项目名称: 基于离散元方法的海冰精细化数值模型研究

项目编号: No.41506109

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2016

项目学科: 天文学、地球科学

项目作者: 王安良

作者单位: 国家海洋环境预报中心

项目金额: 21万元

中文摘要: 在极区边缘和季节性结冰海域,海冰普遍表现出较强的离散分布和非连续运移特性,而基于连续介质的传统海冰数值模型尚难以精确模拟这类物理现象。针对于此,本项目将采用温度敏感的平行粘结、单元应力分配核函数、粘-弹塑性本构关系、计算单元的增减等方式和考虑盐度随时空演化的热力学过程来发展和完善海冰的精细化动力-热力学离散元模型。该模型不仅可以对风和流等作用下海冰的断裂、破碎、堆积和辐散等动力过程进行模拟,还可以通过考虑热力学过程实现对生消、冻结和融化断裂等海冰热力和动力耦合过程的模拟。此外,本项目针对渤海海冰开展应用性研究,将模型与高效并行算法、海洋和大气模式、卫星遥感图像和现场监测手段相结合,发展渤海海冰的高精度预报模型,尤其提高初冰期和融冰期海冰要素的预报精度。本项目基于离散单元方法发展的海冰精细化数值模型,将为深入研究具有明显动力学过程的海冰动力-热力演化机理提供科学依据。

中文关键词: 海冰;离散元;动力学;热力学;渤海

英文摘要: In subarctic and seasonal ice-covered area, most of the ice pack is composed of discrete and movable floes, which makes ice cover unstable. These properties are not able to be exactly simulated through traditional numerical model. Therefore, this project will develop a model based on DEM (discrete element method) to effectively reflect the properties. The model takes advantage of parallel-bond sensitive to temperature, kernel function for stress distribution, viscous-elastic-plastic constitutive relation, increasing or decreasing computational elements and a new thermodynamic simulation considering salinity variable on time and space. So it is competent to embody fracture, overlapping, accumulation, melting and freezing of sea ice under the condition of current, wave, temperature and so on. Furthermore, this model will be applied into the Bohai Sea in collaboration with parallel computation, oceanic and atmospheric model, satellite image and field monitoring technology. This fine model can be used to employ dynamic thermodynamic processes of sea ice in the area dominated by movable floes.

英文关键词: sea ice ;discrete element method;dynamics;thermodynamics;Bohai Sea

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

顾及时空特征的地理知识图谱构建方法
专知会员服务
53+阅读 · 2022年2月15日
专知会员服务
37+阅读 · 2021年8月31日
专知会员服务
26+阅读 · 2021年8月24日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年6月18日
专知会员服务
66+阅读 · 2021年5月21日
【CVPR2021】多实例主动学习目标检测
专知会员服务
41+阅读 · 2021年4月18日
专知会员服务
43+阅读 · 2020年12月8日
基于深度学习的手语识别综述
专知会员服务
45+阅读 · 2020年5月18日
大数据安全技术研究进展
专知会员服务
91+阅读 · 2020年5月2日
一网打尽!100+深度学习模型TensorFlow与Pytorch代码实现集合
微软发布量子计算最新成果,证实拓扑量子比特的物理机理
微软研究院AI头条
0+阅读 · 2022年3月18日
【夯实基础】卡尔曼滤波
极市平台
1+阅读 · 2021年11月3日
趣解读 | 重构三维植被表型,计算呈现自然之美
中国科学院自动化研究所
0+阅读 · 2021年9月2日
人工神经网络在材料科学中的研究进展
专知
0+阅读 · 2021年5月7日
海洋论坛丨水声目标识别技术现状与发展
无人机
25+阅读 · 2018年12月17日
自然语言处理中的语言模型预训练方法
PaperWeekly
14+阅读 · 2018年10月21日
关系推理:基于表示学习和语义要素
计算机研究与发展
18+阅读 · 2017年8月22日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
14+阅读 · 2019年9月11日
Arxiv
13+阅读 · 2019年1月26日
Arxiv
16+阅读 · 2018年4月2日
小贴士
相关主题
相关VIP内容
顾及时空特征的地理知识图谱构建方法
专知会员服务
53+阅读 · 2022年2月15日
专知会员服务
37+阅读 · 2021年8月31日
专知会员服务
26+阅读 · 2021年8月24日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年6月18日
专知会员服务
66+阅读 · 2021年5月21日
【CVPR2021】多实例主动学习目标检测
专知会员服务
41+阅读 · 2021年4月18日
专知会员服务
43+阅读 · 2020年12月8日
基于深度学习的手语识别综述
专知会员服务
45+阅读 · 2020年5月18日
大数据安全技术研究进展
专知会员服务
91+阅读 · 2020年5月2日
一网打尽!100+深度学习模型TensorFlow与Pytorch代码实现集合
相关资讯
微软发布量子计算最新成果,证实拓扑量子比特的物理机理
微软研究院AI头条
0+阅读 · 2022年3月18日
【夯实基础】卡尔曼滤波
极市平台
1+阅读 · 2021年11月3日
趣解读 | 重构三维植被表型,计算呈现自然之美
中国科学院自动化研究所
0+阅读 · 2021年9月2日
人工神经网络在材料科学中的研究进展
专知
0+阅读 · 2021年5月7日
海洋论坛丨水声目标识别技术现状与发展
无人机
25+阅读 · 2018年12月17日
自然语言处理中的语言模型预训练方法
PaperWeekly
14+阅读 · 2018年10月21日
关系推理:基于表示学习和语义要素
计算机研究与发展
18+阅读 · 2017年8月22日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员