大氣模型的適用性分析及應用研究摘要：臨近空間的開發利用對大氣環境參數的獲取提出了迫切需求，建立了臨近空間中性大氣模型(NearSpaceParameterMode1,NSPM)，并對其進行了適用性分析.通過對模型精度、殘差、標準差的計算，發現密度模型與溫度模型的輸出結果與實時觀測結果具有較好的一致性，而風場模型的輸出結果能較好地體現平均觀測結果?最后，利用NSPM莫型分析了中國地區臨近空間區域的各大氣參數(密度、溫度、壓強、經向風、緯向風)的變化特性.研究表明臨近空間大氣環境變化具有明顯的季節性及區域性.關鍵詞：臨近空間;大氣參數;精度分析臨近空間(NearSpace)是對海拔20km到100km空間范圍內的一個通用性稱謂，包括地球平流層、中間層、低熱層等，是地球中高層大氣的重要組成部分.臨近空間環境與人類生存和發展息息相關，同時，臨近空間的開發和利用對臨近空間環境特性研究及預報提出了迫切需求。在地球大氣層中飛行的飛行器，都要借助空氣動力飛行，因此，作為提供空氣動力的介質，空氣的靜態物理特性(密度、壓強、溫度等)和動態物理特性(如風場)對在大氣層中飛行的飛行器的安全與準確入軌具有重要的影響 .本文利用現有莫型的部分莫塊，形成了適用于臨近空間的中性大氣莫型 .由于莫型本身要反映物理實際，即莫擬值與實際觀測值要一致，故本文對臨近空間的中性大氣莫型進行適用性分析.最后，作為臨近空間大氣參量莫式的一個應用，分析了子午工程臺站的臨近空間大氣環境特性.1莫型簡介本文選用了大氣莫式NRLMSISE-00(NaryRe-searchLaboratoryMassSpectrometerIncoherentScatter2000)及風場莫式HWM0(7HorizontalWindModel2007)以獲取臨近空間區域的各種大氣參量，由于大氣莫式和風場莫式莫擬的各種大氣參量的高度范圍是從地而至外逸層，超出了臨近空間的高度區域(20km至100km).另外，NRI,MSISE-00眾多輸出參量中僅大氣密度和溫度是臨近空間的開發利用所需要的.針對臨近空間應用需求，從這兩種莫式中抽取需要的模塊進行集成，最后得到臨近空間參量模式 (NearSpaceParameterModel,NSPM).如圖1所示，對于大氣模型NRI,MSISE-00,選取高度范圍小于100km的模塊，得到臨近空間大氣模式M-A再選取臨近空間大氣溫度、密度模塊，得到臨近空間大氣溫度密度模式 N-A,最后利用溫度密度模塊得到大氣壓強模塊.對于水平風場模型HWMQ7選取高度范圍小于100km的模塊進行改進，得到臨近空間水平風模式H—然后，將得到的溫度、密度、壓強、風場模塊進行集成，得到臨近空間環境參量模式NSPM該模型經改編可在UNIX系統下運行，以滿足實際應用需求.2大氣模型的適用性分析2.1密度模型的適用性分析將合肥站瑞利激光雷達的大氣密度觀測結果與 NSPh模式的輸出結果進行比對，計算模型精度.給出了2016年1月13日19:42:46的合肥站的大氣密度單次觀測值剖而(實線)與相應時刻模式值的高度剖而(星號線).從圖中可以看出，這兩條實線在29.85km至50.25km的高度范圍內非常吻合，而隨著高度的升高，觀測值與模式值的差距增加，并且觀測值剖而變得不平滑.這是由于隨高度的升高，大氣分子的密度降低，瑞利散射信號變弱，測量精度降低，故在高高度上，激光雷達的測量數據失真，故本文僅計算了30km至50km模式精度的高度剖面。該例在30km至50km高度范圍內模式的平均精度<PL功94.300,平均殘差R為一0.00018kg/m3,標準差為0.00017.具體計算公式如下：0=(at,—d,); (2)□=［仁⑷一乩尸》一用丁2? {3)利用合肥站2016年1月13日至2016年10月31日共30天的瑞利激光雷達觀測的密度數據對模式精度進行統計分析.合肥站的瑞利激光雷達的高度分辨率為0.15km,其時間分辨率為500s.采集了約143h密度觀測數據，共141247個觀測點，高度范圍為29.85km至50.25km.統計結果顯示密度模型的平均精度為91.100，平均殘差為一1.2x10 -5kg/m3，標準差為2.4X10-4kg/m3.2.2溫度模型的適用性分析下而利用合肥站（31.520N,117.170E）瑞利激光雷達的大氣溫度觀測結果與NRI,MSISE-00模式的輸出結果進行比對，計算模型精度.2016年1月13日19，42，46的合肥站的溫度單次觀測值剖而與相應時刻模式值的高度剖面.同理，由于高高度上瑞利散射信號較弱，測量值失真，這里計算了29.85km至45.30km的模式精度的高度剖面.該例在29.85km至45.30km高度范圍內模式的平均精度為％.800,平均殘差為0.027K,標準差為8.13K.利用合肥站2010年1月13日至2010年10月31日共30天的瑞利激光雷達的觀測的溫度數據進行模式精度的統計.此瑞利激光雷達測得的溫度數據高度分辨率與時間分辨率分別為0.15km和500s.采集了約143h溫度觀測數據，共100181個觀測點，高度范圍為29.85km至50.25km.統計結果顯示溫度模型的平均精度為97.10o，平均殘差為一1.5K，標準差為8.1K.2.3風場模型的適用性分析2.3.1經向風2016年7月30日09：00的昆明站的經向風單次觀測值剖而與相應時刻模式值的高度剖面?并計算了80km至100km的模式精度的高度剖面?經計算，該例在80km至100km高度范圍內模式的平均精度為63.90o，平均殘差為7.3m/s，標準差為10.5m/s.3大氣模型的應用研究作為臨近空間大氣參量模式的一個應用，下面分析“子午工程”臺站的臨近空間大氣環境特性.以北京（39.90N,116.50E） 、武漢（30.50N,114.30E）拉薩（30.00N,91.10E）、海南的瓊山（20.00N,110.30E）臺站為例，圖12展示了溫度、密度、壓強、經向風、緯向風分別在 20km（平流層底部）,50km（平流層頂部）,85km（中間層頂部）和100km（低熱層）高度處隨月份的變化曲線.比較北京-武漢-a每南可以體現大氣參量在子午鏈1200E附近沿緯度方向的變化特性（相差大約200），比較武漢和拉薩可以體現大氣參量在我國中緯 300N附近沿經度方向的變化（相差大約為230）.從密度的變化圖中可以看出，密度隨高度具有明顯的變化特性?在20km處，密度的變化處于0.088-0.097kg/m3的范圍內;在50km處，密度的變化處于的范圍內；在85km處，密度的變化處于的范圍內；在100km處，密度的變化處于的范圍內.各臺站的密度變化曲線都不同，其中海南和北京臺站的差別最大，武漢及拉薩與北京或海南的差別次之，武漢和拉薩臺站的差別最小，由此表明，大氣密度隨經緯度的不同而變化，并且隨緯度的變化比隨經度的變化明顯.從溫度的變化圖中可以看出，溫度變化曲線隨高度的變化明顯不同，在平流層底部20km處，溫度的變化處于207}-217K的范圍內；在平流層頂部50km處，溫變化處于256269K的范圍內；在中間層頂部85km處，溫度的變化處于170-202K的范圍內；在低熱層100km處，溫度的變化處于168-194K的范圍內.各臺站隨月份明顯變化，尤其是北京臺站，其緯度最高，溫度變化幅度最大，體現為年變化，在20km處冬夏溫度差異（（1月份最高7月份低）為3K,在50km處溫度差異（（5月份最高11月份最低）為13K,在85km處溫度差異（12月份最高6月份最低）最大，達33K，在100km處溫度差異（（7月份最高1月份最低）為17K.從壓強的變化圖中可以看出，壓強變化曲線隨高度的變化明顯不同.在20km處，壓強的變化處于54A59hPa的范圍內；在50km處，壓強的變化處于0.769.93hPa的范圍內；在85km處，壓強的變化處于41X10『-4.7X10'jhPa 的范圍內；在100km處，壓強的變化處于2.3-3.3X10-3hPa的范圍內.從經向風的變化圖中可以看出，各臺站經向風同樣隨高度和時間的變化而不同.在20km處，夏季盛行北風，冬季盛行南風；在85km處，拉薩臺站在冬季和春季有比較強的經向風，其中1月份南風最強，數值高達50m/s，在3月份北風最強，數值達20m/s.從緯向風的變化圖中可以看出，各臺站緯向風隨高度和時間的變化而不同，在50km處緯向風差異最小.在20km和50km高度處，各臺站緯向風隨月份的變化主要是年變化，夏季盛行東風（（7月份東風最強），冬季盛行西風（（1月份西風最強），春秋兩季為冬夏的過渡季節，50km處7月份東風高達40m/s，比同時期20km處的東風要強得多，50km處的西風也比20km處的西風強；在85km和100km高度處，緯向風的年變化和半年變化特性并存.4結論綜上所述，密度模型與溫度模型的輸出結果與實時觀測結果能保持較好的一致性.風場模型輸出結果與實時觀測數據的一致性較差，其更多體現的是觀測平均結果.當然，這些精度的計算都僅基于30天的實測數據基礎上，利用更豐富的觀測數據進行臨近空間大氣模型精度分析將在以后的工作中進行.作為臨近空間大氣參量模式的一個應用，分析了子午工程臺站的臨近空間大氣環境特性，研究表明大氣參量具有明顯的時-空變化特性，各臺站不同的大氣參量隨月份‘高度的變化特性具有各自的特點，臨近空間大氣環境具有明顯的季節變化特征和明顯的區域性.大氣參量隨緯度的變化比隨經度的變化顯著.參考文獻:習胡雄，龔建村.臨近空間環境監測技術[C]//I陸近空間飛行器技術論壇論文集(上).北京:中國宇航出版社，2009.P7CONEJM，HFI}INAE，I}R()YI}P，ctal.NR-LMSISE-00empiricalmodeloftheatmosphere:Statis-ticalcomparisonsandsc