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Joost Businger - 大气边界层研究的先驱
1。介绍和早期职业本文纪念了Joost Alois Businger 1在他100周年纪念日的科学生涯。如果您要求他的同事和朋友用一句话描述Joost Businger，他们会说他“谦虚”。尽管有谦虚的态度，但许多人还是重新获得了他的作品的意义，其中包括1978年美国气象学会（AMS）半个世纪奖，2003年欧洲地球科学联盟（EGU）Vilhelm Bjerknes奖章，以及他作为AMS荣誉成员的指定。他当选为国家工程学院，是AMS和美国科学发展协会（AAAS）的会员。当恭喜这些荣誉之一时，Joost曾经回答：“我很幸运，在如此年轻的时候，我决定对气象感兴趣，并且与我在一起。它使我年轻”（图1）。Joost于1924年3月29日出生于荷兰的哈勒姆。2他的祖父是瑞士移民，他将瑞士公民授予约斯特。他的父亲Leopold Alois Businger是一位敬业的艺术家（画家），在业余时间从事牙科工作。他的母亲Helena Schimpf Businger是Joost和他的弟弟Peter的歌手和家庭主妇。当Joost大约10岁时，三月份的一个非常温暖的日子激发了他对天气的终生兴趣。第二次世界大战于1940年爆发并对天气的预测被分类时，他保留了战争的最后几年的天气记录，并根据过去的类似序列进行了预测（图2）。他告诉我：“有时候我的预测是正确的，我给邻居留下了深刻的印象。” 3
探索使用机器学习来参数化海面边界层中垂直混合的参数
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具有不确定动力学的系统的规定性能和边界层控制
控制技术或控制理论是一个落下数学，物理和电气技术的两个水平研究领域。基本上是关于形成算法和方程的依赖于应将控制信号发送到动态系统以实现'scond行为的方程式。普通的歧义包括稳定机器人手臂，维持“损坏的室温或为车辆为特定路线上油。控制技术是关于决定转向警卫制作给定油或参考信号的。控制技术与未指定的研究领域之间的差异在于智能的工作：控制技术旨在为系统创建准确，裸露的控制策略，而使用和使用理解和使用情报。不需要完整模型的情况。经典的重新塑造方法不必作为一个很好的工作，而是迫使基本的数学模型的喜悦。控制系统不需要通过截断阶段进行操作，因为它们基于系统的动力学和行为。但是，现代适应性的调节器可以使用基于物理和数学的模型，该模型与截断数据相关的参数以脱离了类似BOUT的控制信号。控制技术中的当前研究领域 - SNA的控制，称为Okanda Systems，具有引人注目的普遍要求。漏斗功能）。规范系统一个固定系统的一个例子是辅助控制，与在回顾性的环境环境国家一起运行的情况下，周围环境及其周围环境都需要与周围的环境联系起来。迅速变化的牛皮和水 - 静止的土地，它与数学建模相比，因为对照技术仪经常受到影响，而且很难以良好的课程形式遵守知识的权利。最新的热情采用了一种现代控制方法，称为处方绩效控制（也称为漏斗控制），可以轻松地在这种问题上航行。从理论上讲，该方法可以保证系统不会偏离其组装课程 - 即使在重新元素中使用有关系统的动态或证据的信息，您对手的操作也不会。通过定义称为漏斗功能的疮来指定最大偏差的要求（Eng。通过高级数学方法，控制算法扩展了最佳，并且（如有必要）向系统扩展了大量的猪，以强迫其偏离其小于擦除水平的“漏斗”。漏斗法规中的一个问题是，不可能保证在不同时使用学习零时间的函数的情况下，银行业期间的偏差变得很小。然后通过在用于减少控制信号的方程式中留下不连续的功能来解决此问题。从理论上讲，这不是更大的问题，但是实际上，它导致秃头问题（零售额为零），而不幸的是在预示系统中的实际组件上挂在楼上。如果函数中存在困境或扩散，则通常将功能视为不连续的。该术语的目的是确保系统始终朝着该位置的时间直接转向。
干燥大气边界层的生成对流参数化
抽象的湍流参数将仍然是公里尺度地球系统模型中必要的构建块。在对流边界层中，其中保守特性（例如潜在温度和水分）的平均垂直梯度大约为零，标准的ANSATZ将湍流通量与涡流扩散率的平均垂直梯度相关联，必须通过质量 - 浮力参数来扩展典型的非元素和降低的质量上流和下向大气边界层。我们提出了基于生成对抗网络的干燥和瞬时增长的对流边界层的参数化。训练和测试数据是从三维高分辨率直接数值模拟获得的。模型结合了自同性恋层生长的物理学，随后是通过重生化的经典混合层理论。这增强了生成机器学习算法的训练数据库，因此显着改善了在地面层上方边界层内部不同高度的合成生成的湍流场的预测统计数据。与随机参数的不同，我们的模型能够预测不同高度的浮力波动，垂直速度和浮力通量的高度非高斯和短暂性统计，从而捕获了最快的热量渗透到稳定的顶部区域。我们的生成算法的结果与标准的双方程质量 - 舒适方案一致。我们的概念证明也为在其他自然流中有效的数据驱动对流参数铺平了道路。目前的参数化还提供了湍流对流的颗粒型水平组织，这在其他模型封闭中均无法获得。
深度学习衍生的行星边界层高度从传统的气象测量
摘要。行星边界层（PBL）高度（PBLH）是各种流星和气候研究的重要参数。本研究提出了一个多结构深神经网络（DNN）模型，该模型可以通过整合早晨的温度纤维和表面气象观测来估计PBLH。DNN模型是通过利用富含的PBLH数据集而开发的，该数据集是从长期存在的辐射记录中得出的，并以高分辨率的微脉冲激光雷达和多普勒激光雷达观测来增强。我们以10个成员的合奏访问DNN的性能，每个成员都有独特的隐藏结构，从1994年到2020年，在南部大平原上共同产生了强大的27年PBLH数据集。各种气象因素对PBLH的影响是通过重要性测试严格分析的。此外，还评估了DNN模型的准确性，以针对辐射观测值进行评估，并与传统的遥感方法并置，包括多普勒激光雷达，天花板，拉曼激光雷达和微脉冲激光雷达。DNN模型在各种条件下表现出可靠的性能，并且相对于遥感方法表现出较低的偏见。此外，最初在普通区域进行训练的DNN模型在应用于山羊山（Green Ocean Amazon; Tropical Rainforest）和Cacti（云，Aerosol和Aerosol，Aerosol和复杂的地形相互作用; Middle lat Lattlative Mountains; Middle Lattlative Mountains）活动中遇到的异质地形和气候时，表现出显着的适应性。这些发现证明了深度学习模型在估计PBLH中的有效性，增强了我们对边界层过程的理解，对改善PBL在天气预测和气候建模中的表示的影响。
从空间中的行星边界层的合成观察结果一个检索系统模拟实验框架
摘要：解决当前地球系统观察策略中国家科学，工程和医学学院确定的关键差距，2017 - 27年对地球科学的十年际调查以及来自空间推荐的孵化概念，以培养未来目标可观察物的概念，包括大气行星层（PBL）。随后的NASA PBL孵化研究团队报告确定了测量要求和活动，以提高适用于PBL有针对性可观察到的技术及其相关科学和应用优先级的技术的成熟度。虽然PBL是人类生活和表面能量，水分和质量交换的关键层，但它也是Spaceborne仪器的最远，最无法接近的层。在这里，我们记录了PBL检索系统模拟实验（OSSE）框架，适用于评估现有和新的测量技术，并确定它们的准确性和改进，以满足升高的十年录取调查要求。尤其是，大型模拟（LES）的益处被强调为关键PBL状态的高分辨率合成观察的关键来源：从热带地区到亚热带和中间次数，到亚极和极性区域。使用六个仪器模拟器探索了基于LES的PBL检索OSSES的潜力：全球导航卫星系统 - 拉迪奥固执，差异吸收雷达，短波红外光谱仪，红外光谱仪，多角度成像光谱仪和微波炉声音。讨论了LES在PBL检索OSSE中的关键作用和仪器发展的一些观点。
火星边界层探空气球的概念
摘要：火星探测计划分析小组已将测量火星大气的状态和变化作为未来几年的重点研究。气球载仪器可以弥补当地固定着陆器和全球轨道器观测之间在中尺度距离上时间和空间分辨率的差距。使用气球系统实现这一目的的想法本质上并不新鲜，在过去几十年中已经提出过。虽然这些概念被认为是在进入和下降过程中的空中部署，但本研究中概述的概念重新审视了从火星表面发射着陆器的有效载荷甲板。这种部署选项今天主要得益于微电子和传感器小型化技术的进步，这使得气球探测器的设计比以前提出的系统小得多。本文介绍了该仪器的可行性评估，并进一步详细介绍了科学和操作概念、稻草人传感器套件、其系统组件以及相关的规模和预算估算。它还补充了提出的分析方案，用于评估、管理和减轻自动将此类气球系统从行星表面发射所涉及的部署风险。
湍流边界层的气动光学畸变
四个直接数值模拟 (DNS) 数据集涵盖了 8 至 14 的有效自由流马赫数，用于研究高超音速边界层中湍流引起的气动光学畸变行为。数据集包括两个来自平板边界层（马赫数 8 和 14）的模拟数据集和两个来自尖锥流（马赫数 8 和 14）的模拟数据集。来自每个 DNS 的瞬时三维密度场被转换为折射率并进行积分以产生由湍流引起的光程差 (OPD) 分布。然后将这些值与文献中的实验数据和现有的 OPD 均方根模型进行比较。虽然该模型最初是为马赫数 ≤ 5 的流动开发的，但它为我们比较高超音速数据提供了基础。
湍流边界层的气动光学畸变
研究了湍流引起的亚音速、超音速和高超音速边界层的气动光学畸变特性。使用了四个边界层的直接数值模拟 (DNS) 数据，这些边界层的标称马赫数范围从 0.5 到 8。亚音速和超音速边界层的 DNS 数据是平板流。两个高超音速边界层均来自入口条件为 8 马赫的流动，其中一个是平板流，另一个是尖锥上的边界层。这些数据集中的密度场被转换为折射率场，这些折射率场沿预期的光束路径积分，以确定光束穿过湍流场的折射时将经历的有效光程长度。然后，通过考虑与体边界层效应相关的平均路径长度和倾斜问题，确定光程差 ( ) 的分布。将 的均方根与现有模型进行比较。发现从亚音速和超音速数据确定的 值与现有模型非常匹配。可以预料的是，由于在模型推导过程中做出了强雷诺类比等假设，高超音速数据匹配得并不好。到目前为止，该模型从未与本文中包含的马赫数如此之高的流动或流过尖锥几何的流动进行比较。
湍流冲击波边界层相互作用和边界层流动的壁面模型大涡模拟
精确模拟高雷诺数可压缩流动具有挑战性。对于直接数值模拟 (DNS)，必须解析所有尺度的流体运动，根据 Choi 和 Moin 1 的说法，网格点的数量按 N ∝ Re 37 / 14 L 缩放。虽然 DNS 是最准确的方法，但它的计算成本也最高。大涡模拟 (LES) 仅解析大能量承载流动结构，未解析（即子网格）结构用子网格应力 (SGS) 模型建模，或直接通过数值方案的扩散（即隐式 LES，ILES）来解释。对于壁面解析 LES (WRLES)，近壁面条纹的平均长度和展向间距为 x + ≈ 1000 和 z + ≈ 100，通过壁面粘度 µ w 和摩擦速度 u τ = p 变为无量纲