×
王光耀;张金凤;马玉祥;张庆和;李志林;玉林潘

通过数据同化同时进行海流估计的相位分辨率海浪预报。 （英语） Zbl 1498.76014号

J.流体力学。 949，论文编号A31，28页（2022）.
摘要：在[J.Fluid Mech.918，论文编号A19，第27页（2021；Zbl 1486.76106号)]，其中两位作者开发了第一个基于集合的数据同化（DA）能力，用于海洋表面波的重建和预测，即耦合集合卡尔曼滤波器（EnKF）和高阶谱（HOS）的EnKF-HOS方法。在这项工作中，我们继续丰富该方法，使其能够同时估计海洋流场，这通常是未知的先验的并且可以（缓慢地）在空间和时间上变化。为了实现这一目标，我们将海流（作为未知参数）对波浪的影响纳入其中，以建立HOS-C方法作为正向预测模型，并通过迭代EnKF（IEnKF）方法同时估计（海流）参数和（波浪）状态，这是处理该DA问题复杂性所必需的。新算法IEnKF-HOS-C方法首次在各种形式（稳定/非稳定、均匀/非均匀）电流的综合问题中进行了测试。结果表明，与最先进的EnKF-HOS方法相比，IEnKF-HOS-C方法不仅能够准确估计海流场，而且还能提高波场（偶数）的预测精度。最后，使用舰载雷达的实际数据，我们表明IEnKF-HOS-C方法成功地恢复了与就地用浮标测量。

引用于1文件

MSC公司：

76B15号机组 水波、重力波；色散和散射，非线性相互作用
76平方米2 谱方法在流体力学问题中的应用
86A05型 水文学、水文学、海洋学

关键词：

表面重力波;基于集合的数据同化;集合卡尔曼滤波;高阶谱方法;正向预测模型

引文：

Zbl 1486.76106号

软件：

SWAN（天鹅）;合卡尔曼滤波
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{G.Wang}等人，《流体力学杂志》。949，论文编号A31，28页（2022；Zbl 1498.76014）
全文： 内政部 arXiv公司
OA许可证

参考文献：

[1] Annenkov，S.Y.&Shrra，V.I.2001关于表面重力和重力毛细波演化的可预测性。物理D152，665-675·Zbl 1052.76008号
[2] Aragh，S.&Nwogu，O.2008将合成雷达数据的变异同化为伪谱波模型。J.海岸。第52号决议，第235-244页。
[3] Booij，N.R.R.C.，Ris，R.C.&Holthuijsen，L.H.1999.沿海地区第三代波浪模型：1。模型描述和验证。《地球物理学杂志》。第104（C4）号决议，7649-7666。
[4] Carrassi，A.，Bocquet，M.，Bertino，L.&Evensen，G.2018地球科学中的数据同化：方法、问题和观点概述。威利公司（Wiley Interdiscip）。第9版（5），e535。
[5] Craig，W.&Sulem，C.1993重力波的数值模拟。J.计算。《物理学》108（1），73-83·Zbl 0778.76072号
[6] Dommermuth，D.G.&Yue，D.K.P..1987A非线性重力波研究的高阶谱方法。《流体力学杂志》184267-288·Zbl 0638.76016号
[7] Ducrozet，G.、Abdolahpour，M.、Nelli，F.和Toffoli，A.2021使用高阶谱方法预测逆流中出现的无赖波。物理学。流体版本6（6），064803。
[8] Evensen，G.2003集合卡尔曼滤波器：理论公式和实际实现。海洋。第53（4）王朝，343-367年。
[9] Evensen，G.2009数据同化：集合卡尔曼滤波器。施普林格科技与商业媒体·Zbl 1395.93534号
[10] Fujimoto，W.&Waseda，T.2020地表重力波非线性反演的基于集合的变分方法。J.Atmosv海洋。技术37（1），17-31。
[11] Iglesias，M.A.，Law，K.J.H.&Stuart，A.M.2013集成反问题的Kalman方法。反问题29（4），045001·Zbl 1311.65064号
[12] Janssen，P.A.E.M.2008海浪预报进展。J.计算。《物理学》227（7），3572-3594·Zbl 1132.86301号
[13] Lund，B.，Haus，B.K.，Horstmann，J.，Graber，H.C.，Carrasco，R.，Laxague，N.J.M.，Novelli，G.，Guigand，C.M.&Øzgökmen，T.M.2018船载x波段雷达近地表海流测绘：验证。J.大气。海洋。技术35（5），1077-1090。
[14] Lyzenga，D.R.，Nwogu，O.G.，Beck，R.F.，O'Brien，A.，Johnson，J.，De Paolo，T.&Terrill，E.2015根据海洋雷达数据实时估计海浪场。2015年IEEE国际地球科学与遥感研讨会（IGARSS），第3622-3625页。电气与电子工程师协会。
[15] Ma，Y.，Sclavounos，P.D.，Cross-Whiter，J.&Arora，D.2018波浪预测及其在海上浮式风力涡轮机减载优化控制中的应用。更新。能源128，163-176。
[16] Mohaghegh，F.、Murthy，J.和Alam，M.-R.2021使用机器学习快速预测非线性色散波的相位分辨率。申请。海洋研究117102920。
[17] Notton，G.和Voyant，C.2018间歇性太阳能资源预测。《可再生能源和电力技术进展》（编辑：I.Yahyaoui），第77-114页。爱思唯尔。
[18] Nwogu，O.G.&Lyzenga，D.R.2010相干海洋雷达的面波场估计。IEEE地理学会。遥感快报7（4），631-635。
[19] Onorato，M.，Proment，D.&Toffoli，A.2011在逆流中触发无赖波。物理学。修订稿107（18），184502。
[20] Pan，Y.2020关于非线性波与水流相互作用的模型公式。波浪运动96102587·Zbl 1524.76095号
[21] Qi，Y.，Wu，G.，Liu，Y.、Kim，M.-H.和Yue，D.K.P..2018不规则水波的非线性相位重构。《流体力学杂志》838，544-572·Zbl 1419.76094号
[22] Santissadeekorn，N.&Jones，C.2015联合状态参数估计的两阶段滤波。周一。韦斯。第143（6）版，2028-2042年。
[23] Stuhlmeier，R.&Stiassnie，M.2021利用扎哈洛夫方程进行确定性波浪预测。《流体力学杂志》913，A50·Zbl 1461.76056号
[24] Tolman，H.L.等人，2009年wavewatch III TM 3.14版用户手册和系统文档。技术说明，MMAB贡献卷276220。
[25] Wang，J.，Ma，Q.&Yan，S.2018A波电流相互作用建模的完全非线性数值方法。J.计算。物理369、173-190·兹比尔1392.86033
[26] Wang，G.&Pan，Y.2021基于集合数据同化的相位分辨率海浪预报。《流体力学杂志》918，A19·Zbl 1486.76106号
[27] Wang，J.-X.和Xiao，H.2016数据驱动的复杂结构湍流CFD建模。国际热流杂志62，138-149。
[28] West，B.J.，Brueckner，K.A.，Janda，R.S.，Milder，D.M.&Milton，R.L.1987A表面流体动力学的新数值方法。《地球物理学杂志》。第92号决议（C11），11803-11824。
[29] Wu，J.，Hao，X.&Shen，L.2022改进的基于伴随的海浪重建和预测方法。流量2，E2。
[30] Wu，J.，Wang，J.-X.&Shadden，S.C.2019通过重采样改进迭代集合卡尔曼滤波器的收敛性。arXiv：1910.04247。
[31] Xiao，Y.M.H.和Pan，Y.2021基于可达性理论的进化海浪场时间最优路径规划。2021年IEEE第60届决策与控制会议（CDC），第5019-5026页。电气与电子工程师协会。
[32] Xu，L.&Guyenne，P.2009三维非线性水波的数值模拟。J.计算。《物理学》228（22），8446-8466·兹比尔1423.76071
[33] Yoon，S.，Kim，J.&Choi，W.2015基于伪谱方法的非线性波浪预测模型的显式数据同化方案。IEEE J.海洋。工程41（1），112-122。
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。