用于物理电离层-热层模型数据同化与校准的新变革性框架
大气与海洋物理
2018-11-14 v1 数据分析、统计与概率
空间物理
摘要
由外驱力驱动的电离层-热层（IT）环境的准确刻画与预报对空间界至关重要。本工作中，我们提出一种用于物理 IT 模型数据同化与校准的新变革性框架。该框架有两个主要组成部分：(i) 开发一个准物理动态降阶模型（ROM），其使用底层动力学及驱动因子影响的线性近似；(ii) 通过估计代表模型参数的 ROM 系数对 ROM 进行数据同化与校准。先前工作已开发了来自热层电离层电动力学通用环流模型（TIE-GCM）的热层质量密度降阶代理模型。本工作集中于框架的第二部分——TIE-GCM ROM 的数据同化与校准。新框架有两大优势：(i) 一种动态 ROM，它结合了经验模型用于实时能力的速度与物理模型具有预测能力的特点，有潜力利用大集合改进不确定性量化（UQ）；(ii) 估计模型参数而非驱动因子/输入，从而允许对模型进行校准，避免在缺乏连续数据时模型性能退化。我们使用来自 CHAMP 和 GOCE 的加速度计导出密度估计对该框架进行验证。该框架是同类首创、简单而稳健准确的方法，在针对空间态势感知与空间交通管理的阻力建模背景下，具有高潜力提供上层大气状态的实时业务更新。
引用
@article{arxiv.1804.04088,
title = {A new transformative framework for data assimilation and calibration of physical ionosphere-thermosphere models},
author = {Piyush M. Mehta and Richard Linares},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.04088},
year = {2018}
}