熱層大氣密度變化特征與太陽輻射和地磁指數(shù)的相關(guān)性分析

苗 娟，劉四清，李志濤，黃文耿，唐歌實

（1中國科學院空間科學與應(yīng)用研究中心，北京100190；2航天飛行動力學技術(shù)重點實驗室，北京100094）

1 引言

大氣密度與低軌道航天器所受的大氣阻力緊密相關(guān)，是影響衛(wèi)星軌道的重要因素。要準確預(yù)測航天器的軌道，就要對大氣密度做出精確的預(yù)報。從20世紀50年代開始，發(fā)展了多種半經(jīng)驗的高層大氣模型，形成了 CIRA 系列[1]、Jacchia 系列[2]、DTM 系列[3，4]、MSIS 系列[5，6，7]等各種參考大氣模型，為空間活動提供服務(wù)。但由于高層大氣的變化極其復(fù)雜，幾十年來雖然大氣模型在不斷地改進和發(fā)展，但一般情況下模型仍存在15%～30%左右的誤差，在空間環(huán)境擾動期間可達100%甚至更高[8，9]。在航天器測定軌中，大氣密度模型誤差將轉(zhuǎn)化為軌道誤差，影響操控計劃、精密定軌、碰撞規(guī)避及航天器再入等。因此，如何提高大氣模型的預(yù)報精度是衛(wèi)星和航天服務(wù)一直致力解決的重要問題。

2000年Tobiska[10]提出在模型中直接用E10.7來替代傳統(tǒng)的F10.7能提高SEM衛(wèi)星軌道衰減的預(yù)報精度、2006年Bowman[11]等人建立了兩種新的太陽輻射指數(shù)S10.7和M10.7，建立了改進的大氣密度模型JB2006。2008年Bowman再次增加了一個新的太陽輻射指數(shù)Y10.7，并且引入了地磁指數(shù)Dst，建立了新模型JB2008[12]。

本文利用CHAMP衛(wèi)星加速度儀資料反演的大氣密度數(shù)據(jù)，分析大氣密度變化與五種輻射指數(shù)和兩種地磁指數(shù)的變化關(guān)系，及發(fā)生磁暴時大氣密度的變化特征，并利用Dst指數(shù)對密度變化整體態(tài)勢進行預(yù)報和評估，為大氣密度模型的改進奠定基礎(chǔ)。

2 大氣密度與太陽輻射和地磁指數(shù)變化分析

CHAMP衛(wèi)星是德國地球科學研究中心組織研制的一顆科學小衛(wèi)星，于2000年7月15日發(fā)射，初始高度為454km、運行于傾角為87.3°近圓極軌道上，繞地周期約為90min。本文所采用的數(shù)據(jù)為美國科羅拉多大學CHAMP研究小組發(fā)布的2001年－2008年400km標準高度上的大氣密度，此段時間包括了第23太陽活動周峰年及整個下降階段，為開展大氣密度與太陽輻射、地磁暴的變化特征分析提供了充足的數(shù)據(jù)。

由于緯度、地方時的不同都能引起大氣密度的變化，為了突出地磁活動對密度的影響，消除地方時和緯度對密度的影響，文中對衛(wèi)星運行一個軌道周期內(nèi)的大氣密度進行了平均，以便更加清楚地分析大氣密度整體變化特征，并采用一個地方時周期為一個密度平均周期。

分別選擇2005年8月27日（F10.7為94，地磁ap指數(shù)均小于10）和2001年11月5－7日（F10.7最大為230，ap最大為300）作為平靜期和磁暴期的代表，圖1、圖2分別給出地磁平靜和磁暴兩種狀態(tài)下經(jīng)過平均之后的大氣密度變化情況。由圖1可以看到，在同一天內(nèi)，衛(wèi)星運行各個軌道上的平均密度值變化不大，比較穩(wěn)定，密度值維持在 1.3×10－12kg/m3，可以推算出密度對衛(wèi)星軌道衰減的平均影響也比較穩(wěn)定。圖2顯示，平均密度能夠清晰地反映出密度對磁暴響應(yīng)的整個過程，并能給出密度的最大變化值和時間，可為軌道衰減幅度分析提供參考。因此可以說，一個軌道周期的平均密度，可以清晰反映密度的整體變化特征和趨勢，同時對軌道的平均變化也具有一定意義。

圖1 地磁平靜時平均密度變化

圖2 磁暴時平均密度變化

2.1 大氣密度隨太陽輻射指數(shù)的變化

以F10.7作為太陽輻射能量參數(shù)的大氣模型已經(jīng)過了幾十年的發(fā)展，模型的誤差始終未能得到很好的改善，研究者開始尋求能夠表征太陽輻射能量的新參量，這比改變百萬行的原始大氣模型代碼容易得多[13]。對此，曾有研究者提出 E10.7，S10.7，M10.7，和 Y10.7等新的太陽輻射指數(shù)來改善大氣模型[10，11，12]。

新的輻射指數(shù)是否比傳統(tǒng)的F10.7能更好地表征太陽輻射對大氣密度的影響，本節(jié)對五種輻射指數(shù)和密度的變化關(guān)系進行統(tǒng)計分析。圖3給出了F10.7，E10.7，M10.7，S10.7，Y10.7五種太陽輻射指數(shù)的月均值比較，為了圖形能更清楚地展示各曲線的關(guān)系，本圖只給出了部分數(shù)據(jù)（2001－2004年）。明顯看出，五種指數(shù)的變化規(guī)律基本一致，E10.7整體略高于其它幾個指數(shù)，特別是在太陽活動高年期間更加明顯。圖4～圖8分別給出了大氣密度與五種輻射指數(shù)分布關(guān)系，可以看到密度的變化與五種指數(shù)變化趨勢一致，相關(guān)系統(tǒng)Ro0.97以上。同時也可以看到，在150sfu以下的相關(guān)性符合更好，這可能是由于在太陽活動低年，太陽上的突然爆發(fā)事件較少，大氣密度和太陽輻射相對都比較穩(wěn)定。

從幾種太陽輻射指數(shù)與密度都具有很好相關(guān)性也可以得到，若不考慮每一種輻射指數(shù)的物理含義，單從數(shù)據(jù)統(tǒng)計意義上來表征輻射對密度的影響的時，任何一種輻射指數(shù)均能很好地反映密度的變化，這也可能是為什么長期以來大量模式采用易于獲取的F10.7來表征太陽輻射大小的原因之一。

圖3 五種輻射指數(shù)的比較

圖4 大氣密度與F10.7

圖5 大氣密度與E10.7

圖6 大氣密度與M10.7

圖7 大氣密度與S10.7

圖8 大氣密度和Y10.7

2.2 大氣密度隨地磁指數(shù)的變化

除太陽輻射指數(shù)外，一直以來地磁指數(shù)被作為大氣模式的輸入來表征地磁活動狀態(tài)對高層大氣的影響。在JB2008模式之前，各類參考大氣模式中主要采用Ap/ap/Kp指數(shù)作為模式輸入?yún)?shù)。2008年，Bowman在新建的JB2008模式中用Dst代替了ap指數(shù)[12]。

大氣密度與這兩種地磁指數(shù)的變化關(guān)系如何？本文對2001年－2008年400km高度的CHAMP衛(wèi)星大氣密度與ap、Dst兩者的變化關(guān)系分別進行統(tǒng)計，圖9為密度和ap的變化關(guān)系，圖10為密度和Dst的變化關(guān)系。從圖可以看到，ap和Dst與密度的變化關(guān)系都分為兩個階段。對于ap指數(shù)，當ap≥50nT時，ap與密度呈線性相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.84，而當ap<50nT時，兩者的關(guān)系更符合指數(shù)函數(shù)，其相關(guān)性為0.99；而對于Dst指數(shù)，當Dst≤0時，密度與其有很好的負相關(guān)性，線性相關(guān)系數(shù)達-0.95，而對于Dst＞0，兩者關(guān)系很難用一個線性或者指數(shù)函數(shù)表示。通過對Dst大于0的數(shù)據(jù)進行分析，除了在地磁平靜期Dst＞0之外，Dst的突然增加往往都是出現(xiàn)在磁暴前的急始階段。

圖9 大氣密度與ap指數(shù)變化

圖10 大氣密度和Dst指數(shù)變化

從與密度的線性關(guān)系來看，Dst與密度變化更一致。這可能是由于ap指數(shù)是由Kp指數(shù)等效得到的，屬于分級指數(shù)，其值并不連續(xù)，在最小值0與最大值400之間分為28個等級，導致最多只能有28個格點對其進行統(tǒng)計，而Dst指數(shù)屬于無級指數(shù)，沒有人為設(shè)定的上下限和間斷，這也可能是導致ap指數(shù)與密度的線性相關(guān)性不如Dst的原因。

2.3 磁暴期間大氣密度變化特征

為了進一步分析磁暴對高層大氣的影響，本文對2001年－2008年Dst≤-50的60個磁暴事件中的密度及地磁指數(shù)ap、Dst進行了統(tǒng)計分析。主要分析磁暴的發(fā)生時間、大小和密度變化之間的關(guān)系。

事實上，一次典型磁暴的過程往往會伴隨太陽輻射的變化，而大氣密度的變化中必然包含了這部分影響。要分析不同地磁暴對密度的程度影響，就應(yīng)剔除密度中太陽輻射變化帶來的影響，在同一輻射標準下比較才有意義。這就需要對60個磁暴的進行統(tǒng)一輻射水平“標準化”，即在其它條件不變的情況下把密度都標準化到同一個F10.7情況下，具體做法如下：

其中，ρobs（F）為實測密度，ρmodel（F）為實測太陽輻射指數(shù)下的模式計算密度，本文中采用的是NRLMISISE-00國際參考大氣模式，ρ′model（F0）為太陽輻射指數(shù)標準值情況下的模式計算密度，ρ′obs（F0）為標準后的大氣密度。

本文中把60個磁暴都標準化到同一太陽輻射水平150sfu后，分析密度、Dst、ap指數(shù)之間的變化關(guān)系。圖11（a）—（d）給出了4個較大磁暴事件的例子，圖中的藍色豎直虛線分別表示密度開始增長和恢復(fù)到磁暴前水平。通過比較密度、Dst和ap之間變化，可以看到：1）密度的變化和兩種地磁指數(shù)的變化時間都比較一致，但相比于ap，密度的開始上升時間與Dst的開始時間更加吻合；2）密度的恢復(fù)時間要比ap的恢復(fù)時間慢；但要比Dst恢復(fù)的快，對60個磁暴事件統(tǒng)計表明，大部分磁暴在Dst恢復(fù)至60%～80%時，密度就已恢復(fù)到磁暴前水平。3）圖11（b）給出的是 ap 指數(shù)同為 300，Dst分別為－373、－289的連續(xù)兩個磁暴過程，可以看到，兩個磁暴中的密度變化有較大差別，從變化幅度來看，密度的變化與Dst更加一致。

為了更進一步分析磁暴時密度的變化，對輻射指數(shù)標準化之后的60個磁暴事件進行統(tǒng)計，具體規(guī)定與做法如下：1）磁暴之前的水平：密度出現(xiàn)連續(xù)上升之前的幾點平均值密度值作為磁暴前的密度水平，對應(yīng)的幾個點的平均Dst/ap為磁暴前的地磁水平，分別表示為 ρbegin，Dstbegin，apbegin；2）對一個磁暴事件，密度的最大值作為這個磁暴時的最大密度，Dst/ap的極值表征此次磁暴強度，分別表示為ρmax，Dstmax，apmax；3）當密度再次回到磁暴前的水平，表示磁暴對大氣密度的影響結(jié)束。對60個磁暴事例分別進行了 ρbegin，Dstbegin，apbegin，ρmax，Dstmax，apmax統(tǒng)計，圖12、13給出分別用Dst和ap表征最大磁暴與密度最大值之間的關(guān)系。

圖11 （a）－（d）大氣密度與 Dst、ap 的變化比較

圖12 Dst與密度變化關(guān)系

圖13 ap與密度變化關(guān)系

比較可以看到，無論用Dst還是用ap來表征磁暴程度，從總體趨勢來看，磁暴的大小與密度的變化是一致的，磁暴越大，密度增加幅度越大，這與前面總的統(tǒng)計結(jié)果一致；同時從個例來看，并非一個大磁暴對應(yīng)的大氣密度一定大于一個小磁暴的密度，這個結(jié)論與陳光明的研究結(jié)果一致。分析其原因可能是由于磁暴對大氣密度的影響是一個復(fù)雜的過程，用一個地磁指數(shù)可能無法全面地描述它的變化；如果只用地磁指數(shù)表征磁暴期大氣密度的變化，兩個指數(shù)相比，Dst與密度之間的線性相關(guān)系數(shù)為-0.86，ap與密度之間的線性相關(guān)系為0.71，Dst與密度的相關(guān)性好于ap。

2.4 大氣密度和Dst的一元線性擬合

上面分析可以看到，無論是一般情況下，還是在磁暴事件中，密度的整體變化與ap、Dst指數(shù)都有很好的相關(guān)性，并且密度與Dst變化更一致。基于Dst和密度變化關(guān)系，可以建立一個密度、Dst之間的一元線性回歸方程，驗證是否可以通過Dst指數(shù)的變化就可以較好地預(yù)測、特別是磁暴時大氣密度的整體態(tài)勢變化，一元回歸方程如下：

其中，ρ密度，Dst為地磁指數(shù)，P0，P1為待定系數(shù)。

預(yù)留出2003年的數(shù)據(jù)作為驗證之外，利用2001－2008年的其它所有CHAMP大氣密度數(shù)據(jù)和Dst進行P0、P1系數(shù)擬合，再用所擬合得到的系數(shù)及實際的Dst指數(shù)對2003年的密度進行計算，并與CHAMP實測結(jié)果及NRLMSISE-00模式計算結(jié)果進行比對。圖14是為2003年11月18－23日的一次磁暴過程，比較看出，模式對磁暴的反映很不足，而直接采用Dst值擬合的密度能很好地反映密度的整體態(tài)勢變化。為了進一步驗證擬合結(jié)果的適應(yīng)性，用CHAMP擬合的系數(shù)對GRACE-A進行驗證，圖15為GRACE-A衛(wèi)星2003年8月16－22日的一次磁暴過程，同樣可以看到，擬合結(jié)果比模式計算更接近于實測結(jié)果。

圖14 CHAMP驗證

圖15 GRACE-A驗證

3 結(jié)論與討論

本文利用CHAMP衛(wèi)星加速度儀資料反演的大氣密度數(shù)據(jù)，分析了 F10.7，E10.7，Mg10，S10，Y10 五種太陽輻射指數(shù)和兩種地磁指數(shù)Dst、ap與密度之間的變化關(guān)系，得到如下結(jié)論：

1）密度的變化與五種指數(shù)變化一致，相關(guān)程度都在0.97以上。若不考慮輻射指數(shù)的物理含義，如從數(shù)據(jù)統(tǒng)計意義上來表征輻射對密度的影響，任何一種輻射指數(shù)均能很好地反映密度的變化。

2）密度與地磁指數(shù)ap、Dst的變化都具有很好的相關(guān)性，通過對60個磁暴事例的統(tǒng)計，可看到在磁暴期，無論從上升時間及增加幅度上，密度的變化與Dst更加一致，這可以為今后模式的建立和改進提供參考。

3）在密度與Dst變化關(guān)系的基礎(chǔ)上，建立一種簡單的利用Dst指數(shù)預(yù)測大氣密度整體態(tài)勢變化的擬合關(guān)系，通過對CHAMP和GRACE-A兩個衛(wèi)星的驗證，可以看到大氣密度整體態(tài)勢的變化能夠通過Dst指數(shù)的變化很好地反映出來，并且比利用國際參考大氣NRLMSISE-00計算的結(jié)果更接近觀測值，這可以為航天器測定軌提供參考。

本文研究的數(shù)據(jù)是以CHAMP為基礎(chǔ)，通過GRACE-A數(shù)據(jù)進行了適應(yīng)性驗證，但因這兩顆衛(wèi)星同屬于極軌衛(wèi)星，對于其它軌道傾角衛(wèi)星的適用性還有待于進一步的分析。同時，本文中只構(gòu)建了密度和Dst的一元線性回歸關(guān)系，暫時未考慮ap指數(shù)，而鑒于ap指數(shù)的通用性和對Dst的互補性特征，后期將進一步開展大氣密度與兩種指數(shù)的加權(quán)分析。

［1］H.Kallmann-Bijl，R.L.F.Boyd，H.Lagow，S.M.Poloskov，and W.Priester （eds.）.Cira 1961:Cospar International Reference Atmosphere 1961，North-Holland Publishing Company，Amsterdam，1961.

［2］Jacchia，L.G..New static Models of the thermosphere and exosphere with empirical temperature models.Technical Report 313，Smithsonian Astrophysical Observatory，1970.

［3］Berger，C.，Biancale，R.，Ill，M.，Barlier，F(xiàn).Imporvement of th empirical thermosphere model DTM:DTM-94—a comparative review of various temporal variations and prospects in space geodesy applications.Journal of Geodesy 72（3），161-178，1998.

［4］Bruinsma，S.，Thuillier，G.，Barlier，F(xiàn)..The DTM-2000 empirical thermosphere model with new data assiminlation and constraints at lower boundary:accuracy and properties，Journal of Atmosphere and Solar-terriestrial Physics65，1053-1070，2003.

［5］Hedin，A..MSIS-86 thermosphereic model.Journal of Geophysical Research 92（A5），4649-4662，1987.

［6］Hedin，A.E.Extention of the MSIS thermospheric model into the middle and lower atmosphere.Journal of Geophysical Research 96（A2），1159-1172，1991.

［7］Picone，J.，Hedin，A.，Drob，D.，Aikin，A..NRLMSISE-00 empirical model of the atmophere:statistical comparisons and scientific issues.Journal of Geophysical Research 107（A12），2002.

［8］Marcos，F(xiàn).，Bass，J.，Baker，C.，Boner，W..Neutral density models for aerospace applications.In:32nd Aerospace Sciences Meeting and Exhibit，January 10－13，1994/Reno，NY，1994

［9］Rhoden，E.，F(xiàn)orbes，J.，Marcos，F(xiàn)..The influence of geomagnetic and solar variabilities on lower thermosphere density.J.Atmos.Sol.-Terr.Phys.62，999－1013，2000

［10］Tobiska W K..Validating the solar EUV proxy E10.7.J Geophys Res，2001，106（A12）:29969—29978

［11］Bowman，B.R..The JB2006 empirical thermospheric density model，Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics 70（2008）774-793.

［12］Bowman，B.R..A New Empirical Thermospheric Density Model JB2008 Using New Solar and Geomagnetic Indices，AIAA/AAS Astrodynamics Specialist Conference 18-21 August 2008，Honolulu，Hawaii

［13］Tobiska，W.K..Forecast E10.7 for Improved LEO Satellite Operations，American Institute of Aeronautics and Astronautics，2002