 国 科 学 院 大 气 物 理 研 本 究 所 (AP 大 气 科 学 和 地 球 流 体 力 学 数 值 模 拟 国 家 I ) 重 点 实 验 室 ( AS 发 展 的 I 0 6 L G) T 3全 球 海 洋 环 流 3
现这 种 混 合 参 数 化 方 案 与 传 统 的 水 平 混 合 方 案
( H0R 相 比有 很 显 著 的 改 进 . )
在2 0世纪 9 年 代 , o i ie ]E g n E 0 R b al 等 、 n l d tl a 和
E ga d [ 以 及 X n ln 等 6 u等 L 以 C O 1 7 F 1为 被 动 示 踪 物
摘 要 : 描 述 中尺 度 涡 旋 对 示 踪 物 的 输 送 作 用 为 目 的 的 湍 流 混 合 方 案 GM9 以 0经 证 明 对 海 洋 模 式 的
模拟 能 力较 以前 的湍流 混合 方 案 有较 大 的提 高. 方 案 涉及 到两 个 主 要 参 数 : 密度 面扩 散 系数 该 等 ( 和 等 密度 面厚度 扩散 系 数( A) A )该 文 的 目的就 是利 用 中 国科 学 院大 气 物理 研 究所 (A 全 球 . I P)
海洋模式使用的状态方程

wT
z z0
1 QL QS QLW 0 c p
I I z , I z0 QSW
盐度方程及海表边界条件
S S S S x y z u v w FS FS FS t x y z uS vS wS y z F , FS , FS x y z
p g z
Boussinesq 近似 湍流粘性 假定 分子粘性可略!
u u u v u w u t x y z uu vu wu x y z
海洋和大气密度垂直变化的对比
Ocean
z (m)
0
Atmosphere
模式方程组 和海表边条件
u-动量方程及海表边界条件
第5 讲
u u u u 1 p u v w fv Fux Fuy Fuz t x y z o x uu vu wu y z F , Fu , Fu x y z
模式设计过程基本近似方程组和边界条件海表高度预报方程表面重力波?刚盖?近似bcs模式自由面模式模态分解算法耗散和频散典型差分方案推导微分方程组和边界条件坐标系基本近似和假定
第四讲
大洋环流模式设计初步
张学洪
(zxh@)
Sun
9
.008916 .074074
Atmosphere
主要内容
引言: 模式设计过程 基本近似, 方程组和边界条件 海表高度预报方程, 表面重力波 C-F-L条件,计算稳定性 ‚刚盖‛近似, B-C-S模式 自由面模式, 模态分解算法 ‘耗散’和‘频散’,典型差 分方案
模式设计过程
1. 推导微分方程组和边界条件 (坐标系,基本近似和假定); 2. 确定参数化方案 (第五讲); 3. 确定分辨率、水平网格和垂直 分层; 生成模式地形、初始场和 海表强迫场;
海洋数值模拟

大洋边缘,不一定浅
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1.2 物理海洋学及其研究方法
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Oceanology & Oceanography
There is a basic difference between the terms oceanography and oceanology.
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Physical Oceanography
Physical Oceanography is the study of the physical processes in the ocean and the interaction of the ocean with the atmosphere.
Calculations of turbulence are difficult. The ocean is
turbulent, and any oceanic model capable of resolving the turbulence needs grid points spaced millimeters apart, with time steps of milliseconds.
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第二章 海洋运动控制方程组
2.1 连续介质假设 2.2 描写流体运动的两种方法 2.3 海水运动控制方程组 2.4 物质输运方程
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2.1 连续介质假设
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Part 1
1.流体的微观结构特点:不均匀、离 散、随机;
统计物理,从分子和原子运动出发, 统计平均
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海洋要素计算与预报

海洋要素计算与预报 (1)第一部分数据预处理与统计分析方法 .............................................................. 1第一章数据预处理 ...................................................................................... 1一、数据质量控制 (1)1、异常数据的认定和排除 (1)2、数据系统性偏差的检查和修正 .............................................. 1二、不规则空间分布数据网格化 .. (1)1、数学插值法 (1)2、网格统计法 .............................................................................. 2三、要素统计特征 .. (3)1、要素数据标示 (3)2、均值与距平 (3)3、平均差 (3)4、方差 (3)5、协方差与相关系数 (3)6、自协方差与自相关系数 (3)7、落后协方差与相关系数 (4)8、经验分布 .................................................................................. 4第二章谱分析 (5)一、 Fourier 变换与谱分析 . (5)二、功率谱估计 (6)三、交叉谱分析 .................................................................................... 7第三章经验模态分解 . (8)一、前言 (8)二、 EMD 计算方法与 IMF 分量 (9)三、 EMD 方法中存在的问题 . ........................................................... 11 1、 EMD 方法在处理间歇信号时的不可分问题和产生的模态混合问题 .................................................................................................. 11 2、 EMD 分解方法的边界问题 . ................................................. 15四、应用实例 (17)1、 SST 资料处理 . (17)2、海平面数据处理 .................................................................... 17第四章回归分析 ........................................................................................ 18一、一元线性回归 (19)1、一元线性回归模型 (19)2、一元线性回归的方差分析 (19)3、回归方程的显著性检验 (20)4、预报值的置信区间 ................................................................ 20二、多元线性回归 (21)1、多元线性回归模型 (21)2、回归方程显著性检验 (22)3、预报值的置信区间 ................................................................ 22三、非线性回归 . (23)1、曲线函数线性化 (23)2、多项式回归 ............................................................................ 23第五章经验正交函数分解 ........................................................................ 23一、主成分的定义 (24)1、两个变量的主成分定义 (24)2、多变量的主成分定义 (25)二、主成分的导出 (26)三、主成分的性质 (27)四、主成分的计算 (28)五、经验正交函数分解 (EOF (28)六、时空转换 ...................................................................................... 29第六章最小二乘法潮汐调和分析与潮汐特征值 (30)一、分潮与潮汐调和常数 (30)二、最小二乘法潮汐调和分析方法 (32)1、任意时间间隔观测序列的方程组导出 (32)2、等时间间隔观测序列的方程组系数 (34)3、 Fourier 系数的计算 . (35)4、天文变量与调和常数计算 (36)三、潮流调和常数与潮流椭圆要素 (42)四、潮汐性质与潮汐特征值 (43)1、潮汐性质 (43)2、潮汐特征值 (43)3、平均海面、平均海平面与陆地高程,海图深度基准面与海图水深 .................................................................................................. 45 (4海图深度基准面与海图水深 ............................................ 45第七章海浪数据分析 (48)一、去倾向和去均值处理 (48)二、从波面高度序列中读取海浪的波高和周期 .............................. 48 1、跨零点波高、周期定义 .. (48)2、极值点波高、周期定义 ........................................................ 49三、波面高度分布、波高和周期的分布,波高和周期的联合分布 (49)1、波面高度分布 (49)2、波高和周期的分布 (50)四、各种波高计算 (51)五、海浪谱估计 (52)1、海浪谱估计方法 (52)2、谱矩的计算 (52)3、谱的零阶矩与各种波高的关系 (52)4、海浪谱的谱宽度计算 (52)5、谱峰频率与周期的关系 ........................................................ 53第二部分海洋数值预报 .................................................... 错误!未定义书签。
海洋科学中的数据同化方法_意义_结构与发展现状

第24卷第4期海 岸 工 程2005年12月文章编号:100223682(2005)0420083217海洋科学中的数据同化方法——意义、结构与发展现状马寨璞1,井爱芹1,2(1.河北大学生命科学学院,河北保定071002;2.河北省基因工程技术应用中试基地,河北保定071002)摘要:卫星观测数据的同化技术已成为海洋动力学研究的一个有效手段。
详细讨论了数据同化方法的意义、系统结构及其发展近况,并总结了海洋科学研究中的应用及发展状况。
关键词:数据同化;意义;系统结构;发展现状中图分类号:T P274,V557+.3 文献标识码:A1 意 义海洋动力学研究有两种方式,一种是使用数值模型进行研究,另一种是对海洋进行直接观测。
数值模型常根据所研究的流场尺度特征来简化方程本身,并在离散方程时对参数作出进一步的简化。
因此,数值模型的结果是近似地反映海洋流场的规律。
直接观测得到的数据,虽然是对海洋流场进行真实观测,但由于观测设备的局限和观测点物理量的随机变动,观测结果具有不可避免的系统误差与随机误差。
两种方式获得的数据具有各自的优、缺点。
数据同化的主要目的是将观测数据与理论模型结果相结合,吸收两者的优点,以期得到更接近实际的结果。
目前,对海洋动力学的研究工作早已进入了卫星时代,占全球表面70%的海洋可通过卫星获取各种观测数据。
随着卫星遥感数据的大量获取,出现了一些重要的问题,如何使用这些数据、这些数据结果和一般的数值模型的结果如何结合起来和结合两者的理论基础是什么等问题都与社会发展和海洋科技发展紧密相关,研究这些问题将会促进海洋事业的巨大发展,具有极其重要的意义。
就数据同化在海洋上的应用而言,总的来说,包括3个方面的内容:一是改进次尺收稿日期:2005205227资助项目:河北大学生物工程重点学科资助作者简介:马寨璞(19702),男,副教授,主要从事物理海洋数据同化研究。
(杜素兰 编辑)48海 岸 工 程第4期度过程、边界条件等模型的参数化,二是进行客观分析并实现海洋流动的四维化,三是改进模式的初始条件、边界条件并进行预测。
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海洋中的湍流
• 流体微团 相对于分子足够大 相对于运动足够小 • Reynolds数 数 海水是湍流流体 • 湍流运动在边界附近 较强
Viscous υ υ ~ O (10 −6 ); L ~ O (106 ); U ~ O (10 −1 ); Re c = 103
2007年10月 年 月
(Merriam-Webster’s Collegiate Dictionary)
• 在数值模式中,不考虑过程的细节,而 数值模式中 不考虑过程的细节, 是用其它一些确定的变量所表示的简化 是用其它一些确定的变量所表示的简化 函数表示这个过程,这个方法称为“ 函数表示这个过程,这个方法称为“参 数化” 数化”。
2007年10月 年 月
短波辐射穿透 深对流
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动量方程
∂u ∂u ∂u ∂u 1 ∂p = −u −v −w + fv − ∂t ∂x ∂y ∂z ρ 0 ∂x ∂ ∂u + Bhh ∆u + ( K v K∆ u ) ∂z ∂z
2
水平粘性
2007年10月 年 月
垂直粘性
9
海洋模式中的主要参数化过程
平均流的位能与TKE之间的转化 之间的转化 平均流的位能与
平均流的动能与TKE之间的转化 之间的转化 平均流的动能与
TR表示输送和压力对 表示输送和压力对TKE的再分配 表示输送和压力对 的再分配 ε表示 表示TKE的耗散 表示 的耗散
∂ u′u′ ∂ u′v ′ ∂ u′w ′ Du Du 1 ∂ ( p − p) − =− + f (v − v ) + [ + + ] Dt Dt ρ0 ∂x ∂x ∂y ∂z
uv− uv = (uv + u′v + uv′ + u′v′) − uv
化简得
∂u′ + V • ∇ u′ + V ′ • ∇ u + u′ • ∇V ′ = ∂t 1 ∂p′ ∂ u′u′ ∂ u′v ′ ∂ u′w ′ − + fv ′ + [ + ] + ρ 0 ∂x ∂x ∂y ∂z
Reynolds 平均的性质
2007年10月 年 月
uv= (u + u′)(v + v′) = uv + u′v′
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u=u u′ = 0
Reynolds应力
∂u ∂u ∂u ADVx = −u −v −w ∂x ∂y ∂z u = u + u′; v = v + v ′; w = w + w ′
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2007年10月 年 月
扰动协方差方程
∂u' ∂v' v'× + u'× 并整理得 ∂t ∂t
∂ u′v ′ ∂ u′v ′ ∂ u′v ′ ∂ u′v ′ +u +v +w ∂t ∂x ∂x ∂x ∂u ∂u ∂u ∂v ∂v ∂v ′v ′ ′v ′ ′v ′ ′u′ ′u′ ′u′ +u +v +w +u +v +w ∂x ∂y ∂z ∂x ∂y ∂z ∂ u′v ′u′ ∂ u′v ′v ′ ∂ u′v ′w ′ + + + ∂x ∂y ∂z 1
Reynolds = Advection
≈ UL
~ O (10 11 ) >> Re c
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海洋的中尺度运动
大 ~1000km 气
中尺度涡: 中尺度涡:10-100km 中尺度涡是海洋中最活 跃的物理过程, 跃的物理过程,在稳定状 态下, 态下,海洋的混合主要是 通过中尺度涡进行的。 通过中尺度涡进行的。 中尺度涡的混合主要是 10~100km 海 沿着等密度面进行,穿越 沿着等密度面进行, 等面度面的分量较小。 Eddies 洋 等面度面的分量较小。
Tropical Thermocline Thermocline 温跃层 Permanent Thermocline
底边界层
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海水温度方程
水平混合 中尺度涡
∂T ∗ ∂T ∗ ∂T ∗ ∂T = −(u + u ) − (v + v ) − (w + w ) ∂t ∂x ∂y ∂z ∂ ∂T + K h∆T + (K v ) + R(K I , T ) ∂z ∂z 1 ∂I 0 + 垂直混合 ρC p ∂z + CT
次网格尺度过程(1)
• 不能被模式的网格所分 辨的过程,就称为“ 辨的过程 , 就称为 “ 次 网格”过程。 网格 ” 过程 。 次网格过 参数化。 程需要参数化 程需要参数化。 • “ 次网格 ” 过程的空间 次网格” 尺度并是一个相对的 相对的概 尺度并是一个 相对的 概 如涡分辨率模式。 念。如涡分辨率模式。 • 提高模式的分辨率可以 减小模式对参数化的依 赖程度。 赖程度。
∂u ∂ (u + u′) u = ( u + u′) ∂x ∂x
∂u ∂u′ ∂u ∂u′ ∂u ∂u′ =u + u′ =u +u + u′ + u′ ∂x ∂x ∂x ∂x ∂x ∂x ∂u ∂u′u′ ∂u′ ∂u′ ∂v ′ ∂w ′ =u + − u′ 已知 ∂ x + ∂ y + ∂ z = 0 ∂x ∂x ∂x
2007年10月 年 月 5
海洋环流模式中哪些过程需 要参数化? 要参数化?
纬圈和全球平均的海温分布
短波辐射穿透
Temp
Mixed layer 混合层 深对流 深对流 深对流 深对流 深对流 深对流 深对流 深对流
2007年10月 年 月
深对流 深对流 深对流 深对流 深对流 深对流 深对流 深对流
∂p = − ρg ∂z
∂u ∂v ∂ w + + =0 ∂x ∂y ∂z
静力方程和连续方程 温度方程
Dθ ∂ v ′θ ′ ∂ v ′θ ′ ∂ w ′θ ′ = −[ + + ] Dt ∂x ∂y ∂z
2007年10月 年 月
5个方程 个未知数 个方程9个未知数 个方程
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扰动量方程
NS方程减平均量方程得 方程减平均量方程得
• • • • • • 动量方程中的水平和垂直粘性 动量方程中的水平和垂直粘性 和垂直 水平和垂直混合 温度和盐度方程中的水平和 温度和盐度方程中的水平和垂直混合 中尺度涡的混合和输运 深对流过程 短波辐射穿透 海底边界层 。。。。。。
10
2007年10月 年 月
LASG 大洋环流模式
ML20 : 20 Levels, 4°× 5° °× ° (陈克明 1994; 张学洪等 陈克明, 张学洪等,1996; 陈克明 俞永强等, 俞永强等 1997) L30T63 : 30 Levels, 1.875°× 1.875° (金向泽等 金向泽等, °× ° 金向泽等 1999) LICOM 1.0 : LASG/IAP Climate System Ocean Model, 30 Levels, 0.5°× 0.5 ° °× (刘海龙 2002;刘海龙等 刘海龙, 刘海龙 ;刘海龙等, 2004)
2007年10月 年 月 19
次网格尺度过程(2)
~1000km 大尺度环流 10~100km 中尺度涡 ~1cm 湍流 <1mm 分子运动 海洋
能谱
次网格尺度
2007年10月 年 月
波长
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海洋模式的水平分辨率
• • • • Coarse: >2° ° Medium: 2/3° to 2° ° ° Eddy-permitting: 1/6° to 2/3° (涡相容的 涡相容的) ° ° 涡相容的 Eddy-resolving: <1/6° (涡分辨的 涡分辨的) ° 涡分辨的 目前用于气候研究的海洋模式大多为中等 分辨率( 左右,约为100km),可以较 100km), 分辨率(1°左右,约为100km),可以较 好地分辨大尺度环流。 好地分辨大尺度环流。
1、次网格参数化 、 1.1基本概念和理论 基本概念和理论
海水中的分子运动
分子运动粘性系数
υ = µ ρ = 10 −6 m 2 s −1
分子扩散
K T = 10 −7 m 2 s −1 K S = 10 −9 m 2 s −1
分子运动在距边界几毫米以内是重要的, 分子运动在距边界几毫米以内是重要的,对海洋 几毫米以内是重要的 内部的运动和示踪物扩散的影响可以忽略。 内部的运动和示踪物扩散的影响可以忽略。
2007年10月 年 月
(引自《Numerical ocean circulation modeling》, 引自《 》 by D. B. Haidvogel and A. Beckmann, 1999) )
3
什么是参数化(Parameterization)?
• to express in terms of parameters
2007年10月 年 月 21
The clorizontal resolution(IPCC TAR, 2001) ( )
Reynolds平均
采样间隔2秒 采样间隔 秒
u = u + u′
Reynolds平均 平均 1. 对湍流足够大 2. 对大尺度运动足够小
2007年10月 年 月
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海洋中的大尺度运动 Ocean General Circulation
2007年10月 年 月
空间尺度100-1000 km,时间尺度月以上, 空间尺度 ,时间尺度月以上, 由风和浮力通量驱动,是气候研究和模拟的对象。 由风和浮力通量驱动,是气候研究和模拟的对象。 18