【摘 要】
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Ekman理论是海洋科学的基础理论之一,Ekman模型在物理海洋学的研究中有悠久的历史。垂向涡动粘性系数(VEVC)是Ekman模型的重要参数,对Ekman螺旋结构和Ekman输运有重要影响。
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Ekman理论是海洋科学的基础理论之一,Ekman模型在物理海洋学的研究中有悠久的历史。垂向涡动粘性系数(VEVC)是Ekman模型的重要参数,对Ekman螺旋结构和Ekman输运有重要影响。本文基于伴随同化方法,研究了Ekman方程中VEVC的时间变化。利用理想实验对七个影响反演结果的因素进行了探究,包括优化算法、初始猜测、分布类型、风速条件、边界层深度、观测深度、数据噪声。主要结论是:(1)梯度下降法的优化效果优于共轭梯度法和有限记忆BFGS法;(2)反演结果对初始猜测值敏感,初始猜测值与实际值接近时,收敛速度更快,反演误差更小;(3)模型能够反演各种不同类型的时间分布;(4)模型可以适应不同类型的风速条件;(5)较厚的边界层比较薄边界层效果稍好;(6)反演结果对表层和次表层数据更敏感;(7)在存在数据噪声的情况下,反演结果仍可接受。从Bermuda试验站锚泊系统(BTM)的ADCP数据中提取了 Ekman流速,并反演了 VEVC的时间变化。主要结论是:(1)对于实测数据而言,仍是梯度下降法优化效果最好;(2)将VEVC设置为时间变化型的反演策略,其反演效果优于常数型和深度变化型;(3)该地区VEVC在0.01m2s-1左右。该研究拓展了我们对Ekman模型的理解,并提供了一种有效的方法来确定VEVC的时间变化。
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