浅水流に対するモーメント近似とモデルカスケード【JST・京大機械翻訳】

Kowalski Julia; Torrilhon Manuel

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217880985985 整理番号：21P0005858

浅水流に対するモーメント近似とモデルカスケード【JST・京大機械翻訳】

Moment Approximations and Model Cascades for Shallow Flow

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発行年： 2017年12月29日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2018年03月19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。

浅い流れモデルは,天気予報,開水路水理学およびシミュレーションベースの自然災害評価を含む多数の応用に対して使用される。これらの応用では,プロセスの浅さは深さ平均化を動機づける。浅い流れ定式化は計算効率の点で有利であるが,流れ速度プロファイルのような垂直情報を損失する価格にもなる。これは,浅い流れモデルの予測力を制限するモデル誤差をもたらし,しばしば明示的に定量化できない。この問題を克服するための垂直モーメントの使用を提案した。浅いモーメント近似は,垂直流構造に関する情報を保存し,一方,深さ平均化の単純化フレームワークの使用をまだ行う。本論文では,スケーリングの議論によって低減された,一組のバランス則から出発する任意の次数の一般的な浅い流れモーメントシステムを導いた。導出は,単位間隔にマップされた垂直座標を持つ完全垂直分解参照モデルに基づいている。運動学的およびNewton流条件に対する浅い流動モーメント階層を指定し,浅いモーメント系に対する1D数値結果を3次まで示した。最後に,標準浅流方程式および垂直分解参照モデルに関してその性能を評価した。その結果,パラメータ領域,例えば,摩擦と滑りに依存して,浅いモーメント近似は,浅い流動様式におけるモデル誤差を著しく減少させ,浅い流れモデルの予測力を増加させる多くのポテンシャルを持ち,一方,それらを計算費用効率に維持する。【JST・京大機械翻訳】

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開水路の流れ

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