拉格朗日隨機懸浮微粒模型的改進及非高斯湍流模擬.pdf

1、為管理自然資源,控制空氣質量,像基因流和PM10(微粒直徑小于等于10μm)這些懸浮微粒在空氣中的物理傳播過程備受關注。而懸浮微粒傳播模型的核心是模擬微粒在空氣中或植被中的飛行軌跡。由于植物葉和莖的覆蓋情況多樣,湍流狀態(tài)不穩(wěn)定,引入較多的經驗數據,因此微粒在植被中運動情況會更加復雜。經觀察和統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)湍流現(xiàn)象是一個確定性的運動過程,相關研究者成功建立了模型并模擬了服從高斯分布的湍流。其中,這些模型被劃分為歐拉框架和拉格朗日框架。雖然兩種框

2、架各有優(yōu)缺點,而本文旨在通過改進現(xiàn)有的拉格朗日(LS)懸浮微粒模型模擬空氣當中的非高斯湍流現(xiàn)象。
　　大量文獻做了相關實驗和建模以模擬該非高斯湍流。盡管這些模型或是失敗而終,或是不如高斯隨機模型的模擬效果。但是從這些研究中總結出了用于驗證模型正確性的標準,即“充分混合條件”標準。該標準要求模型模擬的湍流應當隨著時間的推移,在整個傳播過程中,所謂微粒的波動速度具有穩(wěn)定的概率分布。
　　基于以上標準,本文的建模方法提供了一套方案

3、確保模擬的三維湍流數據的概率密度函數與實測數據相一致。其中,該實測數據由10Hz風速計在美國伊利諾伊大學農地采集得到。依據之前觀察和實驗經驗,獲得的該數據被轉化為以30分鐘為區(qū)間的湍流數據,用作模擬對象。
　　前面提到的拉格朗日懸浮微粒模型模擬的湍流統(tǒng)計特征中,平均數和方差已經與實測數據接近,并且具有良好的摩擦速度,這意味著模型中使用的馬爾科夫鏈實現(xiàn)“歷史影響”效果,其中微粒當前速度會在一定程度上受之前速度狀態(tài)的影響。為了加入合適