[論文レビュー] On constraining the mesoscale eddy energy dissipation time-scale

Julian Mak, Alexandros Avdis+5 more|arXiv (Cornell University)|Aug 16, 2022

Oceanographic and Atmospheric Processes被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、高解像度のシミュレーションデータと最適化を用いて、海洋における空間的に変化するミクロスケール渦のエネルギー散逸時間スケールを計算的に効率的な逆問題手法で制約する手法を提案する。その結果、南大洋、西部境界流、および西部境界で最も短い時間スケールが得られ、これらが地衡ミクロスケールからエネルギーが移動する主要な場所であることが示された。

ABSTRACT

A physically plausible lower bound on the spatially varying geostrophic mesoscale eddy energy dissipation time-scale within the ocean, related to the geographical energy transfer rate out of the geostrophic mesoscales, is provided by means of a simple and computational inexpensive inverse calculation. Data diagnosed from a high resolution global configuration ocean simulation is supplied to a parameterized model of the geostrophic mesoscale eddy energy, from which the dissipation time-scale results as a solution to an optimization calculation. We find that the dissipation time-scale is shortest in the Southern Ocean, in the Western Boundary Currents, and on the western boundaries, consistent with the expectation that these regions are notable sites of baroclinic activity with processes leading to energy transfer out of the geostrophic mesoscales. Although our solution should be interpreted as a lower bound given the assumptions going into the calculation, it serves as an important physically consistent base line reference for further investigations into ocean energetics, as well as for an intended inference calculation that is more complete but also much more complex.

研究の動機と目的

• 空間的に変化する地衡ミクロスケール渦エネルギー散逸時間スケールの物理的に整合的で計算コストが低い下限を提供すること。
• 今後の海洋エネルギー収支に関する研究やより複雑な推論計算を支援するための基準基準を確立すること。
• サブグリッドパラメータライゼーションの主要パラメータである渦エネルギー散逸時間スケールに対する強い制約の欠如に対処すること。
• ミクロスケール渦過程のエネルギー的に制約されたパラメータライゼーションを情報提供することで、海洋モデルの性能向上を支援すること。
• 現在開発中のより複雑な動的制約付き推論フレームワークの事前分布として機能すること。

提案手法

• NEMO ORCA0083-N01という高解像度のグローバル海洋シミュレーションを用いて、渦エネルギーおよび層密度データを診断する。
• 時間依存の散逸項を含む地衡ミクロスケール渦エネルギーの進化のパラメータライズドモデルを適用する。
• 観測された渦エネルギーの特徴を最もよく再現するように、空間的に変化する散逸時間スケールを最適化による逆計算で推定する。
• 散逸時間スケールを変分フレームワーク内の制御変数として扱い、モデル化された渦エネルギーと目的の渦エネルギーとのずれを最小化する。
• Firedrakeの有限要素フレームワークを用い、tlm_adjointを用いてアドジョイントベースの最適化を実行し、Qmeshを用いてメッシュ生成を実施する。
• モデルの仮定、特に指定された層密度に基づき、解を下限とみなす。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 グローバル海洋の中で、ミクロスケール渦エネルギー散逸時間スケールが最も短い場所はどこか。これは、地衡ミクロスケールからエネルギーが最も強く移動していることを示唆する。
• RQ2 計算的に効率的な逆問題手法が、空間的に変化する渦エネルギー散逸時間スケールの物理的に整合的な下限を提供できるか。
• RQ3 推定された時間スケールは、既知のバロクリティック不安定性および渦活動の高い地域とどのように一致するか。
• RQ4 散逸時間スケールは、従来の予測モデル感度試験に基づいて、海洋の大規模循環および層密度にどの程度影響を与えるか。
• RQ5 この結果は、海洋エネルギー収支におけるより複雑な動的制約付き推論手法の信頼できる事前分布としてどのように活用できるか。

主な発見

• ミクロスケール渦エネルギー散逸時間スケールは南大洋で最も短く、これは南大洋がバロクリティック不安定性とエネルギー移動の主要な場所であることに一致する。
• 西部境界流および西部海洋境界でも散逸時間スケールが最も短く、強い渦活動とエネルギー損失を示している。
• モデルの仮定、特に指定された層密度に基づき、推定された時間スケールは下限と解釈される。
• 下限であるにもかかわらず、海洋エネルギー収支および今後の推論研究のための物理的に整合的な基準となる。
• 従来の予測モデル実験において、時間スケールは顕著な感度を示しており、わずかな変化が海洋循環および層密度に大きな影響を与える。
• この手法により、ミクロスケール渦パラメータライゼーションの主要パラメータに対する計算的に実行可能な制約が可能となり、モデル性能の向上を支援する。