Научная статья на тему 'Возможности описания ионосферы в реальном времени и ее прогнозирования'

Возможности описания ионосферы в реальном времени и ее прогнозирования Текст научной статьи по специальности «Математика»

CC BY
513
117
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Возможности описания ионосферы в реальном времени и ее прогнозирования»

ФИЗИКА

УДК 550.388.2:621.371

ВОЗМОЖНОСТИ ОПИСАНИЯ ИОНОСФЕРЫ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ

И ЕЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

© 2003г. Е.Г.Барабашов, О.А.Мальцева

Generalization of advanced modem ionospheric real-time and prediction models is given in order to select the best one for the HF-wave propagation forecast.

Несмотря на быстрое развитие высокоэффективных коммуникационных систем (спутниковые, радиорелейные и кабельные линии), декаметровая (ДКМ) радиосвязь остается важным звеном многих национальных и международных систем связи. Продолжаются усилия специалистов, направленные на преодоление или по крайней мере на снижение присущих ионосферному распространению радиоволн недостатков. Прогресс в этом направлении связывают прежде всего с развитием и использованием при планировании связи наиболее совершенных методов прогнозирования состояния среды распространения - ионосферы. Однако одна из самых последних монографий по прогнозированию опубликована в 1980 г. [1]. Позже информацию можно было найти только в отдельных разрозненных статьях, трудах рабочих групп и * конференций [2 - 4].

Цель данной работы - обобщить результаты исследований последних лет в области ионосферного моделирования и прогнозирования, а также дать рекомендации по их практическому применению.

Модели ионосферы

Из всех типов моделей ионосферы (теоретических, эмпирических, гибридных) наибольшее распространение на практике получили эмпирические, основанные на изучении среднестатистического поведения ионосферы (медианные модели). В зависимости от охватываемой площади можно выделить модели трех уровней: локальные, построенные по данным наблюдения в одной точке, региональные, охватывающие ограниченный регион, и глобальные. Модели первого уровня традиционно использовались при проектировании и эксплуатации радиотрасс малой протяженности. В последнее время они заменяются региональными моделями, хотя и не теряют своего значения, например, для контроля точности региональных моделей. Региональные модели наиболее интенсивно развиваются для европейской сети станций [2], охватывая область широт 35-70 °N и долгот 10 “W-60 °Е.

Наибольший интерес для практической радиосвязи » представляют глобальные эмпирические модели, по-

строенные по данным мировой сети станций вертикального зондирования (ВЗ). В настоящее время известно большое число таких моделей. Среди них прежде всего следует назвать Международную справочную модель ионосферы IRI (International Reference Ionosphere) [5-6], модель PRIME (Prediction and

Retrospective Ionospheric Modeling over Europe) [2], a также отечественную модель СМИ (Справочная модель ионосферы). В обзоре основное внимание будет уделено модели IRI по следующим причинам: она носит глобальный характер, для нее есть QP-аппроксимация Ы(Ь)-профиля, упрощающая процесс расчета траекторий, предусмотрен учет возмущенных условий, предложена коррекция модели с помощью данных GPS, программная реализация модели помещена в Интернете и постоянно обновляется. Дополнительные аргументы в пользу IRI, которые можно найти в [6], состоят в применении улучшенных моделей слоя D, межслоевой области (долины между слоями Е и F). Предполагается также в ближайшее время дополнить модель спорадическим слоем Е. Модель IRI положена в основу пакета программ, используемых для проведения измерений и организации системы экспериментально-технических радиотрасс, призванной модернизировать национальную систему ионосферного мониторинга [4, с. 485-486].

Краткое описание модели IRI

Модель IRI является многопараметрической, включающей определение нескольких классов параметров: концентрацию электронов Ne и ионов № и их температуру Те, Ti, концентрацию нейтральных компонент Nn и их температуру Тп, модель магнитного поля и др. Модель концентрации состоит из 2 частей: модели нижней ионосферы для области высот от начала ионосферы ho до высоты максимума hmF2 слоя F2; модели верхней части - для области выше hmF2. Она дает для заданного места, времени и даты величины Ne, Те, Ti и ионный состав в диапазоне высот от 50 до 2000 км, тем самым обеспечивает средние месячные значения для магнитоспокойных условий. При этом определяются следующие параметры для различных областей ионосферы: максимальные частоты слоев foF2, foFl, foE, fmD, связанные с максимальными электронными концентрациями слоев NmF2, NmFl, NmE, NmD; высоты максимумов слоев hmF2, hmFl, hmE, hmD; полутол-щины слоев Во (ym для слоя F2), С1(ут для слоя F1); параметры E-F долины.

Значения foF2 представляются разложением эмпирической базы данных в ряды Фурье с коэффициентами ITU-R или URSI, которые подготовлены Международным радиосоюзом. Высота hmF2 определяется по таким же разложениям величины M(3000)F2. Ширина слоя F2 - по таблицам, соответствующим

различным сезонам, локальному времени, солнечной активности и широте.

Одним из входных параметров модели, определяющих характеристики слоев, является индекс соч-нечной активности. На нем следует остановиться подробнее. Если раньше в качестве такого индекса использовалось число солнечных пятен W; которое, как известно, является далеко не лучшим для описания активности Солнца, то теперь повсеместно используются значения потоков солнечного радиоизлучения F10.7,158.4 и новые эффективные ионосферные индексы солнечной активности (они могут быть как глобальными, так и региональными). Эти индексы введены для более точного учета зависимости foF2 от W. В наиболее простом варианте они основаны на коэффициентах регрессии между W и месячными медианными значениями полуденных foF2 для 12 ионосферных станций, расположенных на всем земном шаре. Ионосферным эффективным индексом является индекс, получаемый с помощью медианного коэффициента регрессии из 13 значений. В модели IRI предусмотрены две возможности задания солнечной активности. Во-первых, это индексы RZ12 (скользящее 12-месячное среднее значение индекса W) и F10,7, связанные между собой регрессионной зависимостью. Во-вторых, вместо RZ12 вводится новый глобальный ионосферный индекс IG12.

Перечисленные параметры относятся к регулярным слоям. В модели IRI на сегодняшний день отсутствует спорадический слой Es, включение которого - задача будущих проектов [6]. Укажем несколько полезных работ, которые можно использовать для моделирования и прогнозирования параметров Es. Долгое время наиболее полный обзор поведения слоя Es содержался в [7]. Однако техника наблюдения, используемая в последнее десятилетие, внесла существенные коррективы в традиционные представления о Es [8]. Наиболее перспективным методом определения характеристик Es в целях уточнения условий КВ-распространения явилось использование радара обратного рассеяния, позволившее получить количество, размер, скорость движения и время жизни облаков Es. На этой основе построен прогноз максимальной экранирующей и максимальной применимой частот слоя Es [9]. Возможность учета различных модов распространения при наличии Es показана в [4, с. 506-507].

Наибольшие ошибки моделей и прогнозов ионосферных параметров связаны с возмущенными условиями. Чтобы оценить, как часто мы имеем дело с подобными условиями, приведем некоторые статистические данные. Степень возмущенности зависит от геомагнитной активности, которая характеризуется несколькими геомагнитными индексами: АЕ, Кр, Ар, Dst [10]. Индекс АЕ характеризует магнитную активность в авроральной зоне. Кр-индекс является квази-логарифмическим трехчасовым индексом высоко- и среднеширотной магнитной активности, который основан на магнитных наблюдениях 13 станций (главным образом северных), расположенных на широтах между 46 и 63°. Он получается из К-индексов каждой

обсерватории, основанных на амплитуде вариации (в каждом трехчасовом интервале) всех трех компонент

Н, В, Ъ (или X, У, 2) магнитного поля Земли. Индекс ар получается преобразованием Кр к линейной шкале, а Ар-индекс есть среднее из 8 значений ар за данные «

сутки. Индекс Бэ! представляет среднее значение горизонтальной компоненты, наблюдаемой на нескольких низкоширотных станциях, из которого исключен вклад главного магнитного поля и солнечно-суточной вариации. Индексы характеризуются диапазоном своего изменения. Для АЕ-индекса это — 250...2500 нТ, для Кр - 0...9, для ар - 0...400, для Бв! — от-600 до +100нТ. Индексы коррелируют друг с другом, поскольку существует общая причина их вариаций, однако соотношения между ними до сих пор не до конца изучены, что осложняет использование их временных зависимостей и соответственно зависимостей от них параметров ионосферы. Индексы применяются для оценки амплитуды возмущения. По общепринятой классификации

при -50 нТ< Бв1 < 30нТ(~250 < АЕ< ~ бООнТ) имеют место слабые магнитные бури, при -100 нТ< Бб1 < 50нТ(~ 600 < АЕ< -ЮООнТ) -умеренные бури,

при Бз1 < -ЮОнТ (АЕ > ЮООнТ) - сильные (интенсивные) магнитные бури. Сложность ситуации за- „

ключается в существовании большого числа алгорит- *

мов, по которым оценивается возмущенность состояния ионосферы, например: а) отклонение 5й)Р2 часо- ^

вых значений АэР2 от медианы превышает по абсолютной величине 20 %; б) отклонение 7-часового скользящего среднего 51ЪР2 превышает 20 %; в) двойной фильтр, при котором условие | 6АэР2 | > 20 % выполняется в течение более 3 часов, а затем отбираются те возмущения, для которых среднее значение 18й>Р2 | > 30 %. Результаты зависят от местного времени, сезона, широты и долготы места и могут различаться по величине до 2 раз. Критерий отбора АЕ > 500нТ (для которого в модели 1Ы введен учет возмущенного состояния) приводит к 15 % возмущенного времени за весь период. Из них 2 % возмущений имеют длительность 1-2 часа, 4,5 % могут быть большими магнитными бурями с длительностью более 24 часов и средним за весь период индексом АЕ>500нТ. Критерий (Ар>40ыТ) приводит к 15-30 % вероятности появления возмущенных периодов в зависимости от солнечной активности. Однако эти цифры не являются окончательными. Как известно, возмущенность оценивается по отклонению &>Р2 от медианы. Сама медиана также подвержена влиянию у

геомагнитных возмущений. Если за уровень отсчета принять значения й)Р2, усредненные за несколько самых спокойных дней месяца, то цифры могут существенно измениться. По данным нескольких ионо- '

сферных станций выделены 3 типа ионосферновозмущенных дней: локально возмущенные дни, которые проявляются только на одной станции; регионально возмущенные дни, когда возмущение охватывает несколько близких станций; дни глобальных возмущений, когда они проявляются на всех станци-

ях. В модели IRI учет возмущенных условий проводится в соответствии с двумя источниками возмущений, Первый связан с распространением внутренних гравитационных волн (ВГВ), проявляющимся в виде перемещающихся ионосферных возмущений. (ПИВ),, и действует во время суббурь и на начальной фазе магнитных бурь. Учет проводится как аддитивная поправка к спокойным значениям foF2 и hmF2, которая зависит от момента начала суббури и от максимального значения индекса АЕш, достигаемого во время суббури [И]. Поправка для foF2 является линейной функцией от АЕш: AfoF2 = al + Ы АЕш. Поправка для hmF2 зависит от времени, которое прошло с момента начала возмущения: AhmF2 = a tb exp(ct) + d. Коэффициенты al, в1, а, b, с, d зависят от геомагнитной широты (0-65°), сезона, солнечной и геомагнитной активностей. Все коэффициенты были получены из анализа более 300 суббурь, имевших место в 1963-1973 гг., с использованием данных вертикального зондирования на сети ионосферных станций Восточного полушария от субавроральных до экваториальных широт [11]. Второй источник связан с изменением состава термосферы. Построение эмпирической модели отношения Ф = foF2(B03M.)/foF2(MCfl.) стало возможным после того, как теоретически и экспериментально удалось показать, что отклик ионосферы на геомагнитные возмущения может иметь одинаковый характер для различных возмущений в зависимости от сезона и широты, если ввести новый индекс X, представляющий интегральный эффект воздействия. Он рассчитывается в виде интеграла, по времени от произведения Ф на Ар-индекс за предшествующие моменты времени вплоть до 1,5 - 2 дней [12]. Данные вертикального зондирования по 75 станциям от 79,5 °S до 83 °N для нескольких магнитных бурь за 20 лет были разделены на 6 зон по сезонам и. на зоны по широтам и для них рассчитаны коэффициенты аппроксимирующих полиномов 4-й степени Ф(Х) для поправочных множителей Ф в зависимости от X.

Для расчета энергетических характеристик радиолинии необходимо знать не только распределение, ионизации вдоль трассы, -определяющее модовую структуру поля а. точке приема, но и распределение концентраций нейтральных частиц, которое в свою очередь используется при определении частот соударений и модели магнитного поля Земли. В модели IRI распределение концентраций и температуры компонент нейтральной атмосферы вычисляется с помощью эмпирической модели CIRA-86 (COSPAR International Reference Atmosphere). Выше 120 км в термосфере CIRA-86 идентична модели MSIS-86. Для более низкой части (0-120 км) она состоит из таблиц среднемесячных значений температуры и зональных ветров в диапазоне широт 80 °N - 80 °S. CIRA-86 базируется на многочисленных ракетных и спутниковых данных, измерениях, полученных методом некогерентного зондирования. Входными параметрами являются год, день года, всемирное время UT, высота, геодезические широта и долгота, локальное время, значения индексов F10,7 и Ар. Так же. как и ионо-

сферная часть модели IRI, модели атмосферы постоянно совершенствуются. Модель магнитного поля является эмпирической моделью, представляющей главное (внутреннее) магнитное поле Земли с использованием, разложения, скалярного потенциала» по сферическим гармоникам. Она вычисляет 3 сферические компоненты магнитного поля* в географической системе координат, полное поле, угол магнитного наклонения. Входными параметрами являются географические координаты и высота точки. Массив коэффициентов разложения определен по специальной версии модели P0G068/1Q. Пакет программ, модели' IRL распространяется NSSDC (National Space Science Data Centre) в виде FORTRAN подпрограмм- w файлов- коэффициентов CCIR(MKKP) и URSI, файлов документации. Домашняя страница IRI расположена на сайте

http://nssdc.gsfc.nasa.gQv/space/mQdel/ionos/id.html. Доступ к программам организован на сайте

ftp://nssdcftp.gs ñr.nasa:gov/models/ioTiQspheric/iri/.

О точности моделей

При оценке точности моделей фактически рассматриваются- 2 задачи: оценка точности самой- медианы, в которой заключена половина значений параметра, оценка изменчивости параметра ото дня ко дню, которая характеризует диапазон отклонения от медианы. И медиана, и величина изменчивости ото дня! ко дню-подучаются из исходного набора значений параметра за каждый месяц на каждый час дня. По экспериментальные значениям медиан строятся- карты для различных точек земного шара и гео- и гелио-физических условий (времени суток, сезона, солнечной. активности и т.д.) с. помощью аппроксимирующих функций. Поскольку набор экспериментальных данных всегда, неполон и необходимо использовать эмпирические корреляционные связи, то значения аппроксимирующих функций могут отличаться от значений в выбранных точках и тем более от значений в тех точках и в те моменты, для которых нет результатов измерений. Это приводит к ошибкам медиан, которые могут быть оценены при сопоставлении наборов модельных и экспериментальных значений медиан по формуле среднего квадратического отклонения (СКО) а:

а = J(1 / n)5j (foF2{Meduana) - /оР2(модель))2 ,

где п - число отсчетов.

Эти оценки делаются в абсолютных (МГц) единицах, либо в относительных 5 = сгЛоР2(экспер.мед), %. Изменчивость характеризуется СКО всех месячных значений от медианы сш, измеряемым в абсолютных единицах, и коэффициентом изменчивости V = сиЛоР2(мед), %. Независимо от способа представления оценки зависят от огромного числа факторов и могут изменяться от нескольких % до нескольких десятков %. Для количественной ориентировки можно рекомендовать 3 таблицы. Табл. 1 дает оценку точности foF2 для различных условий по данным работы [13].

Таблица 1

Оценки точности моделей ГоР2 по данным отечественных авторов

Широты Уровень солн.акт. День Ночь Восход-заход

6 foF2, % 0,МГц S foF2, % а,МГц 8 foF2, % а,МГц

Высокие Макс(1979) 13-14 1,1-1,2 28,2-30,7 1,7-2,0 - -

Мин (1987) 14,2-16,8 0,9-1,1 29,4-33,2 1,2-1,4 - -

Средние Мин-макс 10,9-12,4 1,2 17,4-20,0 0,9-1,0 15-18 1,3-1,6

Низкие Макс 27,9-39,9 4,6-6,4 60,0-76,9 4,7-5,2 28,7-29,5 5,5-5,6

В табл. 2 дана количественная оценка изменчивости v ото дня ко дню для NmF2 (отношение СКО к месячной медиане) vNmF2=a(NmF2)/NmF2, % по данным [14], с усреднением за 1957—1990гг. для 13 станций. Таблица включает период времени (день и ночь 4 сезонов и 2 уровней солнечной активности), сами средние значения NmF2 (Ю10, м"3) и их СКО (абсолютные и относительные).

Наибольшая часть изменчивости ото дня ко дню связана с геомагнитной активностью, остальная часть с метеорологическими источниками на более низких высотах в атмосфере. Большая изменчивость ночью обусловлена более сильным поступлением энергии из авроральных областей и отсутствием сильного фотохимического контроля, который существует днем. Традиционным является использование значений vfoF2. Хотя соотношение между vfoF2 и vNmF2 требует детального исследования, для оценок принято использовать vfoF2 ~ 0,5vNmF2. Табл. 3 является частью итоговой таблицы из [15], показывающей средние отношения отклонений модельных медиан от измеренных к измеренным значениям (в %) и соответствующие СКО в МГц для моделей N1- N5 (исключены некоторые станции для сокращения объема таблицы).

Даны названия станций вместе с их географическими координатами (широтой и долготой), годы, по которым получена статистика, и значения для следующих моделей: 1) региональная европейская модель с укороченным массивом коэффициентов Фурье [2]; 2) локальная модель, основанная на новом ионосферном индексе MF2 [2]; 3) локальная модель, основанная на эмпирической зависимости между foF2 и двумя индексами (солнечной Т и геомагнитной Ар активностей); 4) полная европейская модель PRIME [2]; 5) модель IRI. Из таблицы видны зависимости указанных величин и от широты, и от длины используе-

мой базы. Локальные модели (N2-3) дают лучшие результаты, чем региональные (N1, N4) и глобальная.

Описание модели в реальном времени

В работе [6] отмечается возможность адаптации IRI-профиля к экспериментальным данным в реальном масштабе времени. Для одного какого-либо пункта это можно сделать подстановкой имеющихся экспериментальных значений критических частот foF2 и/или высот hmF2, параметра M(3000)F2. Если экспериментальные данные имеются для нескольких точек в пространстве и нескольких моментов времени, то необходим какой-либо метод построения карт ионосферных параметров в данный момент времени, чтобы получить скорректированный профиль. По результатам [2], наиболее подходящими являются методы кригинга и фитинга, основанные на 2 главных положениях: а) минимизация

среднего квадратического отклонения выстраиваемой поверхности от наблюдаемых значений foF2, взятых на выбранных станциях; б) привлечение пространственных радиусов корреляции. На основе статистических исследований было получено, что коэффициент пространственной корреляции быстро убывает с расстоянием, сильно зависит от сезона и солнечной активности, а радиусы корреляции не могут превышать 1000 - 1500 км. Радиусы корреляции, для которых еще возможна экстраполяция параметров, лежат в районе 350 - 400 км в направлении север-юг и 500 - 1000 км в направлении восток-запад. Если полученные мгновенные значения параметров вводят в модель IRI, то получают скорректированные на текущий момент И(Ь)-профили. Наивысшим достижением в области построения моделей реального времени следует считать комплекс RTIC(Real-Time Ionospheric Characterization), разработанный в Center for Remote Sensing (США) [3,887.pdf]. Система RTIC включает для определения параметров ионосферы и восстановления N(h)-профилей множество данных (по наземным ионо-зондам, данные спутниковых систем GPS, NNSS, Ьеасоп-спутники, данные по распространению радиоволн). Система использует кроме IRI различные теоретические и физические модели для заполнения неполных наборов данных, а в отсутствие данных -только теоретические модели. Ключевым элементом является томографическая техника и экспертные оценки.

Таблица 2

Абсолютные и относительные оценки изменчивости NmF2

Период День(10-14ЬТ) Ночь(22-02Ы)

NmF2 СКО vNmF2 NmF2 СКО vNmF 2

Март/апрель 1973 50,45 14, 13 28,28 12, 16 6,9.5 49,60

Июнь/июль 1973 42, 37 9.5, 6 0 23, 16 32, 29 11,9 34,31

Сент./окт. 1973 54, 66 15, 18 27,27 21, 14 9.6, 5.3 45, 38

Дек. 1973/янв. 1974 44,44 8.3 9 0 19,21 11, 11 3.3, 3.5 30, 32

Март/апр.1979 176, 109 53,44 30,41 53,45 15,16 29, 35

Июнь/июль1979 70, 69 16, 15 23,22 66,60 15,16 22,26

Сент./окт. 1979 94,202 27, 56 29, 28 40, 45 9, 12 22, 26

Дек. 1979/янв. 1980 224,168 58, 32 26,19 21,20 8,8 37,40

Таблица 3

Оценка точности различных моделей

CraHUHH,roÄBi °N °E Отклонение, МГц 1 CKO, %

Модель №

1 2 3 4 IRI95 1 2 3 4 IRI95

Loparskaya (57-62, 64-77, 81-84, 86, 89-94) 68,0 33,0 0,37 0,34 0,29 0,53 0,48 6,26 5,08 4,70 10,68 10,51

Kiruna (57-62, 64-86, 91-94) 67,8 20,4 0,43 0,38 0,34 0,56 0,66 7,99 6,33 6,09 10,68 19,58

St.Petersburg (57-88, 91-94) 59,9 30,7 0,37 0,29 0,28 0,52 0,50 6,62 4,54 4,45 11,88 11,74

Uppsala (57-88, 91-94) 59,8 17,6 0,40 0,34 0,33 0,55 0,54 7,30 5,44 5,43 11,90 12,89

Sverdlovsk (54-94) 55,5 58,6 0,37 0,29 0,28 0,53 0,52 6,08 4,21 4,10 10,23 8,89

Moscow (57-94) 55,5 37,3 0,36 0,29 0,27 0,54 0,52 6,09 4,01 3,72 8,89 8,36

Kaliningrad (64-94) 54,7 20,6 0,32 0,25 0,23 0,42 0,46 5,88 3,69 3,38 6,38 8,27

Juliusruh (57-94) 54,6 13,4 0,34 0,26 0,25 0,43 0,49 5,82 3,88 3,54 6,18 8,08

Slough (54-89) 51,5 -0,6 0,37 0,27 0,24 0,40 0,49 6,19 3,67 3,34 5,99 11,82

Dourbes (57-89) 50,1 4,6 0,33 0,25 0,23 0,40 0,45 5,70 3,45 3,13 5,80 7,48

Pruhonice (58-79) 50,0 14,6 0,38 0,33 0,31 0,42 0,45 5,83 4,07 4,03 6,07 7,24

Rostov (57-80,91-94) 47,2 39,7 0,39 0,34 0,30 0,52 0,47 5,71 3,75 3,6 7,17 7,21

Poitiers (64-92) 46,6 0,3 0,33 0,29 0,24 0,44 0,48- 5,38 3,39 2,97 6,48 7,36

Rome (76-90) 41,9 12,5 0,36 0,28 0,26 0,48 0,48 5,31 2,78 2,73 5,46 7,07

Tortosa (55-86) 40,8 0,5 0,41 0,33 0,29 0,47 0,50 6,36 3,92 3,55 5,70 7,55

El Arenosill (74-85) 37,1 -6,8 0,41 0,38 0,47 0,47 0,50 8,93 4,48 3,43 9,77 11,09

Отмечается, что Ы(Ь)-профиль, получаемый из ио-нограмм наклонного и спутникового зондирования, обеспечивает довольно надежное описание ионосферы, усредненное в пределах 50-100 км по горизонтали. Если требуется более точное представление, нужно использовать информацию об углах прихода волн, которая может быть получена современными ионо-зондами.

Прогноз параметров ионосферы

Различают долгосрочные и краткосрочные прогнозы. Долгосрочные делаются на период от 1 месяца до нескольких лет. Под краткосрочным прогнозом понимают прогноз на месяц, 5 дней, сутки, 0,5 суток [1]. В настоящее время наибольшее внимание уделяется развитию прогноза на периоды 1-24 часа. Основным прогнозируемым параметром является АэР2. Если построение пространственных карт основано на пространственных корреляционных связях, то краткосрочный прогноз'основан на временных корреляционных связях. В настоящее время этот прогноз включает многорегрессионные зависимости отклонений

dfoF2 от различных факторов.

Рекомендованный проектом COST251 метод краткосрочного прогноза основан на автокорреляционной процедуре CORLPREV, разработанной в [16], и прошел несколько стадий модификации. Это ACM и GCAM (auto-correlation method и geomagnetically autoregression model). На огромном статистическом материале были выявлены особенности поведения временной корреляционной функции foF2 и на этой основе она представлена в виде суммы экспоненциальных функций с соответствующим масштабом затухания, отражающих вклад отдельных факторов. Статистика получена для относительных отклонений от медиан: Ф = dfoF2 = (foF2 - foF2med)/foF2med.

Для прогноза рассматриваются п измеренных величин ®i в моменты ti (i=l,2,...,n), расположенные в порядке убывания, для получения значения Фо в момент to.

Авторегрессионная модель для случайного про-

— п __

цесса Ф записывается в виде: Ф0 = Ф + £/34 (Ф* -Ф),

к=\

где рк - весовые коэффициенты для к=1,..„ п, Ф яв-

— 1 "

ляется средним значением Ф, равным: Ф = — £Ф, .

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

N *=]

Для стационарного процесса весовые коэффициенты /?4 являются решениями системы уравнений:

X Рк Гфф (Т4) =гфф (/,), где ¡=1.п

где т1к =?,-<*; гфф - автокорреляционная функция параметра Ф.

Предполагается, что корреляционная функция

имеет вид экспоненты: гфф (г)= е~^п, где Т- временной масштаб процесса Ф(г). Обычно рассматривается нормированная автокорреляционная функция:

ЕФ,Ф*(0

Рфф (0=■

^ф!1ф2Л0

где суммирование берется по парам значений Ф для одной и той же разницы т.

Эмпирическая автокорреляционная функция является лишь оценкой истинной функции. Точность этой оценки зависит от размера ряда N, который должен быть больше числа п коэффициентов. Численные тесты дают оптимальные величины п = 24 (1 день) и N = 600 (25 дней).

Особую сложность представляют возмущенные условия. Несмотря на установление в последние годы теоретических и экспериментальных особенностей поведения параметров ионосферы во время возмущений и введения этих особенностей в модель IRI, во время каждой конкретной магнитной бури поведение ионосферы сильно отклоняется от усредненной картины, обеспечиваемой моделью. Поэтому для корректировки IRI-профиля во время конкретных магнитных бурь необходимо еще исследовать применимость ис* пользуемых методов.

Рекомендации

На кафедре радиофизики РГУ разработан комплекс программ, позволяющий рассчитывать характеристики КВ-трассы для различных гео- и гелиофизи-ческих условий на основе модели IRI. Эксплуатация комплекса позволяет сделать следующие выводы и рекомендации.

1. Наиболее важным параметром для определения условий КВ-распространения является критическая частота foF2 слоя F2. Прогноз медианных значений foF2 может быть глобальным или региональным, а для трасс малой протяженности - локальным.

2. Для глобального прогноза целесообразно использовать модель IRI.

3.При наличии доступа к региональной модели необходимо включать буферную зону в соответствии с алгоритмом [17]. Причем наиболее репрезентативной

является региональная модель Европейской части. Однако если область распространения КВ не совпадает с этим регионом, то региональный прогноз не обеспечит улучшенной точности.

4. При оценке и использовании точности прогноза необходимо учитывать 2 величины: погрешность построения медианы и величину изменчивости ото дня ко дню по отношению к медиане. При оценке ожидаемой точности медианы можно руководствоваться табл. 1, в которой-приведены данные для 3 широтных зон (высокие, средние и низкие широты) и 3 времен суток (день, ночь, восход-заход), усредненные по сезонам и уровням солнечной активности. При оценке ожидаемого разброса ото дня ко дню целесообразно руководствоваться табл. 2 [15], в которой отклонения детализированы по сезонам и уровням солнечной активности. Значения этой таблицы необходимо делить на 2.

5. Модель IRI может быть скорректирована по текущей диагностике с помощью метода кригинга для построения мгновенных карт foF2 в реальном масштабе времени.

6. Для краткосрочного прогноза можно рекомендовать метод [16].

Литература

1. Иванов-Холодный Г.С., Михайлов А В. Прогнозирование состояния ионосферы. Л., 1980.

2. Hanbaba R. (ed.) COST251 Final Report, 1999.

3. Reviews of Radio Science 1999-2002, GA-URSI-2002, CD-ROM.

4. Tp. XX , Всерос. конф. по распространению радиоволн, 2-4 июля 2002 г. Н.Новгород, 2002.

5. Bilitza D. II IRI 1990, NSSDC90-22, Greenbelt, Maryland, 1990.

6. Bilitza £>.7/Radio Sci. 2001. Vol. 36. № 2. P. 261 - 275.

7. Чавдаров C.C. и др. Среднеширотный спорадический слой Es ионосферы. М., 1975.

8. Mathews J.D. // J. Atmos. Solar-Terr. Phys. 2001. Vol. 63. P. 1529 -1543.

9. Моисеев C.H. // Геомагнетизм и аэрономия. 2001. Т. 41. №4. С. 526-531.

10. Нишида А. Геомагнитный диагноз магнитосферы. М.,1980.

11. Kishcha P.V. et al. II Adv. Space Res. 1993. Vol. 13. № 3. P. 67 - 70.

12. Fuller-Rowell T.J. et al. // AGU Geophysical Monograph. 2001. Vol. 125. P. 393-402.

13. Островский Г.И. II Геомагнетизм и аэрономия. 1992. Т. 32. № 6. С. 78 - 83.

14. Rishbeth Н„ Metidillo МЛ J.Atmos. Solar-Terr. Phys. 2001. Vol.63. №15. P. 1661 - 1680.

15. Alberca LF.et al. II Acta Geophys. Pol. 1999. Vol. 47. № l.P. 77-91.

16. Muhtarov P., Kutiev I. II Proc. of the 2nd COST251 Workshop, Side, Turkey, COST251TD(98). 1998. P. 246 - 251.

17. De Franceschi G. et al. II Phys. Chem. Earth. 2000. Vol. 25. P. 343-346.

/'

Ростовский государственный университет_____________________________________________________15 ноября 2002 г.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.