A method of decomposition of abrupt transport phenomena in magnetized plasmas is demonstrated by using a data-driven science method. The set of turbulence data is produced for the Kelvin–Helmholtz turbulence in a cylindrical plasma by using a numerical nonlinear simulation, which is based on an extended Hasegawa–Wakatani model. The obtained turbulence state is accompanied by limit-cycle-like dynamics, and the abrupt particle transport phenomena is observed. We apply a singular value decomposition to the turbulence data with a clustering method, and the turbulence state is decomposed into background, zonal flows, and coherent and incoherent modes. The contribution of these decomposed modes to the particle transport is evaluated for all the combinations of the modes. It is found that the abrupt transport is mainly driven by the incoherent mode, and that it determines the spatio-temporal scale of the abrupt transport for the presented case.
磁化プラズマにおける突発的輸送現象の分解手法が、データ駆動科学手法を用いて実証される。乱流データセットは、拡張された長谷川–若谷モデルに基づく数値非線形シミュレーションを用いて、円筒プラズマ中のケルビン–ヘルムホルツ乱流に対して生成される。得られた乱流状態はリミットサイクル様のダイナミクスを伴い、突発的粒子輸送現象が観測される。我々は、クラスタリング手法を併用した特異値分解を乱流データに適用し、乱流状態を背景、帯状流、そしてコヒーレントおよびインコヒーレントモードに分解する。これらの分解されたモードの粒子輸送への寄与は、モードのすべての組み合わせについて評価される。突発的輸送は主にインコヒーレントモードによって駆動され、それが提示されたケースにおける突発的輸送の時空間スケールを決定することが見出される。