Moskva, Russian Federation
The work is devoted to the development of a fundamentally new way of modeling the ionospheric D-region — deterministic-probabilistic. The results of electron density (Ne) calculations using this technique are analyzed. Research of this kind is of fundamental importance, related to the rejection of a purely deter-ministic description of a continuously changing envi-ronment such as the ionosphere. In this work, Ne is cal-culated using a five-component system of ionization-recombination cycle equations. Probability density functions (PDFs) of input parameters of the model are used to solve the system. The most important sources of the D-region ionization are taken into account to calculate PDFs of the ionization rate. The necessary number of iterations is determined by the convergence of PDFs of the electron density from 50 to 85 km at midlatitudes under different heliogeophysical conditions. Theoretical Ne PDFs have been shown to be in good agreement with two experimental databases on electron density, especially at large D-region heights. The next important stage of modeling is the thorough verification of PDFs from experimental radiophysical data on VLF—LF propagation.
modeling of the ionospheric D-region, probabilistic statistical modeling, theory of probability, ionization rate, electron density, VLF–LF propagation
ВВЕДЕНИЕ
Не вызывает вопросов, что ионосфера, как среда распространения радиоволн, оказывает существенное влияние на работу радиотехнических систем, следовательно, для компенсации ошибок при расчете распространения радиоволн необходимо знание параметров среды в весьма широком диапазоне высот и широт [Мощные…, 2013].
Широко используемые на сегодняшний день детерминированные методы описания среды не учитывают нерегулярность и непрерывную изменчивость ионосферы и потому непригодны для оперативной коррекции радиолокационных данных. В последние несколько лет на примере D-области ионосферы и распространения через нее радиоволн СДВ–ДВ-диапазона активно разрабатывается принципиально новое направление моделирования — вероятностно-статистическое [Козлов и др., 2014]. Вероятностно-статистические модели позволяют получать плотности распределения ионосферных параметров во всем многообразии комбинаций гелиогеофизических условий. Эти параметры выби-раются согласно их законам распределения и используются при расчете радиофизических величин. В конечном счете имеем плотности вероятности амплитуды и фазы волны на выбранных трассе и частоте в разных условиях солнечной и магнитной активности, на разных широтах, в разные сезоны и время суток. Плотности распределения всех обсуж-даемых выше величин дают детальную картину геофизической и радиофизической обстановки на трассе, содержат в себе информацию о надежности установления связи в тех или иных условиях и дают практическую информацию разработчикам радио-технических систем указанного ранее диапазона о наиболее и наименее благоприятных условиях передачи информации. Все эти сведения не могут быть получены из детерминированных моделей, независимо от того, на каких принципах они строятся, как часто корректируются и какой объем экспериментальных данных используют.
К настоящему моменту обоснованы два направления вероятностно-статистического моделирования: детерминированно-вероятностное и эмпирически-статистическое [Козлов и др., 2014]. Цель настоящей работы — расчет P(Ne) на основании детерминированно-вероятностного (Д-В) подхода и анализ полученных результатов. В основу данного подхода положены теоретические исследования (уравнения ионизационно-рекомбинационного цикла), в которых варьируются неизвестные параметры.
Детерминированно-вероятностное моделирование состоит из следующих этапов.
- Определение неизвестных и наиболее изменчивых параметров ионосферы, входящих в уравнения ионизационно-рекомбинационного цикла D-области ионосферы.
- Нахождение законов распределения этих параметров с шагом по высоте в различных гелиогеофизических условиях по многолетним экспериментальным спутниковым данным.
- Генерация N профилей этих параметров согласно полученным функциям распределения с помощью генератора случайных чисел (сгенерированные значения должны описываться теми же распределениями, что и входные экспериментальные данные). Количество N определяется сходимостью решений уравнений ионизационно-рекомбинационного цикла.
- Решение системы дифференциальных уравнений при каждом наборе сгенерированных профилей.
- Использование полученных профилей Ne в качестве среды распространения радиоволн. Получение плотностей распределения радиофизических параметров на конкретных СДВ-трассах. Верификация функций распределения амплитуды и фазы волны проводится по независимо полученным экспериментальным данным комплексных радиофизических исследований геофизической обсерватории ИДГ РАН «Михнево».
1. Anderson G.P., Clough S.A., Kneizys F.X., Chetwynd J.H., Shettle E.P. Atmospheric Constituent Profiles (0-120 km). Environmental Res. Papers. 1986, no. 954, 46 p.
2. Bekker S.Z., Kozlov S.I., Lyakhov A.N. On some methods of increasing the accuracy of statistical models of the D-region of the ionosphere. Trudy IV Vserossiiskoi nauchnoi konferentsii “Problemy voenno-prikladnoi geofiziki i kontrolya sostoyaniya prirodnoi sredy”. [Proc. the IV National Scientific Conference “Problems of the Military-Applied Geophysics and Environment Control”]. St. Petersburg, 2016, pp. 62-66. (In Russian).
3. Brunelli B.E., Namgaladze A.A. Fizika ionosfery [Physics of the Ionosphere]. Moscow, Nauka Publ., 1988, 528 p. (In Russian).
4. Danilov A.D., Ledomskaya S.Y. Nitric oxide in the D-region. I. Experimental data of the [NO] distribution. Geomagnetizm i aeronomiya [Geomagnetism and Aeronomy], 1984, vol. 24, no. 4, pp. 614-619 (In Russian).
5. Egoshin A.A., Ermak V.M., Zetzer Yu.I., Kozlov S.I., Kudryavtsev V.P., Lyakhov A.N., Poklad Yu.V., Yakimenko E.N. Influence of meteorological and wave processes on the lower ionosphere during solar minimum conditions according to the data on midlatitude VLF-LF propagation. Fizika Zemli [Physics of the Solid Earth]. 2012, vol. 48, no. 3, pp. 275-286. (In Russian).
6. Heaps M.G. A parameterization of cosmic ray ionization. Planet Space Sci. 1978, vol. 26, pp. 513-517.
7. Kozlov S.I., Lyakhov A.N., Bekker S.Z. Key principles of constructing probabilistic statistical ionosphere models for the radiowave propagation problems. Geomagnetizm i aeronomiya [Geomagnetism and Aeronomy], 2014, vol. 54, no. 6, pp. 767-779. (In Russian).
8. Kotov Y.D. High-energy solar flare processes and their investigation onboard Russian satellite missions CORONAS. Uspekhi fizicheskikh nauk [Adv. In Physical Sciences], 2011, vol. 180, no. 6, pp. 647-661 (In Russian).
9. Koshelev V.V., Klimov N.N., Sutyrin N.A. Aer-onomiya mezosfery i nizhnei termosfery [Aeronomy of the Mesosphere and Lower Thermosphere]. Moscow, Nauka Publ., 1983, 184 p. (In Russian).
10. Krivolutsky A.A., Repnev A.I. Vozdeistvie kosmicheskikh faktorov na ozonosferu Zemli [Impact of Space Factors on Earth's Ozonosphere]. Moscow, GEOS, 2009, 382 p. (In Russian).
11. Krivolutsky A.A., Cherepanova L.A., Vyushkova T.Yu., Repnev A.I. The three-dimensional numerical model CHARM-I: the incorporation of processes in the ionospheric D-region. Geomagnetism and Aeronomy. 2015, vol. 55, no. 4, pp. 468-487.
12. Krivolutsky A.A., Vyushkova T. Yu., Mironova I.A. Changes in chemical composition of the atmosphere in polar regions after solar proton flares (3D modeling). Geomagnetism and Aeronomy. 2017, vol. 57, no 2, pp. 173-194.
13. Moshchnye nadgorizontnye RLS dal'nego obnaruzheniya. Razrabotka. Ispytaniya. Funktsionirovanie [Powerful Over-Horizon Early Warning Radar. Development. Tests. Operation]. Ed. Boev S.F. Moscow, Radioengineering Publ., 2013, 168 p. (In Russian).
14. Nesterova I.I., Ginzburg E.I. Katalog profilei elektronnoi kontsentratsii oblasti D ionosfery [Catalog of the Electron Concentration Profiles of the Ionosphere D-region]. Novosibirsk, Inst. of Geology and Geochemistry Publ., 1985, 210 p. (In Russian).
15. Paulsen D.E., Huffman R.E., Larrabe J.C. Improved photoionization rates of O2(1Δg) in the D region. Radio Sci. 1971, vol. 7, no. 1, pp. 51-55.
16. Schumer E.A. Improved modeling of midlatitude D-region ionospheric absorption of high fre-quency radio signals during solar x-ray flares. Dissertation. Department of the Air Force Air University. Air Force institute of technology. 2009.
17. Shefov N.N., Semenov A.I., Khomich V.Yu. Izluchenie verkhnei atmosfery - indikator ee struktury i dinamiki [Upper Atmospheric Radiation As An Indicator of Its Structure and Dy-namics]. Moscow, GEOS Publ., 2006, 741 p. (In Russian).
18. Thomas L., Bowman M.R. Model studies of the D-region negative-ion composition during day-time and night-time. J. Atmos. Terr. Phys. 1985, vol. 47, no. 6, pp. 547-556.
19. URL: http://saber.gats-inc.com/browse_data.php (accessed December 29, 2017).
