[论文解读] Direct Simulations of Wind-Driven Breaking Ocean Waves with Data Assimilation

Douglas G. Dommermuth, Christopher Lewis+2 more|arXiv (Cornell University)|Oct 1, 2014

Ocean Waves and Remote Sensing参考文献 67被引用 3

一句话总结

本文提出了一种数据同化框架，将高阶谱（HOS）模拟与对数风廓线风数据整合进数值流场分析（NFA）代码——一种基于结构化笛卡尔网格的大涡模拟（LES）与体积分数（VOF）界面追踪方法——以直接模拟风生破碎波。该方法实现了高带宽、相位分辨的波破碎、开尔文-朗金环流形成以及风条带的模拟，揭示了动态波浪增长、有序涡旋结构，以及上层海洋中5 cm/s的垂直混合速率和下层大气中0.4 m/s的垂直混合速率。

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.

研究动机与目标

• 开发一种数据同化框架，以突破传统HOS方法的局限，实现对风生破碎海洋波的高保真、相位分辨模拟。
• 通过将数据整合进高分辨率LES-VOF求解器（NFA）中，克服HOS和现场测量在带宽与物理保真度方面的限制。
• 研究上层海洋与下层大气边界层中开尔文-朗金细胞、风条带与风浪带的形成与动力学机制。
• 量化非平衡与破碎波条件下垂直混合过程与波浪增长动力学。
• 通过变分同化（nudging）直接施加波浪与湍流统计量，避免依赖亚格子尺度湍流模型。

提出的方法

• 每N个时间步进行一次顺序数据同化，利用变分同化约束低波数波成分与平均风/漂流水平廓线。
• 将JONSWAP波谱的HOS模拟结果同化至NFA中，驱动流场的波浪部分，其中高波数成分通过非线性相互作用与波破碎自然形成。
• 对平均风与风漂流的对数廓线实施变分同化，以约束流场的涡旋部分，而湍流脉动则通过能量级联与涡量生成自然演化。
• NFA代码采用结构化笛卡尔网格，结合隐式时间积分与VOF方法，以高分辨率捕捉自由表面动力学与破碎波。
• 该框架可实现对波破碎、湍流与气-海相互作用的模拟，具备真实的能量传递与耗散机制。
• 该方法具有通用性，可同化真实雷达、光学或原位测量的波浪、风与漂流水流数据。

实验结果

研究问题

• RQ1 风生破碎波如何组织成风浪带与开尔文-朗金细胞等相干结构？
• RQ2 在波破碎过程中，上层海洋与下层大气中的垂直混合动力学及其时间尺度为何？
• RQ3 在非平衡条件下，特别是破碎事件期间，波浪增长如何演化？
• RQ4 大气与海洋中的湍流脉动在多大程度上相互作用并影响波浪发展？
• RQ5 将数据同化至高分辨率LES-VOF代码（如NFA）中，能否准确再现风条带等大尺度涡旋结构？

主要发现

• 风浪带的形成源于破碎波的作用与旋涡射流的生成，这些射流在大气与海洋中组织成相干结构。
• 上层海洋边界层中的开尔文-朗金细胞与下层大气边界层中的风条带均由旋涡射流的组织化形成，其长度与时间尺度随远离自由表面而增大。
• 垂直混合速率在海洋上层15米约为5 cm/s，在大气下层50米约为0.4 m/s，且在气-海界面处观察到快速的粒子扩散。
• 初始位于自由表面20 cm以内的粒子在4分钟内扩散至海洋内部10米处，而大气中的粒子在两分钟内向上扩散50米。
• 波浪增长具有高度动态性，尤其在破碎事件期间，非平衡条件显著增加了极端波事件的发生概率。
• 数据同化框架通过变分同化直接施加波浪与湍流统计量，为亚格子尺度湍流模型提供更具物理一致性的替代方案。