[论文解读] 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 3

一句话总结

CATKE 是一种基于湍流动能（TKE）的一方程参数化方案，用于模拟海洋微湍流，通过引入动态对流调整来预测混合深度和时间尺度，从而在气候模型中实现对垂直通量的精确模拟。该模型在30组大涡模拟（LES）中得到验证，能够在2–16米的垂直分辨率和10–20分钟的时间步长下，准确捕捉到2–16米范围内的浮力和动量结构。

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.

研究动机与目标

• 解决气候模型中对海洋微湍流（1–100米）进行亚网格尺度参数化的挑战，其中传统两方程模型计算成本过高。
• 开发一种基于TKE的一方程参数化方案，能够同时捕捉剪切湍流与对流湍流，克服现有模型中恒定对流调整的局限性。
• 引入动态对流调整模型，以预测混合时间尺度与深度，从而实现对对流与其他过程（如斜压层结）竞争关系的模拟。
• 基于一系列理想化大涡模拟（LES），对CATKE进行校准与验证，模拟条件涵盖不同的表层强迫与波浪效应。
• 实现在单柱模型中对垂直通量与混合层动力学的精确表示，且适用于真实气候模型的分辨率（2–16米垂直分辨率，10–20分钟时间步长）。

提出的方法

• 将CATKE表述为一方程TKE参数化方案，通过预报的TKE变量与诊断的混合长度尺度，预测扩散性垂直通量。
• 引入动态对流调整（CA）模型，基于局部浮力与TKE确定对流混合长度，实现时间依赖的混合速率。
• 在稳定条件下采用基于剪切的混合长度，在对流期间切换至对流长度尺度，确保在不同流态下的物理解释一致性。
• 通过波数依赖的剖面参数化两范围波谱（平衡态与饱和态），实现包含斯托克斯漂移与剪切的表面波模型。
• 利用后验Ensemble Kalman Inversion方法，基于18组海洋表层边界层LES模拟（涵盖不同的浮力与动量通量）对自由参数进行校准。
• 将校准后的模型在12组额外的LES案例中进行验证，其强迫强度强于或弱于校准阶段，包括存在Langmuir力与科里奥利力的案例。

实验结果

研究问题

• RQ1 基于动态对流调整的一方程TKE参数化方案，能否在海洋表层边界层不同强迫条件下准确模拟微湍流混合？
• RQ2 与恒定对流调整方案相比，CATKE的动态对流调整在混合深度与时间尺度表征方面有何改进？
• RQ3 CATKE在2–16米垂直分辨率与10–20分钟时间步长下，能否准确再现单柱模型中浮力与动量的垂直结构？
• RQ4 波浪引起的斯托克斯漂移与剪切如何影响CATKE在风场与波浪共同强迫的LES案例中的性能？
• RQ5 当基于LES数据对CATKE进行校准时，其最优参数值是什么？这些参数在不同强迫强度下是否具有鲁棒性？

主要发现

• CATKE通过基于局部TKE与浮力动态调整混合长度，成功预测了对流混合的深度与时间尺度，其性能优于静态对流调整方案。
• 校准后的CATKE模型在18组校准与12组验证LES案例中，均能准确再现单柱模型中浮力与动量的垂直剖面，垂直分辨率介于2至16米之间。
• CATKE在10–20分钟的时间步长下仍保持高精度，满足气候模型的计算约束，同时保持了物理保真度。
• 引入动态对流调整模型使CATKE能够捕捉对流与其他过程（如斜压层结、生物地球化学生产-消耗）之间的竞争关系。
• 该模型在不同表层强迫条件下（包括强风应力、冷却与波浪效应）表现出稳健性能，且基于LES数据获得的参数估计具有一致性。
• 采用Ensemble Kalman Inversion的校准过程成功约束了CATKE的自由参数，相关结果已发布于开源仓库，可供进一步验证与适配。