基于数据同化的太阳系小天体热物理建模与参数估计

从热红外观测推导热惯量等热物理性质，可深入揭示行星体表面物质的结构。这些性质的估计通常通过热物理模型计算的温度变化拟合红外观测来完成。对于多个自由模型参数，传统方法如最小二乘拟合或马尔可夫链蒙特卡洛方法在计算上过于昂贵。因此，同时估计若干热物理参数及其不确定性与相关性常不可行，分析通常退化为拟合一或两个参数。数据同化方法已被证明即便对大量参数也鲁棒、足够准确且计算可行。本文将一种标准序贯数据同化方法——集合平方根滤波——引入小行星表面热物理建模。该方法用于重新分析 MARA 仪器的红外观测，其测量了近地小行星 (162173) Ryugu 表面单块巨砾的日温度变化。热惯量估计为 $295 \pm 18$ $\mathrm{J\,m^{-2}\,K^{-1}\,s^{-1/2}}$，而初始分析的全部五个自由参数被同时变化并估计。基于此热惯量估计，该巨砾的热导率估计为 0.07 至 0.12 $\mathrm{W\,m^{-1}\,K^{-1}}$ 之间，孔隙率为 0.30 至 0.52 之间。在热物理参数推导中首次将所有自由模型参数的相关性与不确定性纳入估计过程，其效率比可比较的参数扫描高逾 5000 倍。