不确定性下的漂移浮标观测布放

确定布放额外观测测量的最优位置具有实际意义。然而，确切的底层流场在实践中从未可知。当通过数据同化或统计预报从有限数量的现有观测推断流场时，会出现显著的不确定性。本文发展了一种计算高效的拉格朗日漂移浮标布放新策略，其突出了不确定性的核心作用。构建了一种强调不确定性重要性的非线性轨迹诊断方法，以构造相图映射。它由底层流场的几何结构与拉格朗日数据同化中估计状态的不确定性共同构成。漂移浮标布放于该映射的极大值处，且要求彼此充分分离。这样的策略使漂移浮标能航行最远距离，以收集流场的局部与全局信息。它也利于大幅降低不确定性。为刻画不确定性，估计状态由概率密度函数（PDF）给出。随后引入一种信息度量来评估该 PDF 中的信息增益，这从根本上不同于传统的路径式测量。该信息度量还避免使用未知真值来量化不确定性减少，使方法具实用性。利用简单示例的数学分析验证了该策略。随后基于多尺度湍流流的数值模拟展示了该策略相对于其他一些方法的优势。