データ同化による同時電流推定による位相分解海洋波予報【JST・京大機械翻訳】

Wang Guangyao; Zhang Jinfeng; Ma Yuxiang; Zhang Qinghe; Li Zhilin; Pan Yulin

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212273071662 整理番号：22P0327036

データ同化による同時電流推定による位相分解海洋波予報【JST・京大機械翻訳】

Phase-resolved ocean wave forecast with simultaneous current estimation through data assimilation

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発行年： 2022年04月06日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月06日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

Wang&Pan(J.Fluid Mech.,vol.918,A19,2021)において,著者らは海洋表面波の再構成と予測のための最初のアンサンブルベースのデータ同化(DA)能力,すなわちアンサンブルKalmanフィルタ(EnKF)と高次スペクトル(HOS)方式を結合するEnKF-HOS方式を開発した。本研究では,海洋電流場を同時に推定することを可能にし,これは一般的には先験的には知られておらず,空間と時間の両方で変化できる。この目標を達成するために,著者らは,フォワード予測モデルとしてHOS-C方式を構築するために,波動に及ぼす海洋電流(未知パラメータとして)の影響を取り入れて,このDA問題の複雑性を取り扱うために必要な反復EnKF(IEnKF)方式を通して(電流)パラメータと(波)状態の同時推定を得た。IEnKF-HOS-C法と名付けた新しいアルゴリズムを,まず,電流の種々の形式(定常/非定常,均一/不均一)を有する合成問題で試験した。IEnKF-HOS-C法は,正確に電流場を推定することができるだけでなく,最先端のEnKF-HOS法と比較して,波動場(偶数)の予測精度も高めることを示した。最後に,船舶搭載レーダからの実データを用いて,IEnKF-HOS-C法が浮遊ブイによるin situ測定と一致する電流速度を成功裏に回復することを示した。【JST・京大機械翻訳】

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