次中尺度涡与Langmuir环流相互作用大涡模拟

The ocean submesoscale processes play a very important role in the mixing dissipation, energy redistribution in the whole ocean system. Thus, it is one of the frontier scientific issues in Physical Oceanography. Accurate understanding of its generation and evolution mechanism has great significance on the ocean dynamics research, ocean model improvement and development. Large-eddy simulation (LES) is an extremely useful method to study submesoscale processes, which can reveal the detailed process of submesoscale and provide a priority for the study of energy transfer and dissipation in submesoscale processes. Turbulent processes at even smaller scales are also important in the mixing and dynamics of the upper ocean.They effectively affects the momentum, energy and material exchange in the ocean mixed layer.This project using large-eddy simulation to investigate the interaction between the submesoscale and the small-scale processes and the relative importance of the two to the oceanic mixing and dynamic structure. Based on the complicated terrain and numerous islands, submesoscale topographic wakes and Langmuir turbulence are selected as representative physical processes respectively. Based on these work, the relative effects of submesoscale processes and small-scale processes on the upper ocean are compared, which has important scientific significance on submesoscale and small-scale parameterization.

海洋次中尺度过程在整个海洋系统中的混合耗散、能量再分配中具有非常重要的作用，是目前国际物理海洋界的研究热点。准确了解其产生机制和演变规律，对海洋动力学研究、海洋模式改进和发展等具有重要意义。利用LES开展次中尺度研究是非常有效的研究手段，能够很好的揭示次中尺度发生的详细过程，为次中尺度过程在能量转移和耗散研究提供优先方法。同时小尺度湍流过程影响着海洋混合层中动量、能量和物质交换，在上层海洋的混合和动力学中起着重要作用。本项目旨在研究次中尺度与小尺度过程的相互作用，因此根据研究区域地形复杂和岛屿众多的特征，选取了次中尺度地形尾涡和Langmuir环流作为代表性物理过程。利用湍流大涡模拟方法研究次中尺度地形尾涡与Langmuir环流相互作用，以及二者对上层海洋混合和动力学结构的相对重要性，为模型数值模拟中次中尺度过程和小尺度过程参数化提供科学依据。

海洋次中尺度过程在整个海洋系统中的混合耗散、能量再分配中具有非常重要的作用，同时小尺度湍流过程影响着海洋混合层中动量、能量和物质交换，在上层海洋的混合和动力学中起着重要作用。本项基于米级可解尺度湍流大涡模拟方法，选取了次中尺度地形尾涡和Langmuir环流作为代表性物理过程研究次中尺度与小尺度过程的相互作用。项目首先评估并改进Langmuir环流参数化方案。建立不同条件下Langmuir环流对特定SMTW下的混合特征关系。应用该关系利用SVM算法预测大尺度混合层深度时精度提高。其次在以坡陡作为无量纲地形参数研究亚临界、临界和超临界地形作用中，得出海表和地形顶部湍流耗散率和坡陡关系，该结果可为工程实践提供参考依据。本项目关键问题的多岛模拟结果揭示了Langmuir环流对尾流的变异性影响，湍动能收支剖面结果表明，对比Langmuir环流对湍动能收支各项加强特征随深度衰减结果，多岛效应会导致深水湍动能加强（我们称之边界加强效应）。针对这个发现，为深入探索海气边界一侧本项目开发了湍流大涡模拟海气耦合模式。在三种不同地转风速下Langmuir环流对于海气通量的影响结果显示Langmuir环流减缓了各通量在海洋上层中的消耗。后续多岛耦合模式也取得了初步结果，该研究未来可以用来模拟高精度海洋风电场物理环境模拟与预测。此外，本项目将地形影响的湍流混合相关结果应用到人工鱼礁领域。通过耦合被动示踪物模型的研发对鱼礁效率的最优排布和初级生产力提高等领域做了相关应用研究，初步结果显示来流速度较高时五倍与礁体间距布设最优。本项目积累了米级分辨率的多因素，不同耦合情况的大涡模拟大数据集，并且利用深度学习方法做了三个初步应用工作，将在后续研究中继续建立高精度数据平台为进一步研究提供数据支持和耦合模式培训，奠定领域内相关研究数据基础和技术支持。