用于关联尘卷风气压时间序列调查中结构与恢复统计的框架

尘卷风可能是火星大气尘埃的主要来源，但扬尘的数量和频率取决于尘卷风参数的统计分布。尘卷风表现出气压扰动，如果它们经过气压传感器附近，可能会在气压时间序列中表现为可辨别的低谷。利用这一事实，利用着陆航天器上的气压传感器进行的几次调查揭示了尘卷风的结构和发生率。然而，无论这些调查多么有效，它们都存在非平凡的偏差，使推断出的尘卷风属性失真。例如，此类调查对具有最宽和最深气压剖面的尘卷风最为敏感，但恢复的剖面将被扭曲，比实际剖面更宽且更浅。此外，此类调查通常不提供气压时间序列旁边的风速测量，因此时间序列中尘卷风信号的持续时间无法直接转换为剖面宽度。幸运的是，简单的统计和几何考虑可以消除这些调查的偏差，在仅给定可能平移速度分布的情况下，允许将尘卷风信号的持续时间转换为物理宽度，并恢复物理参数的潜在分布。在本研究中，我们开发了一种消除此类调查偏差的方案。将我们的模型应用于使用 Phoenix 着陆器数据的原位调查表明，尘埃通量更大，尘卷风发生率比之前推断的高约十倍。将我们的结果与尘卷风轨迹调查进行比较表明，大约只有五分之一的低压气旋扬起了足够的尘埃以留下可见的轨迹。