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基于气象数值预报尺度风场的高精度三维风场智能重构
研究背景
最新超级计算机算力表明当前实时天气预报最精细水平网格尺度一
般为1~4km量级。实时天气预报模式尚无法满足结构风工程领域和机器学习算法能够在大量数据中学习湍流结构的特
风能评估领域对高精度湍流风场的需求。征,并在不同尺度上进行重构和预测,可为结构风
高精度数值模拟方法能够提供丰富的三维流场信息,但其计算复杂工程和风能评估研究提供真实高精度湍流风场。
度和成本较高。
-2-
研究背景
神经网络及超分辨率重构
(x)ReLU(x)max(x,0).超分辨率重构:通过低分辨率图像或图像序列恢复
2出高分辨率图像
wargminw||yf(x;w)||2神经网络原理
湍流场时空重构
二维湍流场超分辨率重构基于深度学习的三维风场重构考虑三个时间步长的湍流重构
-3-
数据集
基于理想台风风场数据集进行DSC/MS网络的训练、测试和预WRF-LES
测。(/datasets/ds301.0/)
DomainD3D4D5D6
该数据集来源于基于中尺度气象数值模式WRF开展的理想台
Horizontalgrid
风数值模拟结果,采用了WRF-LES模块。distance(m)1666.67555.56185.1861.72
数据集包含四种不同海表温度(26℃、27℃、28℃和29℃)Horizontalgrid
598×598598×598598×598967×967
情况的理想台风数据。number
Verticallayer
87
number
Timestep(s)6.672.220.740.25
选择海表温度为29℃的Domain6台风工况作为基础数据集。
D6数据集水平网格尺度为62m,水平网格数为967×967,垂直层数
为
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