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Ionosphärenmodellierung aus geodätischen Raumbeobachtungen — alternative Ansätze und Zukunftsperspektiven. Michael Schmidt Deutsches Geodätisches Forschungsinstitut (DGFI) Email: [email protected]. Quelle: SOHO, ESA&NASA. Einleitung. - PowerPoint PPT Presentation
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FGS – Begutachtung, 23.-25.6.2010, Bad Kötzting — 1
Ionosphärenmodellierung aus geodätischen Raumbeobachtungen — alternative Ansätze und Zukunftsperspektiven
Michael Schmidt
Deutsches Geodätisches Forschungsinstitut (DGFI)Email: [email protected]
Quelle: SOHO, ESA&NASA
FGS – Begutachtung, 23.-25.6.2010, Bad Kötzting — 2
Einleitung
Moderne Satellitennavigationssysteme erfordern den Einsatz präziser und hoch aufgelöster ionosphärischer Korrekturmodelle.
Andererseits liefern heutzutage die präzisen Messungen moderner geodätischer Raumverfahren, wie GNSS und Altimetrie Informationen über die Ionosphäre mit einer noch nie da gewesener Genauigkeit.
Die geodätischen Raumverfahren liefern Daten mit unterschiedlicher zeitlicher und räumlicher Auflösung.
Sie können zur globalen und regionalen Modellierung genutzt werden. Aufgrund der großen Datenmengen bietet sich zudem eine Multi-Skalen-
darstellung (MSD) der Ionosphäre an, die z.B. eine Datenkompression erlaubt.
Die Geodäsie kann also einen sehr hohen Beitrag zur Erforschung der Ionosphäre (Atmosphäre) leisten.
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Ionosphärenmodelle
• Allgemein unterscheidet man zwischen Ionosphärenmodellen, die auf
– mathematischen Ansätzen oder
– physikalischen Ansätzen basieren.
• Im ersten Fall lassen sich als mathematische Funktionensystem beispiels-weise Kugelflächenfunktionen oder B-Spline-Funktionen wählen.
• Ein physikalisches Ionosphärenmodell basiert auf
– physikalischen Grundgleichungen wie Maxwell-Gleichungen, Wellengleichungen, etc. oder
– auf physikalisch motivierten Ansatzfunktionen wie Chapman- oder Epstein-Funktionen.
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2-D modeling
VTEC(, )
2-D modeling
VTEC(, )
3-D modeling
VTEC(, , t)
Ne) ,(h ,
3-D modeling
VTEC(, , t)
Ne(, , h)
4-D modeling
Ne(, , h, t)
4-D modeling
Ne(, , h, t)
Subtraction of the corresponding values from a reference model Subtraction of the corresponding values from a reference model
Reduced input data (difference observations)Area: global, regional, local
Reduced input data (difference observations)Area: global, regional, local
Parameterization:B-spline-only expansions (polynomial, trigonometric)
Combined expansions (B-splines/EOFs, B-splines/Chapman function, spherical harmonics/Chapman function, etc.)
Parameterization:B-spline-only expansions (polynomial, trigonometric)
Combined expansions (B-splines/EOFs, B-splines/Chapman function, spherical harmonics/Chapman function, etc.)
Verfahren
Dieses Verfahren kann auch auf Ionosphärenparameter z.B. auf die Parameter der Chapman-Funktion angewendet werden.
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Mathematischer Ansatz für die Elektronendichte
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Mathematischer Ansatz für die Elektronendichte
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Funktionale der Elektronendichte
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Funktionale der Elektronendichte
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Beobachtungsverfahren
Erde
NeutraleAtmosphäre
Ionosphäre Signal 2
Signal 1
Terrestrische GPS-Beobachtung
Erde
Ionosphäre
Neutrale Atmosphäre
GPS-SatellitGPS-Satellit
GPS-Satellit
GPS-Satellit
GPS-Satellit
(in Okkultation)
LEO - Satellit
Tangentenpunkt
(Bezugspunkt)
Satelliten-gestützte GPS-Beobachtung, Okkultationsmessung
Weitere Verfahren: Altimetrie, VLBI, DORIS, GRACE (K-Bandmessungen), etc.
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Test for outliersTest for outliers
Test for significance
Test for significance
Linear model with unknown variance components
Linear model with unknown variance components
Input data from GNSS, altimetry, LEOs, ionosondes, etc., ref. models
Input data from GNSS, altimetry, LEOs, ionosondes, etc., ref. models
Prior information for the unknown coefficients
Prior information for the unknown coefficients
Estimated ionospheric target function, approximation on highest
level
Estimated ionospheric target function, approximation on highest
level
Estimation of the coefficients and the variance components
Estimation of the coefficients and the variance components
Ausgleichungsmodell
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Physikalischer Ansatz für die Elektronendichte
Chapman-Funktionen
für unterschiedliche
Tageszeiten
Höh
e
MaximalwertN0
zugeordnete Höhe h0
Elektronendichte
Höh
e (k
m)
0
1000
TagTagNachtNacht
geringe Sonnenaktivität
hohe Sonnenaktivität
TagTag
NachtNacht
Elektronendichteprofile für Tag und Nacht;
abhängig von der Sonnenaktivität
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Physikalischer Ansatz für die Elektronendichte
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Physikalischer Ansatz für die Elektronendichte
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Test for outliersTest for outliers
Test for significance
Test for significance
Linear model with unknown variance components
Linear model with unknown variance components
Input data from GNSS, altimetry, LEOs, ionosondes, etc., ref. models
Input data from GNSS, altimetry, LEOs, ionosondes, etc., ref. models
Prior information for the unknown coefficients
Prior information for the unknown coefficients
Estimated ionospheric target function, approximation on highest
level
Estimated ionospheric target function, approximation on highest
level
Estimation of the coefficients and the variance components
Estimation of the coefficients and the variance components
Ausgleichungsmodell
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Test for outliersTest for outliers
Test for significance
Test for significance
Linear model with unknown variance components
Linear model with unknown variance components
Prior information for the unknown coefficients
Prior information for the unknown coefficients
Estimated ionospheric target function, approximation on highest
level
Estimated ionospheric target function, approximation on highest
level
Estimation of the coefficients and the variance components
Estimation of the coefficients and the variance components
Data compression
Data compression
Ausgleichungsmodell
Near real-time processing
Near real-time processing
Multi-scale representation of the target function (MSR)
Multi-scale representation of the target function (MSR)
Input data from GNSS, altimetry, LEOs, ionosondes, etc., ref. models
Input data from GNSS, altimetry, LEOs, ionosondes, etc., ref. models
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Multi-Skalendarstellung
Vorteile der Multi-Skalendarstellung (MSD):
• Bausatzsystem (bestehend aus Detailsignalen): geeignet u.a. für regionale Anwendungen.
• Datenkompression, „de-noising“ (wie bei digitaler Bildverarbeitung): die Struktur der Ionosphäre, d.h. die Verteilung der Elektronen und Ionen, sowie die großen Datenmengen erfordern eine hohe Kompressionsrate.
• (Nahe) Echtzeitanwendungen (Wavelet-basierter Kalman-Filter): Studien zeigten, dass der Wavelet-basierte Kalman-Filter bessere Eigenschaften aufweist als das Standard Kalman-Filter.
• Adaptive Kombinationstrategie: Da Daten verschiedener Raumverfahren mit unterschiedlicher räumlicher und zeitlicher Auflösung vorliegen, können sie zur Schätzung von Detailsignalen verschiedener Levels genutzt werden.
All diese Punkte sind bei der Ionosphärenmodellierung und bei Weltraumwetter-Anwendungen extrem kritisch.
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Zusammenfassung
• Wahl der Elektronendichte zur 4-D Modellierung. • Regionale Modellierung der Ionosphäre durch geeignete Basisfunktionen, z.B.
polynomiale B-Splines.• Modellierung der Zeitabhängigkeit durch eine zusätzliche Reihenentwicklung. • Berechnung der Modellparameter aus der Kombination der Beobachtungen
geodätischer Raumverfahren.
Alternative Ansätze:
• Einsatz der MSD mit all ihren Vorteilen (effiziente Algorithmen notwendig): Datenkompression, Echtzeitanwendungen, adaptive Kombination, etc.
• Entwicklung eines multi-dimensionalen datengetriebenen physikalischen Modells der Elektronendichteverteilung in der Ionosphäre.
• Verknüpfung zur Modellierung des Erdmagnetfeldes.
Zukunftsperspektiven:
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Zusammenfassung
• Simulationen für die regionale 4-D Modellierung der Elektronendichte mit verschiedenen Parametrisierungen.
• Entwicklung und Einsatz von Kombinationsstrategien für die 3-D Modellierung des VTEC
– regionale Modellierung durch polynomiale B-Splines– globale Modellierung durch verschiedene Parametrisierungen.
Was wurde bisher u.a. gemacht:
• Entwicklung eines multi-dimensionalen datengetriebenen physikalischen Modells der Elektronendichteverteilung in der Ionosphäre.
Hauptziel: