基于经验模式给定热层温度对热层大气密度反演影响的评估

利用加速度计数据反演热层大气密度算法一般需由经验模式给定热层大气温度,进而计算大气阻尼系数C_D.本文基于CHAMP卫星加速度计数据反演得到大气密度,以2008年为例,利用反演得到的热层大气密度循环迭代修正大气阻尼系数C_D,通过对比修正前后密度偏差,评估经验模式给定热层温度对热层大气密度反演造成的影响.结果表明,经验模式热层温度计算偏差对大气密度反演造成的影响小于5%,而且考虑大气成分的改变则进一步降低了这种影响.     

基于能量衰减法利用CHAMP卫星精密轨道数据反演热层大气密度

利用CHAMP卫星精密轨道数据,使用新的反演方法,即能量衰减法反演了热层大气密度,并将反演结果与加速度计数据反演的大气密度以及经验模式结果对比.主要结论如下:(1)利用卫星精密轨道数据,可以使用能量衰减法反演热层大气密度,其反演结果与半长轴衰减法一致;(2)反演密度的时间间隔与反演精度相关.对于CHAMP卫星,采用20min左右的积分时间较为合适;(3)应用能量衰减法反演密度,可同时对加速度计数据进行标定;(4)使用精密轨道数据反演密度精度与卫星高度、地方时等相关.     

NO冷却率在连续磁暴中对热层密度的影响

基于CHAMP卫星加速度计数据,对2002年4月和2004年11月两个连续磁暴事件期间400 km高度热层大气密度时空变化特征进行了分析,结果表明,地磁扰动相近的连续磁暴发生时,热层密度对第一个磁暴的响应幅度明显大于后续磁暴;磁暴间歇期有时会出现密度低值;磁暴恢复相,热层密度先于ap指数快速恢复至暴前水平,甚至更低;热层大气经验模式NRLMSISE00的预测结果中没有包含这些现象.利用TIMED卫星SABER辐射计数据进一步分析同时段100~155 km高度NO冷却率的变化特点,NO冷却率在暴时的增大滞后热层密度2~6 h;磁暴恢复相,NO冷却率保持在较高水平,弛豫时间远大于热层密度.暴时增强的NO冷却率及其缓慢的恢复是导致热层密度响应幅度变小的原因,间歇期是否出现热层密度异常低值也与NO冷却率的增幅有关.     

联合星载GPS和KBRR星间测速数据反演GRACE时变重力场模型

高精度GRACE卫星时变重力场反演一直是卫星重力测量中的难题.为了恢复高精度的时变地球重力场模型,本文联合GRACE卫星的星载GPS和KBR星间测速观测数据,在对GRACE卫星进行精密定轨的同时,解算出60阶月平均地球重力场模型.通过对GRACE卫星的定轨精度、星载GPS相位和KBR星间测速数据的拟合残差以及时变地球重力场模型解算精度等分析,表明:(1)与美国宇航局喷气推进实验室(JPL)发布的约化动力学精密轨道相比,本文确定GRACE卫星轨道三维位置误差小于5 cm.(2)星载GPS相位数据拟合残差为5~8 mm,KBR星间测速数据拟合残差为0.18~0.30μm·s~(-1).(3)解算的月平均重力场模型与美国德克萨斯大学空间研究中心(CSR)、德国地学研究中心(GFZ)和JPL发布的RL05模型精度接近,时变信号在全球范围内具有很好的空间分布一致性.通过计算亚马逊流域和长江流域的水储量变化,本文与上述三个机构的计算结果无明显差异,且相关系数均达0.9以上.可见,本文建立的卫星轨道与重力场同解算法具有反演高精度GRACE时变重力场能力,为我国卫星重力场反演提供了重要的技术支持.     

利用GRACE卫星精密微波测距确定星间平均电子密度

本文介绍如何利用GRACE两颗卫星之间K波段双频微波精密测距和轨道数据,得到星间平均电子密度.发展了一种将连续轨道电子密度极小对齐到零的方法,以消除整周模糊度;借助CHAMP卫星朗缪探针测量得到的轨道电子密度基值以及GPS掩星数据计算的等离子体垂直梯度标高,进一步修正了GRACE星间电子密度所固有的偏差;从而得到大约500 km高度上长达近十年的全球电子密度数据.为了检验消除偏差后GRACE星间电子密度数据的可靠性,对比了GRACE卫星过Millstone Hill雷达上空时,非相干散射雷达观测到的大致同时和相近位置的电子密度数据,结果显示,二者之间的线性相关系数为0.97,平均偏差为-7.26%,GRACE星间电子密度总体稍微偏低,偏差的标准差为18.6%.为进一步验证本文方法所得数据的可用价值,利用消除偏差后的电子密度数据,对GRACE卫星与CHAMP卫星在近乎相同的地方时而高度不同的近圆极轨道上飞行的情况下,两颗卫星观测到的电子密度随经度和纬度的全球分布进行了对比分析.多方面的对比检验证明,本文方法得到的几乎连续10年的GRACE高度上全球电子密度数据基本可靠,为电离层气候学与天气学研究提供了宝贵资料.     

基于星载高精度GPS观测数据的大气密度反演

星载高精度GPS观测数据可提供卫星速度和位置信息,而卫星的运行轨迹又与所处位置的大气密度紧密相关,因此可通过求解大气阻力微分方程,由高精度GPS观测数据反演出卫星运行轨迹上的热层大气密度.本文从星载高精度GPS观测数据出发,给出大气密度的反演方法,以及平均平动参数nM、反弹道系数B两个重要参数的解算过程,并以天宫一号为例,给出反演结果与天宫一号观测数据的比对.结果表明,反演结果与观测值符合很好,两者的均方差在2012年1月1日、2月24日分别为8.6%和8.4%,说明利用星载GPS观测数据反演大气密度是有效、可行的,可成为今后获取高精度大气密度的一种方法.     

基于卫星数据和NRLMSISE-00模型的低轨道大气密度预报修正方法

NRLMSISE-00大气模型广泛应用于航天器定轨和预测等方面,但存在着较大的误差,尤其是在短期变化方面.为了提高低轨道大气密度短期预报的精度,我们提出了一种基于实测数据对NRLMSISE-00大气模型密度结果进行修正预报的方法:利用GRACE(Gravity Recovery and Climate Experiment)和CHAMP(Challenging Mini-Satellite Payload)卫星2002-2008年大气密度探测数据对NRLMSISE-00模型进行误差分析,获得模型的修正因子,再对模型的大气密度结果进行修正.采用该修正方法对GRACE-A和CHAMP卫星轨道上的大气密度进行3天短期预报试验验证,结果表明可显著提高大气密度的预报精度,在太阳活动低年,修正后的大气密度预报误差比NRLMSISE-00模型误差降低50%以上.     

利用SWARM卫星高低跟踪探测格陵兰岛时变重力信号

GRACE重力卫星任务即将结束,后续GRACE Follow-On卫星计划于2017年发射,在此期间,迫切需要一个新的卫星计划继续对全球时变重力场进行连续监测,以保证时变重力场信息时间序列的连贯性.SWARM计划包括三颗轨道高为300~500 km的近极轨卫星星座,类似于三颗CHAMP卫星,具有接替时变重力场探测的潜力.本文首先分析SWARM(模拟)、CHAMP、GRACE反演至60阶时变重力场球谐系数的误差特性及不同高斯平滑半径对高频误差的抑制效果,然后分别利用SWARM、CHAMP、GRACE的时变重力场模型恢复全球质量变化,结果表明,SWARM模拟观测数据的高频误差低于CHAMP观测数据,探测时变重力场的整体精度优于CHAMP,略低于GRACE探测精度;其次,对比2003年1月—2009年12月期间CHAMP(hl-SST)和GRACE(ll-SST)时变重力场模型反演格陵兰岛冰盖质量变化趋势,结果显示,CHAMP数据得到格陵兰岛冰盖质量变化趋势为-50.2±2.0 Gt/a,GRACE所得结果为-41.2±1.6 Gt/a,两者相差21.8%;最后,对比2000年1月—2004年12月间SWARM模拟数据和"真实"模型数据反演的格陵兰岛冰盖质量变化趋势,结果表明,两者相差19.2%.本文研究表明,利用SWARM hl-SST数据探测时变重力场可以达到20%相对精度水平,有潜力用于填补GRACE和GRACE Follow-On期间探测地球时变重力场的空白.     

利用GRACE空间重力测量监测长江流域水储量的季节性变化

2002年3月成功发射的美德合作重力卫星计划GRACE(Gravity Recovery And Climate Experiment)已经开始提供阶次数达到120、时间分辨率为约1个月的地球重力场模型时变序列. GRACE的星座由两颗相距约220 km, 高度保持300~500 km, 而倾角保持约90°的近极轨卫星组成. 由于采用星载GPS和非保守力加速度计等高精度定轨技术以及高精度的星-星跟踪数据反演地球重力场, 在几百公里和更大空间尺度上, GRACE重力场的精度大大超过此前的卫星重力观测. 根据GRACE时变重力场反演的地球系统质量重新分布对固体地球物理、海洋物理、气候学以及大地测量等应用有重要的意义. 在长期时间尺度上, GRACE的结果可用于研究北极冰的变化, 并进而研究极冰融化对全球气候变化, 特别是对海平面长期变化的影响. 在季节性时间尺度上, 利用GRACE重力场的精度足以揭示平均小于1 cm的地表水变化或小于1 mbar的海底压强变化. 除了巨大的社会和经济效益外, 这些变化对了解地球系统的物质循环(主要是水循环)和能量循环有非常重要的意义. 利用2002年4月至2003年12月之间共15个月的GRACE时变重力场揭示了全球水储量的明显季节性变化, 并重点分析了中国长江流域水储量的变化. 结果表明长江流域水储量周年变化幅度可达到3.4 cm等效水高, 其最大值出现在春季和初秋. 根据GRACE时变重力场反演的水储量变化与两个目前最好的全球水文模型的符合相当好, 其差别小于1 cm等效水高. 研究表明现代空间重力测量技术在监测一些大流域的水储量变化(如长江流域)、全球水循环和气候变化上有巨大的应用潜力.     

APOD卫星大气密度数据处理与标校

APOD卫星是我国首颗以热层大气密度探测与精密定轨为科学目标的微纳卫星,搭载大气密度探测器、双频GNSS接收机等载荷,于2015年9月20日发射入轨,2015年10月27日进入轨道高度460 km、轨道倾角97.4°、降交点地方时6∶20的工作轨道,各项载荷随即展开例行观测.本文给出了APOD卫星大气密度探测器的基本原理和数据处理流程,采用基于双行根数（TLE）反演获取的密度数据,对2015年12月至2016年12月的就位探测数据进行了标校,并与经验密度模式进行了比较.结果表明,反演密度与APOD卫星就位探测数据的线性相关性达到0.943,采用线性拟合与二次函数拟合的残差水平基本相当.两种不同方法标校密度相对于NRLMSIS00模式日均值误差的均值和标准偏差为10.1%、18.2%和5.1%、17.1%,二次函数标校略优于线性标校;相对于JB2008模式日均值误差的均值和标准偏差为0.6%、14.9%和3.9%、16.9%,线性标校略优于二次函数标校.总体而言,APOD卫星大气密度就位探测数据与常用经验模式精度基本一致,可为开展大气密度变化规律及应用研究提供数据基础.     

Interplanetary control of thermospheric densities during large magnetic storms

During the main phase of large magnetic storms significant energy can be deposited in the ionosphere but produce no commensurate magnetic perturbations on the ground. Consequently, models designed to predict and specify thermospheric energy budgets based on ground magnetic data are negatively impacted. To quantify these effects we compare thermospheric densities predicted by the MSIS model with those inferred from accelerometer measurements by the Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) satellites during two magnetic storm periods in 2004. Although predictions and measurements are in substantial agreement during quiet times, the model significantly underpredicts densities during storms. Also, the model's maxima occur several hours after observed stormtime peaks. We show that polar cap potentials and magnetospheric electric fields derived from interplanetary parameters measured by the Advanced Composition Explorer satellite are roughly proportional to neutral densities observed by GRACE with lead times of ∼4 h. Finally, ion drift meter data from Defense Meteorological Satellite Program spacecraft suggest that unpredicted positive and negative spikes found in high latitude accelerometer data reflect encounters with strong head and tail thermospheric winds driven by anti-sunward convecting plasma.     

卫星重力反演的短弧长积分法研究

给出了统一求解球谐位系数、弧段边界轨道改正向量、有偏距离改正及加速度计偏差的短弧长积分法,通过对力模型梯度改正减弱了轨道误差对反演地球重力场的影响.采用GRACE卫星1个月的实测轨道及星间距离数据计算表明,短弧长积分法加了梯度改正的精度比不加梯度改正整体提高了近一倍,且该方法在高阶次位系数的精度优于动力学法.基于GRA...     

单加速度计模式下的GOCE卫星重力场建模方法研究

GOCE卫星由于加速度计的特殊安装方式,其非保守力主要由普通模式的组合加速度提供,使得单个加速度计的特征更难提取.本文首次采用实测数据,研究了单加速度计模式下的高低跟踪数据处理.利用GOCE任务2009年(2009-11—2009-12)的实测数据,分别以GOCE卫星梯度仪坐标系三个坐标轴正向的加速度计为研究对象,利用1s间隔的高采样轨道数据,采用动力法同时进行卫星重力场建模和加速度计的精密校准.为了克服两极地区的数据缺失对重力场模型低次系数的影响,即所谓的极空白问题,引入同期GRACE卫星的观测数据,采用方差分量估计方法,建立了GRACE/GOCE卫星跟踪卫星重力场模型WHU-GRGO-SST.该模型完全到100阶次,经6169个美国GPS水准点数据检验,在同阶次上与EGM2008和GGM05S的精度水平相同.分析发现,GOCE卫星的加速度计偏差参数存在显著的漂移,也显示了单加速度计模式处理GOCE高低跟踪数据的优势.本文的研究成果为建立静态高分辨率、高精度的GRACE/GOCE重力场模型提供了更严密的模型与技术方案,同时也为GOCE卫星梯度仪校准,以及梯度数据的深入分析提供了重要的参考信息.     

Thermospheric mass density derived from CHAMP satellite precise orbit determination data based on energy balance method

In this article, the energy balance method is used to retrieve thermospheric mass density from CHAMP satellite precise orbit determination(POD) data during 2007–2009. The retrieved thermospheric mass densities are compared with those from accelerometer data and an empirical model. The main conclusions are as follows:(1) Thermospheric mass density can be retrieved from POD data by the energy balance and semi-major axis decay methods, whose results are consistent.(2) The accuracy of the retrieved densities depends on the integration time period, and the optimal period for CHAMP density retrieval from POD data is about 20 minutes.(3) The energy balance method can be used to calibrate accelerometer data.(4) The accuracy of retrieving thermospheric density from POD data varies with satellite altitude and local time.