随机和确定性降尺度在涡旋分辨率海洋模拟中的比较：拉克沙群岛海案例研究
摘要：比较两种具有相同水平分辨率但基于不同原理的数值模型在Lakshadweep海（北印度洋）中表现介观和亚介观海洋动力学特征方面的技能。第一个模型名为LD20-NEMO，基于使用NEMO（Nucleus for European Modelling of the Ocean）建模引擎解决原始方程。第二个模型名为LD20-SDD，使用一种较新的随机-确定性降尺度方法。两个模型都具有1/20o的分辨率，并使用来自Copernicus Marine Service（CMEMS）的1/12o分辨率全球海洋物理分析和预报模型的输出。LD20-NEMO仅使用CMEMS的2D数据集作为边界条件。LD20-SDD使用CMEMS的完整3D数据集，并利用这些数据的随机性质生成高分辨率的下尺度场变量，超过了父模型。对2015-2018年为期四年的遥感和原位观测进行了对CMEMS、LD20-NEMO和LD20-SDD三个模型的技能评估。所有模型在温度和盐度再现方面表现出类似的技能，但是SDD版本略优于NEMO版本。在涡度模拟和高非线性过程所占海洋比例的计算方面，这种分辨率差异特别显著。尽管NEMO和SDD模型显示出类似的技能，但是SDD模型在计算效率方面明显优于NEMO模型。
作者：Georgy I.Shapiro, Jose M.Gonzalez-Ondina, Mohammed Salim, Jiada Tu
论文ID：2210.02150
分类：Atmospheric and Oceanic Physics
分类简称：physics.ao-ph
提交时间：2022-10-06