基于特征正交分解与离散经验插值的浅水波模式降阶解法

摘要：

利用特征正交分解方法(proper orthogonal decomposition method,POD)与离散经验插值方法(discrete empirical interpolation method,DEIM)对旋转大气中有限区域浅水波模式进行降阶处理,获得浅水波模式的POD/DEIM降阶模型(ROM)及其数值解,评估降阶模型刻画大尺度大气系统的能力和效率.研究结果表明:POD/DEIM降阶模型从根本上实现了浅水波模式降阶,提高了计算效率,降低了计算代价.POD/DEIM降阶模型的计算效率明显高于POD降阶模型和全阶模型,并且可以捕获全阶模型超过99.8％的能量.特别当空间格点数量明显增加时,POD/DEIM降阶模型CPU耗时很少.但POD/DEIM降阶模型模拟质量依赖于瞬像维数和DEIM插值点维数两个可变参数,并且DEIM插值点数量减少会明显缩短POD/DEIM降阶模型的CPU耗时.

关键词：特征正交分解、离散经验插值、浅水波模式、模型降阶

所属期刊栏目：20

分类号：O175.2;O241.8(数学分析)

资助基金：国家自然科学基金;国家科技支撑计划

在线出版日期：2020-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：23-33