Иркутск, Россия
Иркутск, Россия
Иркутск, Россия
Иркутск, Россия
Иркутск, Россия
В работе рассматривается методика оперативного прогнозирования МПЧ на основе экстраполяции по времени сглаженной по долгосрочному прогнозу последовательности максимальных наблюдаемых частот на заданной трассе. Проведено обоснование методики фитирования текущих данных по долгосрочному прогнозу с использованием оперативной полуэмпирической модели ионосферы (ОПЭМИ) и метода кривых передачи для коротких трасс, а также метода нормальных волн для длинных трасс (более 2000 км). Рассматриваемая методика была апробирована на данных, полученных на сети ЛЧМ-зондирования ИСЗФ СО РАН в периоды сильной и слабой солнечной активности. Выявлено существенное улучшение качества прогноза по сравнению с долгосрочным прогнозом при интервалах заблаговременности оперативного прогнозирования от 15 до 30 мин. Доля сеансов, в котором погрешность оперативного прогноза не превышает 10 % составляет при 15-минутном интервале заблаговременности от 67 до 96 % в зависимости от сезона и ориентации радиотрасс.
ионосфера, наклонное зондирование ионосферы, оперативный прогноз, радиотрасса, максимальная применимая частота
ВВЕДЕНИЕ
Одной из важнейших характеристик декаметрового радиоканала является максимальная применимая частота (МПЧ) радиотрассы. С одной стороны, МПЧ служит индикатором космической погоды в исследуемом регионе, с другой, значения МПЧ важны с практической точки зрения для организации эффективной работы декаметровых радиотехнических систем радиосвязи. Значения МПЧ определяются параметрами среды (ионосферы) и механизмами распространения радиоволн от излучателя до точки приема. В практике радиосвязи выделяют три вида прогнозов МПЧ: долгосрочный (ДП), краткосрочный (КП) и оперативный (ОП) [Иванов, Рябова, 2007]. ДП МПЧ используется для предсказания долгопериодических, регулярных процессов на не-сколько месяцев вперед на основе модели распространения радиоволн и модели ионосферы как функции пространственных координат, местного времени, сезона и уровня солнечной активности [Vertogradov et al., 2007; Барабашов, Анишин, 2013; Пономарчук и др., 2016]. КП дается на период от нескольких часов до нескольких суток. Прогнозирование состояния ионосферы опирается на индексы, характеризующие поток солнечного излучения (индекс F10.7 или число Вольфа) и возмущенность магнитного поля Земли (индекс Kp или Dst). Существует несколько путей решения задачи. Один из них заключается в использовании эффективных поправок в модели ионосферы, учитывающих вариации МПЧ с изменением солнечной и магнитной активности [Благовещенский, Борисова, 1989; Крашенинников и др., 2008]. Другим является метод, основанный на корреляционной связи МНЧ с ключевыми геоэффективными параметрами межпланетной среды: солнечным ветром и межпланетным магнитным полем [Бархатов и др., 2006]. Однако при такой постановке задачи, несмотря на многолетние исследования, практически значимые методики еще не разработаны. Обусловлено это прежде всего сложностью реакции ионосферы на возмущающие факторы и несоответствия моделей реальным процессам, протекающим в околоземном пространстве в результате воздействия солнечного излучения. Под ОП обычно понимается экстраполяция по времени измеренных ионосферных параметров или значений МПЧ на период от нескольких минут до нескольких часов вперед. Такой прогноз в основном базируется на наличии инерционности временных рядов или выявленных физических закономерностях. Как правило, ОП опирается на данные наземного зондирования (ВЗ, НЗ) ионосферы или данные ГНСС [Барабашов и др. 2016; Пономарчук и др. 2013; Barabashov et al., 2006; Смирнов и др. 2013]. ОП отличается от ДП главным образом тем, что учитывает текущие данные измерений. В задачах, связанных с анализом временных рядов, под прогнозом понимают экстраполяцию функции, заданной отсчетами.
В настоящее время неотъемлемым элементом современной системы коротковолновой (КВ) связи считается ионосферно-волновая и частотная диспетчерская служба [Ионосферно…, 1998]. Одной из задач, решаемых техническими средствами службы, является оперативное прогнозирование условий радиосвязи, которое заключается в выработке рекомендаций по проведению в ближайшем будущем сеанса связи применительно к выделенному частотному ресурсу и доступным средствам передачи данных. Исходными данными для прогнозирования служат результаты проведенных ранее сеансов зондирования, например сигналами с линейной частотной модуляцией (ЛЧМ). Для практической радиосвязи допустимой считается относительная погрешность определения МПЧ не более 10 %.
Практически можно выделить два вида ОП МПЧ радиотрассы [Рябова, Иванов, 2002]: по временным рядам МПЧ для данной (или близкой) трассы [Куркин и др., 1997; Киселев, 2017] и по модели ионосферы, скорректированной в одной или нескольких точках по текущим данным зондирования ионосферы [Кузьмин, Чалкина, 2013; Арефьев и др., 2016]. Строго говоря, второй вид ОП является не столько прогнозом, сколько способом определения радиофизических параметров трассы в реальном времени.
В работе для оперативного прогноза МПЧ предлагается метод экстраполяции по времени сглаженной по долгосрочному прогнозу последовательности максимальных наблюдаемых частот на заданной трассе. Долгосрочный прогноз МПЧ проводился на базе метода кривых передачи [Кияновский, 1971] с использованием модели ОПЭМИ [Поляков и др., 1986; Dvinskikh, 1988] для коротких трасс и метода нормальных волн [Куркин и др., 1981, Пономарчук и др., 2016] с моделью IRI [Bilitza et al., 2017] для длинных трасс (более 2000 км). Проведено обоснование методики фитирования текущих данных по долгосрочному прогнозу. Апробация метода проводилась по экспериментальным данным, полученным на сети ЛЧМ-зондирования ИСЗФ СО РАН в периоды сильной и слабой солнечной активности.
1. Арефьев В.И., Кочерова М.К., Талалаев А.Б., Тихонов В.В. Методы диагностики характеристик ионосферы для заданного региона и коррекция моделей ионосферы в интересах повышения точности прогнозирования распространения радиоволн декаметрового диапазона // Вестник Тверского государственного университета. Сер. Прикладная математика. 2016. № 1. С. 33-51.
2. Барабашов Б.Г., Анишин М.М. Программный комплекс прогнозирования траекторных и энергетических характеристик радиоканалов диапазона 2-30 МГц «Трасса». Ч. 1 // Техника радиосвязи. 2013. Вып. 1 (19). С. 25-34.
3. Барабашов Б.Г., Анишин М.М.. Рычагова М.С. Об оперативном прогнозе МПЧ ВЧ-радиотрасс // Техника радиосвязи. 2016. Вып. 2 (29). С. 16-26.
4. Бархатов Н.А., Ревунов С.Е., Вертоградов Г.Г. и др. Прогнозирование максимально наблюдаемой частоты ионосферного КВ-радиоканала методом искусственных нейронных сетей // Геомагнетизм и аэрономия. 2006. Т. 46, № 1. С. 88-98.
5. Благовещенский Д.В., Борисова Т.Д. О коррекции модели ВЧ-радиоканала с учетом солнечной и магнитной активностей // Геомагнетизм и аэрономия. 1989. Т. 29, № 4. С. 696-698.
6. Гельфонд А.О. Исчисление конечных разностей. М.: Наука, 1967. 395 с.
7. Дэвис К. Радиоволны в ионосфере. М.: Мир, 1973. 502 с.
8. Иванов В.А., Рябова Н.В. Современные подходы в краткосрочном прогнозировании помехоустойчивых ионосферных радиоканалов для декаметровых телекоммуникационных систем // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Сер. Радио-технические и инфокоммуникационные си-стемы. 2007. № 1. С. 23-34.
9. Иванов В.А., Куркин В.И., Носов В.Е. и др. ЛЧМ-ионозонд и его применение в ионосферных исследованиях // Изв. вузов. Радиофизика. 2003. Т. 46, № 11. С. 919-952.
10. Ионосферно-волновая служба связи / Под ред. М.М. Крылова. М.: Воениздат, 1989. 152 с.
11. Киселев А.М. Статистическая модель поведения максимально применимой частоты и ее использование для прогнозирования // Техника радиосвязи. 2017. Вып. 4. С. 35-48.
12. Кияновский М.П. Программа расчетов на ЭВМ по модифицированному методу кривых передачи // Лучевое приближение и вопросы распространения радиоволн. М.: Наука, 1971. С. 287-298.
13. Копка Г.. Меллер Г.Г. Расчеты МПЧ с учетом влияния магнитного поля Земли // Лучевое приближение и вопросы распространения ра-диоволн. М.: Наука, 1971. С. 167-173.
14. Крашенинников И.В., Егоров И.Б., Павлова Н.М. Эффективность прогнозирования про-хождения радиоволн в ионосфере на основе ионосферной модели IRI-2001 // Геомагнетизм и аэрономия. 2008. Т. 48, № 4. С. 526-533.
15. Кузьмин А.В., Чалкина Н.А. Моделирование алгоритма автоматической обработки результатов наклонного зондирования ионосферы с коррекцией параметров модели ионосферы // Гелиогеофизические иссл. 2013. № 6. С. 74-80.
16. Куркин В.И., Орлов И.И., Попов В.Н. Метод нормальных волн в проблеме коротковолновой радиосвязи. М.: Наука, 1981. 124 с.
17. Куркин В.И., Носов В.Е., Пономарчук С.Н., Савков С.С., Чистякова Л.В. Метод оперативной диагностики радиоканала // Иссл. по геомагнетизму, аэрономии и физике Солнца. 1993. Вып. 100. С. 168-188.
18. Куркин В.И., Полех Н.М.. Чистякова Л.В. Оперативный прогноз МПЧ при наклонном зондировании // Иссл. по геомагнетизму, аэрономии и физике Солнца. 1997. Вып. 105. С. 168-174.
19. Лукин Д.С., Спиридонов Ю.Г. Применение метода характеристик для решения на ЭВМ задач распространения электромагнитных волн в неоднородных анизотропных средах // Лучевое приближение и вопросы распространения радиоволн. М.: Наука, 1971. С. 265-279.
20. Методы прогнозирования основной МПЧ, рабочей МПЧ и траектории луча, разработанные МСЭ-R. Женева: ITU, 2016. 7 с.
21. Поляков В.М., Суходольская В.Е., Ивельская М.К. и др. Полуэмпирическая модель ионосферы для широкого диапазона геофизиче-ских условий. М.: МЦД-Б, 1986. 136 с.
22. Пономарчук С.Н., Грозов В.П., Котович Г.В., Михайлов С.Я. Обработка и интерпретация ионограмм вертикального и наклонного зон-дирования для диагностики ионосферы на базе ЛЧМ-ионозонда // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. акад. М.Ф. Решетнева. 2013. № 5(51). С. 163-166.
23. Пономарчук С.Н., Ильин Н.В., Ляхов А.Н. и др. Комплексный алгоритм расчета характеристик распространения КВ-радиоволн на основе модели ионосферы и плазмосферы и метода нормальных волн // Изв. вузов. Физика. Тематический вып. 2016. Т. 59, № 12/2. С. 70-74.
24. Рябова Н.В., Иванов В.А. Временной и пространственный краткосрочный прогноз МПЧ // Труды XX Всероссийской научной конференции «Распространение радиоволн». 2002. С. 115-116.
25. Смирнов В.М., Смирнова Е.В., Тынянкин С.И. и др. Аппаратно-программный комплекс для мониторинга состояния ионосферы в ре-жиме реального времени // Гелиогеофизические иссл. 2013. Вып. 4. С. 32-38.
26. Barabashov B.G., Maltseva O., Pelevina O. Near real time IRI correction by TEC-GPS data // Adv. Space Res. 2006. V. 37. P. 978-982.
27. Bilitza D., Altadill D., Truhlik V., et al. Interna-tional Reference Ionosphere 2016: From iono-spheric climate to real-time weather predictions // Space Weather. 2017. V. 15, N 2. P. 418-429.
28. Dvinskikh N.I. Expansion of ionospheric characteristics fields in empirical orthogonal functions // Adv. Space Res. 1988. V. 8, N 4. P. 179-187.
29. Vertogradov G.G., Vertogradov V.G., Uryadov V.P. Oblique chirp sounding and modeling of ionospheric HF channel at paths of different length and orientation // Intern. J. of Geomag-netism and Aeronomy. 2007. V. 7. GI2002. DOI:https://doi.org/10.1029/2006GI000143.
30. URL: http://ckp-rf.ru/ckp/3056 (дата обращения 20 апреля 2018 г.).
