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首页> 外文期刊>Environmental fluid mechanics >Deducing an upper bound to the horizontal eddy diffusivity using a stochastic Lagrangian model
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Deducing an upper bound to the horizontal eddy diffusivity using a stochastic Lagrangian model

机译：使用随机拉格朗日模型推导水平涡流扩散率的上限

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We present a method for estimating the upper bound of the horizontal eddy diffusivity using a non-stationary Lagrangian stochastic model. First, we identify a mixing barrier using a priori evidence (e.g.,aerial photographs or satellite imagery) and using a Lagrangian diagnostic calculated from observed ormodeled spatially non-trivial, time-dependent velocities [for instance, the relative dispersion (RD) or finite time Lyapunov exponent (FDLE)]. Second, we add a stochastic component to the observed (or modeled) velocity field. The stochastic component represents sub-grid stochastic diffusion and its mean magnitude is related to the eddy diffusivity. The RD of Lagrangian trajectories is computed for increasing values of the eddy diffusivity until the mixing barrier is no longer present. The value at which the mixing barrier disappears provides a dynamical estimate of the upper bound of the eddy diffusivity. The erosion of the mixing barrier is visually observed in numerical simulations, and is quantified by computing the kurtosis of the RD at each value of the eddy diffusivity. We demonstrate our method using the double gyre circulation model and apply it to high frequency (HF) radar observations of surface currents in the Gulf of Eilat.
机译：我们提出了一种使用非平稳拉格朗日随机模型估计水平涡流扩散率上限的方法。首先，我们使用先验证据（例如，航空照片或卫星图像）并使用拉格朗日诊断来确定混合障碍，该诊断是根据观察到的或建模的空间非平凡的，随时间变化的速度[例如，相对色散（RD）或有限时间李雅普诺夫指数（FDLE）]。其次，我们将随机成分添加到观测（或建模）的速度场中。随机成分代表亚网格随机扩散，其平均大小与涡流扩散率有关。计算拉格朗日轨迹的RD，以增加涡流扩散率的值，直到不再存在混合势垒为止。混合势垒消失的值提供了涡流扩散率上限的动态估计。在数值模拟中肉眼观察到混合壁的侵蚀，并通过在每个涡流扩散率值处计算RD的峰度来量化。我们演示了使用双回旋环流模型的方法，并将其应用于埃拉特湾地表电流的高频（HF）雷达观测。

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