We present a Bayesian model selection framework to identify reduced dynamical equations describing the evolution of volume-integrated turbulence energy in magnetically confined plasmas. Using data from two-dimensional Hasegawa–Wakatani simulations with varying adiabatic parameters, we consider a candidate model with polynomial nonlinearities up to ninth order and a coupling term to zonal flow energy. All combinations of these terms are evaluated based on Bayesian model evidence. The optimal model includes only linear growth, quadratic nonlinear saturation, and zonal flow suppression. While subcritical turbulence was not observed in the present dataset, the selection framework successfully excluded redundant higher-order terms, confirming its robustness. Crucially, this approach enables data-driven identification of nonlinear saturation and turbulence-zonal flow coupling, which are often introduced heuristically in conventional models. These results suggest that the proposed framework can serve as a useful tool for constructing interpretable reduced models of plasma turbulence and for examining key mechanisms involved in nonlinear energy regulation.
磁化プラズマにおける体積積分乱流エネルギーの時間発展を記述する縮約力学方程式を特定するためのベイズモデル選択フレームワークを提示する。断熱パラメータを変化させた二次元Hasegawa–Wakataniシミュレーションのデータを用いて、九次までの多項式非線形性と帯状流エネルギーへの結合項を持つ候補モデルを考える。これらの項のすべての組み合わせをベイズモデルエビデンスに基づいて評価する。最適モデルは、線形成長、二次非線形飽和、帯状流抑制のみを含む。準臨界乱流は本データセットでは観測されなかったが、選択フレームワークは冗長な高次項をうまく除外し、その頑健性を確認した。重要なことに、このアプローチにより、従来モデルではしばしば発見的に導入される非線形飽和および乱流–帯状流結合のデータ駆動型の同定が可能になる。これらの結果は、提案するフレームワークが、プラズマ乱流の解釈可能な縮約モデルを構築し、非線形エネルギー制御に関わる主要なメカニズムを調べるための有用なツールとして機能し得ることを示唆している。