Автореферат (1102263), страница 2
Текст из файла (страница 2)
Основные положения диссертационной работы отражены в10 научных журналах, в том числе в 5 статьях в рецензируемых изданиях,рекомендованных ВАК, а также получено 1 свидетельство о государственнойрегистрации программы для ЭВМ и 1 свидетельство о государственнойрегистрации базы данных.Структура диссертационной работы.
Диссертация состоит из введения,четырех глав, заключения и списка литературы и двух приложений. Списокцитируемойлитературывключает101источник.Общийобъемдиссертационной работы составляет 182 страниц, в том числе 73 рисунка и 13таблиц.ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫВо введении обоснована актуальность темы диссертации, определеныцели и задачи исследования, ее научная новизна, практическая значимость,положения, выносимые на защиту, а также степень достоверности и апробациярезультатов.В первой главе показана важность мониторинга состояния ионосферы.Приведен обзор средств мониторинга различных ионосферных параметров.Представлены требования, которым должны отвечать современные методымониторинга ионосферных процессов.
Описаны достоинства и недостаткиосновных инструментов изучения ионосферы. Отмечено, что определениесостояния ионосферы с помощью глобальных навигационных спутниковыхсистем (ГНСС) обладает рядом неоспоримых преимуществ, в частности,9быстрымростомобъемаэкспериментальныхданных,относительнойдешевизной, способностью работать круглосуточно практически в автономномрежиме. В главе 1 представлены методы моделирования состава ионосферы.Рассмотрены основные классы моделей: это эмпирические модели, являющиесястатистическимусреднениембольшогоколичестваэкспериментальнойинформации; физически обоснованные теоретические численные модели; иассимиляционные. Приведены их области применения, а также основныепреимущества и недостатки.
На основе анализа имеющихся инструментальныхи теоретических методов мониторинга состояния ионосферы сделан вывод отом, что технология ассимиляции данных ГНСС является одной из актуальных,отвечающих практически всем необходимым условиям для осуществлениямониторинга состояния ионосферы.Глава 2 посвящена описанию ассимиляционной модели ионосферы,разработанной в ФГБУ «ЦАО» при непосредственном участии автора.Представленыосновныееекомпоненты:физическиобоснованнаятеоретическая численная модель ионосферы и ассимиляционный модуль,корректирующий результаты модельных расчетов с помощью массивовэкспериментальных данных о полном содержании электронов.
Приведеныосновные величины расчета физически обоснованной численной модели, аименно, скорости, температуры и концентрации электронов и семи основныхтипов ионов (H+, He+, O+, O2+, NO+, N+, N2+).Дано изложение подхода к теоретическому моделированию различныхявлений,наблюдаемыхиспользованиевионосферелагранжевогоЗемли.подходаСэтойприменительноцельюкописанопоперечнымотносительно магнитного поля движениям плазмы. Сформулированы основныеуравнения, описывающие поведение тепловой плазмы на высотах свыше 100км.
Уравнения сохранения массы, импульса и энергии включают в себяэффектыфотоионизации ихимическихреакций, ион-ионных иион-нейтральных столкновений, гравитации, параллельного переноса за счет10давления и распределения температур и ExB-дрейфа (движение геомагнитныхсиловых трубок) и имеют следующий вид:ℒ ⁄ + ǁ ǁ = − − ⊥ ⊥ℒ =1(∑нейтр + ∑ионы )+(1)(−1 ( + )++() (2)+ ∑ ( cos + sin ) + ∑ )нейтрион3ℒ 1 1 = ( ) + ( , ) +)(2ℒ 1 1 31 − (ǁ +⊥ ) − ǁ 2 (3)где - концентрация, - скорость ионов (ǁ продольная и ⊥ поперечнаямагнитному полю компоненты), - слагаемое, определяющее источникиионов данного типа, - член, описывающий потери в концентрации данноготипа ионов за счет рекомбинации и обмена зарядом.
соответствующиекоэффициентыЛамепереходаизи –географическихвдипольные координаты. Здесь и - частоты столкновений ионов с ионамидругого типа и частицами нейтральной атмосферы соответственно, I - уголмагнитного наклонения, D - угол магнитного склонения, и соответственно меридиональная и зональная компоненты горизонтальнойскорости нейтральных компонент атмосферы, - ускорение свободногопадения, зависящее от высоты, – коэффициент теплопроводности. Слагаемое ( ) представляет собой эффект изменения температуры за счет столкновенияионов данного типа с нейтральными частицами и ионов других типов,11 ( , ) отвечает за фрикционный нагрев от взаимодействия с нейтральнымичастицами.Уравнения (1), (2), (3) решаются численно вдоль геомагнитных силовыхлиний для всех вышеуказанных ионов.
Аналогичная система уравненийиспользуется и для электронов.Дляповышениямоделированиявточностиданнойинадежностиработепримененрезультатовметодчисленногоассимиляцииэкспериментальных данных, который также представленный в главе 2. Методассимиляции состоит в корректировке расчетов блока физически обоснованнойтеоретической численной модели с учетом поступающих на вход моделимассивов экспериментальных данных о полном содержании электронов вионосфере.В виде уравнений процедуру корректировки вектора состояния с помощьюфильтра Калмана, использованного в работе, можно записать следующимобразом:+1 = ( )(4) = + ( − ( ))(5) = ( + )−1(6)Здесь M - нелинейный оператор модели, переводящий вектор состояния свременного шага k на временной шаг k+1, - вектор наблюдений, количествоэлементов которого равно количеству измерений , как следствие его длинаможет варьироваться на каждом шаге по времени.
Оператор наблюдений оператор, производящий необходимые преобразования, такие как интерполяцияи интегрирование. K - матрица Калмана, которая определяется из комбинацииоператора наблюдений, ковариационной матрицы P вектора состояния, ошибкиизмерений – R. Верхние индексы вектора состояния f и a обозначают векторсостояниянавременномскорректированномувекторушагеtдосостояниясоответственно.12ассимиляциинатомжеданныхвременномиужешаге,Далее в главе приводится структурная схема ассимиляционной моделиионосферы, разработанной под задачи мониторинга состояния ионосферы, и ееописание. Отмечено, что система сбора и обработки экспериментальныхданных, численная физически обоснованная модель ионосферы и системаассимиляции данных являются основными структурными компонентами.В разделе 2.4.
приводятся результаты проведенной автором валидациирасчетов параметров ионосферы с помощью ассимиляционной моделиионосферы с независимых экспериментальными данными.Рисунок 1 - Сравнение модельных расчетов с наблюдений f0F2 длястанции МоскваВ частности, приведены сравнения с данными радара некогерентногорассеяния таких ключевых параметров плазмы как плотность электронов, атакже температуры электронов и температуры ионов. В разделе представленавалидация по данным отечественной наземной сети ионозондов. Пример такогосравнения показан на рис.
1 (верхние) для критической частоты слоя F2 надтерриторией Москвы. В качестве показательного сравнения вместе со13значениями среднеквадратичных отклонений приведены данные эмпирическоймодели IRI (нижние). Показано, что модель IRI обладает статистическимсмещением относительно реальных измерений f0F2.Далее в главе представлена валидация результатов моделирования ввозмущенных геомагнитных условиях в высокоширотной ионосфере. Показаночто, полученные автором результаты моделирования качественно совпадают,отображаязначимуюнеоднородностьвраспределенииэлектроннойконцентрации в тех областях, где они были детектированы другиминезависимыми группами исследователей.В главе 3 приведена оценка дифференциальных аппаратных задержекDCB глобальных навигационных спутниковых систем.
Отмечена важность иуказана роль DCB в задачах мониторинга состояния ионосферы на основеассимиляционноймодели.Представленыпроведенныеавторомоценкитипичных вариаций данной величины и оценки ошибок в определенииконцентрации электронов (а также ошибок при определении местоположенииобъекта в задачах позиционирования), которые могут быть вызванынекорректным определением DCB, или же отсутствием информации о данныхзадержках.
Далее в главе автором подробно разобраны методы определенияDCB,используемыеразличнымипредставителямиисследовательскихинститутов, изучающих аппаратные задержки. Представлены основныеположительные и отрицательные стороны каждого метода, отмечены оценкипотенциальногоиспользованияметодовопределенияDCBдлязадачмониторинга состояния ионосферы на основе ассимиляционной модели. Далееавтором обоснован выбор полиномиального разложения, предложенныйШаером в работе «Mapping and Predicting the Earth’s Ionosphere Using the GlobalPositioning System» 1999 года, в качестве оптимального типа аппроксимацииширотно-долготного распределения полного электронного содержания (ПЭС).Из-за необходимости аппроксимации ионосферы Земли тонким слоемзаряженных частиц автором была проведена работа по оценке определениявысоты «ионосферного слоя» на основе собранной автором статистики о14состоянии ионосферы по данным глобальной ассимиляционной моделиионосферы для различных показателей солнечной активности, сезонов ивремени суток.
Результаты анализа, а также результаты других независимыхгрупп исследователей приведены в разделе 3.2. Для случая использованиярегиональной модели автором была произведена оценка размеров зоныпотенциально доступной для приема сигнала со спутников до станций. Такимобразом, была оценена приграничная зона, процессы, происходящие в которойспособны повлиять на расчёты ионосферных параметров в выбранном регионе.Полученные результаты использовались как при выборе оптимального типааппроксимации широтно-долготного распределения ПЭС, так и учитывалисьпри валидации модельных измерений. Далее в главе представлены форматывходных данных для расчета DCB с приведенным описанием и с указанием ихспецификаций.
Метод разработан так, что для определения положенияспутников могут использования как файлов эфемерид (быстрых, сверхбыстрыхи финальных), имеющих неоспоримое преимущество в точности, так и RINEXфайлы наблюдений, передаваемые вместе с измерениями.Глава 4 посвящена непосредственно технологии мониторинга состоянияионосферы на основе ассимиляционной модели. В разделе 4.1 приведенодетальное описание данной технологии с применением разработанного ипредставленного в предыдущей главе метода расчета DCB. Отмеченаспецифика мониторинга в режиме реального времени.На основе подготовленных выборок данных спутниковых наблюдений сназемных приемников, как находящихся в ведомстве федеральных учрежденийРФ, так и зарубежных передающих измерения в открытом доступе, в четвертойглаве показано, что разработанный алгоритм позволяет быстро и эффективнонаходить значения дифференциальной поправки для каждого спутника иприемника. Продемонстрированы результаты проверки работоспособностиметодадлябольшогоколичествастанцийприближенному к реальному времени.15единовременноврежимеПредставлены результаты сравнения полученных значений DCB а) спредоставленными DCB аналитическим центром; б) с имеющимися аналогами.Сравнение результатов проведенных расчетов показывает превосходствометода над существующими аналогами и хорошую согласованность срезультатами пост-обработки аналитических центров.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
