Бесплатный автореферат и диссертация по геологии на тему

Ионосферные индексы для моделирования и долгосрочного прогноза параметров F2-слоя ионосферы

ВАК РФ 04.00.23, Физика атмосферы и гидросферы

Текст научной работыДиссертация по геологии, кандидата физико-математических наук, Михайлов, Вадим Валериевич, Москва

//

V. !/ ^

Федеральная Служба России

по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды Институт прикладной геофизики имени академика Е.К.Федорова

МИХАЙЛОВ Вадим Валериевич

ИОНОСФЕРНЫЕ ИНДЕКСЫ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ И ДОЛГОСРОЧНОГО ПРОГНОЗА ПАРАМЕТРОВ

Е2-СЛОЯ ИОНОСФЕРЫ

(04.00.23 - физика атмосферы и гидросферы)

на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук

Научный руководитель доктор физико-математических наук, профессор A.B. Михайлов

На правах рукописи

УДК 550.388.2

ДИССЕРТАЦИЯ

Москва - 1998 г.

Содержание

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

Глава 1. Солнечные и эффективные ионосферные индексы,

используемые для моделирования и прогноза параметров F-2-области............................................................................... 10

1.1. Солнечные индексы.............................................................. 11

1.1.1. Связь foF2 с солнечными индексами.................................. 11

1.1.2. Планетарные модели ^-области, основанные на

индексе R.................................................................... 17

1.2. Эффективные ионосферные индексы....................................... 21

Глава 2. Зависимость foF2 от индексов солнечной активности.................... 28

2.1. Нелинейный характер изменения foF2 в солнечном цикле.......... 28

2.2. Гистерезис критических частот слоя F2.................................... 34

2.2.1. Гистерезис среднегодовых и месячных медианных

значений foF2..................................................................36

2.2.2. Вариации солнечного коротковолнового излучения

и foF2 в цикле солнечной активности................................ 41

Глава 3. Региональное эффективное число солнечных пятен RES SN...........48

3.1. Метод получения модельно-ориентированного индекса

RESSN..................................................................................49

3.2. Сопоставление с другими индексами........................................ 54

3.3. Метод долгосрочного прогноза RESSN12.................................. 57

3.4. Прогноз foF2 на основе индекса RESSNj2................................ 59

Глава 4. Новый ионосферный индекс MF2..............................................67

4.1. Метод получения индекса MF2...............................................68

г

4.2. Сопоставление с другими индексами, используемыми при моделировании месячных медиан /о/7^ и М(3000)Р2................. 74

4.3. Построение локальных моделей /оР2 и М(3000)Р2.................... 80

4.4. Методы долгосрочного прогноза индекса МР2..............................81

Глава 5. Ионосферные модели, основанные на индексе МР2...................... 94

5.1. Модель М£>МК2 месячных медиан /оК? и М(3000)Р2

по европейскому региону......................................................... 94

5.1.1. Картирование параметров по региону................................. 97

5.1.2. Тестирование модели........................................................99

5.2. Модель М(^)МР2-1М для картирования текущего состояния

К2-области по европейскому региону....................................... 105

5.2.1. Эффективные индексы ..................................................... 107

5.2.2. Апробация модели ........................................................... 111

Заключение........................................................................................ 117

Список литературы............................................................................. 119

Введение

Проблема построения моделей /^-области ионосферы как в прикладных целях для расчета условий КВ-радиосвязи, радионавигации, радиопеленгации, в геодезии, так и для исследования механизмов формирования ионосферы Земли, например, в рамках международной программы "Погода в космосе", остается весьма актуальной. Существуют три основных подхода к ионосферному моделированию: (1) на основе построения теоретических или физических моделей, учитывающих совокупность всех основных процессов, ответственных за формирование ионосферы; (2) т.н. гибридный подход, при котором в теоретическую модель заводится часть измеряемых параметров, привязывая тем самым модель к конкретным условиям и (3) эмпирический подход, при котором производится обработка и систематизация данных наблюдений ионосферных параметров. Несмотря на всю привлекательность теоретического подхода к описанию /^-области, современный уровень знаний как по эффективности ряда важных процессов, так и по входным параметрам оказывается недостаточным для описания области с удовлетворительной точностью при различных гелиогеофизических условиях. Так результаты тестирования [1] пяти наиболее разработанных западных моделей (две из которых являются полностью самосогласованными) в целом оказались малоутешительными даже при описании простейших условий: средние широты, спокойные в геомагнитном отношении периоды. Все модели в тех или иных условиях (разные часы суток или уровни солнечной активности) дали большие отклонения от наблюдений, а различие между моделями по параметрам максимума Р2-слоя доходит до двух раз в дневные часы и десяти раз в ночные. При таких точностях описания ни о каком использовании теоретических моделей в прикладных целях не может идти речь. На это обращалось внимание и ранее [54] при сопоставлении теоретического и эмпиричекого подходов и подчеркивалось, что эмпирико-статистический подход пока обеспечивает более

высокую точность как моделирования, так и прогнозирования параметров Р2-области. В то же время теоретическое моделирование является, пожалуй, единственным методом изучения физических механизмов формировани ионосферы.

Данная работа направлена на создание новых более совершенных эмпирических моделей параметров максимума Р2-слоя, которые реально могут быть использованы как для решения прикладных задач, так и в качестве составной части справочной модели ионосферы, где профиль электронной концентрации Ме(Ю привязывается к параметрам максимума ^2-слоя (например, Международная справочная модель ионосферы, 1Ш [3,4]). Улучшение существующих эмпирических моделей параметров максимума Р2-слоя может быть достигнуто как за счет использования других, более эффективных индексов солнечной активности в качестве входных параметров, так и более совершенных методов пространственной аппроксимации наблюдаемых параметров. Оба эти подхода использованы в данной работе, хотя основной акцент сделан на разработке новых ионосферных индексов.

Известно, что параметры максимума /^-области ионосферы испытывают сильные вариации при изменениях уровня солнечной и геомагнитной активности, которую также можно рассматривать как проявление солнечной активности. Говоря об изменениях месячных медианных значений, наиболее известными являются вариации критических частот /ЪК? и высот НтР2 (или параметра М(3000)Р2) слоя Р2 в 11-летнем цикле солнечной активности. В середине 1940-х годов было обнаружено, что числа солнечных пятен (обычно используют 12-ти месячные сглаженные числа Я^) хорошо коррелировали с месячными медианными значениями /о.Р2 для ветви спада 17-го и ветви роста 18-го солнечных циклов. Впоследствии это было подтверждено и для других солнечных циклов по мере накопления данных ионосферных наблюдений. Однако, линейный закон изменения с Я12 оказывался разным для разных солнечных циклов и не совпадал для ветвей роста и спада даже для одного и

того же солнечного цикла - так называемый эффект гистерезиса foF2. Помимо указанных трудностей имеет место довольъи значительный разброс наблюдаемых значений foF2 около регрессионной прямой, что накладывает принципиальное ограничение как на точность эмпирических моделей foF2, так и на точность прогнозирования foF2 на основе чисел солнечных пятен. Несмотря на указанные трудности, солнечный индекс Rj2 и по сей день является базовым индексом солнечной активности для ионосферного и радиопрбгнозирования. Как международная модель CCIR [9,10], так и отечественная модель "Прогноз МПЧ" [67], используемые для долгосрочного радиопрогноза, базируются на числе солнечных пятен Rj2- Международная справочная ионосферная модель IRI [3,4] и аналогичная отечественная Справочная Модель Ионосферы СМИ [66], являющаяся Госстандартом РФ, используют индекс R^2 в качестве входного параметра. Приверженность создателей и потребителей к числу солнечных пятен как входному параметру в ионосферные модели, вероятно, объясняется тем, что в то время, когда создавались первые эмпирические модели (1960-е годы) лишь по этому индексу солнечной активности имелся довольно длинный ряд однородных наблюдений, позволяющий осуществлять долгосрочный прогноз. Затем этот подход укоренился и стал традиционным.

Наряду с указанным, с середины 1950-х i ^дов развивается подход, основанный на использовании эффективных ионосферных индексов [30,31]. Аналогичные разработки по созданию ионосферного индекса A (Australian index) были начаты в конце 1950-х в Ионосферно-прогностической службе Австралии. Ионосфеные индексы определяются из наблюдаемых трендов foF2 в цикле солнечной активности по некоторым выбранным репрезентативным станциям ионосферного зондирования с длинными и надежными рядами наблюдений. Все ранее разработанные ионосферные индексы (IF2, IG, Т) дают эффективные числа солнечных пятен (отличные от фактически наблюдаемых R), которые обеспечивает наилучшую регрессию foF2 от уровня

солнечной активности. Было показано, что месячные ионосферные индексы обеспечивают для foF2 гораздо более точную регрессионную зависимость по сравнению с числом солнечных пятен. Идея построения эффективных индексов оказалась весьма плодотворной и были разработаны и используются на практике не только месячные, но и недельные, дневные и даже часовые индексы для описания ионосферных параметров [47,48,49,5,41].

В данной работе мы будем в основном обсуждать проблему моделир'ования и долгосрочного прогноза месячных медианных значений параметров foF2 и M(3000)F2, опираясь на разработанные ионосферные индексы. Идея использования индексов основана на предположении, что для одних и тех же значений индекса ионосфера дает тот же самый отклик независимо от солнечного цикла и его фазы. В отличие от прямых солнечных индексов типа R или Fwj, ионосферные индексы (как будет показано в работе) имеют ряд преимуществ. Например, снимается проблема "гистерезиса" foF2, проявляющаяся в том, что при одних и тех же R12 или F10 7 значения foF2 оказываются разными на ветвях роста и спада солнечного цикла. Хорошо известна также проблема с "насыщением" в ходе зависимости foF2 от Rf2, когда foF2 перестает изменяться при Rj2 выше некоторого порогового значения. Этот эффект отражен в официальной рекомендации по использованию моделей CCIR и IRI. Однако, указанный эффект имеет место в одних гелиогеофизичесхшх условиях и отсутствует в других, хотя рекомендации этого не учитывают. Все это приводит к неоднозначности и к заметным ошибкам прогноза на фазе максимума солнечного цикла. Использование ионосферных индексов устраняет и эту проблему.

Эффективные ионосферные индексы демонстрируют более сглаженные вариации от месяца к месяцу по сравнению с прямыми солнечными, что обеспечивает более высокую точность их прогноза. Это связано с тем, что ионосфера, реагируя на изменения солнечной активности, работает как сглаживающий фильтр. Ионосферные индексы учитывают интегральное

воздействие солнечной активности на верхнюю атмосферу Земли, учитывая всю совокупность протекающих процессов, многие из которых гге вполне изучены в настоящее время. Таким образом, использование эффективных ионосферных индексов представляется весьма перспективным, однако, на этом пути .имеется проблема. Дело в том, что все указанные преимущества относятся к месячным ионосферным индексам, но реально долгосрочно прогнозируются только сглаженные 12-ти месячные индексы. Использование сглаженных индексов, как показывает анализ, дает небольшой выигрыш в точности по сравнению с традиционным числом солнечных пятен. Поэтому основная цель работы состояла в разработке нового ионосферного индекса, который, с одной стороны, демонстрировал бы все преимущества месячных ионосферных индексов, а с другой - его можно было бы долгосрочно прогнозировать с приемлемой точностью сроком на 1 - 12 месяцев, что необходимо для практики радиопрогноза.

Диссертация состоит из Введения, пяти Глав и Заключения. Глава 1 носит обзорный характер и посвящена анализу существующих индексов, используемых для ионосферного моделирования и прогнозирования. Глава вводит читателя в круг затронутых в работе вопросов и акцентирует внимание на нерешенных проблемах. Рассмотрены как прямые солнечные индексы, так и эффективные ионосферные, а также глобальные ионосферные модели, основанные на этих индексах. Анализу физических механизмов связи параметров F2-oблacти с различными индексами и объяснению явления "гистерезиса" в цикле солнечной активности посвящена Глава 2.

Показано, что указанное явление связано с особенностями вариаций солнечного коротковолнового излучения в 11-летнем солнечном цикле, если в качестве показателя уровня солнечной активности брать традиционные солнечные индексы Я12 или Р10 7. С другой стороны данное явление можно рассматривать как артифакт, связанный с использованием индексоь не вполне пригодных для описания ^-области ионосферы. Глава 3 посвящена разработке модельно-

ориентированного ионосферного индекса jRESSN (региональное эффективное число солнечных пятен), предназначенного для работы с ионосферной моделью "Прогноз МПЧ" [67], используемой в Российской Федерации для прогноза КВ радиосвязи. Показано, что только за счет перехода на ионосферный индекс /?£'55ЛГ взамен традиционного К/2, можно заметно повысить точность прогноза (оР2 при использовании существующей модели "Прогноз МПЧ". Однако, индекс КЕЗЯЫ, будучи жестко завязанный на модель "Прогноз МПЧ", не имел перспектив для своего развития, а потому возникла потребность в разработке принципиально нового ионосферного индекса и построении на его основе ионосферных моделей нового поколения. Этим вопросам посвящены Главы 4 и 5. Там же дано приложение разработанных методов к долгосрочному прогнозу и показано при сравнении с существующими методами

преимущество предложенного подхода. Международная апробация ионосферных моделей, разработанных в рамках Европейского проекта С05Т-238, показала, что предложенный автором подход позволяет получить наилучшие результаты и модель М0МР2-1М (мгновенное картирование) была официально принята в 1995 г. в качестве результата Проекта для международного использования.

В сентябре 1998 г. уже в рамках нового проекта С05Г-25/ проводилось очередное тестирование разработанных ионосферных моделей. Г1о совокупности тестируемых параметров модель МСрАЖ? ( картирование месячных медианных значений /Ъ.Р2) официально признана наилучшей и также рекомендована в качестве результата Проекта для международного использования.

Глава 1. Солнечные и эффективные ионосферные индексы, используемые для моделирования и прогноза параметров -о б ласти.

В практике ионосферного моделирования используют два типа индексов: прямые солнечные индексы и эффективные ионосферные. К числу прямых индексов относятся: число солнечных пятен поток радиоизлучения Солнца на длине волны 10.7 см (индекс Р10.7), измеряемый в единицах 10~22Вт м"2 Гц"1-или непрсредственно поток солнечного коротковолнового излучения в каком-либо спектральном интервале или отдельной линии, например, X = 58.4 нм, который можно использовать в качестве показателя полного потока солнечного ионизирующего излучения. Вообще говоря, для описания разных ионосферных областей (.¥2, П, Е) рекомендуется использовать разные индексы, что было установлено как на основе анализа эмпирических зависимостей [10], так и в результате анализа физических механизмов формирования ионосферных областей [55]. Все индексы, используемые для описания Р2-области, традиционно анализировались применительно к параметру /оК2 и негласно предполагалось, что то, что хорошо для $оР2, автоматически должно быть хорошо и для М(3000)Р2. Однако, механизмы, контролирующие изменения электронной концентрации 7\fmF2 и высоты слоя НтР2, как следует из теории формирования ^-области, оказываются различными и для успешного описания ЫтР2 и ктР2, как будет показано в работе, требуются разные индексы. Это не всегда удобно с практической точки зрения и все современные эмпирические модели базируются на каком-либо одном индексе в ущерб точности описания.

Другое направление моделирования и прогноза параметров К2-области основано на использовании ионосферных индексов, которые получают из анализа вариаций месячных медианных значений /оР2 по мировой сети репрезентативных станций вертикального зондировакчя за весь доступный (2-4 солнечных цикла) период наблюдений. Существуют два типа ионосферных

индексов - "истинно" ионосферные, такие как IF2 [30,31], австралийский индекс Т [45,8] и "модельно-ориентированные" типа IG [21]. При традиционном подходе все ионосферные индексы дают эффективные числа солнечных пятен, обеспечивающие наилучшую регрессию для месячных медиан foF2. В данной работе предлагаются и анализируются новые ионосферные индексы двух типов: модельно-ориентированный индекс RES SN (Региональное эффективное число солнечных пятен) для работы с отечественной моделью "Пр�