[论文解读] Definition, detection, and tracking of persistent structures in atmospheric flows

Johannes von Lindheim, Abhishek Harikrishnan+9 more|arXiv (Cornell University)|Nov 9, 2021

Meteorological Phenomena and Simulations被引用 6

一句话总结

本文提出了一套统一框架，用于使用欧拉方法和拉格朗日方法，定义、检测和追踪大气流动中的持久结构。该框架引入了特征指示图、基于Wasserstein距离的最优传输方法，以及基于体积重叠的图像配准技术，以识别相干涡旋、锋面和气旋，证明了结合方法能有效提升对气象数据集中快速移动或解析度较低特征的检测能力。

ABSTRACT

Long-lived flow patterns in the atmosphere such as weather fronts, mid-latitude blockings or tropical cyclones often induce extreme weather conditions. As a consequence, their description, detection, and tracking has received increasing attention in recent years. Similar objectives also arise in diverse fields such as turbulence and combustion research, image analysis, and medical diagnostics under the headlines of "feature tracking", "coherent structure detection" or "image registration" - to name just a few. A host of different approaches to addressing the underlying, often very similar, tasks have been developed and successfully used. Here, several typical examples of such approaches are summarized, further developed and applied to meteorological data sets. Common abstract operational steps form the basis for a unifying framework for the specification of "persistent structures" involving the definition of the physical state of a system, the features of interest, and means of measuring their persistence.

研究动机与目标

• 开发一种通用的统一框架，用于识别大气流动中的持久结构，如涡旋、锋面和气旋。
• 解决在具有强非拉格朗日动力学的地球物理流中，检测非严格物质性或非拉格朗日性相干结构的挑战。
• 比较并整合欧拉方法与拉格朗日方法，以提升在复杂、湍流或快速演变的天气系统中对持久特征的检测能力。
• 将该框架应用于真实和合成的气象数据，包括中纬度气旋和热带气旋，以验证其鲁棒性和互补性。
• 证明不同特征指示图（如涡度和物质指标）可为风暴动力学及环境物质交换提供互补的见解。

提出的方法

• 通过编码物理属性（如涡度、温度梯度、Q准则）的特征指示图来定义持久结构。
• 使用最优传输理论与Wasserstein距离度量结构在时间上的持久性，尤其适用于天气尺度锋面。
• 通过有限时间李雅普诺夫指数（FTLE）场应用拉格朗日相干结构（LCS）方法，以识别流轨迹中的物质相干集合。
• 采用与图像配准结合的体积重叠方法，以跨时间步长追踪特征，尤其适用于低时间分辨率或快速移动的系统。
• 结合欧拉方法与拉格朗日方法，以检测风暴核心（通过涡度）及其周围气团的动力学（通过物质指标）。
• 使用时间步长稀疏的合成热带气旋数据集，测试谱聚类与图像配准在检测孤立、持久特征方面的鲁棒性。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何以一种形式化方式定义持久大气结构，使其能统一描述涡旋、锋面和对流胞等不同现象？
• RQ2 在复杂、非拉格朗日性大气流中，欧拉方法与拉格朗日方法在检测和追踪持久特征方面在多大程度上能够互补？
• RQ3 基于最优传输的持久性度量（如Wasserstein距离）能否有效区分天气尺度锋面与局部瞬态锋面？
• RQ4 在时间分辨率较低或强烈平流条件下，标准重叠方法失效时，如何改进特征检测？
• RQ5 不同特征指示图（如涡度与物质指标）对同一风暴系统提供了哪些互补的见解？

主要发现

• 基于Wasserstein距离的持久性度量成功区分了天气尺度锋面（高持久性）与局部锋面（低持久性），并为更持久的结构分配了更高的数值。
• 对于仅有八个时间快照的合成热带气旋数据集，拉格朗日相干集合方法与基于体积重叠的图像配准方法均正确识别出一个或两个孤立且持久的涡旋。
• 在飓风佛罗伦萨的案例中，基于水平切片的相干集合与体积重叠方法均将涡旋核心识别为持久结构，但拉格朗日方法在二维切片中的持久性量化程度较低。
• 对于中纬度气旋洛塔尔和马丁，基于图像配准的体积重叠方法成功检测到两个风暴，而拉格朗日相干集合方法揭示了大规模气团向风暴输送和从风暴流出的特征，但未能准确定位风暴中心本身。
• 动力谱聚类方法能够在时间分辨率较差的模拟中检测到持久结构，而标准重叠技术则失效。
• 基于涡度的检测与物质指标函数的结合揭示了互补的动力学：涡度聚焦于风暴核心，而物质指标则揭示了与环境的远距离气团交换。