数値実験と解析における内部変動の重要性

大気と海洋の流体力学の限られた領域モデルが長期間にわたり実行されると、外部要因に関連しない変動が現れます。この変動は口語的に流体力学的ノイズまたは単にノイズと呼ばれます。この論文では、過去数年間にわたってこのようなノイズの性質と数値実験および解析への影響について学んだことを要約します。このノイズの存在は、数値シミュレーションのアンサンブルで容易に特定でき、ノイズの強度はスケール依存のメモリと密接に関連していることが分かります。システムレベルでは、ハッセルマンの確率的気候モデルによって与えられるこのメモリ項が重要な役割を果たします。周辺海域の場合、潮の影響を受けたバロクリニック不安定性のプロセスや季節的熱塊の形成が重要な側面です。確率的気候モデルが大気および海洋力学以外のシステムに適用できることや、 tipping pointsの不可逆性、ノイズレベルを超えた変化を検出し、変化の原因を特定することの課題など、いくつかの一般的な側面についても議論します。