风云三号C星SEM高能粒子数据检验及应用 | [PDF全文] |
收稿日期: 2016-11-10
2. Key Laboratory of Geospace Environment, University of Science & Technology of China, Chinese Academy of Sciences, Hefei 230026, China
3. National Space Science Center, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China
低地球轨道(LEO)高能带电粒子辐射环境可引起多种空间天气效应,对人类活动和技术系统产生影响(Wang和Lv,2010)。高能电子与卫星碰撞,可引起表面充电和深层充电;高能质子和重离子穿透卫星表面,可引起单粒子效应和总剂量效应(Du和Ye,1996)。地磁暴期间,高能粒子沉降使极区电离层对流电场增强,并加热热层大气(Fuller-Rowell 等,1994),电离层扰动能够影响无线电通信;而高层大气密度扰动对低轨航天器的阻力增加,引起其轨道变化。在载人航天轨道,宇航员在进行舱外活动时必须要考虑高能粒子对其健康和生命安全的辐射危害,避开南大西洋异常区等高能粒子通量较强的区域。因此,LEO高能粒子环境对人类活动,特别是航天活动的影响不容忽视,对其进行观测和研究,有利于进一步准确了解其分布和变化规律,评估其对航天器等技术系统的影响,在航天器抗辐射设计,轨道预测,通信,载人航天等方面都有着重要的意义。
在辐射带高能粒子辐射环境模式方面,比较著名的有美国20世纪70年代开发的AP8/AE8模式(Vette,1991;Sawyer和Vette,1976)。但是该模式结果为静态的和各项同性的,使用的卫星数据也较早,随着地磁场的漂移,其结果与现在真实辐射带环境存在一定差异。近年来美国多家单位联合开发了新一代的AP9/AE9模式,在融合了新观测数据的同时,改进为动态模式,其精度得到了大幅提高(Ginet 等,2013)。
卫星观测能够提供连续、实时、动态的真实轨道空间高能粒子辐射参数,对理解辐射带环境及其动力学特征,监测高能粒子辐射环境及其扰动,以及积累数据建模等方面都有着重要的作用。FY-3卫星高能粒子数据可监测LEO高能粒子辐射环境及其变化,是中国空间天气监测预警业务中为数不多的自主数据源之一,在空间天气预报、航天活动、通信和载人航天等服务中发挥了重要的作用。
2、数据获取和处理 (2.1) 风云三号卫星高能粒子探测器简介风云三号(FY-3)气象卫星是中国自主研发的第二代极轨气象卫星,可实现全球、全天候、3维定量遥感,可在气象、空间天气、海洋、水利、农业、交通以及环境等领域得到广泛的应用,以满足中国防灾减灾、应对气候变化和国家安全等国家重大战略需求(Yang和Dong,2010)。
FY-3C卫星于2013年9月23日在太原卫星发射中心成功发射。卫星运行在约830 km高度的太阳同步轨道,倾角约为98°,降交点地方时约为10:00 am。星上装载有中国科学院国家空间科学中心研制的空间环境监测器(SEM),可实时监测卫星轨道高度的高能质子、电子和重离子通量和能谱,及其引起的辐射剂量和表面电位效应,为空间天气预报、航天活动等提供保障服务。FY-3C卫星SEM高能粒子探测主要指标如表1。
SEM的仪器输出为计数值,即采样周期内仪器记录的粒子个数,而高能粒子通量F与计数值N之间的关系为
$F = \frac{N}{G}$ | (1) |
式中,通量F的单位为cm–2·sr–1·s–1;G为几何因子,为包含了传感器的几何尺寸,采样时间和响应效率等因素的转换系数。Zhang等人(2014)考虑了入射角、其他种类和能量粒子等干扰因素,用蒙特卡洛模拟的方法获得了改进的FY-3卫星SEM几何因子,取得了较好的效果。再结合卫星轨道数据,即可获得高能粒子通量产品,即每个采样点的时间,地理位置(经度、纬度和高度),以及各通道的粒子通量。
FY-3C卫星SEM高能粒子探测数据经过国家卫星气象中心FY-3气象卫星地面应用系统处理,生成高能粒子通量产品,应用于空间天气监测预警业务。
(2.3) 数据处理结果利用上一节中提到的处理方法可以得到高能粒子的全球分布。图1为高能质子全球分布,从中可以看出,在空间天气较为平静时期,高能质子主要分布在南大西洋异常区(SAA);越靠近SAA中心,质子通量越高;随着质子能量的升高,其分布范围和通量都在减小(其中P4能道探测能力出现衰减,SAA外围低通量区域探测结果偏低)。南大西洋异常区是由于地磁场的异常结构而形成的,其捕获的高能粒子是内辐射带的一部分。SAA对于低轨航天器是影响较为显著的一个区域。
图2为高能电子全球分布,可以看出,高能电子主要分布在南大西洋异常区和极区;随着电子能量的升高,其分布范围和通量也逐渐减小,尤其是极区减小较快。南大西洋异常区电子的捕获机制与质子类似;而极区的高能电子主要为外辐射带的沉降电子,其分布受太阳和地磁活动影响,对极光、电离层和高层大气都有较为显著的影响。
高能粒子探测载荷一般没有星上定标设备,因此对其在轨数据的质量评价一般采用与同类卫星观测数据或模式结果进行交叉比对的方法进行。
由于不同卫星运行轨道以及载荷技术指标间的差异,需要对数据进行归一化,才能进行交叉比对。影响高能粒子分布的主要因素包括时间、空间(星下点经、纬度和高度)、方向和能量范围等因素。根据对辐射带环境和粒子动力学的理解,在一定假设的前提下尽可能消除这些差异的影响,将比对数据归一化为对相同目标的观测数据,然后进行比对。关于FY-3A/B星高能粒子交叉比对已开展一些工作,并取得了较好的成果(Huang 等,2012;Wang 等,2013)。
LEO轨道高度上高能质子主要分布在南大西洋异常区,高能电子主要分布在南大西洋异常区和极区,极区高能电子受空间天气事件影响变化较为迅速,而南大西洋异常区带电粒子分布则相对稳定(Li 等,2001;Evans 等,2008)。因此挑选空间天气较为平静时期,在一定时间段内认为所选区域高能粒子分布没有明显变化,最终选取的区域范围为–100°E—30°E,纬度–40°N—10°N。对于星下点经纬度,按照1°×1°的经纬度网格进行平均,然后对相同经纬度的点进行比对。带电粒子的运动受到磁场的约束,具有各向异性,粒子运动方向与磁力线的夹角称为投掷角,挑选投掷角相差5°以内的点进行比对。对于能谱,辐射带高能粒子的分布基本满足幂律谱形式
$F = a{E^{ - b}}$ | (2) |
式中,E为粒子能量,F为对应的粒子通量,a和b为常数。利用上式对粒子能谱进行拟合,可对不同卫星粒子探测数据进行能量归一化。
(3.2) 高能质子数据交叉比对(1) 与NOAA-18卫星交叉比对。NOAA-18卫星是美国国家海洋和大气管理局(NOAA)极轨气象系列卫星之一,轨道高度约为850 km,倾角约98°,与FY-3卫星轨道十分接近。卫星上装载的SEM-2载荷包括总能量探测器TED和中能质子电子探测器MEPED。MEPED包括两个探测方向,MEPED-00为朝天向向阳面倾斜9°,MEPED-90为飞行反方向。FY-3卫星和NOAA卫星目前都没有磁场探测,因此投掷角计算过程中使用的磁场采用IGRF地磁场模型计算结果。图3为FY-3卫星SEM以及NOAA卫星MEPED-00和MEDPED-90在升、降轨时的投掷角全球分布。从图3中可以看出,FY-3卫星SEM的投掷角基本在70°—110°,变化较小,NOAA卫星MEPED-00和MEPED-90的投掷角在10°—170°,随位置和升降轨变化较大,这种差异与探测方向相关,反映出不同方向粒子投掷角的变化规律。
根据上节中提到的交叉比对方法,选取空间天气较为平静的2013年10月16日—11月15日作为比对时期,NOAA-18卫星与FY-3C卫星高度基本一致,不需要进行处理,星下点经纬度按照1°×1°网格进行平均,投掷角相差在5°以内,能段按照式(2)拟合到两颗卫星共有的能段3—5 MeV和35—275 MeV。本文使用的NOAA-18卫星粒子探测数据来源于美国NOAA地球物理数据中心(NGDC)(http://ngdc.noaa.gov [2016-11-10]),FY-3卫星数据来源于国家卫星气象中心FY-3卫星地面应用系统。
按照上述方法对两颗卫星数据进行归一化后,针对每个比对点,以FY-3C卫星质子通量为横坐标,NOAA-18卫星质子通量为纵坐标,绘制散点图,并进行直线拟合,其结果如图4。
从图4中可以看出,FY-3C卫星与NOAA-18卫星高能质子探测结果一致性较好,在3—5 MeV和35—275 MeV两个能段相关系数分别为0.985和0.961;通量数值较为接近,拟合直线斜率分别为0.965和0.82;标准偏差分别为95.58 cm–2·sr–1·s–1和53.54 cm–2·sr–1·s–1,绝大部分数据点都落在±σ范围(即95%的置信区间)内,说明上述结果可信度较高。
(2) 与FY-3B卫星交叉比对。FY-3B卫星与FY-3C卫星同系列,除升交点地方时约为14:00外,其他轨道参数一致。两颗卫星的SEM技术指标也一致,因此在进行比对时可不进行投掷角和能段归一化,只进行时间和位置匹配,方法与同NOAA-18卫星比对相同。以FY-3C结果为横坐标,FY-3B结果为纵坐标,绘制散点图,并进行直线拟合,结果如图5所示。
从图5中可以看出,由于是同一系列卫星的相同载荷,两颗卫星高能质子探测数据的一致性很好,在3—5 MeV,5—10 MeV,10—26 MeV,26—40 MeV,40—100 MeV和100—300 MeV这6个能段内的相关系数分别为0.985,0.991,0.995,0.986,0.995和0.990;通量数据也很接近,拟合直线斜率分别为0.992,0.997,0.996,0.989,0.993和0.996;标准偏差分别为218.2 cm–2·sr–1·s–1,256.2 cm–2·sr–1·s–1,190.2 cm–2·sr–1·s–1,167.4 cm–2·sr–1·s–1,156.3 cm–2·sr–1·s–1和113.8 cm–2·sr–1·s–1,绝大部分数据点都落在±σ范围(即95%的置信区间)内,说明上述结果可信度较高。
(3.3) 重离子数据交叉比对目前在相近轨道的重离子探测数据很少有公开资料,因此重离子数据的检验主要通过与CREME 86模型结果进行比对。该模型用来计算银河宇宙线通量,不包含辐射带捕获重离子通量,因此在比对时要选取辐射带以外的区域进行比对。选取2013年11月1日—17日FY-3C重离子探测数据与CREME 86模式结果进行比对,由于重离子通量较低,因此采用日均值进行比对,结果如表2。
CREME 86模型计算结果为太阳活动水平极高和极低条件下的宇宙线通量范围,宇宙线通量与太阳活动水平负相关。FY-3C卫星重离子探测结果在模型极大值和极小值的区间内,符合当时的太阳活动水平,探测结果合理。
(3.4) 高能电子数据交叉比对(1) 与NOAA-18卫星交叉比对。高能电子的比对与高能质子类似,NOAA-18卫星的高能电子探测能量范围为0.03—1.1 MeV,因此将其电子数据拟合到与FY-3C卫星相同的0.15—0.35 MeV,0.35—0.65 MeV和0.65—1.2 MeV这3个能段进行比对。由于低能端电子各向异性更强,因此在比对时对0.13—0.35 MeV电子比对点选取时的限制条件更为严格,投掷角相差在2°以内,因此比对点的数量相对较少。同样以FY-3C电子通量为横坐标,NOAA-18电子通量为纵坐标,绘制散点图,并进行拟合,其结果如图6。
从图6中可以看出,FY-3C和NOAA-18高能电子探测数据的一致性较好,在0.15—0.35 MeV,0.35—0.65 MeV和0.65—1.2 MeV这3个能段内的相关系数分别为0.953,0.990和0.992;通量数值较为接近,拟合直线斜率分别为0.977,0.954和1.000;标准偏差分别为576.0 cm–2·sr–1·s–1,7471 cm–2·sr–1·s–1和6144 cm–2·sr–1·s–1,绝大部分数据点都落在±σ范围(即95%的置信区间)内,说明上述结果可信度较高。0.15—0.35 MeV电子各向异性较强,尽管加强了筛选条件,离散程度仍相对较大。
(2) 与FY-3B卫星交叉比对。同样不需要进行投掷角限制和能道拟合。以FY-3C结果为横坐标,以FY-3B结果为纵坐标,绘制散点图,并进行直线拟合,结果如图7。
与质子比对相似,FY-3C和FY-3B高能电子探测数据的一致性很好,在0.15—0.35 MeV,0.35—0.65 MeV,0.65—1.2 MeV,1.2—2.0 MeV和2.0—5.7 MeV这5个能段内的相关系数分别为0.948,0.996,0.997,0.998和0.996;通量数值也很接近,拟合直线的斜率分别为0.937,1.027,1.027,1.048和1.03;标准偏差分别为31702 cm–2·sr–1·s–1,8636 cm–2·sr–1·s–1,6774 cm–2·sr–1·s–1,4508 cm–2·sr–1·s–1和7028 cm–2·sr–1·s–1,绝大部分数据点都落在±σ范围(即95%的置信区间)内,说明上述结果可信度较高。同样的0.15—0.35 MeV电子离散程度相对较大。
(3.5) 应用实例2014年1月8日—9日,太阳连续爆发多次M级耀斑,加速质子,发生了太阳质子事件(能量大于10 MeV的质子流量超过10 pfu)。FY-3C卫星SEM监测到了此次太阳质子事件,图8(a)为此次事件前平静期高能质子全球分布,图8(b)为事件期高能质子全球分布。可以看出,在事件发生前,10—26 MeV的质子基本只分布在南大西洋异常区,而事件发生后,南、北两极均出现了大量的沉降质子,其峰值通量达到了约1000 pfu,与国际上的监测结果相符。伴随着耀斑事件也爆发了一次日冕物质抛射(CME),并于2014年1月10日到达近地空间,引起了高能电子暴事件(能量大于2 MeV的电子流量突增)。FY-3C卫星空间环境监测器监测到了此次高能电子暴事件,图8(c)为此前平静期高能电子全球分布,图8(d)为事件期高能电子全球分布。可以看出,事件发生后,南、北两极的电子通量明显增强,增加的为沉降电子。这些沉降粒子可引起深层充电和单粒子事件等卫星效应,并引起电离层和高层大气扰动。通过这次事件的监测可以看出,FY-3C卫星高能粒子监测数据能够及时、准确地反映空间天气事件期间LEO高能粒子辐射环境扰动,在空间天气监测、预警中能够发挥重要作用。
4、数据实体介绍FY-3C卫星SEM高能粒子数据由国家卫星气象中心通过国家卫星气象中心数据服务网站(http://satellite.nsmc.org.cn/portalsite/default.aspx [2016-11-10])。该服务网是根据中国气象局推进气象科学数据共享工作的精神,由国家卫星气象中心依托风云气象卫星地面应用系统工程,构建的气象卫星数据共享平台。自2005年开始,为国内各部门、各行业用户提供方便快捷的气象卫星数据和产品共享服务。
FY-3C卫星SEM高能粒子数据采用ASCII格式存储,文件后缀为dat,每2 s一行,各列为时间、地理信息以及不同通道的粒子通量数据,第一行为文件头,标明了各列的名称意义。每列之间以空格分隔。高能粒子数据采用每条轨道1个文件存储,单个文件数据量约为1 MB。
5、结 论FY-3C卫星空间环境监测器可监测LEO高度上的高能带电粒子辐射环境及其引起的空间天气效应。其中高能粒子探测数据包括高能质子、高能电子和重离子数据,这些数据能够真实、有效地反映LEO高能粒子辐射环境以及空间天气活动水平。通过空间天气平静期与NOAA-18和FY-3B等同类卫星同类观测数据或模式结果的交叉比对发现,FY-3C卫星高能粒子观测数据与这些数据具有较好的一致性。相关系数和斜率等统计参数表明,FY-3C卫星高能粒子数与同类卫星同类数据不论在变化趋势还是数值上都基本一致;标准偏差较小,绝大部分数据都落在±σ范围内,说明结果的可信度较高。对太阳高能质子事件和高能电子暴的监测结果表明,空间天气事件期间,FY-3C卫星高能粒子数据能够准确地反映高能粒子辐射环境的扰动情况,验证了FY-3C卫星高能粒子数据对空间天气事件监测的能力。上述工作验证了其数据的有效性,可以用于空间天气监测、预警和研究。FY-3C卫星高能粒子监测数据有助于对辐射带高能粒子环境和粒子动力学过程的理解,在低轨航天器设计、运行、故障分析,通信和载人航天等方面都有着重要的价值和意义。
本文的工作进一步验证了之前关于FY-3A/B星高能粒子交叉比对的方法(Huang 等,2012;Wang 等,2013),结果表明FY-3A/B/C星高能粒子探测数据具有较好的一致性和继承性,与国外同类卫星相比也具有较好的一致性。同时,本文的结果也验证了Zhang等人(2014)对于FY-3卫星SEM几何因子的改进。本文是上述FY-3A/B星高能粒子交叉比对工作的延续,用于检验FY-3C卫星高能粒子探测数据的有效性和数据质量,是开展FY-3C卫星高能粒子数据定量研究和应用的基础。同时,本文还验证了FY-3C卫星对空间天气事件期间高能粒子辐射环境扰动的监测能力。
高能粒子探测数据交叉比对是一项十分复杂的工作,由于比对卫星的轨道,以及载荷的设计指标和工作方式的不同带来观测目标的差异;而高能粒子的分布又是随时、空,以及空间天气状况高度变化的。因此在进行交叉比对时需要基于高能粒子分布规律进行一定假设的基础上进行数据匹配工作,这势必会引入一定的误差。进一步深入研究高能粒子探测数据的分布和变化规律,改进数据匹配方法,减小由此引入的误差,是后续工作的重点方向。
[1] | 都亨, 叶宗海. 1996. 低轨道航天器空间环境手册. 北京: 国防工业出版社: 397–515 Du H and Ye Z H. Space environment handbook for LEO spacecraft. 1996. Beijing: National Defence Industry Press. 397–515 |
[2] | Evans D, Garrett H, Jun I, Evans R, Chow J. Long-term observations of the trapped high-energy proton population (L<4) by the NOAA Polar Orbiting Environmental Satellites (POES) [J]. Advancein Space Research, 2008, 41 (8) : 1261 –1268. DOI: 10.1016/j.asr.2007.11.028 |
[3] | Fuller-Rowell T J, Codrescu M V, Moffett R J, Quegan S. Response of the thermosphere and ionosphere to geomagnetic storms[J]. Journal of Geophysical Research, 1994, 99 (A3) : 3893 –3914. DOI: 10.1029/93JA02015 |
[4] | Ginet G P, O’Brien T P, Huston S L, Johnston W R, Guild T B, Friedel R, Lindstrom C D, Roth C J, Whelan P, Quinn R A, Madden D, Morley S, Su Y J. AE9, AP9 and SPM: New models for specifying the trapped energetic particle and space plasma environment[J]. Space Science Reviews, 2013, 179 (1-4) : 579 –615. DOI: 10.1007/s11214-013-9964-y |
[5] | Huang C, Li J W, Yu T, Xue B S, Wang C Q, Zhang X G, Cao G W, Liu D D, Tang W. The capabilities and applications of FY-3A/B SEM on monitoring space weather events[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2012, 50 (12) : 4975 –4985. DOI: 10.1109/TGRS.2012.2207388 |
[6] | Li X L, Baker D N, Kanekal S G, Looper M, Temerin M. Long term measurements of radiation belts by SAMPEX and their variations[J]. Geophysical Research Letters, 2001, 28 (20) : 3827 –3830. DOI: 10.1029/2001GL013586 |
[7] | Sawyer D M and Vette J I. 1976. AP-8 trapped proton environment for solar maximum and solar minimum. NSSDC/WDC-A-R&S 76-06, Washington, DC: NASA: 76–106 |
[8] | Vette J I. 1991. The AE-8 trapped electron model environment. NSSDC/WDC-A-R&S91-124, United States: NASA: 91–124 |
[9] | Wang C Q, Zhang X G, Li J W, Huang C, Zhang X X, Jing T, Shen G H, Zhang S Y, Cao G W, Sun Y Q, Liang J B, Zhu G W, Han Y. Cross-calibration of high energetic particles data–A case study between FY-3B and NOAA-17[J]. Science China Technological Sciences, 2013, 56 (11) : 2668 –2674. DOI: 10.1007/s11431-013-5375-2 |
[10] | 王劲松, 吕建永. 2010. 空间天气. 北京: 气象出版社: 63–82 Wang J S and Lv J Y. 2010. Space weather. Beijing: China Meteorological Press: 63–82 |
[11] | 杨军, 董超华. 2010. 新一代风云极轨气象卫星业务产品及应用. 北京: 科学出版社: 4–10 Yang J and Dong C H. 2010. Operational products and application of the new generation Polar-Orbiting meteorological satellite of China. Beijing: Science Press: 4–10 |
[12] | Zhang S Y, Zhang X G, Wang C Q, Shen G H, Jin T, Zhang B Q, Sun Y Q, Zhu G W, Liang J B, Zhang X X, Li J W, Huang C, Han Y. The geometric factor of high energy protons detector on FY-3 satellite[J]. Science China Earth Sciences, 2014, 57 (10) : 2558 –2566. DOI: 10.1007/s11430-014-4853-0 |