Ансамблевая ассимиляционная модель ионосферы тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.29, кандидат физико-математических наук Соломенцев, Дмитрий Валентинович

  • Соломенцев, Дмитрий Валентинович
  • кандидат физико-математических науккандидат физико-математических наук
  • 2013, Москва
  • Специальность ВАК РФ25.00.29
  • Количество страниц 150
Соломенцев, Дмитрий Валентинович. Ансамблевая ассимиляционная модель ионосферы: дис. кандидат физико-математических наук: 25.00.29 - Физика атмосферы и гидросферы. Москва. 2013. 150 с.

Оглавление диссертации кандидат физико-математических наук Соломенцев, Дмитрий Валентинович

СОДЕРЖАНИЕ

Введение

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

1.1 Обзор оперативных экспериментальных данных о

состоянии ионосферы

1.2 Эмпирические модели ионосферы

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

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

2.1 Теоретические основы ассимиляции данных- фильтр Калмана и ансамблевые алгоритмы

2.2 Применение ансамблевой методики ассимиляции данных для моделирования ионосферы

Глава 3. Результаты работы ассимиляционной модели ионосферы и их сравнения с независимыми экспериментальными данными

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

3.2 Результаты сравнения данных глобальной модели с данными сети ионозондов

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

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

Глава 4. Результаты проведения численных экспериментов по восстановлению

ненаблюдаемых параметров ионосферы с помощью ансамблевого

подхода

4.1. Дополнение вектора состояния: ЕхВ- дрейф

2

4.2 Дополнение вектора состояния: зональная и меридиональная компоненты

скорости нейтральных частиц

4.3. Симуляция экспериментальных данных и настройка ансамблевой системы ассимиляции

4.4 Сравнение с независимыми экспериментальными данными

4.5 Результаты восстановления ненаблюдаемых параметров

Заключение

Рекомендованный список диссертаций по специальности «Физика атмосферы и гидросферы», 25.00.29 шифр ВАК

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Ансамблевая ассимиляционная модель ионосферы»

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 ионосферы.

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

В качестве ненаблюдаемых параметров системы в данной работе были выбраны значения вертикального дрейфа электронов и ионов на магнитном экваторе, а так же значения компонент скорости нейтрального ветра по широтному и меридиональному направлениям. Выбор именно этих параметров для восстановления обусловлен тем, что их значения оказывают существенное влияние на состояние ионосферы. Для оценки точности восстановления ненаблюдаемых параметров ионосферы, был разработан численный эксперимент, позволяющий оценить погрешность определения ненаблюдаемых параметров с помощью ассимиляционной модели.

Методы исследования. В представленной работе были использованы методы ассимиляции данных в численные модели, показавшие хорошие результаты при тестировании в идеализированных случаях. В качестве физической модели ионосферы была использована модель, опубликованная в работе [67].

Достоверность и обоснованность результатов исследования

подтверждается корректностью постановки задачи, а так же также проведенной автором серии сравнений расчетов параметров ионосферы, выполненных с помощью созданной ансамблевой ассимиляционной модели ионосферы, с независимыми экспериментальными данными и публикациями других авторов по аналогичным направлениям исследований.

Научная новизна работы описывается следующими положениями:

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

12

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 С08М1С/Р<ЖМ08АТ-3.

Практическая ценность работы заключается в создании на основе ансамблевой ассимиляционной модели экспериментального образца аппаратно-программного комплекса, позволяющего оперативно проводить оценку основных параметров ионосферы. Результаты работы созданного комплекса могут применяться для научных целей, таких как анализ ионосферных возмущений природного и антропогенного характера, а так же для практических задач: в первую очередь - оперативной оценки ионосферной составляющей погрешности спутниковых навигационных систем.

На защиту выносятся:

1. Ансамблевая ассимиляционная модель ионосферы, позволяющая определять основные параметры ионософеры в области высот 200800км, а так же значения ЕхВ- дрейфа и скоростей нейтральных компонент ионосферы.

2. Экспериментальный образец аппаратно-программного комплекса, позволяющего оперативно проводить оценку основных параметров ионосферы.

3. Метод оценки ненаблюдаемых параметров ионосферы с помощью ансамблевой ассимиляционной модели. Результаты оценки точности восстановления значений 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 (ЕхВ-дрейфа).

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/FORMOS АТ-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.

Автором проведена апробация результатов работы: сделаны доклады на конференциях «Atmosphere, Ionosphere, Safety» (Калининград, 2010), «European Space Weather Week» (Намюр, Бельгия, 2011), «Satellite Navigation Summit» (Слеттестранд, Дания, 2010), «XXIII Всероссийская Конференция Распространение Радиоволн» (Йошкар- Ола, 2011), «Современные Проблемы Дистанционного Зондирования Земли из Космоса» (Москва, 2009),

«конференция, посвященная 175- летию Росгидромета» (Москва, 2009). Основные результаты диссертационной работы опубликованы в печати в рецензируемых российских и зарубежных журналах: [22, 23, 24, 91].

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и заключения. Работа содержит 154 страницы текста, в том числе 76 рисунков. Список используемой в работе литературы содержит 96 наименований.

Похожие диссертационные работы по специальности «Физика атмосферы и гидросферы», 25.00.29 шифр ВАК

Заключение диссертации по теме «Физика атмосферы и гидросферы», Соломенцев, Дмитрий Валентинович

Заключение.

В данной диссертационной работе описана работа по созданию ассимиляционной модели ионосферы. Результатом работы стал аппаратно-программный комплекс, способный рассчитывать параметры ионосферы и корректировать расчеты с учетом поступающих данных наблюдений. Помимо прогностических переменных модели, система ансамблевой ассимиляции данных позволяет проводить расчет ЕхВ- дрейфа и компонент скорости нейтрального ветра- параметров, для которых отсутствуют регулярные наблюдений. В ходе выполнения диссертационной работы разработанная ансамблевая ассимиляционная модель ионосферы была провалидирована методом сравнения результатов моделирования с независимыми экспериментальными данными: показаниями независимых наземных ОРБ-приемников, сетью ионозондов на территории РФ и результатами спутниковой системы С08М1С/Р(ЖМ08АТ-3. Также, с помощью разработанной модели было рассчитано состояние ионосферы в период геомагнитной бури в сентябре 2011 года и в период осеннего равноденствия 2012 года. Результаты первого эксперимента позволили провести оценку точности разработанной системы в условиях высокой геомагнитной активности в высоких широтах. Результаты второго эксперимента позволили построить карту распределения ночного интегрального электронного содержания в ионосфере, позволившую выявить устойчивую долготную волновую структуру, возможно, являющуюся результатом действия атмосферных приливов на состояние ионосферы.

В главах 1 и 2 представленной диссертации были даны теоретические обоснования применяемых методов. В первой главе рассмотрена структура физической модели ионосферы, применяемой в данном исследовании, обсуждаются эмпирические модели, применяемые для параметризации основных процессов, а так же численные схемы уравнений модели. Во второй главе дан обзор теоретических основ ассимиляции данных: начиная от постановки задачи минимизации невязки между расчетами модели и наблюдениями. Вместе с ходом изложения давалось описание разработанной автором ансамблевой системы ассимиляции данных: в главе 2 приведены схематические изображения потоков данных и взаимодействующих модулей системы.

В третьей главе был приведен ряд сравнений результатов модельных расчетов с основными доступными на сегодняшний момент экспериментальными данными. Результаты сравнения ансамблевой ассимиляционной модели ионосферы с данными о ПЭС, полученными с независимых приемников сигнала GPS, позволяют сделать вывод о том, что точность разработанной модели применительно к определению значений наклонных ПЭС составляет 2- 3 TECU. В терминах относительной ошибки эта величина, как правило, не превышает 10- 15%. Результаты ассимиляционной модели также были сопоставлены с данными спутниковой миссии COSMIC/FORMOSAT-3, представляющими собой наклонные профили электронной концентрации. В главе 3 приведены типичные примеры сравнений результатов моделирования с наблюдениями, а так же представлена статистика подобных сравнений и подробный разбор типичных случаев больших отклонений модели от эксперимента.

Помимо этого, в главе 3 представлен результат моделирования суточного хода критической частоты слоя F2 ионосферы для нескольких выбранных точек над территорией РФ, совпадающих с местами расположения ионозондов ФГБУ И111 Росгидромета и ИСЗВ СО РАН. Результаты моделирования были сопоставлены с измерениями ионозондов, а так же с расчетами той же величины с помощью модели IRI. Результаты сравнения показали высокую точность ассимиляционной модели, в то время как модель IRI, основываясь на данных многолетних наблюдений, существенно завышает значения показателя критической частоты. Для станций, где ионозонды работали регулярно (Москва, Иркутск), ассимиляционная модель показала среднеквадратичное отклонение от результатов измерений в ~1 МГц.

В последнем разделе главы 3 представлены несколько примеров результатов моделирования ионосферы с помощью разработанной ассимиляционной модели. Показаны несколько карт распределения ПЭС для различных времен года и времени суток. Представлены результаты, полученные при поддержке коллег из Норвежского Картографического Института: моделирование ионосферы в период сильной геомагнитной бури 26 сентября 2011 года. Также показаны результаты обработки данных моделирования ионосферы во время осеннего равноденствия 2012: на картах распределения интегрального электронного содержания в ионосфере видна устойчивая долготная структура, наличие которой может быть вызвано влиянием атмосферных приливов а состояние ионосферы.

В четвертой главе был приведен подробный анализ результатов численного эксперимента по корректировке ненаблюдаемых параметров ионосферы с помощью разработанной системы. Описана модель системы наблюдений, воспроизведенная в дополнительном блоке программ. С помощью модели системы наблюдений был проведен ряд численных экспериментов, направленных на оценку точности определения параметров модели ионосферы при отсутствии их регулярных наблюдений.

В результате выполнения диссертационной работы были получены следующие результаты:

1. Разработана ансамблевая ассимиляционная модель ионосферы, способная корректировать результаты расчетов физической модели с учетом поступающих экспериментальных данных.

1.1. Был реализован метод ассимиляции данных в ансамбль модельных расчетов, а именно ансамблевый фильтр Калмана и его модификация-ансамблевый фильтр квадратного корня.

1.2. Реализован комплекс программ, позволяющих использовать систему ассимиляции в сочетании с моделью ионосферы, взятой за основу в данном исследовании.

1.3.Реализован комплекс программ для сбора и обработки экспериментальных данных с системы реперных станций спутниковых навигационных систем.

2. Было проведено сравнение результатов работы представленной системы с независимыми экспериментальными данными.

2.1.Проведено сравнение с данными приемников навигационного сигнала, не участвовавшими в системе ассимиляции.

2.2.Построен набор прикладных программ для сбора и обработки данных спутниковой системы С08М1С/Р(ЖМ08АТ-3. После реализации этих программ, были проведены регулярные сравнения расчетов модели с данными этой системы. Также был проведен анализ основной массы расхождений модели и эксперимента с целью выявить наиболее приоритетные развития разработанной модели.

2.3.Было проведено сравнение результатов моделирования с показаниями ионозондов на территории Российской Федерации.

3. С помощью разработанной ансамблевой ассимиляционной модели ионосферы были проведены эксперименты по моделированию ионосферы в ряде типичных и нетипичных сценариев. Получены результаты моделирования ионосферы в спокойных геомагнитных условиях, отражающие основные характерные черты распределения ПЭС в глобальном масштабе. Также проведено моделирование ионосферы для ряда специальных случаев и получены характеристики распределения ионосферных параметров в соответствующие временные периоды.

4. Была построена система моделирования экспериментальных данных. 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 прямые наблюдения отсутствуют: ЕхВ- дрейф и скорости нейтрального ветра.

5. Проведено восстановление параметров ионосферы по реальным данным наблюдений, в результате чего выявлены отклонения результатов моделирования от климатологических характеристик ионосферы.

Список литературы диссертационного исследования кандидат физико-математических наук Соломенцев, Дмитрий Валентинович, 2013 год

Список литературы.

1. Акасофу С. И., Чепмен С. Солнечно-земная физика. Т. 1. М.: Мир. 1975. 512 с.

2. Альперт Я. Л. Распространение электромагнитных волн и ионосфера. М.: Наука. 1972. 564 с.

3. Приэкваториальная ионосфера: сопоставление данных моделей IRI, NEQUICK и радиотомографии / Андреева Е. С. [и др.] // Геомагнетизм и аэрономия. 2011. Т. 51. №6.

4. Брюнелли Б.Е., Намгаладзе A.A. Физика ионосферы. М.: Наука. 1988. 528 с.

5. Власов М.Н., Ишанов С.А., Медведев В.В. Моделирование эффектов антропогенных воздействий в сопряженных областях ионосферы и плазмосферы // Космич. Исслед. 1994. Т.32. №1. С. 154 -158.

6. Глобальная навигационная спутниковая система ГЛОНАСС. Интерфейсный контрольный документ. —М.: 1995.

7. Григорьев С. А., Зинин Л. В., Ишанов С. А. Нестационарные процессы, возникающие при воздействии на космическую плазму // Матем. моделирование. 2006. Т. 18. №7. С. 115-128.

8. Дэвис К. Радиоволны в ионосфере. М.: Мир. 1973. 502 с.

9. Использование математических моделей ионосферы для изучения распространения КВ-радиотрасс (радиосигналов) / Жаркова Ю.С. [и др.] // Вестник Российского государственного университета им. И.Канта. Серия Физико-математические науки. 2006. № 10. С. 49-54.

10. Иванов-Холодный Г.С., Никольский Г.М. Солнце и ионосфера: коротковолновое излучение Солнца и его воздействие на ионосферу. М.: Наука. 1969. 455 с.

11. Математическое моделирование ионосферных процессов в целях распространения радиоволн / Ишанов С.А. [и др.] // Матем. моделирование. 2008. Т. 20. № 4. С. 3-7.

12.Эффекты возмущения нейтральных ветров / Ишанов С.А. [и др.] // Вестник Российского государственного университета им. И.Канта. Серия Физико-математические науки. 2005. № 1-2. С. 54-59.

13.Спутниковое радиозондирование и радиотомография ионосферы / Куницын В. Е. [ и др.] // Успехи Физических Наук, 2010, Т. 180, №5, с. 548-553.

14.Куницын В. Е., Терещенко Е.Д., Андреева Е.С. Радиотомография ионосферы. М.: Физматлит. 2007. 176 с.

15.Кринберг И.А., Тащилин A.B. Ионосфера и плазмосфера. М.: Наука. 1984. 188 с.

16. Ляцкий В.Б., Мальцев Ю.П. Магнитосферно-ионосферное взаимодействие. М.: Наука, 1983. 192 с.

17.Плазменная гелиогеофизика. Т. 1 / М. А. Лившиц [и др.]. М.: Физматлит. 2008. 670 с.

18.Плазменная гелиогеофизика. Т. 2 / М. А. Лившиц [и др.]. М.: Физматлит. 2008. 560 с.

19.Митра А. Воздействие солнечных вспышек на ионосферу Земли. М.: Мир. 1977. 370 с.

20.Глобальная численная модель термосферы, ионосферы и протоносферы Земли / Намгаладзе A.A. [и др.] // Геомагнетизм и аэрономия. 1990. Т.30. № 4. С.612-619.

21.Ришбет Г., Гарриот О. Введение в физику ионосферы. Ленинград :Гидрометеоиздат. 1975. 304 с.

22.Возможности ассимиляционной модели ионосферы для

функционирования Российской системы дифференциальной коррекции

и мониторинга космической навигационной системы ГЛОНАСС /

Скрипачев В.О. [и др.] // Ракетно-космическое приборостроение и

информационные технологии. Труды III Всероссийской научно-

технической конференции «Актуальные проблемы ракетно-

космического приборостроения и информационных технологий (1-3

143

июня 2010г.) / Под ред. Ю.М. Урличича, А.А. Романова. М.: Радиотехника. 2011. 624с.

23.Определение ионосферных задержек распространения радиосигналов с помощью трехмерной ассимиляционной модели ионосферы / Соломенцев Д.В. [и др.] // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2010. Т. 7. № 1. С. 209-214.

24.Соломенцев Д.В., Хаттатов Б.В., Титов А.А. Трехмерная ассимиляционная модель ионосферы для Европейского региона // Геомагнетизм и аэрономия. 2012. Т. 52 №. 6 С. 1- 13.

25.Эмпирические модели среднеширотной ионосферы / Фаткуллин М.Н. [и др.]//М.: Наука. 1981.256 с.

26.Распространение радиоволн / О. И. Яковлев [и др.]. Санкт-Петербург: Ленанд. 2009. 496 с.

27.Спутниковый мониторинг Земли. Радиозатменный мониторинг атмосферы и ионосферы / О. И. Яковлев[и др.]. Санкт-Петербург: Либроком. 2010.208 с.

28.Яковлев О.И. Космическая радиофизика. М.: РФФИ, 1988. 432 с.

29.Aarons J. Global Morphology of Ionospheric Scintillations // Proceedings of the IEEE, Vol. 70, No.4, April 1982.

30.Аегопошу of the Earth's Atmosphere and Ionosphere / ed. By M.A. Abdu, D. Pancheva and A. Bhattacharyya . London, New York: Springer. 2011 . 480 p.

31.Afraimovich E. L., Palamartchouk K. S., Perevalova N. P. GPS radio interferometry of travelling ionospheric disturbances // Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics .1998. V. 60. P. 1205-1223.

32.Anderson J. L. An ensemble adjustment Kalman filter for data assimilation // Mon. Weather Rev. 2001. V. 129. P. 2884-2903.

33.Anderson J. L. An adaptive covariance inflation error correction algorithm for ensemble filters // Tellus, Ser. A. 2007. V. 59. P. 210-224.

34.Annan J. D., Hargreaves J. C. Efficient parameter estimation for a highly chaotic system // Tellus. 2004. V. 56A. P. 520-526.

144

35.Аопо Y., Hirao K., Miyazaki S. Rocket observation of Ion density in the ionosphere //J. Rad. Res. Lab. 1961. V.8. N 40. P. 441 -451.

36.Bailey G.J., Balan N. A low-latitude ionosphere-plasmasphere model //STEP Handbook on Ionospheric Models , ed. R.W. Schunk, Utah State University. 1996. P. 173-206.

37.Bailey, G. J., Balan N., Su Y. Z. The Sheffield university plasmasphere ionosphere model: A review // Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial physics. 1997. V. 59. N. 13. P. 1541-1552.

38.Bibl K. Evolution of the ionosonde // Annali di Geophysica. 1998. V.41. N5-6. P. 667-680.

39.Bilitza D., Reinisch В., Lastovicka J. Progress in Observation-Based Ionospheric Modeling // Space Weather. 2008. V. 6. DOI: 10.1029/2007S W000359.

40.Bilitza D. International Reference Ionosphere 2000 // Radio Science. 2001. V. 36. N. 2. P. 261-275.

41.Burgers G., van Leeuwen P. J., Evensen G. Analysis scheme in the ensemble Kalman filter // Mon. Weather Rev. 1998. V. 126. P. 1719-1724.

42. Center for Orbit Determination in Europe, Astronomy Institute University of Berne (AIUB) [Электронный ресурс]: [сайт]. 2007. URL: http://www.aiub.unibe.ch/ionosphere.html. (дата обращения: 10.03.2012)

43.Chapman S. The absorption and dissociative or ionizing effect of monochromatic radiation in an atmosphere on a rotating earth // Proc. Phys. Soc. 1931. V. 43. N. 26. P. 26-45.

44.Chau J. L., Fejer B. G., Goncharenko L. P. Quiet variability of equatorial ExB drifts during a sudden stratospheric warming event // Geophys. Res. Lett.. 2009. V. 36. DOI: 10.1029/ 2008GL036785.

45.Codrescu M. V., Fuller-Rowell T. J., Minter C. F. An ensemble-type Kalman filter for neutral thermospheric composition during geomagnetic storms // Space Weather. 2004. V. 2. SI 1002. 9 PP.

46. Topside electron density in IRI and NeQuick: Features and limitations / Coisson P. [et al.] // Adv. Space Res. 2006. V. 37. P. 937-942.

47.Evensen G. Advanced data assimilation for strongly nonlinear dynamics // Mon.Weather Rev. 1997. V. 125. P. 1342-1354.

48.Evensen G., Dee D., Schroter J. Parameter estimation in dynamical models, in Ocean Modeling and Parameterizations // ed. by Chassignet E. P. and Verron J. Netherlands: Kluwer Academic Publishers. 1998. P. 373-398.

49.Evensen G. The Ensemble Kalman Filter: theoretical formulation and practical implementation // Ocean Dynamics. 2003. V. 53. P. 343-367.

50.Fejer B.G., Scherliess L. On the variability of equatorial F region vertical plasma drifts // J. Atmos. Solar-Terr. Phys. 2001. V. 63. № 9. P. 893-897.

51.Foster J. C., Rideout W. Midlatitude TEC enhancements during the October 2003 superstorm // Geophys. Res. Lett. 2005. V. 32. L12S04. DOI: 10.1029/2004GL021719.

52.Gunter W. RINEX : The Receiver Independent Exchange Format version 2. [Электронный ресурс]: [сайт]. [1993]. URL: http://igscb.ipl.nasa.gov:80/igscb/data/format/rinex2.txt.( дата обращения: 17.10.2010)

53.Hammer P.R., Bourne J.A. A high resolution ionosonde PI and PII. // J. Atmos. Terr. Phys. 1976. V. 38. P. 935-943, 945-956.

54.Hanson W.B, Moffett R.J. Ionization transport effects in the equatorial F-region // Journal of Geophysical Research. 1966. V. 71. N. 23. P. 5559-5572.

55.Hedin A.E. MSIS-86 thermospheric model // J. Geophys. Res. 1987. V.92. N. A5. P. 4649-4662.

56.Hedin A. E. Extension of the MSIS Thermospheric Model into the Middle and Lower Atmosphere // J. Geophys. Res. 1991. V. 96. P. 1159- 1172.

57.Hedin A. E., Spencer N. W., Killeen T. L. Empirical Global Model of Upper Thermosphere Winds Based on Atmosphere and Dynamics Explorer Satellite Data // J. Geophys. Res. 1988. V. 93. P. 9959- 9978.

58.Heemink A. W., Verlaan M., Segers A. J., Variance reduced ensemble Kalman filtering // Mon. Weather Rev. 2001. V. 129. P. 1718-1728.

59.Hernandez-Pajares M., Juan J. M., Sanz J. Application of ionospheric tomography to real-time GPS carrier-phase ambiguities resolution, at scales of 400-1000 km and with high geomagnetic activity // Geophysical Research Letters. 2000. V. 27. N. 13. P. 2009-2012.

60.Hernandez-Pajares M., Juan J.M., Sanz J. Improving the Abel inversion by adding ground data LEO radio occultations in the ionospheric sounding // Geophys. Res. Lett. 2000. V. 27. P. 2743-2746.

61.Hofmann-Wellenhof B., Lichtenegger H., Wasle E. Global Navigation Satellite Systems: GPS, GLONASS, Galileo and more. Wien, NewYork: Springer. 2008. 545 p.

62.Huba, J. D., Joyce G., Fedder J. A. Sami2 is Another Model of the Ionosphere (SAMI2): A new low-latitude ionosphere model // J. Geophys. Res. 2000. V. 105. N. A10. P. 35-53.

63.Judd F.C. Radio Wave Propagation (HF Bands). London: Heinemann. 1987. pp. 12-20, 27-37.

64.Kalman R.E. A new approach to linear filtering and prediction problems // Journal of Basic Engineering. 1960. V.82. №1. P. 35^5.

65.Kelley M.C. The Earth's Ionosphere. Academic Press. 1989. 480 p.

66.Spectacular low- and midlatitude electrical fields and neutral winds during a superstorm / Kelley M. [et al.] // Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics. 2010. V. 72. N. 4. P. 285-291.

67.Ionospheric nowcasting via assimilation of GPS measurements of ionospheric electron content in a global physics-based time-dependent model / Khattatov B. [et al.] // Q. J. R. Meteorol. Soc. 2005. V. 131. P. 3543-3559.

68.Klobuchar J.A. Ionospheric effects on GPS // GPS World. 1991. V. 2. P. 4851.

69.Klobuchar J.A. Ionospheric time-delay algorithm for single-frequency GPS users // IEEE Transactions on Aerospace and Electronics System. 1986. V. 23, N3. P. 325-331.

70.Assimilation of GPS Radio Occupation Data for Numerical Weather Prediction / Kuo Y-H. [et al.] // Special issue of Terrestrial, Atmospheric and Oceanic Science. 2000. V.ll. №1. P. 157-186.

71.The GPS radio occultation technique / E. R. Kursinski [et al.] // TAO. 2000. V. 11.N. l.P. 53-114.

72.Lorenc A. C. The potential of the ensemble Kaiman filter for NWP—a comparison with 4D-Var // Q. J. R. Meteorol. Soc. 2003. V. 129. P. 31833203.

73.Luhr H., Xiong C. IRI-2007 model overestimates electron density during the 23/24 solar minimum // Geophysical Research Letters. 2010. V. 37. L23101. DOI: 10.1029/2010GL045430.

74.Mitchell H. L., Houtekamer P. L., Pellerin G. Ensemble size, and model error representation in an Ensemble Kaiman Filter // Mon. Weather Rev. 2002. V. 130. P. 2791-2808.

75.A global mapping technique for GPS-derived ionospheric TEC measurements / Mannucci A.J. [et al.] // Radio Sei. 1998. V.33(3). P.565-582.

76.The US/UK World Magnetic Model for 2005-2010 / McLean S. [et al.] // NOAA Technical Report NESDIS/NGDC-1. 2004.

77.A coupled thermosphere-ionosphere-plasmasphere model (CTIP) / Millward G.H. [et al.] // STEP Handbook on Ionospheric Models , ed. R.W. Schunk, Utah State University. 1996. P. 239-279.

78.Global aspects of solar wind ionosphere interactions / Moore T. E. [et al.] / Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics. 2006. V. 69. N. 3. P. 265-278.

79.Navarra A., Simoncini V., A Guide to Empirical Orthogonal Functions for Climate Data Analysis. Springer. 2010. 200 p.

80.NAVSTAR GPS. Interface Control Document. 1991.

148

81.NetCDF Tutorial [Электронный ресурс]: [сайт]. 2009. URL: http://www.unidata.ucar.edu/software/netcdf/docs/tutorial.html. (дата обращения: 24.12.2010).

82. Estimation of exb drift using a global assimilative ionospheric model: An observation system simulation experiment / Pi X. [et al.] // Journal of Geophysical Research. 2003. V. 108(A2). DOI: 10.1029/2001JA009235.

83.Pryse S.E., Kersley L. A preliminary experimental test of ionospheric tomography // Journal of Atmospheric and Terrestrial Physics. 1992. V. 54. P. 1007.

84.Pulinets S., Boyarchuk K. Ionospheric precursors of earthquakes. Springer. 2004.316 р.

85.Quegan S., Bailey G. J., Moffet R. J. Diffusion coefficients for three major ions in the topside ionosphere // Planet. Space Sci. 1981. V. 29. P. 851-867.

86.Rawer K., Bilidza D., Ramakrishnan S. Goals and Status of the IRI // Rev. Geophys. Space Phys. 1987. V. 16. №2. P. 177-181.

87.COSMIC system description / Rocken C. [et al.] // Special issue of Terrestrial, Atmospheric and Oceanic Science. 2000. V.l 1. №1. P. 21-52.

88.Schaer S., Gurtner W. IONEX: The IONosphere Map Exchange Format, Version 1. Astronomical Institute, University of Berne, Switzerland. [Электронный ресурс]: [сайт]. [2009] .URL:

ftp://cddis.gsfc.nasa.gov/pub/reports/formats/ionexl.pdf .(дата обращения: 12.03.2010).

89.Scherliess L., Fejer B.G. Radar and satellite global equatorial F region vertical drift model // J. Geophys. Res. 1999. V. 104. № 4. P. 6829-6842.

90.Scherliess L., Thompson D. C., Schunk R. W. Ionospheric dynamics and drivers obtained from a physics-based data assimilation model // Radio Sci. 2009. V. 44. RS0A32. D01:10.1029/2008RS004068.

91. Ionosphere state and parameter estimation using the Ensemble Square Root Filter and the global three-dimensional first-principle model/ Solomentsev D.

[et al.] // Space Weather, VOL. 10, S07004, doi: 10.1029/2012SW000777, 2012.

92. SOP AC : scripps orbit and permanent array center [Электронный ресурс]:[сайт]. [1997]. URL: http://sopac.ucsd.edu/ .(дата обращения: 20.02.2009).

93.Development of the global assimilative ionospheric model / Wang, C. [et al.] // Radio Sci. 2004. V. 39. D01:10.1029/2002RS002854.

94.Whitaker, J. S., Hamill Т. M. Ensemble data assimilation without perturbed observations / Mon. Weather Rev. 2002. V. 130 . P. 1913-1924.

95.Plausible effect of atmospheric tides on the equatorial ionosphere observed by the FORMOSAT 3/COSMIC: Three-dimensional electron density structures / Lin С. H. et al // Geophys. Res. Lett., 34, LI 1112, doi: 10.1029/2007GL029265.

Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.