[論文レビュー] Formulation and calibration of CATKE, a one-equation parameterization for microscale ocean mixing

Gregory LeClaire Wagner, Adeline Hillier+8 more|arXiv (Cornell University)|Jun 22, 2023

Oceanographic and Atmospheric ProcessesEarth and Planetary Sciences被引用数 3

ひとこと要約

CATKE は、対流的調整を統合して混合深さと混合 timescale を予測する、海洋マイクロ乱流を扱う TKE（乱流運動エネルギー）に基づく一式モデルである。30 件の大型渦シミュレーション（LES）と比較した結果、10–20 分間隔の時間ステップ、2–16 m の垂直分解能で、上昇力と運動量の構造を正確に捉えている。

ABSTRACT

We describe CATKE, a parameterization for fluxes associated with small-scale or "microscale" ocean turbulent mixing on scales between 1 and 100 meters. CATKE uses a downgradient formulation that depends on a prognostic turbulent kinetic energy (TKE) variable and a diagnostic mixing length scale that includes a dynamic convective adjustment (CA) component. With its dynamic convective mixing length, CATKE predicts not just the depth spanned by convective plumes but also the characteristic convective mixing timescale, an important aspect of turbulent convection not captured by simpler static convective adjustment schemes. As a result, CATKE can describe the competition between convection and other processes such as shear-driven mixing and baroclinic restratification. To calibrate CATKE, we use Ensemble Kalman Inversion to minimize the error between 21 large eddy simulations (LES) and predictions of the LES data by CATKE-parameterized single column simulations at three different vertical resolutions. We find that CATKE makes accurate predictions of both idealized and realistic LES compared to microscale turbulence parameterizations commonly used in climate models.

研究の動機と目的

• 気候モデルにおける小スケール海洋マイクロ乱流（1–100 m）をパラメータ化する課題に取り組む。ここでは、従来の二式モデルが計算コストが高いため不適切である。
• 乱流のせん断と対流的乱流の両方を捉える、一式 TKE に基づくパラメータ化を開発し、既存モデルにおける定常的対流的調整の限界を克服する。
• 動的対流的調整モデルを組み込み、混合時間スケールと深さを予測することで、対流と他のプロセス（例：分層の再形成）の競合をシミュレート可能にする。
• 異なる表面力と波動効果を有する、理想的な大型渦シミュレーション（LES）のセットを用いて、CATKE のキャリブレーションと検証を行う。
• 実際の気候モデル解像度（2–16 m 垂直分解能、10–20 分時間ステップ）で、垂直フラックスと混合層ダイナミクスを正確に表現可能にする。

提案手法

• CATKE を、予報的 TKE 変数と診断的混合長スケールを用いて拡散的垂直フラックスを予測する一式 TKE パラメータ化として定式化する。
• 局所的な上昇力と TKE に基づいて混合長を決定する動的対流的調整（CA）モデルを導入し、時間依存の混合率を可能にする。
• 安定状態ではせん断に基づく混合長を用い、対流時には対流的長さスケールに切り替えることで、流れの状態に応じた物理的整合性を確保する。
• 波動の影響を考慮するため、2範囲の波スペクトル（平衡状態および飽和状態）を用い、ストークス輸送とせん断を波数依存のプロファイルでパラメータ化する。
• 18 件の海洋表面境界層 LES シミュレーション（異なる上昇力と運動量フラックスを想定）を用いて、事後的 Ensemble Kalman Inversion を用いて自由パラメータをキャリブレーションする。
• キャリブレーションで使用した力の強さとは異なる強力・弱力な力条件を想定した 12 件の追加 LES ケースを用いて、モデルを検証する。この際、ラングミュール力と回転効果を含むケースも含まれる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 動的対流的調整を組み込んだ一式 TKE パラメータ化は、海洋表面境界層における多様な力条件下で、マイクロ乱流混合を正確にシミュレートできるか？
• RQ2 CATKE の動的対流的調整は、定常的対流的調整スキームと比較して、混合深さと時間スケールの表現をどの程度改善するか？
• RQ3 2–16 m の垂直分解能と 10–20 分の時間ステップで、CATKE は単一柱モデルにおける上昇力と運動量の垂直構造をどの程度正確に再現できるか？
• RQ4 波動由来のストークス輸送とせん断は、風および波動力がかかる LES ケースにおける CATKE の性能にどのように影響するか？
• RQ5 LES データにカスタマイズした場合の CATKE の最適パラメータ値は何か？また、力の強度が変化してもそのパラメータはどれほど頑健か？

主な発見

• CATKE は、局所的な TKE と上昇力に基づいて混合長を動的に調整することで、対流混合の深さと時間スケールを正確に予測し、静的対流的調整スキームを上回る性能を示した。
• キャリブレーション済みの CATKE モデルは、18 件のキャリブレーションおよび 12 件の検証 LES ケースにおいて、2～16 メートルの垂直分解能で上昇力と運動量の垂直プロファイルを正確に再現した。
• CATKE は 10–20 分の時間ステップでも精度を維持でき、気候モデルの計算制約を満たしつつ物理的整合性を保った。
• 動的対流的調整モデルの導入により、対流と他のプロセス（例：斜温分層の再形成、生物地球化学的生成・消失）の競合を CATKE が捉えることが可能になった。
• 強風応力、冷却、波動効果を含む多様な表面力条件下でも、CATKE の性能は安定しており、LES データから得られたパラメータ推定値も一貫していた。
• Ensemble Kalman Inversion を用いたキャリブレーションプロセスにより、CATKE の自由パラメータが適切に制限され、結果はオープンソースリポジトリに公開され、今後の検証および応用に役立つ。