前情回顾

上一期《大话“天气预报”》中，我们介绍了地表大气中“风雨雷电”等气象状况的预报。简单来说，就是用观测数据去校正数值模型（这个过程叫“数据同化”），然后被校正的模型就可以用来预报了。

这一期，我们来看看，卫星飞行区域的“天气”是怎么预报的。

地球上空几百公里的高度运行着大量的“人造卫星”，而且国际空间站也是运行在三四百公里高度。这些近地卫星飞行的区域是地球的“热层”。那为什么叫“热层”呢？当然是因为这里“热”，温度可以达到一两千度。

热层密度很小，大约是地球密度的1/1000000000000，甚至更小。但是，我们看来像真空一样的热层大气，却会对卫星飞行造成不可忽视的阻力，影响卫星的飞行轨道。

这是为什么呢？

因为卫星飞的太快了，接近第一宇宙速度7.9km/s。所以，尽管大气分子稀疏，可是盖不住它飞的太快了，所以热层大气给卫星的阻力还不小。

我们想监测卫星、预报卫星轨道、搞卫星对接，首先就需要知道大气阻力有多大，也就是大气密度是怎样的。

搞“天气预报”相对简单一些。因为，基本上我们想在哪里搞监测站，就可以搞一个。比如，在合肥只是监测空气质量的就是十多二十个站点。所以“天气预报”观测数据很多、很密，那就很好修正数值模型了。

但是，热层大气预报就比较困难了。能探测大气密度的也只有几颗四五百公里高度上的卫星，测一测他们飞行路径上的大气密度。而且，这些卫星绕地球飞一圈需要1.5小时。

这么长时间测这么少的数据，要去预报热层大气，这似乎有点太难为人了呀！但是，这可难不倒我们优秀的科学家们。俗话说“兵来将挡，水来土掩”，数据不够有数据不够的办法。

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一种很好的办法是，我先“学”，“学”到了我再去预报。

那怎么学呢？当然是从已经有的卫星密度观测和模拟结果中“学”。我们学到热层密度变化，无非就是下面这几种全球分布结构叠加在一起而已。这个方法叫“经验正交函数分解法”。

有了这些基本结构，我们就可以轻松地“以不变应万变”了。任你怎么变，“一套组合拳”，我就可以模拟出来卫星观测到的密度。这套“组合拳”是什么呢？就是把这几个基本结构线性叠加起来，让“组合”出来的结果匹配卫星测量的密度。

顺便还可以给出来全球密度分布图，真是妙，妙不可言。

好像还不够尽兴？

那再来一个！

02

理论模型可以非常好地模拟整个热层大气状态。所以，要是把理论模型直接校正了，那不是就可以直接和预报无缝衔接啦。

这个时候我们就不去直接修改理论模型中的模拟结果了，因为这些值一改，那一串流体力学方程就不满足了，模型就不完美啦。

那不改这些模拟结果，还能怎么办呢？

热层大气有个特点。因为热层站得高，离太阳近，所以受到太阳活动影响就大。

一个太阳风、另一个太阳紫外辐射，两者强强联合就够地球热层吃一壶的。但是，在理论模型中，他们对热层大气的影响是通过几个简单的方程参数化的。明显可以想到，这些参数化的方程肯定存在很大的不确定性，也就是误差可能比较大。

所以，新的方法里，科学家调整了理论模型中的这几个参数，让模拟出来的密度和观测结果一致。这样就可以对耦合的热层状态进行校正了。

结果表明，这个方法还不错，能给出来很好的密度预测结果。

最后的最后，尽管科学家已经想出来很多“奇技淫巧”，对热层大气密度进行预报。但是，这些方法都或多或少存在短板，还不能非常好地真正应用到卫星监测上。所以，关于热层大气预报，还有很长的路要走。

参考资料：

[1]Virgili Llop, J. (2014). Spacecraft Flight in the Atmosphere. DOI: 10.13140/RG.2.1.5192.848

[2]https://www.swpc.noaa.gov/impacts/satellite-drag

[3] Ruan, H., Lei, J., Dou, X., Liu, S., & Aa, E. ( 2018). An exospheric temperature model based on CHAMP observations and TIEGCM simulations. Space Weather, 16, 147– 156. https://doi.org/10.1002/2017SW001759

[4]https://sm.mashable.com/t/mashable_in/photo/default/earthsuncover_k5qk.1920.jpg

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