[논문 리뷰] Direct Simulations of Wind-Driven Breaking Ocean Waves with Data Assimilation

Douglas G. Dommermuth, Christopher Lewis외 2명|arXiv (Cornell University)|2014. 10. 01.

Ocean Waves and Remote Sensing참고 문헌 67인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 Numerical Flow Analysis (NFA) 코드—Cartesian 기반 Large-Eddy Simulation과 Volume of Fluid (VOF) 인터페이스 추적을 포함—에 High-Order Spectral (HOS) 시뮬레이션과 로그 프로파일 바람 데이터를 통합하는 데이터 융합 프레임워크를 제시한다. 이는 바람에 의해 유도되는 파도의 붕괴를 직접 시뮬레이션할 수 있도록 한다. 이 방법은 고대역폭, 단계 해상도를 갖춘 파도 붕괴, 랑무이어 순환의 형성, 바람 줄무늬를 가능하게 하며, 상층 해양에서의 동적 파도 성장, 조직화된 소용돌이 구조, 상층 해양에서의 수직 혼합 속도 5 cm/s와 하층 대기에서의 0.4 m/s를 드러낸다.

ABSTRACT

A formulation is developed to assimilate ocean-wave data into the Numerical Flow Analysis (NFA) code. NFA is a Cartesian-based implicit Large-Eddy Simulation (LES) code with Volume of Fluid (VOF) interface capturing. The sequential assimilation of data into NFA permits detailed analysis of ocean-wave physics with higher bandwidths than is possible using either other formulations, such as High-Order Spectral (HOS) methods, or field measurements. A framework is provided for assimilating the wavy and vortical portions of the flow. Nudging is used to assimilate wave data at low wavenumbers, and the wave data at high wavenumbers form naturally through nonlinear interactions, wave breaking, and wind forcing. Similarly, the vertical profiles of the mean vortical flow in the wind and the wind drift are nudged, and the turbulent fluctuations are allowed to form naturally. As a demonstration, the results of a HOS of a JONSWAP wave spectrum are assimilated to study short-crested seas in equilibrium with the wind. Log profiles are assimilated for the mean wind and the mean wind drift. The results of the data assimilations are (1) Windrows form under the action of breaking waves and the formation of swirling jets; (2) The crosswind and cross drift meander; (3) Swirling jets are organized into Langmuir cells in the upper oceanic boundary layer; (4) Swirling jets are organized into wind streaks in the lower atmospheric boundary layer; (5) The length and time scales of the Langmuir cells and the wind streaks increase away from the free surface; (6) Wave growth is very dynamic especially for breaking waves; (7) The effects of the turbulent fluctuations in the upper ocean on wave growth need to be considered together with the turbulent fluctuations in the lower atmosphere; and (8) Extreme events are most likely when waves are not in equilibrium.

연구 동기 및 목표

• 기존의 전통적 HOS 방법의 한계를 넘어, 바람에 의해 유도되는 붕괴 파도에 대해 고정밀도, 단계 해상도 시뮬레이션을 가능하게 하는 데이터 융합 프레임워크를 개발하는 것.
• HOS와 현장 측정치의 대역폭 및 물리적 정확도 제약을 극복하기 위해 고해상도 LES-VOF 해석기(NFA)에 데이터를 융합하는 것.
• 상층 해양 및 하층 대기 경계층에서의 랑무이어 세포, 바람 줄무늬, 바람줄무늬의 형성 및 역학을 조사하는 것.
• 비평형 상태 및 붕괴 파도 조건에서 수직 혼합 과정과 파도 성장 역학을 정량화하는 것.
• 하향 조정을 통한 파도 및 난류 통계의 직접 강제화를 가능하게 하여, 미세구조 난류 모델에 의존하지 않는 보다 물리적으로 일관된 대안을 제공하는 것.

제안 방법

• 낮은 파수 성분과 평균 바람/유속 프로파일을 제약하기 위해, N 단위 시간 간격으로 순차적으로 낮추기(nudging)를 수행하는 데이터 융합을 실시한다.
• JONSWAP 파도 스펙트럼의 HOS 시뮬레이션을 NFA의 파도 부분의 유동을 구동하기 위해 융합하며, 고파수 성분은 비선형 상호작용과 파도 붕괴를 통해 자연스럽게 형성된다.
• 평균 바람과 바람 유속의 로그 프로파일을 낮추어 소용돌이 성분의 유동을 제약하고, 난류 변동은 에너지 전이와 소용돌이 생성을 통해 자연스럽게 진화한다.
• NFA 코드는 자유 표면 역학과 붕괴 파도를 고해상도로 캡처하기 위해 은밀한 시간 적분과 VOF 방법을 사용하는 카르테시안 격자를 사용한다.
• 이 프레임워크는 파도 붕괴, 난류, 공기-해양 상호작용을 현실적인 에너지 전달 및 소산 메커니즘과 함께 시뮬레이션할 수 있도록 한다.
• 이 방법은 실제 레이더, 광학 또는 현장 측정치의 파도, 바람, 유속 흐름 데이터를 고해상도 LES-VOF 해석기(NFA)에 융합하는 데 일반화 가능하다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 바람에 의해 유도되는 붕괴 파도는 어떻게 바람줄무늬와 랑무이어 세포와 같은 조직화된 구조로 형성되는가?
• RQ2 파도 붕괴 중 상층 해양 및 하층 대기에서의 수직 혼합의 역학과 시간 스케일은 어떻게 되는가?
• RQ3 특히 붕괴 사건 기간 동안 비평형 조건에서 파도 성장은 어떻게 진화하는가?
• RQ4 대기 및 해양 내 난류 변동은 서로 어떻게 상호작용하여 파도 발달에 영향을 미치는가?
• RQ5 NFA와 같은 고해상도 LES-VOF 코드에 데이터 융합이 이루어질 경우, 바람 줄무늬와 같은 관측된 대규모 소용돌이 구조를 정확히 재현할 수 있는가?

주요 결과

• 바람줄무늬는 붕괴 파도의 작용과 소용돌이를 일으키는 제트의 생성으로 인해 형성되며, 대기 및 해양 양쪽 모두에서 조직화된 구조로 나타난다.
• 상층 해양 경계층의 랑무이어 세포와 하층 대기 경계층의 바람 줄무늬는 소용돌이 제트의 조직화로 형성되며, 자유 표면에서 멀어질수록 길이 및 시간 스케일이 증가한다.
• 수직 혼합 속도는 해양 상층 15미터에서 약 5 cm/s, 대기 하층 50미터에서 약 0.4 m/s이며, 공기-해양 인터페이스를 가로질러 빠른 입자 확산이 관찰된다.
• 자유 표면에서 처음 20cm 내에 있던 입자들이 4분 이내로 해양 내 10미터 깊이로 확산되며, 대기 중 입자들은 2분 미만에 50미터 상승하여 확산된다.
• 파도 성장은 특히 붕괴 사건 기간에 매우 다이나믹하며, 비평형 조건은 극단적 파도 사건의 발생 가능성을 크게 증가시킨다.
• 융합 프레임워크는 낮추기(nudging)를 통한 파도 및 난류 통계의 직접 강제화를 가능하게 하여, 미세구조 난류 모델에 의존하지 않는 보다 물리적으로 일관된 대안을 제공한다.