Data assimilation and sensitivity of the Black Sea model to parameters

Abstract

An adjoint based technique is applied to a Shallow Water Model in order to estimate influence of the model’s parameters on the solution. Among parameters the bottom topography, initial conditions, boundary conditions on rigid boundaries, viscosity coefficients and the amplitude of the wind stress tension are considered. Their influence is analyzed from different points of view. Two configurations have been analyzed: an academic case of the model in a square box and a more realistic case simulating Black Sea currents. It is shown in both experiments that the boundary conditions near a rigid boundary influence the most the solution. This fact points out the necessity to identify optimal boundary approximation during a model development.

Методика, заснована на сполучених рівняннях, була застосована до моделі «дрібної води» для оцінки чутливості її рішення до параметрів моделі. Розглядалися такі параметри як рельєф дна, початкові і граничні умови, коефіцієнти в'язкості і напруга тертя вітру на поверхні. Їх вплив аналізувалося з різних точок зору. Задача була розглянута в двох конфігураціях: академічний варіант моделі в квадратному басейні і більш реалістична версія, що моделює течії в Чорному морі. Було показано, що граничні умови на твердих кордонах мають найбільший вплив на рішення в обох випадках. цей факт вказує на необхідність пошуку оптимальних граничних умов при розробці моделі.

Методика, основанная на сопряженных уравнениях, была применена к модели «мелкой воды» для оценки чувствительности ее решения к параметрам модели. Рассматривались такие параметры как рельеф дна, начальные и граничные условия, коэффициенты вязкости и напряжение трения ветра на поверхности. Их влияние анализировалось с различных точек зрения. Задача была рассмотрена в двух конфигурациях: академический вариант модели в квадратном бассейне и более реалистичная версия, моделирующая течения в Черном море. Было показано, что граничные условия на твердых границах оказывают наибольшее влияние на решение в обоих случаях. Этот факт указывает на необходимость поиска оптимальных граничных условий при разработке модели.