با تلاش محققان دانشگاه تهران صورت گرفت؛

ارائه روشی تازه برای پیش‌بینی چگالی خنثی ترموسفر در طوفان ژئومغناطیسی

عضو هیأت علمی دانشکدگان فنی دانشگاه تهران بر اساس تلفیق داده‌های ماهواره‌ای با یک مدل تجربی ترموسفری و با استفاده از روش «کالمن فیلتر» گروهی، توانست چگالی خنثی ترموسفر را در شرایط طوفان ژئومغناطیسی پیش‌بینی کند.

کد خبر: ۱۱۱۴۲۷۵

چهارشنبه - ۰۸ آذر ۱۴۰۲ / November 29, 2023

به گزارش گروه دانشگاه خبرگزاری دانشجو، به نقل از دانشگاه تهران ،سعید فرزانه، عضو هیأت علمی دانشکده مهندسی نقشه‌برداری و اطلاعات مکانی دانشگاه تهران، روش نوینی را برای پیش‌بینی چگالی خنثی ترموسفر در شرایط طوفان ژئومغناطیسی ارائه کرده است.

فرزانه در توضیح این روش گفت: روش ارائه شده بر اساس تلفیق داده‌های ماهواره‌ای با یک مدل تجربی ترموسفری با استفاده از روش «کالمن فیلتر» گروهی (Ensemble Kalman Filter) است، که ترکیبی از تکنیک‌های داده‌گواری و کالیبراسیون مدل را شامل می‌شود.

وی افزود: اصطلاح چگالی خنثی ترموسفر، به میزان ذرات خنثی در اتمسفر فوقانی، با ارتفاع ۱۰۰ الی ۲۰۰۰ کیلومتر از سطح زمین اشاره دارد که اندازه‌گیری دقیق این مشخصه اتمسفری، نقش حیاتی در تعیین و پیش‌بینی مدار‌های فضاپیما یا ورود آن‌ها به جو زمین ایفا می‌کند.

فرزانه در توضیح چگونگی دستیابی به این روش نوین خاطرنشان کرد: در این تحقیق، مدل تجربی NRLMSISE-۰۰ به‌عنوان مدل پس‌زمینه مورد استفاده قرار گرفته است و کالیبراسیون مدل، توسط مشاهدات چگالی خنثی حاصل از شتاب‌سنج‌های ماهواره‌ای در مسیر مأموریت‌هایی، چون CHAMP، GRACE و Swarm انجام شده است.

وی درباره قابلیت‌ها و مزایای این مدل و روش نوین تصریح کرد: مدل بهبود یافته با نام C/DA-NRLMSISE-۰۰ در هفت دوره طوفانی ترموسفر تجزیه و تحلیل شد، به‌طوری‌که نتایج عددی نشان دادند که میزان خطا در پیش‌بینی‌های کوتاه‌مدت چگالی خنثی به میزان ۲۵ الی ۶۳ درصد نسبت به مدل‌های استاندارد کاهش یافته است.

عضو هیأت علمی دانشکده مهندسی نقشه‌برداری و اطلاعات مکانی دانشگاه تهران هم‌چنین گفت: «علاوه بر کاهش خطا، مدل C/DA-NRLMSISE-۰۰ قادر به تخمین چگالی خنثی به‌صورت جهانی و در هر ارتفاعی است که این اطلاعات می‌تواند امکان مطالعه سیستم توأم «ترموسفر- یونسفر» را فراهم کند که این توانایی جهت مطالعات مرتبط با آب و هوای فضا، پیش‌بینی مدار‌ها و طول عمر ماهواره‌ها مفید است.

فرزانه در پایان یادآور شد: باید توجه داشته باشیم که در این روش از مشاهدات با دسترسی آزاد جهت بهبود مدل و ارائه آن به جامعه پژوهشی استفاده شده است.

علاقه‌مندان جهت مطالعه بیشتر داده‌های این مقاله می‌توانند به پیوند زیر مراجعه کنند:

https://www.nature.com/articles/s۴۱۵۹۸-۰۲۳-۴۷۴۴۰-x