Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему

Ансамблевая ассимиляционная модель ионосферы

ВАК РФ 25.00.29, Физика атмосферы и гидросферы

Автореферат диссертации по теме "Ансамблевая ассимиляционная модель ионосферы"

На правах рукописи

Соломеицев Дмитрий Валентинович АНСАМБЛЕВАЯ АССИМИЛЯЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ИОНОСФЕРЫ

Специальность 25.00.29 — «Физика атмосферы и гидросферы»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата физико- математических наук

Москва - 2013

005061757

Работа выполнена в Федеральном Государственном Бюджетном Учреждении «Центральная Аэрологическая Обсерватория», г. Долгопрудный

Научный руководитель:

Хаттатов Вячеслав Усеинович

Заведующий отделом исследования состава атмосферы ФГБУ «ЦАО», кандидат физико-

Профессор физического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова, доктор физико-

математических наук

Ляхов Андрей Николаевич

Заведующий лабораторией электродинамических процессов в геофизике Института

Динамики Геосфер РАН, кандидат технических наук

Ведущая организация: Федеральное Государственное Бюджетное

Защита состоится «06» июня 2013 г. в « 11:00» часов на заседании совета Д 002.096.01 по защите докторских и кандидатских диссертаций Федерального Государственного Бюджетного Учреждения науки Института физики атмосферы им. А.М.Обухова Российской академии наук

Автореферат разослан « 01 » мая 2013 года

Учёный секретарь диссертационного совета Д 002.096.01

кандидат географических наук Краснокутская Л.Д.

математических наук

Официальные оппоненты:

Куницын Вячеслав Евгеньевич

Учреждение «Институт Прикладной Геофизики»

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ.

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

3

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 A.A., Иванов- Холодный Г.С., Куницын В.Е., Терещенко Е.Д., Лившиц М.А., Ришбет Г., Романов A.A., Афраймович Е.Л., Андерсон Д., Бэйли Г., Бэлан Н., Билитца Д., Бюргере Г., Ивенсен Г., Кодреску М., Фуллер- Роуэлл Т., Фейер Б., Ширлесс JL, Хедин А., Эрнандез- Пахарез М., Хоффман-Велленхофф Б., Хуба Д., Калман Р., Ляхов А.Н., Лоренц Э., Хатгатов 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. Хатгатовым 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

4

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

2. 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.

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

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

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

6. 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.

7. Оценены точности восстановления ЕхВ- 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 ЕхВ-дрейфа и скоростей нейтральных компонент ионосферы. 2.

Экспериментальный образец аппаратно-программного комплекса, позволяющего оперативно проводить оценку основнЬк 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

6

в области высот 200 - 800км), а так же значения ЕхВ- дрейфа и скоростей нейтральных ветров.

2. 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.

3. 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.

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

5. 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.

6. 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

7

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 однйчастотных 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 диссертация. 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.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ.

Во введении к данной работе обозначаются цели и задачи исследования, а так же обосновывается их актуальность. Также приводятся сведения о научной новизне и практической ценности полученных результатов.

В первой главе приводится обзор наиболее интересных с точки зрения ассимиляции экспериментальных данных о состоянии ионосферы, а так же нескольких типов ее моделей.

В качестве первого примера экспериментальных данных о текущем состоянии ионосферы рассмотрена сеть реперных станций наземного сегмента системы GPS, как основного источника данных для описываемой в данной работе ассимиляционной схемы. Рассматриваются методы вычисления полного электронного содержания (ПЭС) по данным навигационного сигнала, публикуемым в открытых архивах в формате RINEX. В

8

этой же главе приведены обоснования выбора этого источника данных для ассимиляции, а именно: заранее известная погрешность измерений, высокая стабильность и оперативность обновления данных и широкая зона покрытия с плотными сетями станций в развитых странах и регионах.

Кроме данных наземного сегмента спутниковой системы GPS, в разделе 1.1 первой главы рассмотрена система наблюдения за состоянием верхней атмосферы COSMIC/FORMOSAT-3, как один из источников данных о пространственном распределении электронной концентрации. Также рассмотрены эмпирические модели ионосферы и решение задачи томографии.

Далее в главе 1 приведено подробное описание физически- обоснованной модели ионосферы, используемой в данной работе. Описываются уравнения, лежащие в основе модели, а так же обсуждаются физические предположения, использованные при выводе этих уравнений из уравнений гидродинамики. В результате преобразований система уравнений модели выглядит следующим образом:

«й?)

-+Wj + Wi = pi- Wi

1

_ . bsk /Tj dNj TedNe d(Tt + Te)\

(S„^pvin + Zuol,„vu)L~gSm' + Щ Ц 35 Neds+ ds J

+ Vin(VncosD - UnsinD)cosI + ^T vtj Vj

Уравнение непрерывности (первое уравнение в системе) представляет собой уравнение непрерывности, где I - номер иона, - концентрация, У1 - скорость ионов, Р, - слагаемое, определяющее источники ионов данного типа, ¿¡Л^ - член, описывающий

потери за счет рекомбинации и обмена зарядом, Ъ3 = + Зсобг(<рдип) (~) -

результат аналитического перехода к новой системе координат. Координата 5, применяемая в этом уравнении, сонаправлена с ц. Градиент Ур обозначает изменение величины с изменением силовой трубки при постоянных значениях магнитной долготы и

9

отсчета вдоль силовой линии. Во втором уравнении Уу и - частоты столкновений ионов с ионами другого типа и частицами нейтральной атмосферы соответственно, /угол магнитного наклонения, £>- угол магнитного склонения, Уп и 1>п - соответственно меридиональная и зональная компоненты горизонтальной скорости нейтральных компонент атмосферы, д- ускорение свободного падения, зависящее от высоты. В уравнении баланса энергии слагаемые представляет собой эффект изменения температуры за счет столкновения ионов данного типа с нейтральными частицами и ионов других типов, отвечает за фрикционный нагрев от взаимодействия с нейтральными частицами.

Дальнейшее содержание главы посвящено описанию методик вычисления различных коэффициентов в основных уравнениях, а так же разностных схем, применяемых для их численной аппроксимации. В конце первой главы приведены примеры расчетов численной физически- обоснованной модели, взятой за основу в данной работе. Примером может служить график на рис. 1.

Широтный срез электронной концентрации вдоль 60 западной долготы

Рис.1. Срез распределения электронных концентраций в ионосфере в проекции широта-высота. Время моделирования 14:30 1ТГС, 25 сентября 2010.

В главе 2 диссертационной работы обсуждаются теоретические основы ассимиляции экспериментальных данных в физически- обоснованные модели.

Приводится обоснование метода фильтра Калмана применительно к задаче ассимиляции данных в численную модель ионосферы. В силу того, что данная работа затрагивает, в основном ансамблевые методы, приводится также аппроксимация классических уравнений фильтра Калмана с помощью методов Монте- Карло, частично представленная в системе уравнений ниже.

хк+1=М(хк) хЪ=хь0+Цу-Нхь0) к = РНТ(НРНТ + КГ1

РЯ^*/~ )(«(*/) У"

НРНТ = (н(хг) - Н{хг) ) (Н(ХГ) - ИЩУ

Здесь М- нелинейный оператор модели, переводящий вектор состояния д: со временного шага к на щаг к+1. К- матрица усиления. Матрица Р- ковариационная матрица вектора состояния, Н- оператор наблюдений. Верхний индекс Ь представляет результаты расчеты модели, индекс а- результат ассимиляции. Два нижних уравнения представляют собой реализацию аппроксимации уравнений фильтр Калмана методом Монте- Карло.

Обсуждаются технические детали реализации ансамблевого фильтра Калмана применительно к данной системе. Приводится принципиальная схема формирования ковариационной матрицы с помощью ансамбля моделей. В главе 2 также, помимо описания устройства разработанной автором системы ассимиляции, приводится сравнение метода, применяемого автором, с подходом других представителей данного направления, а так же приводятся ссылки на соответствующие источники.

В третьей главе диссертационной работы представлены результаты разработанной ассимиляционной модели ионосферы и их сравнение с независимыми экспериментальными данными. В начале главы приводится принципиальная схема всего аппаратно- программного комплекса, включающего в себя систему сбора и обработки

экспериментальных данных, систему ассимиляции и физическую модель ионосферы.

Схема приведена на рис. 2.

"i

Рис. 2. Структурная схема потоков данных в разработанной модели ионосферы.

Далее в главе 3 приведены сравнения результатов разработанной модели с независимыми экспериментальными данными. В качестве первого источника данных были взяты станции наземного сегмента системы GPS, случайным образом исключаемые из схемы ассимиляции. Данные, поступающие с этих станций, обрабатывались для вычисления полного электронного содержания вдоль трасс радиовизирования, однако, в схему ассимиляции эти данные не входили. Вместо этого каждый час проводился статистический анализ отклонения результатов моделирования от рассчитанных экспериментальных величин. Результат подобного сравнения приведен на рис. 3.

Linux- сервер ЦАО

Интернет

Запрос данных с сервера

i Поток данных via j : сервер ЦАО ■

Оценки наблюдаемых величии по расчетам модели

Скорректированные значения вектора состояния

22.5

15

§ 10 ь

* имэ

Даты с 04/08/2010 по 10/11/2010

Даты с 04/08/2010 по 10/11/2010

Рис.3. Валидация расчетов модели по данным, не вошедшим в алгоритм ассимиляции. На левом графике изображена абсолютная погрешность, на правом-относительная.

Также в главе 3 приведены результаты сравнения расчетов модели с измерениями сети ионозондов. Ионозонды в городах Москва, Ростов, Салехард, Подкаменная Тунгуска и Магадан принадлежат Институту Прикладной Геофизики Росгидромета. Ионозонды в городах Иркутск и Норильск принадлежат Институту Солнечно- Земной Физики Сибирского Отделения Российской Академии Наук. Сравнения были проведены по параметру критической частоты в слое максимума электронной концентрации. Примером результатов сравнений может служить рис. 4, отражающий отклонение модели от эксперимента для февраля 2012 года для станции Москва.

Москва, Модель Ш: <СКО> = 2.3634 МГц.

б;-1—-1-г--I-

4"

СКО, МГц

Москва, Ассимиляционная модель: <СКО> - 1.0718 МГц.

СКО, МГц

Рис.4. Распределение значений среднеквадратичного отклонения моделей от экспериментального значения й)Р2 для февраля 2012, Москва. Верхний график- СКО модели ПИ, нижний график- СКО ассимиляционной модели от наблюдений.

В диссертационной работе также были приведены сравнения экспериментальных результатов спутниковой миссии С08М1С/Р01Ш08АТ-3 с расчетами ассимиляционной модели. Сравнивались наклонные профили электронной концентрации, полученные вдоль траектории движения точки преломления навигационного сигнала, принятого спутником на низкой орбите. Пример подобных сравнений представлен на рис. 5. Помимо непосредственно сравнений моделирования с экспериментом, был проведен разбор основных причин, влияющих на отклонение результатов модели от данных спутниковой миссии.

г

Рис.5. Пример профиля электронной концентрации на 10 октября 2010 года над регионом Западной Европы. Слева- зависимость концентрации электронов от высоты над поверхностью Земли в км. Треугольники- модельные расчеты, зачерченные кружки-экспериментальные данные. Справа- траектория точки измерений над поверхностью Земли.

Помимо воспроизведения ионосферных характеристик в спокойной геомагнитной обстановке, в главе 3 продемонстрировано, что модель также применялась для оценки влияния геомагнитной бури на состояние высокоширотной ионосферы. В частности, были ассимилированы данные с плотной сети навигационных приемников, предоставленные сотрудниками Норвежского Картографического Института. Результаты моделирования оказались в согласии с экспериментальными данными, а так же пятикратное увеличение максимальной электронной концентрации над г. Рогнан во время бури (рис. 6).

Рис.6. Профили

электронной концентрации над г. Рогнан в 19:30 для разных дней периода моделирования.

800

¡» 600

о и 5 а

400

200

—24 сен 2011,19:30

—25 сен 2011, 19:30

—26 сен 2011,19:30

1 28 сен 2011,19:30

\ г 4 •

1V. \ • ч—

1 *

X \ *

_________'________" 1 .................1.................................

Электроны на м'

х 10

Также в данной главе представлен анализ долготной структуры ночной ионосферы с помощью разработанной ассимиляционной модели (рис. 7). Результаты, полученные с помощью модели для осеннего равноденствия 2012 года, качественно совпадают с результатами других авторов, полученными с помощью обработки данных спутниковых наблюдений С08М1С/Р(ЖМ08АТ-3.

Ионосферное электронное содержание (от 100 до 500 км)

-50 О

Долгота, град

Рис. 7. Распределение ионосферного электронного содержания (вертикальный интеграл электронной концентрации со 100 до 500 км по высоте), полученное по результатам физической модели ионосферы с ассимиляцией данных.

16

Кроме того, проведен анализ работы физической модели без ассимиляционного блока, в ходе которого выяснено, что, несмотря на учет приливных движений в подключаемой модели нейтральных ветров, численная модель не способна воспроизвести долготную структуру ночной ионосферы.

В четвертой главе диссертационной работы приводится подробное описание численного эксперимента по восстановлению параметров ионосферы в отсутствии прямых измерений и моделированию системы наблюдений.

Возможность оценивать параметры системы, ассимилируя только наклонные значения ПЭС, добавляя параметры в контрольный вектор модели, является одним из преимуществ ансамблевой ассимиляции данных. В качестве параметров, влияющих на распределение ионосферных характеристик, были выбраны значения ЕхВ- дрейфа на магнитном экваторе и скорости нейтральных компонент атмосферы в точках сетки. В начале главы описана технология расчета скоростей ЕхВ- дрейфа и приведена оценка его влияния на распределение результатов моделирования.

Далее в четвертой главе обсуждается возможность дополнения вектора состояния модели параметрами, не являющимися ее прогностическими переменными. В случае с ЕхВ- дрейфом значения параметров были добавлены в вектор состояния напрямую. Для сжатия информации о полях нейтрального ветра, представляющей собой большой объем данных, было предложено использование Эмпирических Ортогональных Функций. Суть метода состоит в выделении ортогонального базиса для исходного набора данных и последующей сортировки базисных векторов по убыванию их собственных значений. Использование техники Эмпирических Ортогональных Функций позволило сократить большой объем информации до семи коэффициентов разложения исходных данных по выделенным базисным векторам.

В продолжении главы 4 обсуждается методика моделирования системы наблюдений. Для создания данных, аналогичных реальным, были взяты координаты реальных станций системы IGS (International GNSS Service), а так же орбиты спутников системы GPS. С учетом этой информации были смоделированы траектории распространения

17

радиосигналов от спутников к приемникам. За реальное состояние ионосферы были приняты расчеты физической модели с определенными значениями подлежащих восстановлению параметров. К результатам расчетов был добавлен шум на уровне 20%, представляющий собой ошибку измерений. Цель этой серии численных экспериментов состояла в оценке погрешностей восстановления значений ЕхВ- дрейфа и скорости нейтральных компонент атмосферы с помощью разработанной системы.

На рис. 8 представлены результаты восстановления скоростей ЕхВ- дрейфа с помощью различных конфигураций ансамблевой системы ассимиляции данных.

25 20 15

£ 0

1-5 и

-10 -15 -20

Рис.8. Сравнения результатов численного эксперимента с данными о ЕхВ- дрейфе, заложенными в «истинное» состояние ионосферы. Круги- априорно заданное значение дрейфа на первой итерации с добавлением шумовой составляющей. Треугольники-значения дрейфа, заложенные в наблюдения, квадраты- результаты восстановления дрейфа с помощью ансамбля, состоящего из 80 членов. Ромбы- результаты ансамбля со 100 членами.

В диссертации также приведены результаты исследования скорости сходимости ансамблевой ассимиляционной схемы к заложенным в «истинное» состояние ионосферы значениям. Полученные оценки являются важными параметрами при работе с реальными

данными.

I • Нач. усл. -.«►-"Реальные" данные. -»-- Ансамбль 100 -»- Ансамбль 80

/

4 / Ч0*ч

. Л > \ --- 1- ..V

7 Л 1 * * ч

> ! г* •

•* .....

* Ч \ \

-150 -100 -50 О 50 100 1 50

Долгота, градусы

Помимо оценки точности восстановления скоростей ЕхВ- дрейфа, в диссертации представлены оценки точности определения скоростей нейтральных составляющих ионосферы. На рис.9 приведены гистограммы отклонений рассчитанных с помощью ассимиляции значений зональной и меридиональной компонент скорости от заложенных в истинное состояние ионосферы данных.

Зональная скорость

Меридиональная скорость

Проценты

Проценты

Рис.9. Распределение относительных ошибок восстановления обеих компонент горизонтального ветра с помощью ассимиляционной модели.

В четвертой главе также приведены примеры восстановления значений ЕхВ-дрейфа по реальным данным и сравнение этих результатов с климатологической моделью, взятой за начальное приближение. Примером расчетов может служить рис. 10.

а

9 -10

- Климатическая норма -Ассимиляционная модель /""Ч

■^гг "г."™ .х^Л... *

Л

Л .к

П. \

* V \ : — ff

Ч \ ¡ ' ЧЛ t I

...............

\ ?

Ki

50 100 150 200 250 300 350 400

Долгота, град

Рис. 10. Значения скоростей ЕхВ - дрейфа, Полученного с помощью ансамблевой модели при ассимиляции реальных данных наблюдений. Линия маркированная квадратами- климатическая норма, кругами- результат корректировки.

В заключении сделаны выводы о решении поставленных задач и достижении целей исследования. В ходе выполнения диссертационной работы были получены следующие результаты:

1. Разработана ансамблевая ассимиляционная модель ионосферы, способная корректировать результаты расчетов физической модели с учетом поступающих экспериментальных данных. Реализован метод ассимиляции данных в ансамбль модельных расчетов, а именно ансамблевый фильтр Калмана и его модификация-ансамблевый фильтр квадратного корня. Оба алгоритма применяются в данной работе в качестве инструментов оценки оптимального состояния системы с учетом расчетов модели и данных наблюдений. Реализован комплекс программ, позволяющих использовать систему ассимиляции в сочетании с моделью ионосферы, взятой за основу в данном исследовании. Разработан комплекс программ для сбора и обработки экспериментальных данных с системы реперных станций спутниковых навигационных систем.

2. Проведено сравнение результатов работы представленной системы с независимыми экспериментальными данными. Проведено сравнение с данными приемников навигационного сигнала, не участвовавшими в системе ассимиляции. Проведены регулярные сравнения результатов расчетов модели с данными спутниковой системы COSMIC/FORMOSAT-3. Проведено сравнение результатов моделирования с показаниями ионозондов на территории Российской Федерации. Сравнение показало, что результаты разработанной модели в среднем ближе к показанию ионозондов, чем результаты эмпирической модели International Reference Ionosphere.

3. С помощью разработанной ансамблевой ассимиляционной модели ионосферы проведены эксперименты по моделированию ионосферы в ряде различных сценариев. В частности, получены результаты моделирования ионосферы в спокойных геомагнитных условиях, отражающие основные характерные черты распределения Полного Электронного Содержания в глобальном масштабе. Также с помощью разработанной модели проведен расчет параметров ионосферы для условий геомагнитной бури в высоких широтах. Проведен анализ долготной структуры ночной ионосферы, полученной с помощью разработанной модели.

4. Построена система моделирования экспериментальных данных о наклонных значениях ПЭС. С ее помощью была проведена проверка разработанной системы на точность восстановления параметров ионосферы в отсутствии прямых наблюдений. Полученные оценки являются показателем надежности работы модели при использовании реальных наблюдений ПЭС для восстановления параметров, для которых регулярные прямые наблюдения отсутствуют: ЕхВ- дрейф и скорости нейтрального ветра. В основу методики был положен метод Монте- Карло применительно к решению обратной задачи о восстановлении параметров системы по интегральным наблюдениям.

5. Проведено восстановление параметров ионосферы по реальным данным наблюдений на примере ЕхВ- дрейфа. Основываясь на оценке погрешности модели, рассчитанной в численном эксперименте по моделированию системы наблюдений, были выявлены значимые отклонения климатических норм от данных, полученных из реальных наблюдений.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Соломенцев Д.В., Скрипачев В.О., Тертышников А.В., Хаттатов Б.В., Хаттатов В.У., Полушковский Ю.А., Определение ионосферных задержек распространения радиосигналов с помощью трехмерной ассимиляционной модели ионосферы, // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2010. Т. 7. № 1.С. 209-214.

Solomentsev D., Khattatov В., Codrescu M., Titov A., Yudin V., Khattatov V., Ionosphere state and parameter estimation using the Ensemble Square Root Filter and the global three-dimensional first-principle model , SPACE WEATHER, VOL. 10, S07004, doi: 10.1029/2012SW000777, 2012.

Соломенцев Д., Хаттатов Б., Титов А., Трехмерная Ассимиляционная Модель Ионосферы Для Европейского Региона, ГЕОМАГНЕТИЗМ И АЭРОНОМИЯ, 2013, том 53, X» 1, с. 78-90.

Д.В, Соломенцев, Б.В. Хаттатов, В.У. Хаттатов, Т.В, Банкова, А.А. Титов, Трехмерная ассимиляционная модель ионосферы и возможности ее применения, Труды XXIII Всероссийской Конференции Распространение Радиоволн, T.l С.406-411.

Solomentsev, D. V., Khattatov, B.V., Khattatov, V.U., Titov, А.А. , "Ionospheric Ensemble-based Data Assimilation System for State and Parameter Estimation", Abstract Presented at European Space Weather Week, Namur, Belgium, 28 Nov- 02 Dec 2011.

D. V. Solomentsev, В. V. Khattatov, V. U. Khattatov, "Regional Assimilative Ionopsheric Model For European Sector", Atmopshere, Ionosphere, Safety: Book of Abstracts. Ed. I. V. Karpov. P. 102- 104.2010.

Подписано в печать:

16.04.2013

Заказ № 8364 Тираж -100 экз. Печать трафаретная. Типография «11-й ФОРМАТ» ИНН 7726330900 115230, Москва, Варшавское ш., 36 (499) 788-78-56 www.autoreferat.ru

Текст научной работыДиссертация по наукам о земле, кандидата физико-математических наук, Соломенцев, Дмитрий Валентинович, Москва

Федеральное Бюджетное Государственное Учреждение «Центральная

Аэрологическая Обсерватория»

На правах рукописи

04201356992

Соломенцев Дмитрий Валентинович Ансамблевая ассимиляционная модель ионосферы Специальность 25.00.29 - Физика атмосферы и гидросферы

Диссертация на соискание ученой степени кандидата физико- математических

наук

Научный руководитель К. ф.-м.н. Хаттатов В.У.

Москва-2013

СОДЕРЖАНИЕ

Введение.......................................................................................4

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 их сравнения 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

2

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................................................................................138

Введение.

Исследование, представленное в данной работе, направлено на разработку системы ансамблевой ассимиляции данных ионосферных наблюдений в физически обоснованную модель ионосферы. Целью такой работы является создание ассимиляционной модели ионосферы и аппаратно-программного комплекса, позволяющего с высокой точностью, в квазиреальном времени, оценить глобальное и, в некоторых случаях, с существенно более высоким пространственным разрешением, региональное распределение основных параметров ионосферы. Таких, например, как трехмерные пространственно-временные распределения концентраций электронов, основных ионов, температуры электронов и др. Для описания ионосферы Земли в диссертационной работе использована физически обоснованная трехмерная модель, учитывающая основные внутренние и внешние факторы формирования и изменчивости ее состояния. В настоящей работе разработан метод корректировки расчетов физической модели ионосферы с помощью оперативно обновляемых экспериментальных данных. В качестве экспериментальных данных для корректировки модельных расчетов в диссертации использованы интегральные значения наклонного электронного содержания, полученные с помощью спутниковой навигационной системы GPS.

Научная и практическая значимость созданной ассимиляционной модели обусловлена необходимостью оперативного мониторинга глобального распределения ионосферных параметров и исследования механизмов воздействий на состояние ионосферы. Примерами исследований, использующих информацию о глобальном распределении ионосферных характеристик, являются работы по изучению взаимодействия ионосферы и магнитосферы с солнечным ветром, моделирование отклика нейтральной атмосферы на прохождения космического излучения, а также построение теории литосферно- ионосферных взаимодействий. Для многих из

4

упомянутых направлений исследований, точные данные о состоянии ионосферы играют решающую роль.

В диссертации проведен анализ полученных рядов данных модельных расчетов трехмерных простанственно- временных распределений электронной концентрации над различными регионами при различной геомагнитной активности. На основании результатов валидации модели сделан вывод об ее применимости для мониторинга тонких эффектов- таких, например, как выявление долготной структуры интегрального электронного содержания в ионосфере в ночное время. Для демонстрации возможностей модели как инструмента для исследования ионосферы, проведен расчет и анализ долготного эффекта в ионосфере в период осеннего равноденствия 2012 года для нескольких различных конфигураций модели.

Кроме того, весьма важным применением созданной модели является возможность ее использования для определения значений ионосферных характеристик, для которых отсутствуют регулярные наблюдения. Любая физически обоснованная модель ионосферы содержит в себе набор эмпирически определяемых параметров (например, скорости реакций, эмпирические модели ионизации и нейтральной атмосферы). Погрешности эмпирических моделей и ошибки измерений различных коэффициентов могут привести, в частности, к существенным ошибкам прогноза состояния ионосферы с помощью ее численных теоретических моделей. Показана возможность вычисления ненаблюдаемых параметров ионосферы, влияющих на ионосферные процессы с помощью разработанной ансамблевой ассимиляционной модели. Это сделано на примере расчетов зональной и меридиональной составляющих поля ветра в термосфере и расчетов дрейфа заряженных частиц в магнитном поле Земли в приэкваториальной области.

Разработанная ансамблевая ассимиляционная модель имеет также и практические применения. Модель позволяет получить более точные оценки

пространственно временного распределения концентрации электронов в

5

ионосфере и эта информация может быть использована в спутниковых навигационных системах для улучшения их точностных характеристик. Технически, современные системы спутниковой навигации основаны на измерении времени прохождения радиосигналов от спутников с известными координатами до приемника, положение которого необходимо вычислить. Частота спутниковых навигационных сигналов, как правило, находится в так называемом L- диапазоне (от 1.1 до 1.6 ГГц). Как следствие, при прохождении сквозь ионосферу, сигналы навигационных систем испытывают задержку групповой скорости. Подробнее процесс взаимодействия радиоволн различной частоты с ионосферой описан в работах [2, 8,9,11, 68]. При определении расстояния от спутника до приемника, необходимо учитывать время задержки радиосигнала в ионосфере. Погрешность в определении расстояния до спутника, обусловленная наличием ионосферы, в зависимости от географического положения и солнечной активности, может достигать от 3 до 100 метров. В свою очередь, временная задержка, обусловленная прохождением сигнала через ионосферу, зависит от общего содержания электронов вдоль трассы распространения навигационного сигнала. В диссертации показано, что созданная трехмерная ассимиляционная модель ионосферы позволяет с достаточно большой, для широкого круга практических задач, точностью определить эту величину. Знание полного электронного содержания в ионосфере по трассам радиовизирования в любой момент времени позволяет существенно снизить навигационную погрешность определения местоположения объекта с помощью одночастотных приемников сигналов GPS или ГЛОНАСС.

Существует также вероятность появления турбулентных областей в ионосфере (так называемых сцинтилляций), распространение радиосигнала через которые невозможно. Этот факт накладывает ограничение на стабильность и надежность работы не только спутниковых навигационных систем, но и глобальных систем телекоммуникации и радиосвязи. Точная

оценка текущего состояния ионосферы, полученная с помощью ассимиляционной модели, дает возможность улучшить вероятностный прогноз появления подобных нестабильных областей. Такой инструмент способен также повысить надежность функционирования критических и жизненно важных радиотехнических систем Земля-Космос.

В более общем случае, данные глобального распределения ионосферных характеристик могут служить основой для работы программ, предназначенных для составления прогноза условий распространения радиоволн (радиопогоды) и рэйтрейсинга, разработка которых, однако, выходит за рамки данной работы. Еще одним важным практическим применением результатов моделирования ионосферы, является выявление источников природных и антропогенных воздействий на нее. Подробному освещению этого направления исследований посвящены работы [5, 7].

В связи с описанными выше научными и практическими приложениями, интерес к получению глобального распределения ионосферных характеристик весьма высок в последние годы.

Одним из важных источников информации о состоянии ионосферы являются экспериментальные данные: показания ионозондов, данные научных спутниковых миссий и данные навигационных спутниковых систем. Однако, даже большие объемы экспериментальной информации не способны дать глобальной картины распределения характеристик ионосферы. Для получения такого рода продукта используются математические модели. Некоторые из них основаны на статистической обработке экспериментальных данных (так называемые эмпирические модели, например описанные в работах [21, 25]). Некоторые модели содержат параметризации ключевых процессов с входящими в них эмпирическими коэффициентами, как например [39, 40, 69]. Существует также класс численных физически обоснованных моделей ионосферы. К таким моделям принадлежат [20, 36, 62, 77]. В последнее время

внимание зарубежного научного сообщества привлекли работы, связанные с

7

ассимиляцией данных в физически обоснованные модели ионосферы. Описания некоторых из этих моделей приведены в работах [67, 82]. Появление такого подхода в исследовании ионосферы во многом связано с успешным применением подобных методов при решении задачи численного прогноза погоды [70].

Вторым важнейшим фактором, обусловившим появление ассимиляционных моделей ионосферы, стало развитие спутниковых систем мониторинга верхней атмосферы и появление методов обработки радиосигналов от спутниковых систем навигации для целей мониторинга ионосферы. Одними из первых работ российских ученых, указавших на возможности использования данных навигационных систем в исследовании ионосферы, были труды группы Э.Л. Афраймовича [31]. На данный момент все ассимиляционные модели ионосферы используют в качестве основного источника данные системы NAVSTAR GPS (Global Positioning System, Система Глобального Позиционирования), полученные с навигационных спутников на реперных станциях наземного сегмента. Такой выбор связан с большими доступными объемами оперативно обновляемой информации, получаемой с этих реперных станций. В диссертационной работе также используется именно этот источник экспериментальных данных для построения ансамблевой ассимиляционной модели.

В ассимиляционной модели, являющейся предметом данной работы, были использованы и развиты идеи российских и зарубежных авторов относительно выбора и построения физически обоснованной модели ионосферы. В частности, были применены результаты работ, описанных в [37, 62, 77]. Физическая модель, использованная в данном исследовании с небольшими изменениями, описана в работе [67]. Следует также отметить, что на данный момент, как в России, так и за рубежом, разработано достаточно большое количество теоретически- обоснованных моделей ионосферы, некоторые из которых упомянуты в предыдущем параграфе. Детальное

описание и обоснование выбора физической модели изложено в первой главе настоящей диссертации.

Что касается методов ассимиляции данных экспериментальных наблюдений, то, по-видимому, в каждой из цитированных выше работ исследователей, занимающихся этим вопросом, развивается свой подход к алгоритмам усвоения экспериментальной информации в численных моделях. Выбор системы ассимиляции зависит от многих технических факторов, таких, как, например, наличие вычислительных мощностей. Эффективность метода решения поставленной задачи играет важную роль при создании системы ассимиляции данных, что связано с высокой размерностью геофизических задач. Также, не все традиционные методы ассимиляции позволяют проводить оценки параметров, для которых нет регулярных наблюдений. В частности, традиционный фильтр Калмана и вариационные методы требуют наличие прямых или косвенных наблюдений корректируемых параметров.

В настоящей работе было использовано одно из развивающихся направлений в ассимиляции данных: так называемая ансамблевая методика. У нее имеется ряд преимуществ перед классическими методами. Одним из весомых преимуществ является возможность оценки значений параметров моделируемой системы, то есть величин, влияющих на формирование результатов модели, но при этом не являющихся ее прогностическими переменными. Кроме того, ансамблевые методы представляются на данный момент наиболее вычислительно эффективными. Подробно ансамблевый подход к ассимиляции описан в работах [47, 48, 49, 58]. Применение подобной методики ассимиляции данных в моделях ионосферы, несмотря на большое количество теоретической литературы, не получило до нашего времени подробного освещения ни в российских, ни и зарубежных работах. Исключение составляет лишь работа [89], однако, в ней применен другой алгоритм ассимиляции и, кроме того, не приводится никакой информации,

позволяющей оценить точность разработанной системы при оценке состояния и параметров.

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.

2. 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.

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

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

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

6. Проведено моделирование состояния ионосферы за 2012 год. В качестве продукта разработанной системы построены карты распределения полного электронного содержания, а так же рассчитан суточный ход критической частоты в слое ¥2 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 ион�