Ансамблевая ассимиляционная модель ионосферы Соломенцев, Дмитрий Валентинович

Содержание к диссертации

Введение

Глава 1. Анализ состояния исследования ионосферы экспериментальными методами и методами математического моделирования 16

1.1 Обзор оперативных экспериментальных данных о состоянии ионосферы 17

1.2 Эмпирические модели ионосферы 27

1.3 Теоретические численные самосогласованные модели ионосферы как метод исследования происходящих в ней процессов 29

Глава 2. Применение методики ассимиляции данных для определения текущего состояния ионосферы и оценки параметров внешних воздействий 50

2.1 Теоретические основы ассимиляции данных- фильтр Калмана и ансамблевые алгоритмы 51

2.2 Применение ансамблевой методики ассимиляции данных для моделирования ионосферы 56

Глава 3. Результаты работы ассимиляционной модели ионосферы и ихсравнения с независимыми экспериментальными данными 66

3.1 Структурная схема разработанной системы и результаты валидации по независимым экспериментальным данным системы GPS 66

3.2 Результаты сравнения данных глобальной модели с данными сети ионозондов 69

3.3 Результаты сравнения региональной модели с данными системы COSMIC/FORMOSAT-3 84

3.4. Результаты моделирования распределения электронной концентрации с помощью разработанной ассимиляционной модели ионосферы 94

Глава 4. Результаты проведения численных экспериментов по восстановлению ненаблюдаемых параметров ионосферы с помощью ансамблевого подхода 114

4.1. Дополнение вектора состояния: ЕхВ- дрейф 116

4.2 Дополнение вектора состояния: зональная и меридиональная компоненты скорости нейтральных частиц 118

4.3. Симуляция экспериментальных данных и настройка ансамблевой системы ассимиляции 124

4.4 Сравнение с независимыми экспериментальными данными 128

4.5 Результаты восстановления ненаблюдаемых параметров 129

Заключение

• Эмпирические модели ионосферы
• Применение ансамблевой методики ассимиляции данных для моделирования ионосферы
• Результаты сравнения региональной модели с данными системы COSMIC/FORMOSAT-3
• Симуляция экспериментальных данных и настройка ансамблевой системы ассимиляции

Введение к работе

Актуальность темы исследования

Ионосфера Земли, представляющая собой плазму с большим количеством ионизированных и нейтральных компонент, является объектом научных исследований с середины XX века. На данный момент известны общие принципы формирования ионосферной динамики, морфологии и химического состава. Несмотря на это, многие важные параметры ионосферных процессов плохо поддаются изучению в силу отсутствия соответствующих измерений. Этот факт существенно ограничивает области возможного применения существующих физически- обоснованных моделей ионосферы, так как точность полученных с их помощью результатов непосредственно зависит от этих параметров. Однако, помимо численных моделей, основанных на решении гидродинамических уравнений, существуют также модели, построенные на основе статистической обработки большого количества данных наблюдений. Такого рода модели, как правило, с высокой точностью описывают климатологические изменения основных ионосферных параметров, однако, применительно к задачам реального времени, их точность ограничена.

В последние годы существенно возрос практический интерес к исследованиям ионосферы в связи с бурным развитием глобальных системы телекоммуникации, а так же широким использованием спутниковых навигационных систем. Точность оценки ионосферных параметров, необходимая для реализации приложений, связанных со спутниковой навигацией, существенно превосходит уровень точности существующих на данный момент моделей (как физически- обоснованных, так и эмпирических). Таким образом, существует научная и практическая необходимость в высокоточной глобальной оценке текущего состояния ионосферы и построению краткосрочного прогноза его изменения.

К настоящему времени российскими и зарубежными учеными был разработан ряд приборов и методов, позволяющих проводить как локальную оценку характеристик ионосферной плазмы, так и распределение этих характеристик над достаточно обширными регионами. К таким приборам, в первую очередь относятся ионозонды, реперные сети спутниковых навигационных приемников, а так же радары некогерентного рассеяния. Среди методов обработки следует выделить интерполяцию полученных результатов, а так же томографические методы. Результаты разработок и исследований по направлению данной работы (в том числе разработка экспериментальных установок и методик усвоения данных в численных моделях) были отражены в большом количестве статей следующим авторами:

Акасофу С., Чепмен С., Брюнелли Б. Е., Намгаладзе А.А., Иванов- Холодный Г.С., Куницын В.Е., Терещенко Е.Д., Лившиц М.А., Ришбет Г., Романов А.А., Афраймович Е.Л., Андерсон Д., Бэйли Г., Бэлан Н., Билитца Д., Бюргерс Г., Ивенсен Г., Кодреску М., Фуллер- Роуэлл Т., Фейер Б., Ширлесс Л., Хедин А., Эрнандез- Пахарез М., Хоффман- Велленхофф Б., Хуба Д., Калман Р., Ляхов А.Н., Лоренц Э., Хаттатов Б., Клобучар Д., Шанк Р., Митчелл Г., Пулинец С.А,. Куган С.

Ссылки на работы указанных авторов приведены в полном тексте диссертации.

Объект исследования: ассимиляция данных в трехмерную физически- обоснованную модель ионосферы.

Физическая модель ионосферы, взятая за основу в данном исследовании, была разработана Б.В. Хаттатовым и Т. Фуллер- Роуэллом и передана автору диссертации для научных исследований и прикладных разработок, результаты которых приведены в тексте данной диссертации.

Целью данного исследования была разработка ансамблевой ассимиляционной модели ионосферы на базе имеющейся физической модели и оценка возможностей ее использования для исследования состояния ионосферы, а так же проведение расчетов состояния ионосферы с помощью разработанной модели.

Для достижения этой цели, в диссертации были решены следующие задачи:

1. Разработана и реализована система сбора и анализа данных о состоянии ионосферы с

доступных по каналам интернет серверов наземного сегмента системы навигационной

системы GPS. Система выполняет также сбор и обработку технической информации (орбиты спутников, дифференциальные задержки сигнала), без которой ассимиляция собранных данных была бы невозможна.

1. Разработана и реализована в аппаратно-программном комплексе система ансамблевой ассимиляции экспериментальных данных о полном содержании электронов по трассам распространения радиосигналов, принимаемых наземными станциями навигационной системы GPS, в физическую модель ионосферы.

2. Разработан и реализован метод вычисления параметров ионосферы с помощью ансамблевой ассимиляционной модели в отсутствии прямых наблюдений для этих параметров на примере ExB- дрейфа и скорости нейтральных компонент атмосферы. Проведена оптимизация этих программ с применением методов параллельного программирования с целью увеличения оперативность работы системы.

3. Проведено тестирование разработанных алгоритмов и программ в созданном аппаратно-программном комплексе.

4. Проведена валидация расчетов параметров ионосферы с помощью созданной ансамблевой ассимиляционной модели ионосферы с независимых экспериментальными данными.

5. Проведено моделирование состояния ионосферы в выбранные периоды 2011 и 2012 годов. В качестве продукта разработанной системы построены карты распределения полного электронного содержания, а так же рассчитан суточный ход критической частоты в слое F2 для некоторых точек на территории Российской Федерации. Проведено моделирование ионосферы во время геомагнитной бури над территорией Скандинавии. На основе данных моделирования построена картина интегрального электронного содержания в ионосфере вблизи осеннего равноденствия для выявления влияния атмосферных приливов на состояние ионосферы.

6. Оценены точности восстановления ExB- дрейфа и скоростей нейтральных компонент атмосферы с помощью ансамблевой системы ассимиляции.

Методы исследования: Для достижения цели работы были использованы методы математического моделирования ионосферы; методы обработки данных, такие как кластерный анализ; методы Монте- Карло в приложении к задачам фильтрации сигнала; математический аппарат теории вероятностей, математической статистики, гидрогазодинамики и численных методов. Система ассимиляции данных была запрограммирована в среде MatLab.

На защиту выносятся:

1. Ансамблевая ассимиляционная модель ионосферы, позволяющая определять основные параметры ионосферы в области высот 200-800км, а так же значения ExB- дрейфа и скоростей нейтральных компонент ионосферы. 2.

Экспериментальный образец аппаратно-программного комплекса, позволяющего оперативно проводить оценку основных параметров ионосферы. 3. Метод оценки

ненаблюдаемых параметров ионосферы с помощью ансамблевой ассимиляционной модели. Оценка точности восстановления ненаблюдаемых параметров ионосферы. Результаты оценки полей компонент скорости нейтрального ветра в термосфере. Результаты оценки скоростей переноса заряженных частиц в магнитном поле Земли в приэкваториальной зоне.

4. Результаты расчетов глобальных трехмерных распределений полей электронной концентрации и сравнение этих расчетов с независимыми экспериментальными данными: показаниями ионозондов, данными системы GPS и спутниковой миссии COSMIC/FORMOSAT-3. 5. Результаты моделирования

состояния ионосферы в высоких широтах во время геомагнитной бури 26 сентября 2011 года с помощью разработанной ансамблевой ассимиляционной модели. 6. Результаты расчетов интегрального электронного содержания в ионосфере в области осеннего равноденствия 2012 года для мониторинга влияния атмосферных приливов на состояние ионосферы.

Научная новизна работы описывается следующими положениями:

1. Впервые создана ансамблевая ассимиляционная модель ионосферы, позволяющая рассчитывать текущие значения основных параметров ионосферы (трехмерные пространственно временные распределения концентраций электронов и основных ионов в области высот 200 - 800км), а так же значения ExB- дрейфа и скоростей нейтральных ветров.

6. 1. Впервые для оценки параметров физической модели ионосферы в отсутствии прямых наблюдений применяется техника разложения больших полей на набор Эмпирических Ортогональных Функций, приводящая к существенному сжатию информации. Впервые показано, что эта методика позволяет уменьшить погрешности при восстановлении параметров модели.

   2. Впервые с помощью ансамблевой ассимиляционной модели воспроизведена долготная структура поля общего содержания электронов в ионосфере в слое 100-500 км в экваториальной области, позволяющая осуществлять мониторинг влияния атмосферных приливов на ионосферу.

   3. Впервые проведена оценка точности ансамблевой ассимиляционной модели при расчете не наблюдаемых параметров ионосферы.

   4. Впервые проведены сравнения данных суточного хода критической частоты в ионосфере, рассчитанных по ансамблевой ассимиляционной модели с данными сетевых измерений этого параметра с помощью ионозондов на территории Российской Федерации.

   5. Впервые проведены сравнения данных о пространственно-временных распределениях концентрации электронов в ионосфере, рассчитанных по ансамблевой ассимиляционной модели, с данными измерений системой COSMIC/FORMOSAT-3.

   Достоверность и обоснованность результатов исследования подтверждается корректностью постановки задачи и апробацией используемых методов. Результаты исследования также подтверждаются статистикой сравнения расчетов разработанной системы с независимыми экспериментальными данными, а так же разработками других авторов.

   Практическая ценность разработанной системы ассимиляции состоит в первую

   очередь, в возможности получения точной оценки состояния ионосферы. Такого рода

   информация может быть использована в приложениях, связанных со спутниковой

   навигацией. Задержка радиосигнала, обусловленная прохождением сигнала через

   ионосферу и приводящая к появлению погрешности в определении координат, напрямую зависит от количества заряженных частиц вдоль трассы распространения сигнала. Трехмерная ассимиляционная модель ионосферы позволяет с достаточно большой точностью определить эту величину, что может позволить существенно снизить навигационную погрешность одночастотных и двухчастотных навигационных приемников.

   Была проведена также апробация результатов работы: сделаны доклады на следующих конференциях: Современные Проблемы Дистанционного Зондирования Земли из Космоса (Москва, 2009), Atmosphere Ionosphere Safety (Калининград, 2010), International Summer School on Satellite Navigation (Дания, 2010), Всероссийская Конференция Распространение Радиоволн (Йошкар- Ола, 2011), European Space Weather Week (Бельгия, 2011), 4 ЦНИИ Минобороны (Юбилейный, 2012).

   Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и заключения. Работа содержит 151 страницы текста, в том числе 76 рисунков. Список используемой в работе литературы содержит 96 наименований.

   Эмпирические модели ионосферы

   Ионосфера Земли, представляющая собой плазму с большим количеством ионизированных и нейтральных компонент, является объектом научных исследований с середины XX века. Помимо непосредственного изучения ионосферы, в последнее время большое внимание научного сообщества уделяется взаимодействию ионосферы и нейтрального состава атмосферы [30], влиянию солнечного излучения и солнечного ветра на ионосферу Земли [19, 78], а так же связи сильных сейсмических событий с возмущениями ионосферной плазмы [84].

   В связи с ростом нагрузки на глобальные системы телекоммуникации, а так же широким использованием спутниковых навигационных систем, существенно возрос и практический интерес к исследованиям ионосферы. Большинство спутниковых сигналов, излучаемых и принимаемых в радиодиапазоне, испытывают влияние ионосферы, что в свою очередь напрямую сказывается на функционировании глобальных систем связи [29, 68].

   Таким образом, появилась научная и практическая необходимость в глобальной оценке текущего состояния ионосферы и построению краткосрочного прогноза его изменения. К этому моменту, уже был разработан ряд методов, предназначенных для локального мониторинга ионосферы. Средствами этого мониторинга являлись измерительные приборы, способные определять локальные характеристики ионосферной плазмы: электронную и ионную концентрацию, температуру и скорость. Примерами таких приборов могут служить ионозонды и радары некогерентного рассеяния. Несмотря на большую научную значимость, данные со сколь угодно плотной сети экспериментальных установок не могут обеспечить потенциальных пользователей глобальной картиной распределения параметров ионосферы, а так же возможностью прогнозирования ионосферного состояния.

   Наиболее пригодным инструментом для глобальной оценки текущего состояния ионосферы, является ее модель. Модель ионосферы может быть основана на обобщении эмпирических данных, или же на физических законах, регулирующих распределение основных величин в исследуемой области. Исходя из практических и научных требований к глобальным оценкам состояния ионосферы, параметры модели ионосферы, результаты которой могут быть применимы в высокоточных приложениях, должны соответствовать ряду условий. К таким условиям в первую очередь относится точность воспроизведения параметров ионосферы на заданных масштабах, оперативность работы и возможность делать краткосрочный прогноз изменения состояния ионосферы.

   В данной главе будут выборочно рассмотрены экспериментальные данные о состоянии ионосферы, а так же несколько наиболее актуальных методов определения глобального распределения ее характеристик: ионосферная томография, построение эмпирических параметризаций и создание физически обоснованной численной модели.

   1.1 Обзор экспериментальных методов исследований ионосферы.

   Как уже отмечалось выше, экспериментальные методики исследования ионосферы получили широкое распространение в ранний период ее изучения. Впоследствии, с ростом значимости задачи по определению текущего состояния ионосферы (мониторинг ионосферы), к данным измерений начали применяться все более и более существенные требования с точки зрения следующих характеристик:

   1. Известная погрешность. Неточность измерения ионосферных характеристик с помощью того или иного инструмента не должна превышать 10%, а источники ошибок должны быть оценены и дифференцированы.

   2. Широкая зона покрытия. С увеличением пространственного диапазона исследования, существенно расширяется класс приложений, в рамках которых могут быть использованы полученные данные.

   3. Оперативность обновления и доступность экспериментальной информации. В противном случае, данные перестают быть применимы для практических задач мониторинга ионосферы и становятся актуальны только для фундаментальных исследований.

   В настоящее время этим требованиям частично отвечают несколько классов экспериментальных данных. В первую очередь, это спутниковые методы измерения ионосферных параметров. Спутниковые данные делятся на два класса: во- первых это научные миссии, предназначенные для получения новой информации о состоянии верхней атмосферы и ионосферы, во- вторых это глобальные космические системы спутниковой навигации.

   Особый интерес для исследования ионосферы представляют данные о полном содержании электронов, получаемые с помощью обработки радиосигналов глобальных навигационных спутниковых систем (ГНСС). Это связано с тем, что радиосигналы высокоорбитальных навигационных спутников имеют глобальное покрытие, а результаты их обработки регулярно обновляются в открытом доступе. Как следствие, ГНСС являются наиболее мощным источником непрерывных экспериментальных данных о текущем состоянии ионосферы.

   На данный момент в мире действуют две развернутые ГНСС-разработанная правительством США система GPS [80] и разработанная в СССР, а позднее в России Глобальная Навигационная Система (ГЛОНАСС) [6]. В обоих случаях система представляет собой группировку космических аппаратов, обращающихся по эллиптическим орбитам на среднем расстоянии в 20 000 км от поверхности Земли. Основной сигнал спутников системы GPS передается на трех близких частотах L- диапазона: L1 = 1575,42 МГц и L2 =1227,60 МГц и L5 = 1176.45 МГц. На частоты L1 и L2 накладываются два бинарных кода: С / А-код наложен на L1 и Р-код на L1 и L2. С/А (Coarse acquisition, код грубой оценки)- доступный для всех сигнал, позволяющий проводить измерения средней точности. Р (precision, точный)- код, позволяющий проводить высокоточные измерения на двух частотах. В отличии от системы GPS, использующей кодовое разделение спутниковых сигналов, российская система ГЛОНАСС использует частотное разделение: каждый спутник передает на уникальной частоте, позволяющий выделить его сигнал среди остальных. Разброс частот спутников системы ГЛОНАСС следующий: в диапазоне L1- от 1602,5625 до 1615,5000 МГц, в диапазоне L2 от 1246,4375 до 1256,5000.

   Вычисление местоположения пользователя с помощью ГНСС основано на точном измерении времени прохождения радиосигнала от спутника к приемнику и точном знании координат спутника на тот момент, когда произошло излучение радиосигнала. Подробно этот процесс описан в большом количестве трудов и монографий, в том числе в работе [61]. Для постоянной корректировки параметров орбит и бортовых атомных часов навигационных спутников, наземный сегмент систем GPS и ГЛОНАСС содержит широкую сеть наземных стационарных приемников с заранее хорошо определенными координатами. Некоторые из этих станций (принадлежащие сети IGS- International Geodetic Survey), показаны на рис. 1.1.

   Применение ансамблевой методики ассимиляции данных для моделирования ионосферы

   Безусловно, такой выбор системы координат не является однозначным, Существуют также возможности решить систему магнитогидродинамических уравнений в сферической системе координат, как это сделано отчасти в модели ГСМ ТИП [20] (Глобальная Самосогласованная Модель Термосфера-Ионосфера- Плазмосфера). Однако, в большинстве моделей, используемых для мониторинга состояния ионосферы, применяется дипольное приближение магнитного поля. Помимо названных выше причин физического характера, такой выбор системы координат обусловлен также относительной простотой перехода от глобальной версии модели к региональной.

   Используемая в настоящей работе физическая модель имеет возможность производить расчеты как на глобальной сетке, так и на выбранном регионе. По сравнению с глобальным, региональное моделирование позволяет существенно увеличить пространственное разрешение сетки без привлечения новых компьютерных мощностей, а также ассимилировать информацию с более плотных региональных систем наземных станций. В отличие от глобальной модели, региональная версия позволяет существенно увеличить пространственное разрешение и точность описания ионосферных эффектов, в частности распределения температур и концентраций ионов.

   Технически переход от глобальной к региональной версии модели означает следующее: необходимо задать новые границы координат для рассчитываемых силовых трубок, а также отфильтровать список станций приема спутникового сигнала. Однако, одним из наиболее трудоемких этапов является подбор декорреляционых радиусов для параметризации ковариационной матрицы в процессе ассимиляции, суть которого изложена в главе 4.

   Система уравнений, используемых в физической модели, описывает ионосферную плазму в гидродинамическом приближении. Уравнения непрерывности и сохранения импульса решаются для семи типов ионов: НҐ, Не+, 0+, 02+, NO+, N , N2+. Для экономии вычислительных мощностей уравнение баланса температуры решается для трех типов ионов, вносящих наиболее значительный вклад в распределение энергии ( 1Ґ, Не+, 0+ ), и электронов. -biA1 + NiVpVi + VtVpNi = Pi-LiNl. (1.17)

   Уравнение (1.17) представляет собой уравнение непрерывности, где і -номер иона, Nt - концентрация, V - скорость ионов, Pt - слагаемое, определяющее источники ионов данного типа, LiNi - член, описывающий потери в концентрации данного типа ионов за счет рекомбинации и обмена зарядом, bs = -yjl + 3cos2(cpdun) (—М - результат аналитического перехода к новой системе координат. Координата s, применяемая в этом уравнении, сонаправлена с q. Градиент Vp обозначает изменение величины с изменением силовой трубки при постоянных значениях магнитной долготы и отсчета вдоль силовой линии. Фактически уравнение непрерывности решается в два этапа: расчет параллельного переноса и адвекция силовой линии в направлении координаты р, выполняемая согласно модели, предложенной в работах [50, 89]. Таким образом, используемая физическая модель ионосферы является «полу лагранжевой». При решении уравнения (1.17) также пренебрегается переносом заряженных частиц вдоль магнитной долготы, считая, что плазма в интересующем нас диапазоне высот сильно замагничена, а меридиональная компонента электрического поля близка к нулю.

   Значения электронных концентраций вычисляются в предположении локальной нейтральности плазмы. Это условие записано в уравнении (1.18) Ne=bNi. (1.18) Граничные условия для данного уравнения подразумевают равновесие между ионизацией и рекомбинацией на концах силовых линий.

   Уравнение баланса импульса (1.19) предполагает стационарные поля скоростей и решается в пренебрежении инерцией ионов. То есть при записи уравнений, предполагалось изначально, что полная производная скорости по времени в левой части классического уравнения импульса, равна 0. Само значение скорости возникает в уравнении при вычислении вклада столкновения ионов с нейтральными частицами и ионами других типов, так как для их расчета необходима относительная скорость.

   Здесь Vj;- и vin - частоты столкновений ионов с ионами другого типа и частицами нейтральной атмосферы соответственно, /- угол магнитного наклонения, D- угол магнитного склонения, Vn и Un- соответственно меридиональная и зональная компоненты горизонтальной скорости нейтральных компонент атмосферы, д- ускорение свободного падения, зависящее от высоты.

   В уравнении (1.19) учтены эффекты столкновения ионов между собой (последний член в правой части уравнения), а так же с частицами нейтральной атмосферы (предпоследний член в правой части). Для моделирования скоростей компонент нейтральной атмосферы в точках сетки была использована модель горизонтальных ветров Horizontal Wind Model, описанная в работе [57]. Эта модель дает значения зональной и меридиональной компоненты скорости ветра в географических координатах. Предпоследний член уравнения (1.19) представляет собой проекцию скорости, заданной в географических координатах, на силовую линию. Так как расчет скорости ионов происходит в одних и тех же координатах, необходимости в проекции в последнем члене нет. Член - д sin / отражает изменение скорости вдоль силовой линии за счет гравитации.

   Также, в уравнении (1.19) неявным образом учтено влияние продольного (параллельного силовой линии) электрического поля. Записывая уравнение сохранения импульса для электронов и отбрасывая все слагаемые, значение

   Здесь Hq- коэффициент Ламэ для перехода из географических в дипольные координаты, для краткости записанный в общем виде. Из уравнения (1.19а) выделяется продольная компонента электрического поля ц, которая затем подставляется в уравнение (1.19), приобретая форму т—-. После преобразования р = NkT, в уравнение (1.19) Hq Neme aq подставляется также и слагаемое градиента ионного давления, вместе с вкладом электрического поля образуя слагаемые 2, 3 и 4 в правой части.

   Результаты сравнения региональной модели с данными системы COSMIC/FORMOSAT-3

   Одной из подобных работ является модель коллектива государственного университета штата Юта (Utah State University, США)- Global Assimilative Ionospheric Model, или USU GAIM. Эта модель является наиболее близкой к разработанной в настоящей диссертации ансамблевой ассимиляционной модели. Прежде всего по методу ассимиляции данных, если судить по одной из последних работ этих авторов [90]. Однако, в модели USU GAIM используется традиционный ансамблевый фильтр Калмана, без дополнительных модификаций, применяемых в разработанной автором модели и указанных частично в этой главе, частично- в главе 4. Речь идет о методе настройки матрицы ковариации, который будет обсужден подробнее в главе 4, а так же о модификации матрицы Калмана, показанной в уравнении (2.17). Кроме того, основным отличием модели, разработанной автором является тот факт, что модель позволяет восстанавливать значения параметров ионосферы, для которых отсутствуют регулярные наблюдения. Этому вопросу посвящены материалы главы 3 и 4 диссертации, в которых показана возможность определения поля скоростей ветра в термосфере (движение нейтральных компонент в верхней атмосфере) и корректировка ЕхВ- дрейфа в приэкваториальной области. В главе 4 также впервые, в отличие от ранее опубликованных работ, выполнена оценка точности ансамблевой ассимиляционной модели с помощью численного эксперимента с синтезом результатов наблюдений.

   Еще одним примером ассимиляции данных в модели ионосферы является модель, разработанная в Лаборатории реактивного движения (Jet Propulsion Laboratory), США, и так же, как и вышеупомянутая модель Университета штата Юта, обозначающаяся аббревиатурой GAIM. Модель GAIM Лаборатории TPL использует традиционную вариационную методику усвоения данных 4 D -Var и описана в работе [82]. Эта модель также позволяет проводить оценку ЕхВ- дрейфа в ионосфере по полученным экспериментальным данным, однако процедура этой корректировки принципиально отличается от алгоритма, разработанного автором диссертации и описанного в главе 4. Техника восстановления параметров модели по косвенным наблюдениям с помощью вариационных алгоритмов ассимиляции данных подразумевает реализацию линейной версии кода физической модели. Это ограничивает корректировку параметров только теми физическими параметризациями, которые изначально заложены в модель.

   Среди других работ, направленных на создание системы ассимиляции ионосферных данных в численные модели, следует отметить работы [75, 93]. Принципиально, подход этих двух групп не отличается от подхода [82], разница состоит лишь в применении вариационной или последовательной техники ассимиляции данных.

   В данной главе было дано теоретическое обоснование метода ассимиляции данных в численные модели. Была сформулирована задача минимизации целевой функции и получено ее решение в линейном приближении. Во втором разделе был представлен ансамблевый подход к последовательной ассимиляции данных, а так же даны структурные схемы реализации прикладных программ. В заключении был приведен краткий сравнительный обзор существующих к настоящему времени ассимиляционных моделей ионосферы и даны комментарии относительно различия в подходах между данным диссертационным исследованием и упомянутыми ассимиляционными моделями, разработанными другими авторами. Глава 3. Результаты работы ассимиляционной модели ионосферы и их сравнения с независимыми экспериментальными данными.

   Структурная схема разработанной ассимиляционной модели и результаты ее валидации по независимым экспериментальным данным системы GPS. Созданная в настоящей работе ансамблевая ассимиляционная модель предназначена для оценки текущего состояния ионосферы и параметров внешних воздействий. Физическая модель ионосферы, применяемая в данной работе, подробно описана в гл. 1. В ней представлены уравнения магнитной гидродинамики, их приближения и разложения на конечно- разностные схемы для численного решения. Код физической модели ионосферы реализован на языке C++ в объектно- ориентированном стиле. После компиляции, модель представляет собой исполняемый файл в среде UNIX, принимающий на вход файл с пользовательскими настройками. Настройки включают в себя технические параметры запуска физической модели.

   Система ассимиляции экспериментальных данных в результаты расчетов численной модели рассмотрена в главе 2. Система ассимиляции данных была реализована автором на языке MatLab. Выбор этого языка программирования связан с относительной простотой построения параллельных программ в рамках принятых программных шаблонов. Из- за больших объемов расчетов и потоков данных, возможность параллельной обработки информации является важным элементом разработанной системы, позволяющим ей работать в режиме квазиреального времени.

   Помимо физических и математических задач, связанных с корректным представлением ионосферы в виде системы уравнений, а так же ассимиляции данных, организация работы такой системы представляет собой и техническую задачу. Ниже представлена структурная схема разработанной системы, изображающая ее ключевые элементы: физическую модель ионосферы, систему ассимиляции данных, систему сбора и обработки информации, а так же потоки данных.

   «Центральная Аэрологическая Обсерватория» и запущена для работы в оперативном режиме в 2011 году. После завершения каждого временного шага, модель сохраняет результаты расчетов на регулярной географической стеке в формате Network Common Data Format (NetCDF), описанном в [81]. Выбранный формат является стандартом для хранения геофизических данных и адаптирован для хранения мета- данных, таких как название переменных и их размерность. Сохранение результатов моделирования позволяет проводить сравнения расчетов модели ансамблевой ассимиляционной модели ионосферы с любыми экспериментальными данными, а так же обрабатывать и визуализировать результаты. Графики и результаты в данным разделе, за исключением прямых сравнений с данными ионозонда, получены с помощью пакета прикладных программ, разработанных автором в системе MatLab.

   Для оценки точности разработанной модели, результаты ее работы сравнивались с независимыми экспериментальными данными. Имея в распоряжении готовый набор алгоритмов для обработки данных системы GPS, предназначенных для ассимиляции в численную модель, можно сравнивать модельные расчеты с аналогичными данными, не участвовавшими в алгоритме ассимиляции. С целью постоянно отслеживать точность моделирования при работе системы в оперативном режиме, была предусмотрена следующая схема валидации.

   Из общего количества приемников, выбранных для сбора данных и ассимиляции в модель, порядка 10% откладываются для последующего сравнения. Данные с этих 10% приемников (как правило это от 10 до 20 приемников, в зависимости от общего количества станций) принимаются и обрабатываются также, как и с остальных, однако, они не добавляются в вектор наблюдений у. После ассимиляции, значения ПЭС вдоль трасс спутник- приемник для отложенных для валидации станций рассчитываются исходя из результатов модели. Полученные значения сравниваются с результатами ПЭС, полученными экспериментально. Результатом сравнения является величина среднеквадратичного отклонения результатов моделирования от наблюдений на каждом шаге по времени, а так же систематическая ошибка моделирования.

   Симуляция экспериментальных данных и настройка ансамблевой системы ассимиляции

   Для интерполяции были использованы данные, полученные с помощью наземных приемниках сети, от спутников с зенитным углом радиовизирования не менее 30 градусов. Видно, что ассимиляционная модельная и интерполяционная карты распределения ПЭС на рис. 3.43 и 3.44. качественно совпадают, отображая значимую неоднородность в распределении электронной концентрации над центральной частью Скандинавии на уровне 20 TECU. В спокойные дни значение ПЭС в этом регионе находится на уровне 6-9 TECU, что, вместе сданными о сильной геомагнитной активности, позволяет предположить, что резкое увеличение электронной концентрации связано с геомагнитной бурей.

   Важно отметить, что в отличие от метода интерполяции данных о полном электронном содержании электронов от сети приемников ГНСС, трехмерная ассимиляционная модель ионосферы позволяет получить не только карты ПЭС, но также данные о пространственном распределении электронной концентрации. Ниже рассмотрен эффект влияния геомагнитной активности на состояние ионосферы, выявленный по результатам модельного расчета состояния ионосферы. На рис.3.45 приведен результат расчета высотного профиля распределения электронной концентрации над одной точкой (г. Рогнан, центральная Норвегия, 6705 43"N 1523 16"Е) с помощью ассимиляционной модели.

   Распределение электронной концентрации над г. Рогнан на 19:30 24 сентября (синяя линия), 25 сентября (зеленая линия), 26 сентября (красная линия) и 27 сентября (голубая линия) по данным ассимиляционной модели ионосферы

   На рис. 3.45 видно пятикратное возрастание электронной концентрации в вечернее время 26 сентября (активная фаза бури) по сравнению со спокойными условиями. Одновременно с этим, автором было проведено исследование суточного хода полного электронного содержания над г. Тромсё и сравнение результатов моделирования с показаниями ионозонда. Результаты суточного хода показаны на рис.3.46.

   На рис.3.46 в районе 19:00 26 сентября ( с 40 по 43-й час наблюдений) видны резкие кратковременные изменения в ходе ПЭС, резко отличающиеся от относительно спокойного суточного хода 25 сентября. Так как модель ассимилировала данные с частотой один раз в 10 минут, острые пики ПЭС после 19:00 не отображены в результатах модельных рачсчетов. Отчасти это связано и с неточностями в параметризации процессов, происходящих в полярной области.

   Проведенный эксперимент по определению ионосферных характеристик в высоких широтах в период геомагнитного возмущения позволил сделать несколько важных выводов относительно возможностей разработанной ансамблевой ассимиляционной модели. Качественно, результаты моделирования ионосферы совпадают с результатами интерполяции экспериментальных данных при воспроизведении крупномасштабных неоднородностей во время активной фазы бури. Однако, при моделировании эффектов, происходящих на малых временных масштабах ( продолжительностью 3-5 минут), результаты моделирования могут заметно отличаться от данных наблюдений. Это подтверждают данные сравнений временного хода ПЭС в период с 40 по 43 час наблюдений, приведенные на рис.3.46. В целом, ассимиляционное моделирование высокоширотной ионосферы является одним из важных направлений будущей работы над дальнейшим усовершенствованием разработанной модели. Одним из факторов, который мог бы увеличить точность моделирования, является ассимиляция данных системы ГЛОНАСС, в которой спутники, в отличие от системы GPS, поднимаются выше над горизонтом в высоких широтах.

   Наряду с изучением воздействия геомагнитного поля и солнечного излучения на ионосферу, в последнее время, большое внимание уделяется исследованию процессов между нейтральными компонентами атмосферы и ионосферой. В частности, по наблюдениям спутниковой миссии COSMIC/FORMOSAT-3 в работе [95] были исследован эффект влияния атмосферных приливов на широтно- долготную структуру интегрального содержания электронов в слое 100 - 500 км экваториальной ионосферы. В экспериментальных данных спутниковых наблюдений, была выявлена структура, имеющая 4 характерных пика. Анализ такой структуры показал, что в регионах с аномально высокими значениями интегрированного электронного содержания на ионосферных высотах (100- 500 км) имеет место увеличение зональной компоненты экваториального электрического поля, вызванного зональным ветром в термосфере, за счет атмосферных приливов. На рис. 3.47 представлен один из главных результатов работы [95]-глобальное распределение интегрированного содержания электронов в слое ионосферы 100-500 км, полученное по результатам спутниковой миссии COSMIC/FORMOSAT-3. Рисунок 3.47 приведен из цитированной выше статьи без изменений.

   Распределение интегрированного содержания электронов в слое ионосферы 100-500км , полученное авторами статьи [95] по результатам спутниковой миссии COSMIC/ FORMOSAT-3. По горизонтальной оси отложена долгота в градусах, по вертикальной - широта в градусах, цветовая шкала представлена в TECU. Наблюдения проводились в период летнего солнцестояния 2006 года В рамках диссертационной работы автором был проведен аналогичный анализ данных модельных расчетов интегрированного содержания электронов в ионосфере в слое 100-500 км в период осеннего равноденствия 2012 года (с 15 по 29 сентября 2012г.). Оценки точности ассимиляционной модели, приведенные в первых трех разделах данной главы диссертации, говорят в пользу того, что изменчивость содержания электронов в ионосфере с амплитудой порядка 10 единиц TECU может быть обнаружена и воспроизведена с помощью ассимиляционной модели с высокой точностью. Методика построения широтно-долготных карт интегрального содержания электронов в слое ионосферы 100-500км была аналогичной описанной в статье [95]. Для каждого времени суток на глобальном распределении электронной концентрации выявлялась область с местным временем, равным, или наиболее близким к 22-00. Таким образом, за сутки вся карта покрывается результатами моделирования ионосферы в ночное время. Такая процедура была проделана для 15 дней, с 15 по 29 сентября 2012 года, после чего выполнялась интегрирование концентрации электронов в слое ионосферы 100-500км.

   Как было подробно описано в главе 1, в уравнениях физической модели есть слагаемые, зависящие от скоростей нейтральных компонент атмосферы. Последние, в свою очередь, вычисляются с помощью эмпирической модели HWM. Эта модель подразумевает возможность учитывать и игнорировать некоторые эффекты, влияющие на распределение скоростей нейтральной атмосферы, в том числе и приливы. На рис.3.48 показано, как выглядит распределение интегрального электронного содержания в ионосфере, полученное исходя только из результатов расчетов физической модели, причем эффекты, связанные с приливными движениями, выключены и в эмпирической модели HWM.

   Похожие диссертации на Ансамблевая ассимиляционная модель ионосферы

   

   Коррекция модели ионосферы по данным спутникового радиозондирования со сверхнизких орбитАзизбаев Михаил Ринатович