Исследование эффективности применения международной модели ионосферы iri-2001 для прогнозирования характеристик вч радиосвязи 05. 13. 18 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Рис.4. Суточные зависимости МНЧ и МПЧ на трассе №1 в марте 1993 г.

Сплошной линией показаны экспериментальные значения МНЧ, пунктирной  значения МПЧ, рассчитанные по модели IRI-2001 без учета шторм фактора, штрихпунктирной – МПЧ, найденные с учетом шторм-фактора (кривая, маркированная кружками  VS, описывается в четвертой главе). Использовано среднее европейское время (CET).

Количественные оценки степени совпадения суточных зависимостей МПЧ и МНЧ, усредненные за март, приведены в таблице 4. Здесь σ – среднеквадратичное отклонение прогнозируемых и экспериментальных значений МНЧ и МПЧ в МГц, (%) – относительное среднеквадратичное отклонение. Результаты представлены отдельно для дня и ночи. Как и ранее, получено ухудшение соответствия при учете шторм-фактора для случая положительного возмущения и улучшение в случае отрицательного возмущения.

Рис.5. МПЧ и МНЧ для трассы №6 в декабре 2003 г.

В пятом разделе содержатся выводы главы. Основные результаты сводятся к следующему.

Результаты исследования прогноза foF2:

1. 
   В спокойных условиях среднее значение  ≈ 1 МГц.
   
2. 
   Во время отрицательных возмущений получено  ≈ 2 МГц. Процент улучшения при использовании шторм-фактора составил ~ 30%.
   

1. 
   Значение относительной ошибки в спокойных условиях менее 15%.
   
2. 
   Во время отрицательного возмущения относительная погрешность для дня более 50 %, для ночи – более 35%. Для положительной фазы соответственно более 23 и 15%. Использование шторм-фактора позволило снизить погрешность определения МПЧ на ~ 45 % днем, хотя практически не повлияло на погрешность в ночное время. В момент положительных возмущений применение шторм-фактора ухудшает прогноз.
   

В первом разделе рассматривается метод корректировки модели по данным ВЗ. Его суть заключается в использовании данных foF2 для ввода в модель IRI-2001 в качестве входного параметра. Это позволяет изменить модельный профиль ионизации и остальные параметры в соответствии с экспериментальным значением foF2. На следующем этапе происходит расчет траекторных характеристик и МПЧ трассы по скорректированной IRI-2001. Процедура определения МПЧ трассы требует знания пространственного распределения плотности ионизации вдоль траектории распространения сигнала. В общем случае, при корректировке модельного распределения ионизации вдоль радиотрассы опорные станции ВЗ могут находиться как внутри, так и вне зоны распространения волны. Тогда для получения параметров модели вдоль трассы возникает необходимость в построении пространственных карт этих параметров на момент связи по нескольким произвольно расположенным точкам с известными экспериментальными данными. Многолетние исследования привели к появлению множества достаточно точных для практического применения методов решения этой задачи, основанных на пространственной корреляции параметров ионосферы. В данной работе для восстановления пространственного распределения применялся более современный метод кригинга. Описание алгоритма, применительно к ионосферным задачам, представлено в диссертации.

Можно выделить следующие методы корректировки модели IRI: 1) модификация коэффициентов модели в соответствии с глобальными ионосферными картами GIM (GPS ТЕС); 2) варьирование эффективного значения параметра, характеризующего солнечную активность; 3) использование эффективной ширины ионосферы; 4) использование коэффициентов, корректирующих верхнюю часть N(h)-профиля.

В методе 1 корректировке подвергаются коэффициенты разложения параметров foF2 и М(3000)F2 в ряды Фурье в глобальном масштабе. Для корректировки модели вводится дополнительный множитель К(, , t):


(3)
где символы low и high соответствуют низкой и высокой солнечной активности.

Скорректированные коэффициенты использовались для расчета ТЕС и обеспечили увеличение точности расчета ТЕС по модели IRI на 32.5%. Эта цифра соответствует спокойным условиям, для возмущенных условий соответствие намного хуже. Эффективность использования этого метода для корректировки foF2 неизвестна.

=ТЕС/NmF2 (4)

Или, эквивалентно, - через foF2: , где foF2 - в МГц,  - в км. Для определения  нужно пользоваться специальной климатологической моделью. Поскольку климатологическая модель  не обладает такой полнотой, как модели foF2 и других параметров, пришлось использовать величины , рассчитываемые из модели IRI. Тогда процедуру корректировки можно свести к следующему. Для заданного момента времени по модели IRI определяются значения ТЕС, NmF2(foF2) и  по формуле (4). Используя это значение , по экспериментальному значению ТЕС определяется новое (скорректированное) значение NmF2, соответственно, foF2.

В методе 4 значение , определяемое в рамках модели IRI и являющееся медианным значением, корректируется по текущему значению ТЕС. В данной работе для такой коррекции предлагается использовать коэффициент К=(э)/(IRI), связывающий наблюдаемые значения (э) с (IRI), который может быть представлен в виде множителей Nm(IRI)/Nm(э) и ТЕС(э)/ТЕС(IRI). Предполагая, что основной причиной отклонения реального  от модельного является форма верхнего слоя ионосферы (h>hmF2), получаем выражение для коэффициента К=1(с1)/c, где параметр  - вклад ТЕС верхнего N(h)-профиля в полное значение ТЕС. Параметр с  коэффициент перехода от одной формы профиля к другой. Предлагаемый коэффициент обеспечивает корректировку по текущему значению ТЕС по формуле

В диссертации было выбрано значение коэффициента с=1.16 в качестве первого приближения, которое описывает переход от эпштейновского типа, соответствующего профилю IRI, к чепменовскому, более соответствующему реальному профилю.

Числовое значение, характеризующее эффективность каждого из методов корректировки по отношению к долгосрочному прогнозу, оценивалось коэффициентом улучшения CI:

(6)

Эффективность корректировки IRI по данным ВЗ исследована в третьем разделе. Приведенная на рисунке 4 кривая, маркированная кружками, наглядно показывает улучшение прогноза МПЧ как в спокойный период, так и в периоды возмущений. Таблица 4 содержит числовые значения точности коррекции по ВЗ _VS (как по абсолютной величине, так и в процентах), а также коэффициент улучшения CI_VS. Результаты исследования по остальным трассам подтверждают факт улучшения прогноза МПЧ вне зависимости от сезона и характера возмущений.

Поскольку корректировка IRI по ТЕС-данным на первом этапе подразумевает восстановление foF2, в четвертом разделе рассматривается эффективность коррекции IRI предложенными методами. С помощью специальной программы были реализованы методы 2,3,4 (метод 1 не удалось реализовать из-за ограниченности ресурсов). Для тестирования методов корректировки данные по foF2 были взяты из SPIDR, а по ТЕС – из Internet-базы RAL (Rutherford Appleton Laboratory) по 25 станциям TEC-GPS.

Для иллюстрации результатов корректировки модели IRI по данным ТЕС описанными методами приводится пример расчетов по станции Rome для сентября 2003 г. Этот период характеризуются сильным возмущением межпланетного магнитного поля, повлекшим значительное изменение (уменьшение) NmF2 без изменения геомагнитных индексов. На рисунке 6 непрерывной толстой линией показана кривая экспериментальных значений, пунктир – расчет по исходной (без корректировки) модели IRI. Кривая, маркированная квадратами, показывает результаты корректировки методом №2, а кружками  методом №4.

Общая статистика показывает, что если отклонение модельных значений foF2 от реальных не превышает точности измерений (0.2-0.5 Мгц), что часто соответствует спокойным условиям, то методы №2 и №3 могут приводить к ухудшению соответствия, а метод №4 может оставить отклонение на исходном уровне или незначительно его улучшить. Во время возмущенных условий все методы улучшают соответствие (методы №2 и №3 – в 1.5-2 раза, метод №4 – в 2-3 раза). Таким образом, описанные методы позволяют использовать ТЕС-данные для дальнейшего прогноза МПЧ.

Рис.6. Результаты прогнозирования в возмущенных условиях 2003 г.

В таблице 6 приведены результаты ТЕС-коррекции для трассы №3 в спокойные и возмущенные периоды апреля 2002 г., а в таблице 7 - для трассы №5 в относительно спокойных условиях апреля 2004 г. Результаты по остальным трассам аналогичны.

Таблица 6. Результаты корректировки IRI для трассы №3 в апреле 2002 г.

Таблица 7. Оценка эффективности