基于厄米空间动态模态分解的热层质量密度准物理降阶动态模型
空间物理
2018-08-01 v3 大气与海洋物理
数据分析、统计与概率
摘要
热层质量密度是卫星阻力的主要驱动因素，也是准确预测低地球轨道（LEO）卫星轨道（与空间态势感知相关）中最大的不确定性来源。大多数现有的热层模型要么基于物理，要么基于经验。基于物理的模型提供了良好的预测/预报能力潜力，但需要专用的并行资源进行实时评估，且尚未开发出数据同化能力。经验模型评估速度快，但预报能力非常有限。本文提出了一种通过捕捉潜在动力学行为从高维基于物理的模型开发降阶动态模型的方法。本工作利用 NCAR 的热层-电离层-电动力学通用环流模型（TIE-GCM）的模拟输出，开发了热层质量密度的准物理降阶模型（ROM）。该 ROM 是从跨越 12 年并覆盖完整太阳活动周期的 TIE-GCM 大型模拟数据集中，通过动态系统公式推导而来。为此，开发了一种基于带控制动态模态分解（DMDc）的新降阶建模方法，该方法利用问题的厄米空间以易处理的方式推导动力学和输入矩阵。结果表明，该 ROM 作为 TIE-GCM 的降阶替代模型表现良好，同时在 24 小时后几乎总是将预报误差保持在模拟密度的 5% 以内。
引用
@article{arxiv.1802.08901,
title = {A quasi-physical dynamic reduced order model for thermospheric mass density via Hermitian Space Dynamic Mode Decomposition},
author = {Piyush M. Mehta and Richard Linares and Eric K. Sutton},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.08901},
year = {2018}
}