基于代理模型的区域尺度野火模拟中湍流与飞火效应的全局敏感性分析
大气与海洋物理
2018-09-17 v1 计算物理
摘要
在强风条件下，野火呈现非线性行为，并可能诱发飞火。我们针对一种基于火前线随机表示的野火蔓延模型中所包含的新型湍流与飞火子模型，开展了全局敏感性分析。为限制模型评估次数，采用基于广义多项式混沌（gPC）和高斯过程的快速代理模型，以识别影响过火区拓扑与面积的关键参数。本研究考察了这些代理模型在理想化测试案例中计算 Sobol' 敏感性指数的应用。已知风驱动火灾蔓延，结果表明风更是支配次生火生成的一个更普遍的主导因素。本研究还比较了不同规模与类型的训练集以及不同参数化与算法选择下代理模型的性能。最佳性能由基于稀疏最小角回归（LAR）和低差异 Halton 序列的 gPC 策略取得。不过，基于 LAR 的 gPC 代理倾向于滤除来自大长度尺度参数的信息，而基于清洗的 gPC 代理则不然。对两种算法而言，稀疏性确保了可用可承受数量的正向模型评估来构建代理，尽管模型响应具有高度多尺度与非线性特征。因此，使用稀疏代理是分析野火应用中新模型及其对输入参数依赖性的一种有前景的策略。
引用
@article{arxiv.1809.05430,
title = {Surrogate-based global sensitivity analysis for turbulence and fire-spotting effects in regional-scale wildland fire modeling},
author = {Andrea Trucchia and Vera Egorova and Gianni Pagnini and Mélanie C. Rochoux},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.05430},
year = {2018}
}