Диссертация (Ассимиляционная модель ионосферы на основе независимой оценки аппаратных дифференциальных задержек), страница 7

Графики демонстрируют хорошуюсогласованность результатов нашей модели с независимыми результатаминаблюдений. Ассимиляция данных со станций ГНСС позволяет отслеживатьмелкомасштабную структуру суточной вариации. Проведение сравнений былоосложнено периодическим отсутствием данных, обусловленным техническинеисправностями.Согласно данным Центра предсказания космической погоды NOAAпоток солнечного радиоизлучения на длине волны 10.7 см (F10.7) зарассматриваемый 2.5-летний период с 1.05.2011 по 1.11.2013 значительноварьировался от 80 до190 f.u.

(10−22·Вт/·(м2·Гц)), что позволяет говорить оналичии в данном сравнительном ряде как спокойных, так и возмущенныхдней. Перед проведением сравнения сделан предварительный анализрегулярности и актуальности данных, поступающих от каждой из семистанции зондирования. В ходе анализа было отобрано 4 из 7 ионозондов,результаты экспериментов которых были наиболее регулярны и корректноотражали суточные и сезонные вариации изменения параметра f0F2.

Такимобразом, при сравнении результатов модельных расчетов использовалисьданные от следующих станций: Москва, Ростов, Салехард, ПодкаменнаяТунгуска.Во временных рядах измерений этих 4 станций также имелись периоды,когда отсутствовали записи об измерениях ионозондов. Как правило, в такихслучаях информация либо отсутствовала полностью, либо содержала кодошибки вместо самих результатов измерения.

Процент таких поступающих сионозондов данных от общего количества наблюдений за рассматриваемыйпериод в 2.5 года составил более 21%. Анализ показал, что за период с1.05.2011 по 1.11.2013 сравнения для этих 4 станций могут быть проведенытолько в 63% случаев регулярных часовых измерений. Таким образом, за 2.5года было произведено сравнение примерно по 13 800 значениям f0F2 в37среднем для каждой из четырех станций.

Часть данных, менее 14%, были неприняты к сравнению, поскольку для соответствующего им времени не былпроизведен расчет модели, что могло быть связано с техническинеисправностями (отсутствием Интернет соединения, длительные сбои вэлектросети, поломка аппаратного обеспечения). Оставшиеся 2% от общегочисла потенциально возможных сравнений соответствовали отсутствиюгенерируемых файлов валидации. Это могло быть вызвано как с отсутствиемизмерений ионозондов, так и с другими сторонними причинами.

Усредненнаястатистика и статистика по каждой из 4 станций в отдельности приведены нарис. 2.6. Цифрам, содержащимся в описании (легенде) рис. 2.6, соответствуют:1 - используемые для анализа данные; 2 - не используемые, по причинеотсутствия измерений f0F2 станциями вертикального зондирования; 3 - неиспользуемые, по причине отсутствия результатов моделирования ФГБУЦАО; 4 - не используемые, по причине отсутствия файлов измерений f0F2.Присравнениирезультатовмодельныхрасчетовсданнымиэкспериментальных измерений станций, расположенных в азиатском регионеРоссии(ЗападнаяиВосточнаяСибирь),происходитувеличениестатистической ошибки определения критической частоты по сравнению сданнымиизмеренийстанцийевропейскойчастиконтинента.Таксреднеквадратичное отклонение модельных расчетов f0F2 от измерений дляМосквы и Ростова-на-Дону составило 0.91 и 1.09 МГц соответственно всреднем за весь 2.5-летний период.

В то время как для Салехарда иПодкаменной Тунгуски эти показатели несколько выше: 1.25 и 1.31. Такоеизменение можно объяснить малым количеством станций ГНСС, данные скоторых можно было бы ассимилировать в модель. Стоит отметить, что длякаждого из этих ионозондов также проводилось сравнение с моделью IRI.Разброс СКО f0F2 для этой модели при сравнении с экспериментальнымиданными был практически одинаков для всех городов и в среднем составлял1.36 МГц. Как можно видеть, результаты сравнений нашей модели для двухстанций, расположенных в сибирской части России, приближаются к38значениям сравнения для модели, описывающей медианное значениепараметра f0F2.

Для станций зондирования европейской части России,расположенных вблизи регионов с высоким уровнем покрытия наземнымиГНССстанциями,согласованностьрезультатовмоделированиясэкспериментом выше.Помимо сравнения суточных вариаций критической частоты, былавыполнена оценка согласованности сезонного поведения анализируемыхмоделей с экспериментальными данными f0F2 за весь анализируемый период(см. рис. 2.7 и 2.8). Это станция Москва (рис. 2.7), для которой СКО расчетовкритической частоты нашей модели за весь период было наименьшим, истанция Подкаменная Тунгуска (рис. 2.8) – с наибольшим значение СКО. Насветлый фон, представляющий экспериментальные наблюдения, нанесенымодельные расчеты (темным).

Результаты ассимиляционной модели ФГБУЦАО на верхнем, на нижнем - модели IRI. Каждый график сопровождаетсядиаграммой распределения СКО для всего представленного ряда. Наддиаграммами указаны значения среднего СКО. Вне зависимости отместоположения станции вертикального зондирования, расчеты ФГБУ ЦАОхорошо отражают сезонную изменчивость, практически полностью повторяяповедение f0F2 ионозондов.

Верхние графики рис. 2.7 и 2.8 демонстрируетвеликолепное совпадение результатов моделирования и распределениявременного ряда результатов наблюдений. Это говорит о том, чтоассимиляционная модель способна выявлять мелкомасштабную временнуюструктуру в течение суток и отслеживать вариации критических частот дляразличных сезонов.Поведение критической частоты в слое F2 в течение суток хорошоизвестно и, конечно же, каждая модель должна воспроизводить этот ходпараметра f0F2: увеличение количества электронов за счет фотоионизации вутренние часы и плавный спад в послеполуденное время, обусловленныйрекомбинацией.

Поэтому стоит отметить, что уровень корреляции частот f0F2полученных во время эксперимента и моделирования априорно должен быть39очень высок. Для станций Москва и Подкаменная Тунгуска были рассчитаныкоэффициенты корреляции данных ионозондов с модельными результатамитакже за весь период с 1.05.2011 по 1.11.2013. В обоих случаях результатымодели ФГБУ ЦАО имели более высокий показатель по сравнению смеждународной моделью IRI. В первом случае он составил 0.89 (против 0.86по IRI), во втором – 0.83 (0.81 у IRI).

Результаты сравнений показывают, чторазработанная ассимиляционная модель ионосферы удовлетворительновоспроизводит внутрисуточные изменения критической частоты в слое F2 имодельные расчеты находятся в лучшем согласии с данными ионозондовыхизмерений, чем эмпирическая модель IRI. Кроме того, модель IRI обладаетсистематической ошибкой [57,58,59].Поскольку СКО в течение такого длительного периода может колебатьсяв широком диапазоне, был применен регрессионный анализ для определениястепенидетерминированностивариациймодельныхрезультатовэкспериментальными данными. Графики линейной регрессии построены пометоду наименьших квадратов и представлены на рис.

2.9. Слева – модельФГБУ ЦАО (Y) и показания ионозонда (X), справа – модель IRI (Y) ипоказания ионозонда (X). Штриховой пунктир обозначает зоны, ограниченныеотклонением менее одной величины дисперсии, точечный пунктир – менеедвух величин дисперсии. Исходя из полученных результатов, для каждой измодели прослеживается своя специфика зависимости значения критериальнойпеременной от предиктора (измерений ионозонда). Дисперсия линейнойаппроксимации моделируемых f0F2 от наблюдаемой и линейной регрессиидля обеих моделей практически одинакова (0.915 и 0.963 для нашей модели имодели IRI, соответственно). И для каждой из них имеется смещениеотносительно положения (0,0) (см.

рис. 2.9). Нельзя не отметить, данныйанализ явно демонстрирует то, что освящалось ранее в ряде статей [57,58], аименно, существенное завышение показаний модели IRI в плане как полногоэлектронного содержания TEC, так и концентраций в отдельно взятых точках.В среднем для рассматриваемого периода переоценка IRI критической40частоты в слое F2, вычисленная в ходе регрессионного анализа, составляет0.86 МГц.Рис.

2.5 Характерные суточные вариации f0F2 для 27 и 28 февраля 2012.Рис. 2.6. Статистика данных, пригодных для ежечасовых сравнений запериод 1.05.2011-1.11.2013 гг. по отдельным станциям – слева, суммарная справа.41Рис. 2.7. Сравнение модельных расчетов с наблюдений f0F2 для станцииМосква.42Рис. 2.8. Сравнение модельных расчетов с наблюдений f0F2 для станцииПодкаменная Тунгуска.Рис. 2.9. Визуальное представление линейной регрессии для двух наборовданных f0F2 для станции Москва: результаты ассимиляционной модели ФГБУЦАО (слева) и модели IRI (справа).2.4.3.СравнениерегиональноймоделисданнымисистемыCOSMIC/FORMOSAT-3Также были проведены сравнения экспериментальных результатовспутниковой миссии COSMIC/FORMOSAT-3 с расчетами ассимиляционноймодели.