基于实时观测数据的大气密度模式修正

针对国际大气密度模式NRLMSISE-00, 以中国神舟飞船探测数据为基础, 提出一种基于实时大气密度观测数据的模式修正方法. 通过计算分析模式计算结果与探测数据的误差分布特征, 针对地磁相对平静期(Ap≤ 30)模式计算的误差特点, 建立了一种平均误差修正方法, 即认为在相对平静期, 在相同纬度和地方时, 模式误差基本相同, 某一时刻模式预测误差可以近似用与其相同纬度和地方时的平均误差来替代, 从而对模式预测结果进行修正. 以神舟4号探测数据为基础, 通过对模式预测结果采用两种方式进行修正, 可以看到模式误差得到了一定的改善. 采用误差库累积准实时修正, 修正后的误差由原来的20 %降至6 %; 采用误差库5天滑动预报修正后, 模式提前1, 2, 3天的预测误差由原来的20 %分别降至7.8 %, 9.4 %和10.5%.      

利用BP神经网络预测AE指数

采用的预报模式是一种全连接的BP网络模型,利用太阳风及行星际磁场的观测数据预报AE指数.神经网络输入选用ACE卫星数据,取5 min平均值,通过比较,选用4个预报参量.构造了预报参量时续为20 min,40 min和60 min依次递增的三个网络,分别进行训练和预测,并对行星际参量对AE指数影响的时续性进行了探讨.预报结果表明,全连接BP神经网络在AE指数的短期预报中是比较有效的,同时还提出了需要进一步改进的环节.      

民用飞机高原风场进近驾驶行为变化对失控趋势的影响

高原机场运行安全性是颇具中国特色的飞行安全研究领域。在高原机场终端区,飞机的飞行性能下降,如果遭遇大风等不利天气条件,不安全事件的发生概率增加,其中飞行失控(LoC)是重要的潜在威胁类型。为了分析风场飞行的失控机理并研究高原环境中驾驶员生理变化对LoC趋势的影响,对高原机场终端区驾驶员的操纵行为进行参数化表征,模拟了高原环境对于驾驶行为的可能影响,并结合高原特征风场模型,通过数值仿真分析穿越风场飞行时失控风险的变化趋势。仿真结果表明:危险的山谷风和突风是导致LoC的重要诱因,高原环境中驾驶员生理心理的恶化也会增加LoC的危险,不合适的增益、过大的延迟和滞后都会导致飞机的失控。如果能够对驾驶员进行有针对性的训练,降低应对风扰动出现时的操纵增益波动,并保持适当紧张状态以尽量降低操纵延迟,将有利于应对风扰动,并保持完成飞行任务的能力。     

CHAMP和GRACE-A/B反演大气密度数据评估分析

利用Colorado大学公开发布的2001-2008年CHAMP和GRACE-A/B三颗卫星加速度计反演的400km高度上的大气密度数据,以大气模式NLRMSISE-00为参考,分析反演数据与模式值的误差特点、产生误差的原因、密度的变化及合理性,并通过卫星轨道两行根数（TLE）的反演结果进行验证,主要结论如下.CHAMP密度值整体稍高于GRACE-A/B,CHAMP密度与模式值之间的误差整体小于GRACE-A/B,2007-2008年 GRACE-A/B与模式的相对误差变化起伏较大.2001年CHAMP与模式存在整体偏差,通过相似空间环境条件下的密度变化比对以及利用TLE的反演结果验证,确定2001年的CHAMP反演密度整体偏低.CHAMP及GRACE-A/B密度变化个例显示,卫星密度值会出现一些个性化特征,使用时应根据需求进行分析处理.研究结果可为合理应用该数据提供参考.      

第21～24太阳周4类空间天气事件爆发特征统计分析

对第21～24太阳周不同等级的太阳X射线耀斑事件、太阳质子事件、地磁暴事件及高能电子增强事件的爆发频次特征进行统计，结果表明:太阳周耀斑爆发的总数量与该太阳周的黑子数峰值呈正比，耀斑总数、X级耀斑事件数与峰值的相关系数分别为0.974，0.997；太阳质子事件主要发生在峰年前后1～2年，约占总发生次数的80%，峰值通量大于10pfu （1 pfu=1 cm-2·sr-1·s-1）的质子事件中，84%伴有耀斑爆发，并且主要伴随M或X级耀斑，少量伴随C级耀斑，峰值通量大于1000pfu的质子事件中，98%伴随M或X级耀斑，并且以X级耀斑为主；第21，22，23和24太阳周发生地磁暴最频繁的时间分别在1982，1991，2003年和2015年，分别滞后黑子数峰值时间3年、2年、2年和1年；72%的高能电子增强事件发生在太阳周下降期，24%的高能电子增强事件发生在太阳周上升期.      

利用卫星两行轨道根数反演热层密度

两行轨道根数（TLEs）是基于一般摄动理论产生的用于预报地球轨道飞行器位置和速度的一组轨道参数,通过求解大气阻力微分方程,可反演出热层大气密度. 本文选取近圆轨道CHAMP卫星和椭圆轨道Explorer8卫星,以两行轨道根数数据为基础,计算反弹道系数,并根据不同轨道特征采用两种不同反演方法对热层大气密度进行研究. 结果表明,这两种方法反演得到的大气密度与实测值均符合较好,其中CHAMP卫星的反演结果和经验模式值相对于实测值的误差分别为7.94%和13.94%,Explorer8卫星的误差分别为9.04%和14.32%. 相比模式值,利用两行轨道根数数据反演的热层大气密度更接近于实测值,说明该方法可以作为获取大量可靠大气密度数据的一种有效途径.