拉格朗日足迹模型LPDM-B与足迹分析模型的比较外文翻译资料

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拉格朗日足迹模型LPDM-B与足迹分析模型的比较

1. 简介

最近，几种获得足迹估计的方法已经被提出。这些方法可以分为随机拉格朗日,分析方法，和大涡模拟。拉格朗日模型描述一个标量的随机微分方程的扩散

(e.g., Leclerc and Thurtell, 1990; Horst and Weil, 1992; Flesch et al., 1995; Rannik et al., 2000; Kljun et al., 2002)而分析模型是基于扩散方程的解的应用理论模型(e.g., Schuepp et al., 1990; Schmid and Oke, 1990; Wilson and Swaters, 1991; Horst and Weil, 1992; Kormann and Meixner, 2001)。足迹预测使用大涡模拟的一个例子可见Leclerc et al. (1997)。Schmid（2002）提供了一个足迹模型综述及其应用。

由于足迹估计无论在范围和强度上都高度依赖于高度的测量、风速、表面粗糙度、底层表面的异质性和大气稳定性，一个在不同环境条件下的模型评价将是非常重要的。然而，可用的实验数据集的可用性与足够的分辨率是非常有限的，到目前为止。因此，在这里，我们比较足迹分析模型和拉格朗日预测的足迹估计。一个拉格朗日模型的优点是，如果适当的建立并给出正确的速度统计，他们可以应用在任何湍流区（甚至在不均匀或非平稳的条件下）。然而，大多数分析模型约束的均匀湍流，我们比较集中在缩放政权的表面层(Holtslag and Nieuwstadt, 1986)。与表面层中的分析模型的比较的优点是，分析模型是基于半经验关系和相似理论，有表面层缩放机制的实验数据的支持。

在本研究中，我们比较LPDM-B，一个由Kljun et al. (2002) 引入的后向三维拉格朗日随机粒子分散模型的模式与Kormann和Meixner（2001）的解析足迹模型，以下简称KM01。

1. 模型描述

2.1拉格朗日足迹模型LPDM-B

LPDM-B拉格朗日足迹模型是由基于三维拉格朗日随机粒子分散模型Rotach et al（1996）和de Haan 和 Rotach (1998)开发的。该模型满足充分混合的条件下连续对流稳定分层，包括测量高度（受体）的表面层（例如，用于飞机的测量由Schuepp et al. (1990)所做的连接，及其

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