Содержание к диссертации
Введение
1. Современное моделирование ионосферных процессов 10
1.1 Существующие модели ионосферы 10
1.1.1 Теоретические модели 11
1.1.2 Параметрические модели 12
1.1.3 Эмпирические модели 13
1.1.4 Модель IRI 16
1.1.5 Источники данных модели IRI 17
1.1.6 Электронная концентрация 17
1.1.7 Слой F1 18
1.1.8 Слой F2 19
1.2 Природа и особенности неоднородностей ионосферы 21
1.2.1 Классификация неоднородностей слоя F 23
1.2.2 Причины возникновения ионосферных неоднородностей 24
1.3 Ионосферное радиозондирование 26
Выводы по главе 1 27
2. STRONG Использование ионосферных моделей для целей оперативного управления
радиосвязью STRONG 29
2.1 Необходимость коррекции модели IRI 29
2.2 Метод кригинга 43
Выводы по главе 2 51
3. Коррекция ионосферной модели по данным радиозондирования с ОС «Мир» 53
3.1 Радиозондирование с ОС «Мир» 53
3.2 Результаты коррекции модели IRJ по данным с ОС «Мир» 58
Выводы по главе 3 78
4. Коррекция ионосферной модели по данным радиозондирования с наземных ионосферных станций 80
4. Коррекция ионосферной модели по данным радиозондирования с наземных ионосферных станций 80
4.1 Использование данных мониторинга наземных ионосферных станций для коррекции ионосферных моделей 80
4.2 Источники данных 81
4.3 Коррекция ионосферной модели IRI по данным радиозондирования с наземных ионосферных станций 83
Выводы по главе 4 96
5. Коррекция ионосферной модели по совместным данным наземного и спутникового радиозондирования 98
5.1. Особенности совместного использования данных наземного и спутникового радиозондирования 98
5.2 Коррекция ионосферной модели IRI по данным 31 марта - 1 апреля
1999 г. 101
Выводы по главе 5 124
Заключение 127
Список литературы
- Параметрические модели
- Метод кригинга
- Результаты коррекции модели IRJ по данным с ОС «Мир»
- Использование данных мониторинга наземных ионосферных станций для коррекции ионосферных моделей
Введение к работе
В настоящее время радиозондирование (проводимое как при помощи наземных ионосферных станций, так и при помощи ионозондов на борту космических аппаратов) является методом, позволяющим эффективно вести мониторинг состояния ионосферы. Полученные данные используются как для решения практических задач (таких, как расчет условий распространения радиоволн для целей KB и УКВ радиосвязи), так и для теоретических исследований, направленных на изучение процессов, протекающих в ионосфере.
Помимо непосредственно самих результатов радиозондирования, для анализа состояния ионосферы широко практикуется использование ионосферных моделей. Данные модели представляют собой совокупность экспериментальных данных наблюдения за ионосферой, зависимостей ионосферных параметров от различных величин (координат, времени, солнечной активности и др.), основанных на некоторых усредненных закономерностях изменений этих параметров, и теоретических изысканий. Разумеется, использование одних лишь ионосферных моделей (которые в первом приближении представляют собой некоторые усреднения ионосферных параметров) при решении различного вида задач, может привести к значительным ошибкам в расчетах и неверному представлению о процессах в ионосфере.
Поэтому для проведения эффективного мониторинга целесообразно использовать адаптацию ионосферных моделей данными непосредственных измерений, полученных, в частности, при помощи радиозондирования. Результатом такой адаптации может быть создание карт, например критической частоты слоя F2 (f0F2). Такие карты уже дано используются как в геофизических исследованиях, так для нужд KB и УКВ радиосвязи для расчета условий распространения радиоволн.
Благодаря развитию современных средств телекоммуникации данные вертикального радиозондирования ионосферы наземными ионозондами различных стран становятся доступны в режиме реального времени. В качестве примера реализации подобной системы можно отметить проект WDC (World Data Centre), являющийся одним из источников данных наземного радиозондирования в настоящей работе. Данный проект включает в себя 52 наземных станции в различных частях планеты, которые ведут круглосуточное вертикальное радиозондирование и предоставляют его результаты в сети Интернет как в цифровом формате, так и в виде непосредственных ионограмм с минимальной временной задержкой. Использование подобных данных совместно с ионосферной моделью в заданном регионе способно значительно повысить прогностические свойства модели и дать более актуальное представление о состоянии ионосферы в рассматриваемой области.
Помимо наземного радиозондирования, в настоящей работе также используются данные уникального эксперимента, выполненного на орбитальной станции (ОС) «Мир» в 1999 г. Особенность этого эксперимента заключается в том, что радиозондирование на ОС проводилось с высот, примерно соответствующих максимуму слоя F2, а непосредственно сама высота максимума определялась с беспрецедентной точностью. Благодаря этому обстоятельству можно ожидать, что коррекция ионосферной модели, выполненная по совместным данным радиозондирования с земли и с ОС «Мир» будет особенно эффективна.
Целью настоящей работы являлось изучение региональной адаптации ионосферной модели, её возможностей, достоинств и сравнительных характеристик как в случае использования отдельных данных наземного и спутникового радиозондирования, так и при совместном их рассмотрении. В качестве ионосферной модели была выбрана эмпирическая модель IRI, как наиболее разработанная, часто используемая и периодически обновляемая, а
значит и наилучшим образом подходящая для данного исследования. В связи с поставленной целью решались конкретные задачи:
Выбор метода адаптации модели IRI (был выбран метод кригинга).
Разработка техники использования метода кригинга применительно к условиям задачи региональной коррекции модели IRI. В частности, создание метода построения карт критической частоты.
Создание карт критической частоты для различных регионов отдельно по ионограммам орбитальной станции «Мир», по ионограммам наземных станций, входящих в проект WDC и по совместным данным.
Реализация данного метода в виде программного обеспечения и разработка алгоритма проведения расчетов при региональной коррекции.
Разработка методики оценки эффективности использования при коррекции данных радиозондирования путем сравнения отклонения экспериментальных данных от модели до и после проведения коррекции, а также расчет коэффициента корреляции между массивами скорректированных и исходных данных с целью получения оценки статистической тесноты связи между массивами экспериментальных и модельных критических частот до и после проведения коррекции.
Изучение структуры ионосферных макронеоднородностей по картам критической частоты, построенным по совместным ионограммам с ОС «Мир» для отдельных регионов в Северном и Южном полушарии.
Научная новизна. Предложен метод построения оперативных карт пространственного распределения критической частоты в ионосфере, основанный на базе метода кригинга и данных ионосферной модели IRI,
данных радиозондирования наземных станций и ОС «Мир». Основным отличием использованного метода явилось использование при построении экспоненциальных коэффициентов, позволяющее избежать проблем, связанных с переходом на границе между скорректированной и нескорректированной областями, что необходимо в частности, при исследовании ионосферных неоднородностей.
По ионограммам с ОС «Мир» получены зависимости критической частоты от географического расположения станции. На основе проведенного анализа данных зависимостей выполнены построения скорректированных карт критических частот в тех областях, где выявлено наибольшее расхождение между моделью и реальным состоянием ионосферы.
Представлены карты критической частоты как по данным спутникового и наземного радиозондирования отдельно, так и по совместным данным.
Выполнена оценка статистической тесноты связи между массивами реальных и модельных критических частот до и после проведения коррекции, а также произведена оценка изменения коэффициента корреляции.
Личный вклад соискателя. Автор разработал технику применения метода кригинга, который обычно используется в задачах радиофизики для расчета критической частоты в серединной точке односкачковои радиотрассы, применительно к построению региональных карт f0F2 ионосферы.
Построил региональные карты критических частот отдельно по данным радиозондирования с ОС «Мир», от сети наземных ионосферных станций и по совместными данным.
Провел численную оценку точности использованного метода.
Выполнил программную реализацию метода кригинга в виде приложения, работающего с форматом данных, поставляемых моделью IRI.
Положения, выносимые на защиту. Методика построения региональных карт критической частоты с использованием данных модели IRI, адаптированной при помощи метода кригинга результатами наземного и спутникового радиозондирования.
Оценка эффективности применения адаптации модели IRI как отдельно по наземным и спутниковым данным, так и по совместным данным.
Региональные карты критической частоты, построенные по данным ОС «Мир» и сети наземных станций WDC, а также при совместном их рассмотрении.
Размеры и структура ионосферных макронеоднородностей, полученных при использовании разработанной методики по данным ОС «Мир», а также по совместным с результатами наземного радиозондирования данным.
Практическая значимость работы. Практическая значимость определяется следующими факторами:
Созданием метода коррекции ионосферной модели, объединяющего результаты наземного и спутникового радиозондирования для использования в целях оперативного мониторинга состояния ионосферы.
Созданием программного обеспечения, совместимого с существующим программным обеспечением модели IRI, позволяющего проводить все необходимые для построения карт расчеты.
Региональными картами критической частоты, которые могут использоваться как для расчета радиотрасс, так и в геофизических исследованиях.
Обоснованность и достоверность полученных результатов. Достоверность результатов обеспечивается строгой математической постановкой решаемой задачи, адекватностью хорошо проверенной
математической модели ионосферы IRI, высоким качеством использованных ионосферных данных о параметрах вблизи максимума области F, а также проведенной статистической оценкой эффективности метода коррекции.
Апробация работы и публикации. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на конференциях молодых ученых «Проблемы гелиогеофизики и охрны окружающей среды» (г. Москва, 2004), «Проблемы прикладной экологии и гелиогеофизики» (г. Москва, 2005), «Проблемы гелиогеофизики и экологии» (г. Москва, 2006), на Второй конференции молодых ученых национальных гидрометеослужб государств-участников СНГ «Новые методы и технологии в гидрометеорологии» (г. Москва, 2006), а также в научных статьях «Коррекция ионосферных моделей непосредственными измерениями» в журнале «Электросвязь» и «Региональная коррекция модели IRI по данным радиозондирования ионосферы с пилотируемой космической станции «Мир» в журнале «Геомагнетизм и Аэрономия».
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из пяти глав, заключения и приложения. В ней содержится 145 страниц, 29 рисунков и 12 таблиц. Список литературы содержит 102 наименования.
Параметрические модели
Параметрические модели являются некоторым упрощением теоретических, достигаемым путем представления основных параметров ионосферы в виде геофизических параметров и географических координат. Данный тип моделей дает более реалистичное представление о пространственной и временной структуре ионосферы, используя ограниченный набор числовых коэффициентов. Некоторые из существующих параметрических моделей перечислены ниже: - SLIM - модель для низких широт, основанная на теоретических значениях профилей электронной концентрации, нормализованных по высоте максимума слоя F2 [19]; - FAIM - модель для низких и средних широт, которая использует коэффициенты, взятые из модели SLIM [20]; - ICED - общая модель, которая дает лучшее представление в высоких широтах, в качестве параметров также используется индекс солнечной активности. Модель предусматривает возможность коррекции её параметров в реальном времени по данным от нескольких источников [21]; - PIM - общая модель, созданная как сочетание различных моделей и имеющая возможность использовать как коэффициенты CCIR для определения, так и коэффициенты URSI для определения foF2 [22].
Отличительной особенностью данного класса моделей является то, что параметрические модели позволяют производить коррекцию исходных ионосферных моделей в реальном времени. Также они предоставляют возможность передачи актуальных данных о состоянии ионосферы в прикладные программы, моделирующие распространения радиоволн. Вместе с тем очевидно, что поскольку основой параметрических моделей являются теоретические расчеты, то данный вид моделей подходит лишь при решении ограниченного круга геофизических задач.
Разработка эмпирических моделей ионосферы в настоящее время составляет одно из важных направлений в исследованиях ионосферы. Цель эмпирического моделирования состоит в том, чтобы путем обработки получаемых экспериментальных данных, зачастую отрывочных, попытаться синтезировать некоторые модельные распределения основных параметров, которые отражали бы реальную ситуацию в ионосфере в тех или иных условиях. Эмпирические модели пытаются извлечь систематические ионосферные изменения из прошлых данных. Поэтому они описывают некоторые средние значения невозмущенной ионосферы. Будучи основанными на измерениях, эмпирические модели дают более реалистичные профили электронной концентрации в тех областях, где отсутствуют регулярные наблюдения. Хороший обзор эмпирических моделей распределения электронной концентрации был дан Bilitza [23]. Список и описание каждой модели представлен в таблице 1.1.
Bradley и Dudeney [24], по данным ионозондов Параболические и линейныесегменты профиля, нет долины, нетобласти D Dudeney [25] по данным ионозондов Улучшенное функциональное описание, нет долины, нет области D IONCAP Model 1983, Teters [26] по данным ионозондов Параболические и линейные сегменты профиля Bent ионосферная модель, Llewellyn иBent [27] по данным спутников,ионозондов Три экспоненциальных сегмента профиля в верхней области International Reference Ionosphere -IRI, Bilitza [28] по даннымионозондов, ракет, спутников Аналитическое описание в верхней области, область Е, долина, область D Chiu [29] ионосферная модель Суперпозиция трех слоев Elias-Chapman Модель Ching и Chiu [30] по данным ионозондов Слои Е, Fl, F2, описание параметров максимумов слоев
Модель Kohnlein [31] по данным ионозондов, ракет, зондов, измерений Один слой Elias-Chapman с параметризированной шкалой высот, на местах описание параметров максимумов слоев СМИ-85 Информация о модели в работе [32] Модель Di Giovanni и Radicella -DGR [33], по данным ионозондов Аналитическая модель Отличительной чертой данного вида моделей является их возможность развиваться во времени - по мере поступления данных новых экспериментов вносятся изменения в модельные коэффициенты.
Коррекция модели по данным реального времени для заданной высоты может улучшить прогностическую точность модели на всем диапазоне высот. К примеру, в модели IRI есть возможность коррекции по данным об электронной концентрации на высоте максимума слоя F2 вместо использования модельных данных.
В настоящее время при решении практических задач широкое распространение получила модель IRI. Данное обстоятельство обусловлено несколькими причинами. Во-первых, полное описание модели и её программный код находятся в свободном доступе в сети Интернет [34], [35], [36]. Периодически проходят семинары IRI, целью которых является внесение изменений и улучшений в саму модель, информация о всех семинарах и изменениях модели также публикуется на сайте IRI. Во-вторых, немаловажным фактором при использовании IRI является её практичность -в модели имеется большое число параметров, изменение которых помогает достичь соответствия требованиям, предъявляемым конкретными практическими задачами. Положительной особенностью является дружественный интерфейс самой программы, реализованный в IRI-2001, возможность экспорта данных из модели в удобном для пользователя формате. Все эти преимущества делают IRI на сегодняшний день одной из наиболее используемых в моделей, поэтому в настоящей работе выбор был сделан именно в пользу IRI.
Метод кригинга
Коррекция или адаптация ионосферных моделей на основе метода радиозондирования ионосферы с наземных или спутниковых ионозондов является необходимой деталью ионосферного мониторинга. Сравнение данных модели IRI, например, критической частоты ионосферы foF2, а также высоты расположения максимума ионосферы (hmaxF), с данными непосредственных измерений показывает отличие модельных значений от реальных. Величина подобного отклонения, как было показано в предыдущем параграфе, находится в пределах от 10-20 % до 50-70 % в зависимости от места и времени получения экспериментальных значений [79], [80]. Замечено, что лучшее согласие между модельными и истинными значениями получается в тех местах и в те интервалы времени, где давно и надежно работают наземные ионосферные станции, а также в периоды, когда ионосфера спокойна. Над океанами, в арктических и антарктических широтах, т.е. на большей части земного шара, а также в периоды резких изменений ионосферы, например, на восходе Солнца или в периоды ионосферных катаклизмов, наблюдаются значительные отличия реальных величин от модельных значений. С этой точки зрения сравнение модельных и реальных значений f0F2 по спутниковым измерениям, а также последующая адаптация ионосферных моделей в указанных районах и временных интервалах имеет особое значение.
Существует и разрабатывается множество методов, позволяющих по данным ионосферных наблюдений строить пространственные карты корректируемых ионосферных параметров, их обзор, например, дан в [81], [82]. Метод кригинга [83] представляет собой интерполяционный метод, в котором значение в расчетной точке получается путем взвешенного усреднения по начальным (заданным) значениям. В качестве весового коэффициента усреднения выступает расстояние между расчетной и начальной точками. Метод кригинга построен и применяется, в основном, для исправления величин МПЧ в средней точке радиотрасс по измерениям критических частот на наземных ионосферных станциях. В применении к построению карт критических частот метод адаптируется следующим образом.
Входными данными является массив точек вида (Xj, Yj, f0F2j), где Xj, Yj - географические широта и долгота і-й экспериментальной точки, f0F2j -критическая частота в этой же точке. Результатом интерполяции является величина Zo - вычисляемая критическая частота в расчетной точке, которая представляет собой сумму произведений критических частот foF2j и соответствующих им весовых коэффициентов Wj, а также коэффициентов Koefjo, введение которых учитывает анизотропные свойства ионосферы: Zo foFVKoef W, i = l...N (2.2) і где N - общее число использованных в коррекции экспериментальных точек, а коэффициенты Wj являются решениями системы линейных уравнений: IVWi=VjO iJ = l,2..-N (2.3) і W;=1, i = l,2...N (2.4) В данной системе уравнений VJO представляет собой расстояние от j-й точки до точки, где производится расчет скорректированной частоты - это расстояние между і-й и j-й точками, для расчета которого используется следующая формула Ve = 1/(X,-XJ)2+[SF (Yi-Yj)2] (2.5) В данной формуле SF - широтный фактор, который имеет значения 2,0 для средних широт, 0,8 для низких и 2,1 для высоких широт, значения взяты из литературных источников [84]. Дополнительный множитель Koefjo определяется следующим образом: Koef.n = ехр ( D2 D2 KLat2 KLon2 (2.6), где Dutio и Dbonio - расстояние по широте и долготе соответственно между І-Й экспериментальной точкой и точкой, в которой производится коррекция. Смысл введения данного множителя состоит в усилении влияния точек, наиболее близко расположенных к области коррекции и ослаблении вклада отдаленных от данной области. Коэффициенты коррекции KLat и KLon представляют собой интервалы корреляции по широте и долготе, выраженные в км [83], для состояния невозмущенной ионосферы эти значения равны 500 и 1000 км соответственно.
Данный множитель вводится также и для того, чтобы осуществить органичный переход от скорректированного участка ионосферы к модели. Дело в том, что при коррекции модели различия в критической частоте между экспериментальными и модельными данными могут достигать значительных величин, как уже говорилось выше. В таких случаях на краях области коррекции критическая частота адаптированной модели значительно отличается от чистой модели IRI. Введение при коррекции дополнительного множителя позволяет избежать данных проблем и сгладить результаты коррекции на границах. Вместе с этим данный множитель не противоречит общему смыслу коррекции, поскольку учитывает зависимость свойств ионосферы от широты и долготы.
Результаты коррекции модели IRJ по данным с ОС «Мир»
Радиозондирование с высот ниже максимума области F ионосферы оказалось очень чувствительным методом для определения горизонтальных размеров ионосферных неоднородностей или горизонтальных градиентов электронной концентрации в ионосфере [91], трактуемых как неоднородность. На ионограммах был зафиксирован задержанный нижний след, возникающий в присутствии и по причине резких горизонтальных градиентов в ионосфере. Зондирование также выявило значительное расхождение между экспериментальными критическими частотами и моделью IRI для одного и того же времени и места, что проиллюстрировано в параграфе 2.1 настоящей работы, где представлены данные рассчитанного отклонения значения реальной плазменной частоты от модельной для серий весны 1999 г.
Наряду с использованием в автономном режиме, модель IRI может использоваться в режиме адаптации по данным диагностики в реальном масштабе времени. В качестве адаптивных параметров могут выступать критические частоты, высоты слоев и другие параметры.
Из приведенного выше описания метода кригинга видно, что скорректированные карты критической частоты будут иметь различный вид, в зависимости от того, какие именно данные используются в качестве исходных. В частности, влияние на результаты коррекции будет оказывать то, как друг относительно друга и вычисляемой точки расположены экспериментальные точки. Также будет существенным и то, насколько сильно значения экспериментальной критической частоты отличаются от фоновых значений, получаемых из модели IRL При описании метода в зависимости от того, какие именно данные используются в качестве исходных. В частности, влияние на результаты коррекции будет оказывать то, как друг относительно друга и вычисляемой точки расположены экспериментальные точки. Также будет существенным и то, насколько сильно значения экспериментальной критической частоты отличаются от фоновых значений, получаемых из модели IRI. При описании метода кригинга был введен дополнительный множитель Кое о, отвечающий за анизотропию свойств ионосферы. Приведем соображения, которые использовались при выборе точек из экспериментальных серий для коррекции карт IRI, а также при выборе значений интервалов корреляции, и сравним использование метода кригинга при различных параметрах.
Существуют некоторые факторы, касающиеся выбора введенных в параграфе 2.2 коэффициентов корреляции KLat и KLon (5), которые необходимо учитывать при использовании метода кригинга. Расстояния 500 и 1000 км, которые используются в качестве коэффициентов, когда ионосфера спокойна, представляют собой интервалы пространственной корреляции ионосферы на уровне 1/е - эти значения взяты из [84] в условиях невозмущенной ионосферы. Физический смысл их - в изменении каких-либо свойств ионосферы в е раз при отдалении от текущей точки на 1000 км по широте или 500 км по долготе, при этом предполагается, что ионосфера находится в спокойных условиях, что в случае с ЗНС, например, неверно. Основной вопрос на этом этапе состоит в том, какие значения следует взять при построении карт.
Для расчета этих параметров можно воспользоваться следующими соображениями. Если вместо значений в 500 и 1000 км использовать 1000 и 2000 км, то фактически это означает, что изменение каких-либо свойств ионосферы происходит в е раз при отдалении от текущей точки на 2000 км по широте или 1000 км по долготе, вместо 1000 км и 500 км прежних. Таким образом, изменяя данные параметры, мы меняем свойства той ионосферы, которую собираемся корректировать. Увеличивая эти расстояния, мы делаем ее более плавной - то есть её свойства изменяются не так резко, если двигаться в ней в каких-либо направлениях. Соответственно, уменьшение этих расстояний приведет к изначально более «резкой» ионосфере - то есть к той, которая характеризуется сильным изменением своих свойств на коротких расстояниях. Как видно, до начала построения карт необходимо иметь представление о характере ионосферы в той области, где будем корректировать. Для выработки численных критериев такого представления можно использовать следующие соображения.
На экспериментальной серии выделяется тот участок, где наблюдалось отклонение от регулярных условий (так же как и при выборе точек для коррекции). Затем оценивается, какую величину составило максимальное изменение рассматриваемого параметра - критической частоты AFMax-Исходя из предположения о том, что в условиях спокойной ионосферы данное изменение на характерных расстояниях составляет 1/е, получаем корректирующий множитель k=e F/AFMax- На следующем этапе рассматриваются протяженности данного участка по широте AD t и долготе ADLC,. Данные расстояния, взятые с коэффициентом к, и представляют собой интервалы, подходящие для нашего участка ионосферы: AD и k ADLo„-Для сравнения были проведены расчеты при различных интервалах корреляции. Карты, построенные по этим результатам, приведены в главах 4 и 5 настоящей работы.
Использование данных мониторинга наземных ионосферных станций для коррекции ионосферных моделей
В настоящее время благодаря широкому распространению информационных технологий данные радиозондирования, производимого на наземных станциях, распространяются через сеть Интернет в свободном доступе. Результаты экспериментов доступны как в виде набора стандартных параметров ионосферы, включающих в себя критическую частоту слоев F1, F2, Е, высоту расположения их максимумов и многие другие. Также доступны для анализа и непосредственно сами снятые ионограммы. Что касается оперативности представления информации, то ионограммы становится доступны с временной задержкой в интервале от нескольких минут до нескольких часов. Кроме того, на каждой ионосферной станции, представленной в информационном банке данных (о нем речь пойдет ниже), существует архив результатов ионосферного мониторинга, глубина которого зависит от каждой конкретной станции, вплоть до 50-х годов прошлого века.
В настоящее время успешно функционирует проект, задача которого состоит в объединении и систематизации информации, получаемой при помощи радиозондов, расположенных в различных частях Земли, это Мировой Центр Данных WDC (World Data Centre) [93]. Система WDC была образована, чтобы архивировать и собирать данные программ наблюдения. Первоначально основанная в США, Европе, России и Японии, программа впоследствии распространилась в других странах и включила в себя многие направления. На сегодняшний день в программу входят 52 центра данных, расположенных в 12 странах мира. Архивы системы включают в себя широкий диапазон солнечных, геофизических и экологических наблюдений. Данные представляют собой прекрасную основу для изысканий во многих дисциплинах ICSU (International Council for Science - Международный Совет по науке), особенно для отслеживания изменений в биосфере и геосфере -резких или постепенных, предсказанных или неожиданных, естественных или искусственных.
Местные центры данных созданы и поддерживаются их странами организаторами от имени Международного Совета по Науке. Они получают данные из национальных и международных измерительных программ. Вся информация из WDC доступна в пределах стоимости, покрывающей затраты на копирование и рассылку запрашиваемой информации. В России существует семь подобных центров, которые расположены в Москве и Обнинске [94]: центр морской геологии и геофизики [95], центр метеорологии [96], центр океанографии, центр ракет и спутников, центр земного вращения, центр солнечно-земной физики [97], центр твердотельной физики. і
Помимо перечисленных станций, при помощи WDC может быть запрошена информация о наблюдениях, производимых на той или иной научной станции. При невозможности предоставления информации в цифровом виде, она может быть выслана по запросу на другом носителе, обычно в виде бумажной копии результатов измерений. Список станций, доступных таким образом очень широк и достаточно сильно рознится по типу используемой измерительной аппаратуры. Для доступа к станции существует интерактивная мировая карта [98], на которой можно найти интересующую исследователя станцию по типу измеряемых данных, после чего можно запросить данные о самой станции, а также результаты практических измерений.
Изложенный выше анализ текущего состояния существующей экспериментальной базы говорит о возможности создания на её основе, и при использовании интерполяционного метода кригинга, системы, позволяющей как по архивным данным, так и в режиме реального времени, проводить адаптацию ионосферной модели IRI с целью получения ионосферных параметров, важных для решения практических задач радиосвязи.
Рассмотрим интерполяционный метод коррекции модели IRI по данным наземных ионосферных станций на примере двух групп источников данных - находящихся в европейской части и в Австралии. Выбор в пользу данных областей был сделан по причине доступности данных с ионосферных станций в этих районах и относительно высокой концентрацией измерительных станций в этих районах, а следовательно и входных данных при коррекции. Ещё одним аргументом в пользу именно этих станций послужило и то обстоятельство, что данные о критической частоте и других ионосферных параметрах на этих станциях, а также сами ионограммы доступны на сайтах этих научных центров. Доступ существует как в архивном режиме, так и в реальном времени посредством проекта WDC, о котором шла речь выше. Так для адаптации модели в европейской части использовались восемь станций, а для Австралии - двенадцать. Точные географические координаты и названия станций будут приведены ниже в таблицах 4.1 и 4.2.
