基于伴随同化方法的Ekman模型垂向涡动黏性系数时间变化研究

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为了得到一种有效的计算海水涡动黏性的途径,本文基于伴随同化方法,研究了Ekman模型中垂向涡动黏性系数(verticaleddyviscositycoefficient,VEVC)的时间变化。本文推导了时间变化VEVC的优化关系式,并利用理想实验对三个影响因素进行了探究,包括优化算法、初始猜测、观测深度,其主要结论是:(1)梯度下降法的优化效果优于共轭梯度法和有限记忆BFGS(limited-memoryBroyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno)法;(2)初始猜测值与实际值接近时,
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