Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Обзор ионосферных моделей 10
1.1. Требования, предъявляемые к моделям ионосферы 11
1.2. Теоретические модели 12
1.3. Гибридные модели 13
1.4. Эмпирические модели 14
1.5. Краткая характеристика модели IRI 15
1.6. Выводы 16
Глава 2. Международная справочная модель ионосферы IRI-2001 17
2.1. Общие положения 18
Входные параметры модели 19
Выходные параметры модели 20
2.2. Алгоритм модели 20
2.3. Учет возмущений (ST-модель) 24
2.4. Учет вариаций параметров 26
2.5. Выводы 27
Глава 3. Исследование точности применения IRI-2001 для долгосрочного ?Q прогнозирования foF2 и МПЧ
3.1. Методика исследования 30
3.2. Оценка точности прогноза 33
3.3. Результаты долгосрочного прогнозирования foF2 37
3.4. Результаты долгосрочного прогнозирования МПЧ 46
3.5. Выводы 58
Глава 4. Исследование эффективности коррекции IRI-2001 61
4.1. Метод корректировки по данным ВЗ 62
Восстановление пространственного распределения foF2 методом „ кригинга
4.2. Методы корректировки по ТЕС 64
Точность определения ТЕС 65
Метод №1 69
Метод №2 71
Метод №3 72
Метод №4 75
4.3. Оценка эффективности коррекции IRI-2001 по данным ВЗ 77
4.4. Оценка эффективности оперативного прогноза foF2 по ТЕС 81
4.5. Оценка эффективности оперативного прогноза МПЧ по ТЕС 99
4.6. Выводы 105
Глава 5. Использование GPS для расчета ионосферных трасс 107
5.1. Общие сведения о GPS 108
5.2. Описание формата RINEX 110
5.3. Алгоритм расчета ТЕС по данным GPS 113
Системы координат 114
Вычисление координат по эфемеридной информации спутников 115
Алгоритм обработки измерений для получения ТЕС 119
Калибровка 122
5.4. Опытная проверка возможности адаптации IRI-2001 по данным . ~. GPS
5.5. Выводы 127
Заключение 128
Список использованной литературы
- Гибридные модели
- Учет возмущений (ST-модель)
- Результаты долгосрочного прогнозирования foF2
- Оценка эффективности коррекции IRI-2001 по данным ВЗ
Введение к работе
Современные телекоммуникационные концепции выдвигают все более высокие требования к устойчивости, надежности, оперативности и гибкости связи. Именно для ионосферных ВЧ каналов связи, характеризующихся исключительной изменчивостью, их зависимостью от гелио- и геофизических условий, от протяженности и ориентации трасс, эти требования трудно выполнимы. Среди мер, которые должны в первую очередь обеспечить дальнейший прогресс ВЧ радиосвязи, называют совершенствование методов прогнозирования ионосферных условий и расчета характеристик распространения декаметровых волн (ДКМВ).
Задача прогнозирования решается путем использования математических моделей среды распространения ВЧ радиоволн - ионосферы. На основании таких моделей рассчитываются частотные и амплитудные характеристики радиотрасс. Достигнутые в последние годы успехи в ионосферных исследованиях и, как следствие, создание новых корректных моделей ионосферы, а также доступность применения ЭВМ со значительно возросшими вычислительными возможностями позволяют сегодня на качественно новой основе решать задачу прогнозирования характеристик ДКМ каналов.
Отметим тот факт, что современная ДКМ связь при относительно небольших финансовых, технических и организационных затратах позволяет осуществлять передачу данных как на малые и средние расстояния, так и на глобальные - при минимальной мощности излучения. К преимуществам ДКМ
5 радиосвязи относятся: оперативность установления прямой связи, в принципе, на любые расстояния, простота организации связи с подвижными объектами, возможность обеспечения связи через труднодоступные пространства (труднопроходимые водные и горные районы, пустыни, лесные завалы), высокая мобильность, живучесть. Особое значение принимает ДКМ радиосвязь в чрезвычайных ситуациях - при организации и проведении аварийно-спасательных работ, координации действий различных служб в районах стихийных бедствий (землетрясений, наводнений и т.д.). Специальные ведомства также широко используют ДКМ диапазон для радиосвязи, радиоразведки, радиопротиводействия.
На сегодняшний день в мире используется большое количество моделей ионосферы. Особое место среди них занимает модель IRI (International Reference of Ionosphere), которая, по мнению группы авторитетных экспертов [11], является наиболее разработанной и динамично развивающейся в своем классе. Последняя версия - IRI-2001 является глобальной медианной моделью ионосферы (т.е. позволяет строить долгосрочные прогнозы в любой точке земного шара). В ней предусмотрена возможность учета возмущенного состояния ионосферы, а также коррекции по данным текущей диагностики.
В то же время, созданная геофизиками, модель IRI не прошла еще достаточной проверки на трассах ВЧ связи. Так, в научной литературе мало данных о погрешностях прогнозирования на базе IRI основной характеристики радиотрасс - максимальной применимой частоты (МПЧ). Причем это можно сказать не только о возмущенной, но и о спокойной ионосфере. Практически не исследованы адаптационные возможности модели, и, как следствие, мало информации о возможности применения модели для оперативного прогноза. Представляет также интерес оценка возможности использования для коррекции модели различных средств диагностики.
Из сказанного следует, что задача исследования точностных характеристик модели IRI, долгосрочного и оперативного прогноза условий распростра-
нения декаметровых волн ВЧ трасс на ее основе является актуальной, имеющей важное научно-прикладное значение. Цели и задачи диссертации.
Исследовать эффективность применения математической модели "Международная справочная модель ионосферы IRI-2001" для долгосрочного и оперативного прогнозирования условий распространения ДКМВ.
Осуществить выбор методов коррекции модели по данным текущей диагностики, позволяющих сократить погрешность прогнозирования характеристик ВЧ радиосвязи.
Разработать профаммную реализацию предложенных методов и оценить их эффективность.
Для достижения поставленных целей потребовалось решить следующие задачи:
Провести сопоставительный анализ математических моделей ионосферы последних лет и определить место модели IR1-2001 среди них.
Разработать профаммную реализацию модели, позволяющую производить прогнозирование параметров ионосферы при организации ВЧ радиосвязи с использованием профаммного модуля IR1-2001, доступного через сеть Internet.
Осуществить поиск баз экспериментальных данных на радиотрассах для последующей статистически достоверной проверки прогнозов на основе IRI-2001.
Разработать профаммную реализацию методов коррекции модели IRI-2001 по данным вертикального зондирования и зондирования со спутников, исследовать их эффективность.
Получить количественные оценки точности долгосрочных прогнозов в спокойных и возмущенных условиях.
Оценить эффективность применения модели IRI-2001 для оперативного прогнозирования.
7 - Представить обоснование возможности использования спутниковой радионавигационной системы GPS для коррекции модели IRI-2001. Эти задачи решались на основе моделирования суточных зависимостей таких характеристик, как критическая частота ионосферы (foF2), полученная по данным вертикального зондирования (ВЗ), полное электронное содержание ионосферы в столбе (ПЭС или более употребительная в литературе аббревиатура ТЕС от английского Total Electron Content), рассчитываемое на основе навигационных сообщений глобальной навигационной системы (GPS), максимальная применимая частота (МПЧ), измеряемая методом наклонного зондирования (НЗ).
Научная новизна результатов исследования. Новыми являются следующие результаты:
Количественные статистически обоснованные оценки погрешностей для од-носкачковых радиотрасс европейского региона для долгосрочного и оперативного прогнозов максимальной применимой частоты, выполненные на основе математической модели IRI.
Количественные оценки эффективности коррекции модели по данным ВЗ (foF2) и измерениям ТЕС применительно к задачам оперативного прогнозирования МПЧ.
Метод корректировки модели IRI по данным ТЕС, учитывающий форму верхней части профиля ионосферы.
Алгоритмы и программные реализации корректировки модели IRI по данным ВЗ и ТЕС.
Алгоритм и программа получения ТЕС по результатам приема сигналов GPS.
Практическая значимость и использование результатов работы
Теоретические и практические результаты диссертационной работы использованы в НИР: «Стандерс-РГУ», «Крюшон-РГУ», «МАП-Б», выполненных
8 по гособоронзаказам. Разработанные алгоритмы могут быть применены при решении задач радиосвязи и пеленгации.
Апробация работы.
Результаты работы были представлены и обсуждены на следующих конференциях:
=> X и XI региональных конференциях по распространению радиоволн (С -Петербург, 2004, 2005),
=> X всероссийской научной конференции студентов физиков (Москва, 2004),
=> международной конференции по проблемам геокосмоса (С - Петербург, 2004),
=> международном симпозиуме "Solar Extreme Events of 2003"( Москва, 2004),
=> EGU-2005 (Вена, 2005),
=> международной научной конференции "Излучение и рассеяние электромагнитных волн" (Таганрог, 2005),
=> XI международном симпозиуме по ионосферным явлениям IES-2005 (Александрия, США, 2005),
=> X международной конференции Ionospheric Radio Systems and Techniques (IRST) (Лондон, 2006),
=> I международной конференции European Conference on Antennas & Propagation (EuCAP2006) (Ницца, 2006).
Пубіикащш
По теме диссертации опубликовано 20 работ, из них 3 в российских журналах, рекомендованных ВАК.
Поюжения, выносимые на защиту
1. Оценки эффективности применения математической модели "Международная справочная модель ионосферы IRI-2001" для долгосрочного и операгив-
9 ного прогнозирования условий распространения декаметровых волн для спокойного и возмущенного состоянии ионосферы.
2. Количественные значения погрешностей долгосрочного и оперативного про-
гнозов, полученные по данным вертикального (ВЗ) и наклонного зондирования (НЗ) европейского региона, охватывающим большой временной интервал.
Методы коррекции модели IRI по данным ВЗ и значениям полного электронного содержания (ТЕС) для оперативного прогнозирования состояния ВЧ каналов связи и количественная оценка их эффективности. Показано, что коррекция приводит к существенному сокращению погрешностей, прежде всего, для возмущенных периодов.
Способ получения ТЕС по результатам GPS мониторинга.
Структура и объем диссертации
Работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы и двух приложений; изложена на 145 листах; содержит 35 рисунков и 39 таблиц. Нумерация рисунков, таблиц и формул определяется номером главы и раздела. Например, запись Рис.3.2.1. означает, что это первый рисунок второго раздела третьей главы. Список цитируемой литературы включает 134 наименования.
Гла ва 1
ОБЗОР ИОНОСФЕРНЫХ МОДЕЛЕЙ
Корректность моделирования характеристик канала ДКМВ в значительной степени определяется выбранной моделью среды распространения. В данном разделе анализируется состояние проблемы моделирования ионосферы и прогнозирования ее параметров до высот максимума ионизации, в частности, представлен обзор широко известных ионосферных моделей.
Важной составной частью модели ионосферы является высотное распределение электронной концентрации, так называемый Л^-профиль. На основании модели рассчитываются частотные и амплитудные характеристики радиотрасс. На рисунке 1.0.1 дан пример одной из таких характеристик - дистанционно-частотная характеристика. Существуют и другие важные требования, предъявляемые к ионосферным моделям, которые формулируются в разделе 1.1. Разделы 1.2, 1.3 и 1.4 описывают основные отличительные особенности различных классов математических моделей ионосферы, приводятся примеры. Аргументируется выбор, сделанный в пользу эмпирической модели IRI, в разделе 1.5 дается ее краткое описание. Раздел 1.6 содержит основные выводы главы.
Рис. 1.0.1. Дистанционно-частотная характеристика ионосферы, рассчитанная по модели IPJ-200I.
1.1. Требования, предъявляемые к моделям ионосферы.
Потребность в более точном знании профиля электронной концентрации ионосферы, в частности, для решения прикладных задач радиосвязи и пеленгации, привела к международной практике организации рабочих групп, занимающихся моделированием ионосферы. Результатом деятельности таких групп стало создание различных моделей ионосферы. Каждая из множества разработанных моделей обладает своими характерными особенностями, позволяющими решать определенный круг задач прогнозирования. В своих исследованиях мы ориентировались на решение основной задачи, возникающей при организации ВЧ радиосвязи, - определение максимальной применимой частоты радиотрассы наиболее простым способом. Это обосновано следующим моментом: существующие преимущества ВЧ радиосвязи - оперативность, простота организации, высокая мобильность, живучесть, низкая стоимость - делают востребованным данный вид связи различными ведомствами, для которых применение альтернативных средств связи (е частности, спутниковой) является нецелесообразным или недопустимым. Основным критерием при этом является ограниченность ресурсов, как вычислительных, так и временных, особенно при соз-
12 даний мобильных групп. Обеспечить дальнейший прогресс ВЧ радиосвязи, в первую очередь, возможно совершенствованием методов прогнозирования ионосферных условий распространения декаметровых волн (ДКМВ). В связи с этим, к моделям предъявляют следующие требования.
Глобальность - делает возможным прогнозирование параметров ионосферы в любой точке земного шара, поскольку отсутствуют широтно-долготные ограничения.
Адаптивность - дает возможность коррекции модели по результатам диагностики одного (или нескольких) из параметров ионосферы.
Возможность учета возмущенного состояния ионосферы.
Простота и высокая скорость расчетов.
Доступность - наличие модели в свободном доступе, справочных материалов и технической поддержки.
Одной из задач диссертации был анализ существующих математических моделей ионосферы и выбор модели, удовлетворяющей выше перечисленным требованиям в полной мере, для дальнейшего исследования точностных характеристик и адаптивных возможностей. В рамках решения этой задачи анализировались наиболее разработанные представители трех классов моделей: теоретические, гибридные (полуэмпирические) и эмпирические.
1.2. Теоретические модели.
Теоретические математические модели строятся на основе физической и химической теорий о структуре ионосферы. Исходные уравнения являются полностью детерминированными, описывающими химические и аэрономиче-ские процессы, протекающие на высотах 5-2500 км. Адекватность таких моделей зависит от полноты математического описания факторов и явлений, влияющих на распространение электромагнитных волн. Это, в свою очередь, влечет необходимость решать громоздкие системы уравнений, требующие задания большого количества параметров, определяющих начальные и граничные условия. Указанные параметры получают путем экспериментальных измере-
13 ний, что требует дополнительного времени и наличия специального оборудования. Модели этого класса наиболее привлекательны для крупных исследовательских центров, осуществляющих различные научные исследования поведения ионосферы. При этом необходимо наличие суперкомпьютеров для проведения расчетов в реальном режиме времени и дорогостоящего измерительного оборудования для определения всех необходимых параметров, объединенных в единую сеть. Применимость теоретических моделей для оперативного прогнозирования ВЧ каналов в условиях ограниченности ресурсов весьма проблематична. Примером такой модели может служить глобальная теоретическая модель ионосферы [89] (Global Theoretical Ionospheric Model - GTIM).
1.3. Гибридные модели.
Гибридные (полуэмпирические) математические модели так же, как и теоретические, основаны на физической теории о структуре ионосферы, за тем лишь исключением, что громоздкие соотношения частично упрощены введением эмпирических коэффициентов. Эти коэффициенты - результат анализа многолетних наблюдений поведения ионосферы. Они позволяют сократить не только количество уравнений, но и число параметров, необходимых для задания начальных условий. Даже такое упрощение не позволяет намного снизить требования, предъявляемые к вычислительным ресурсам. Остается необходимость в экспериментальном получении параметров начальных условий.
Гибридные модели полезны для определения параметров распространения ДКМВ при организации стационарных радиотрасс - между городами. В этом случае можно обеспечить наличие необходимых вычислительных мощностей и измерение всех необходимых экспериментальных данных. В условиях дефицита ресурсов, что характерно при организации ВЧ радиосвязи мобильными группами, применение этих моделей не целесообразно. В качестве примера интерес представляет отечественная полуэмпирическая модель ионосферы (ПЭМИ), созданная [129] и признанная одной из лучших в мире. Последние ре-
14 зультаты исследования точностных и адаптационных свойств ПЭМИ представлены в работах [44].
1.4. Эмпирические модели.
В эмпирических математических моделях ионосферные параметры представляются в виде рядов, использующих в качестве переменных географические координаты. Коэффициенты рядов подбираются на основании статистики многолетних, охватывающих несколько циклов солнечной активности, наблюдений поведения ионосферы. Это позволяет значительно упростить вычисления и тем самым повысить скорость работы прикладных программ расчета ВЧ каналов. Требования к вычислительным ресурсам при этом сводятся к минимуму. Однако, эти модели носят медианный характер, т.е. их возможности ограничены долгосрочным прогнозированием. Для решения текущих задач оперативного прогноза требуется коррекция модели. Именно этот факт приводит к необходимости исследования возможности адаптации модели по результатам текущей диагностики состояния ионосферы.
Широко известны следующие эмпирические модели: о IRI (International Reference of Ionosphere - международная справочная модель ионосферы [10, 14]), которая является глобальной медианной математической моделью, использующей специальные LAY-функции для слоев D, Е, Fl, F2 и долины EF (ее детальное описание представлено ниже), о Отечественная модель RIM (Reference Ionospheric Model) [116, 131, 132], разработанная в HI 10 "Тайфун" (г. Обнинск). Начальная версия, известная как СМИ-83 (справочная модель ионосферы), охватывала только средние широты и была представлена в виде таблиц. Более поздние версии - СМИ-85,88 описывают глобальную ионосферу для всех уровней солнечной активности. В настоящее время модель СМИ известна как "Справочная ионосферная модель - 98" (RIM-98) и является уточненной версией. Отличительная особенность RIM-98 - детальное описание как среднеширотной,
15 так и полярной ионосферы в диапазоне E-F области, включая долину E-F. Модель включает возможность учета возмущений, о Европейская модель DGR [83] является суммой слоев Эпштейна, воспроизводящей распределение ниже высоты максимума слоя F2 в аналитическом виде. Построение профиля основано на использовании реперных точек, связанных с характеристиками слоев, при этом удовлетворяется непрерывность профиля и 1-ой производной. Последняя версия модели -NeQuick [52,59]. Из этих моделей NeQuick протестирована только по данным европейских станций, поскольку разработчики не ставили своей задачей получение высокой точности расчетов за пределами европейского региона. RIM-98, в свою очередь, морально устарела, поскольку были прекращены работы по развитию модели: более пяти лет RIM-98 не обновлялась. Модель IRI на сегодняшний день, по мнению авторитетных источников [11], является наиболее развитой, доступной и удобной для использования в практических целях, удовлетворяющей в полной мере сформулированным выше требованиям. Информацию о некоторых моделях, не включенных в данный обзор, можно найти в [41].
Опираясь на сделанный обзор, наш выбор остановился на модели IRI, как наиболее перспективной для практического применения. Была поставлена задача оценки точностных и адаптационных свойств этой модели.
1.5. Краткая характеристика модели IRI.
Модель IRI является глобальной медианной математической моделью ионосферы. Последняя ее версия IRI-2001 позволяет производить расчет всех ионосферных параметров, необходимых для прогноза амплитудных и частотных характеристик ВЧ радиотрасс. IRI-2001 обладает набором важных свойств и одновременно удовлетворяет предъявленным выше требованиям: - глобальности - разработчики не накладывают широтно-долготных ограничений;
адаптивности - заложена возможность коррекции модели по результатам диагностики одного или нескольких параметров, например, NmF2 (~ foF2 ), числа солнечных пятен W;
возможности учета возмущенного состояния ионосферы - в модели предусмотрена опция, учитывающая влияние возмущений, - шторм-фактор;
простоте и высокой скорости расчетов - реализована QP-аппроксимация Ы(п)-профиля [55], упрощающая процесс расчета траекторий: с использованием авторских библиотек расчет занимает несколько сотых долей секунды;
доступности - программная реализация модели имеется в свободном доступе сети Internet, постоянно обновляется, в наличии множество справочных материалов.
Дополнительные аргументы в пользу выбора этой модели для расчета траекторных характеристик ДКМВ можно найти в [107 - 109].
1.6. Выводы.
Краткий обзор различных классов математических моделей ионосферы показал, что для решения практических задач прогнозирования характеристик каналов ВЧ радиотрасс в условиях ограниченности ресурсов целесообразно применять эмпирические модели.
Из рассмотренных эмпирических моделей в полной мере предъявляемым требованиям удовлетворяет IRJ, являющаяся наиболее развитой и востребованной в мире. Поэтому задача исследования точностных характеристик модели IRI, долгосрочного и оперативного прогноза условий распространения дека-метровых волн ВЧ трасс на ее основе является актуальной, имеющей важное научно-прикладное значение.
Гибридные модели
Гибридные (полуэмпирические) математические модели так же, как и теоретические, основаны на физической теории о структуре ионосферы, за тем лишь исключением, что громоздкие соотношения частично упрощены введением эмпирических коэффициентов. Эти коэффициенты - результат анализа многолетних наблюдений поведения ионосферы. Они позволяют сократить не только количество уравнений, но и число параметров, необходимых для задания начальных условий. Даже такое упрощение не позволяет намного снизить требования, предъявляемые к вычислительным ресурсам. Остается необходимость в экспериментальном получении параметров начальных условий.
Гибридные модели полезны для определения параметров распространения ДКМВ при организации стационарных радиотрасс - между городами. В этом случае можно обеспечить наличие необходимых вычислительных мощностей и измерение всех необходимых экспериментальных данных. В условиях дефицита ресурсов, что характерно при организации ВЧ радиосвязи мобильными группами, применение этих моделей не целесообразно. В качестве примера интерес представляет отечественная полуэмпирическая модель ионосферы (ПЭМИ), созданная [129] и признанная одной из лучших в мире. Последние ре зультаты исследования точностных и адаптационных свойств ПЭМИ представлены в работах [44].
В эмпирических математических моделях ионосферные параметры представляются в виде рядов, использующих в качестве переменных географические координаты. Коэффициенты рядов подбираются на основании статистики многолетних, охватывающих несколько циклов солнечной активности, наблюдений поведения ионосферы. Это позволяет значительно упростить вычисления и тем самым повысить скорость работы прикладных программ расчета ВЧ каналов. Требования к вычислительным ресурсам при этом сводятся к минимуму. Однако, эти модели носят медианный характер, т.е. их возможности ограничены долгосрочным прогнозированием. Для решения текущих задач оперативного прогноза требуется коррекция модели. Именно этот факт приводит к необходимости исследования возможности адаптации модели по результатам текущей диагностики состояния ионосферы.
Широко известны следующие эмпирические модели: о IRI (International Reference of Ionosphere - международная справочная модель ионосферы [10, 14]), которая является глобальной медианной математической моделью, использующей специальные LAY-функции для слоев D, Е, Fl, F2 и долины EF (ее детальное описание представлено ниже), о Отечественная модель RIM (Reference Ionospheric Model) [116, 131, 132], разработанная в HI 10 "Тайфун" (г. Обнинск). Начальная версия, известная как СМИ-83 (справочная модель ионосферы), охватывала только средние широты и была представлена в виде таблиц. Более поздние версии - СМИ-85,88 описывают глобальную ионосферу для всех уровней солнечной активности. В настоящее время модель СМИ известна как "Справочная ионосферная модель - 98" (RIM-98) и является уточненной версией. Отличительная особенность RIM-98 - детальное описание как среднеширотной, так и полярной ионосферы в диапазоне E-F области, включая долину E-F. Модель включает возможность учета возмущений, о Европейская модель DGR [83] является суммой слоев Эпштейна, воспроизводящей распределение ниже высоты максимума слоя F2 в аналитическом виде. Построение профиля основано на использовании реперных точек, связанных с характеристиками слоев, при этом удовлетворяется непрерывность профиля и 1-ой производной. Последняя версия модели -NeQuick [52,59]. Из этих моделей NeQuick протестирована только по данным европейских станций, поскольку разработчики не ставили своей задачей получение высокой точности расчетов за пределами европейского региона. RIM-98, в свою очередь, морально устарела, поскольку были прекращены работы по развитию модели: более пяти лет RIM-98 не обновлялась. Модель IRI на сегодняшний день, по мнению авторитетных источников [11], является наиболее развитой, доступной и удобной для использования в практических целях, удовлетворяющей в полной мере сформулированным выше требованиям. Информацию о некоторых моделях, не включенных в данный обзор, можно найти в [41].
Опираясь на сделанный обзор, наш выбор остановился на модели IRI, как наиболее перспективной для практического применения. Была поставлена задача оценки точностных и адаптационных свойств этой модели.
Учет возмущений (ST-модель)
Наибольшие ошибки моделей и прогнозов ионосферных параметров связаны с возмущенными условиями. Чтобы показать, как часто наблюдаются подобные условия, приведем некоторые статистические данные. Степень возмущенное зависит от геомагнитной активности, которая характеризуется многими индексами [126]. Наиболее распространенными являются АЕ, Кр, Ар, Dbt. Индекс АЕ характеризует магнитную активность в авроральной зоне и определяется возмущениями поля в горизонтальной Н-компоненте. Кр-индекс является квазилогарифмическим трехчасовым индексом высоко- и среднеширот-ной магнитной активности, основанным на магнитных наблюдениях 13 станций, расположенных на широтах между 46 и 63, главным образом, северных. Индекс ар получается преобразованием Кр к линейной шкале, а Ар-индекс есть среднее из 8 значений ар за данные сутки. Индекс Dst представляет среднее значение горизонтальной компоненты, наблюдаемой на нескольких низкоширотных станциях. Индексы коррелируют друг с другом и характеризуются диапазоном своего изменения. Для АЕ-индекса этот диапазон составляет от 250 до 2500 нТ, для Кр от 0 до 9, для ар от 0 до 400, для Dst от - 600 до +100нТ. По классификации [96] оценка силы возмущения такова: при -50нТ Dst ЗОнТ ( 250 АЕ 600нТ) имеют место слабые магнитные бури, при -ЮОнТ Dst 50нТ (-600 АЕ -ЮООнТ) - умеренные бури и при Dst -ЮОнТ (АЕ ЮООнТ) - сильные (интенсивные) магнитные бури.
Учет возмущенного состояния ионосферы может быть проведен, например, на базе работы [40], в которой по критерию отбора АЕ 500пТ был составлен каталог возмущенных условий, имевших место в период 1957- 1990гг. Каталог показывает процент возмущенного времени за весь период, равный 15%. Из них 2% возмущений имели длительность 1-2 часа, 4.5% были большими магнитными бурями с длительностью более 24 часов и средним за весь период индексом АЕ 500 нТ. Наблюдалось более 7250 случаев (включая 275 сильных бурь), половина из которых имела длительность 1 или 2 часа. В годовом ходе количество возмущенного времени следует за уровнем солнечной активности, т.е. минимум наблюдается при минимуме активности и наоборот. Максимальное число случаев вплоть до 400 часов в месяц наблюдается на нисходящих и восходящих ветвях циклов солнечной активности. Сезонный максимум существует в равноденственные месяцы. Критерий (Ар 40 нТ) [80] приводит к 15-30% вероятности появления возмущенных периодов в зависимости от солнечной активности.
В модели IRJ учет возмущенных условий проводится как аддитивная поправка [4, 5] к спокойным значениям foF2, которая зависит от момента начала суббури и от максимального значения индекса АЕт, достигаемого во время суббури. В качестве индекса возмущенности используется ар- индекс, сведения о котором находятся в файле Ap.dat. Модель дает корректирующий множитель CF - шторм-фактор, позволяющий перейти от foF2Me4 - критической частоты слоя F2 эмпирической медианной модели - к критической частоте на период возмущения: foF2KOpp = CF-foF2Mei Корректирующий множитель CF на момент t( записывается в следующем виде: CF(dama,время,широта) = а0 + alX(tQ) + a2X2(tQ) + a}Xi(t0), (2.3.1) где: X(t0) = \F{v)aР (t0 - r)dr, F(x) - функция фильтра за 33 часа [4, 5].
Коэффициенты а0, а\, а2, а3, полученные поиском наилучшего соответствия между экспериментальными значениями CF и интегральным индексом ар, являются функциями сезона и широты. Причем CF равен 1, если X(t0) 200. Это условие эквивалентно величинам стандартных геомагнитных индексов Кр=2+, яр=8 или Dbt -15нТ на протяжении 33 часов.
На сегодняшний день фильтр построен только для средних широт по данным, соответствующим летнему сезону, и отражает, как правило, особенности отрицательных возмущений. Однако в работе [4] показано, что фильтр успешно может быть использован и для периодов равноденствия, которым также свойственна тенденция к преобладанию отрицательных возмущений. Наи 26 худшие результаты будут наблюдаться в зимние месяцы, когда могут преобладать положительные возмущения и имеет место большой разброс экспериментальных данных.
Авторы ST-модели приводят в работе [4] первые результаты оценки эффективности ее использования в составе IRI. Эффективность С определялась по формуле: С(%) = 100х- . (2.3.2)
Здесь aoff - среднеквадратичные отклонения (СКО) значений foF2, рассчитанных по IR1 с опцией "off (т.е. без шторм-фактора), от экспериментально наблюдаемых; аоп - СКО для foF2, найденные с опцией "on" (т.е. с учетом шторм - фактора). Этот коэффициент является частным случаем коэффициента улучшения CI: а(Ж1)-ст(корр) CI = — —- х 100% (2 31) a(IRl) y где o(IRI) - СКО значений, рассчитанных по IRI без коррекции, о(корр)- СКО значений, рассчитанных по скорректированной IRI. Разброс полученных значений С составил от -6 до 50% при среднем значении С по всем возмущенным дням 33%.
Результаты долгосрочного прогнозирования foF2
В данной главе приводятся результаты оценки эффективности прогноза критической частоты foF2. Исследованию подверглась и реализованная в модели возможность учета шторм-фактора для компенсации ошибок в момент возмущений ионосферы (ST-модель). Ниже полученные результаты иллюстрируются с помощью типичных примеров.
За 1993 год оценка эффективности IR1-2001 осуществлялась по экспериментальным значениям foF2, полученным на 15-ти среднеширотных станциях вертикального зондирования [106]. Координаты станций приведены в таблице 3.3.1. Использование данных значительного числа станций ВЗ позволило сократить влияние на оценку эффективности шторм-фактора случайных погрешностей инструментального определения foF2.
По числу возмущений наибольший интерес представлял март месяц. Геомагнитная обстановка в виде 05,-индекса для периода с 6 по 16 марта приведена на рисунке 3.3.1. Для иллюстрации реакции ионосферы на возмущения на рисунке 3.3.2 представлены суточные вариации наблюдаемых значений foF2 для станции Juliusruh. Здесь же даны рассчитанные foF2 по модели IRI-2001 с опциями "off и "on" для шторм-фактора. В нижней части графика приведены относительные отклонения 8foF2 (в процентах) от значений в спокойный день, за который принят день 6.03.93 г.
В таблицах 3.3.1 и 3.3.2 приведены результаты сопоставления рассчитанных и наблюдаемых суточных зависимостей foF2 отдельно для отрицательной и положительной стадий возмущений. Наряду с коэффициентом С, рассчитанным по (2.3.2), в качестве меры совпадения были выбраны среднеквадратичные отклонения a0tf и соп. Эти цифры определяют количественную оценку эффективности модели с учетом шторм-фактора и без него.
Видно (рисунок 3.3.2 и таблица 3.3.1), что при отрицательном возмущении применение шторм-фактора позволило сократить среднеквадратичную погрешность прогнозирования foF2 в 1,5-5-2,5 раза при значениях коэффициента С 33% -г- 60%. В ночные часы эффективность шторм-фактора несколько ниже. Так, если для дневных часов средние значения С 39%, то для ночного времени С «23%.
Можно отметить широтную зависимость, при которой максимальные значения С приходятся на средние широты. И, хотя ST-модель ограничена широтой ф 60, ее применение в субавроральной зоне (ф 60) сопровождается положительным эффектом.
Авторы IRI рекомендуют постоянно использовать опцию "on". В пользу этого, казалось, говорят данные таблицы 3.3.3. Однако, если из общего числа возмущений исключить положительные, то эффективность шторм-фактора возрастает в несколько раз. В то же время, как видно из таблицы 3.3.2, применение шторм-фактора на положительной стадии возмущения постоянно сопровожда ется ухудшением соответствия между прогнозируемыми и наблюдаемыми значениями foF2. Аналогичная ситуация наблюдается и в другие периоды измерений. Этот факт приводит к необходимости контроля 05,-индекса при прогнозировании ионосферных параметров по IRI-2001.
В следующем примере эффективность использования модели IRI исследовалась в течение 27 дней апреля 2002 г. [106], причем на 5 дней приходились возмущенные условия (17-21.04.02) с наибольшим отклонением foF2 65%. Геомагнитная обстановка для этого периода приведена на рисунке 3.3.3. Эффективность использования шторм - фактора при определении foF2 дана в таблице 3.3.4. Видно, что СКО для foF2 в апреле 2002г. намного больше, чем в марте 1993г. Эффективность шторм-фактора может быть высока, хотя обеспечить с меньше 1 МГц не удается. Для наглядной демонстрации проделанной работы на рисунке 3.3.4 в верхней части приведены экспериментальная зависимость foF2 (сплошная кривая без маркеров) и значения, даваемые моделью IRI-2001 по данным станции Juliusruh: с использованием шторм-фактора (треугольники) и без (кружки). В нижней части рисунка показан характер ионосферного возмущения в виде относительного отклонения 8foF2 по сравнению с усредненными значениями за спокойные дни месяца.
Оценка эффективности коррекции IRI-2001 по данным ВЗ
В соответствии с работой [93], в которой изучался наилучший вид аппроксимации верхнего профиля, выбрали значение коэффициента с= 1.16 в ка 76 честве первого приближения, которое описывает переход от эпштейновского типа, соответствующего профилю IRI, к чепменовскому, более соответствующему реальному профилю. Отметим, что выбор коэффициента не является тривиальной задачей. Метод №4, как и остальные, был реализован в виде программы на языке C++. Наряду с коэффициентом с = 1.16 в программе проверялись значения: 0.4; 0.8; 1.41; 1.642. Была реализована возможность расчета коэффициента перехода с по экспериментальным значениям foF2 и ТЕС: где а - вклад ТЕС верхнего Ы(Ь)-профиля в полное значение ТЕС по IRI-2001, к= ТЕС(э) yfoF2\lRI) TEC(IRI) foF22(3) ТЕС(э) и foF2(3) - экспериментальные значения, TEC(IRI) и foF2(IRl) - значения по IRI-2001. Программа также позволяет вводить коэффициенты как отдельно для дня и ночи, так и для суток в целом. Статистика по всем исследованным станциям для различных временных периодов подтверждает, что в среднем с = 1,16 дает меньшую погрешность, чем все остальные. Тем не менее, по ряду станций в отдельные периоды лучшими оказываются другие коэффициенты, особенно в периоды возмущений. Очевидно, это объясняется отличием реального N(h)-профиля от чепменовского, наиболее явно проявляющееся в период возмущений, и для отдельных регионов это сказывается больше чем для других. Не смотря на это, отмечалась относительная стабильность коэффициента перехода в пределах некоторого периода. Это открывает дополнительные возможности для исследовательской деятельности. Например, построение глобальных карт коэффициентов перехода (подобных глобальным картам ТЕС) по данным станций, одновременно измеряющих foF2 и ТЕС. В данной работе не ставилась задача изучения возможности построения таких карт из-за ограниченности вычислительных ресурсов. Целью было показать принципиальную возможность корректировки IRI-2001 с использованием предложенного метода №4. Но, при нимая во внимание, что следующая глава посвящена вопросу получения ТЕС в произвольной точке по данным GPS, наличие глобальных карт коэффициентов перехода позволило бы более эффективно корректировать IRI-2001 и, следовательно, более точно рассчитывать параметры ВЧ каналов.
В разделах 4.4 и 4.5 приводятся результаты методов №2, №3 и №4, для которых в литературе полностью отсутствуют оценки эффективности ТЕС-корректировки.
Ниже приводятся результаты оценки эффективности коррекции модели по данным измерений критической частоты foF2 станциями ВЗ для трасс европейского региона.
Расчет МПЧ для трасс №1 и №2 (см. таблицу 3.1.2) протяженностью 1216 и 1850 км за март 1993 г. осуществлялся с использованием foF2 3-4 станций ВЗ, расположенных на удалении 90-500 км от трасс НЗ. Количественные оценки степени совпадения суточных зависимостей МПЧ и МНЧ по сравнению с IRI без коррекции, усредненные за март, приведены в таблице 4.3.1. Коэффициент улучшения Civs по сравнению с прогнозом IRI (рассчитанный по (2.3.3)) во всех случаях имеет положительное значение и превышает CIST ДЛЯ случая ST-модели IRI (таблица 3.4.1).
Для трассы №1 составлена таблица 4.3.2, в которой содержатся СКО для прогнозов по IR1 без и с учетом коррекции. Наглядное представление о характере соответствия МПЧ и МНЧ дает также рисунок 3.4.1, на котором нанесены суточные зависимости МНЧ и МПЧ для спокойных условий - 6.03.1993, отрицательного - 9.03.1993 и положительного возмущения - 16.03.1993, где коррекции по ВЗ соответствует кривая, маркированная кружками (IRIvs)- Что касается общих результатов коррекции IRI по данным ВЗ, то наблюдается устойчивое снижением погрешностей прогнозирования МПЧ. Улучшение в 1,5-2,5 раза наблюдается независимо от фазы возмущения и времени суток. Сокращается так же погрешность и при отсутствии возмущения.
