通过同化电子密度与温度数据预报热层
空间物理
2019-03-22 v1 大气与海洋物理
摘要
本文展示了利用集合调整卡尔曼滤波（EAKF）技术同化电子密度（Ne）和温度（Tn）数据来驱动基于物理的热层模型的实验。该研究不仅有助于评估同化的精度、解释模型固有的偏差并理解该框架的局限性，而且在实际数据同化情景下确立了 EAKF 作为一种可行的技术来预报高度动态的热层。完美模型情景的结果表明，数据同化改变了模型状态，且往往改善了模型状态。使用 Swarm-A、Swarm-C、CHAMP 和 GRACE-A 的数据来验证所得分析状态。独立验证结果表明，在所考虑的轨道上，Ne 引导的热层状态并未优于未同化数据的模型状态。这可能是由于实验中可用于热层规格化任务的真实 Ne 剖面数量有限。更重要的是，结果表明 Ne 引导的热层状态在地磁暴期间的性能并未明显恶化。结果揭示了在假设的业务化数据同化实践中使用 Ne 剖面的若干挑战。同化 Tn 的实验在估算 CHAMP 和 GRACE-A 两颗卫星轨道上的质量密度方面比 Ne 展现出更大前景。结果表明，相较于太阳活动极大期，整体预报热层状态在太阳活动极小期获得的改进更好。这些结果也为基于物理的模型中固有的偏差提供了见解。本文所强调的系统性偏差可能表明模型中等离子体-中性粒子相互作用的设定需要进一步调整。
引用
@article{arxiv.1903.08748,
title = {Forecasting of the Thermosphere via Assimilation of Electron Density and Temperature Data},
author = {Timothy Kodikara and Kefei Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.08748},
year = {2019}
}
备注
30 pages. 11 figures. Manuscript submitted for publication