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Projekt
Modellierung und Vorhersage der Elektronendichteverteilung in der Ionosphäre
Antragstellerinnen / Antragsteller
Dr. Claudia Borries; Dr. Tatjana Gerzen; Professor Dr.-Ing. Michael Schmidt
Fachliche Zuordnung
Physik und Chemie der Atmosphäre
Förderung
Förderung seit 2024
Projektkennung
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 462853228
Aus geodätischer Sicht spielt die Elektronendichte eine Schlüsselrolle in Anwendungen wie der Satellitennavigation und der Punktpositionierung, da die Qualität von ionosphärischen Korrekturmodellen stark von der Kenntnis der Elektronendichte abhängt. Neben der Elektronendichte werden der `Slant Total Electron Content´ (STEC), d.h. die Integration der Elektronendichte entlang des Signalweges zwischen Sender und Empfänger, und der 'Vertical Total Electron Content' (VTEC), d.h. die Projektion des STEC in die Vertikale, als die drei Schlüsselgrößen der Ionosphäre bezeichnet. Da STEC und VTEC nur den integrativen Effekt beschreiben, können lokale oder regionale Unregelmäßigkeiten der Elektronendichte, wie sie z. B. durch Weltraumwetterereignisse verursacht werden, nur durch die Untersuchung der Elektronendichte selbst wirksam erkannt werden. Die Modellierung der Elektronendichte stellt in zweierlei Hinsicht eine Herausforderung dar, denn erstens gibt es nur eine relativ geringe Anzahl direkter Beobachtungen, und zweitens ist die Elektronendichte räumlich und zeitlich sehr variabel und wird stark durch die solare und geomagnetische Aktivität sowie Kopplungsprozesse zwischen den Atmosphärenschichten beeinflusst. Im Rahmen dieses Projekts werden neue Ansätze zur Modellierung und Vorhersage der Elektronendichte entwickelt und getestet. Zwei Hauptfragen stehen dabei im Mittelpunkt, nämlich welchen Einfluss haben die solare und geomagnetische Aktivität auf die Elektronendichteverteilung, und wie können Techniken des maschinellen Lernens (ML) eingesetzt werden, um Beziehungen zwischen ionosphärischen Schlüsselgrößen und solaren und geomagnetischen Parametern für eine verbesserte Modellierung und Vorhersage der Elektronendichte zu nutzen? Zur Beantwortung wird ein vierdimensionales (4-D) Ionosphären-Plasmasphären-Modell entwickelt, das die Elektronendichte durch ein Mehrschicht-Chapman-Modell mit drei Schlüsselparametern (Maximalwert, Höhe des Maximalwertes sowie Skalenhöhe) pro Ionosphärenschicht beschreibt. Die Abhängigkeit der Schlüsselparameter von Länge und Breite wird durch 2-D Reihenentwicklungen realisiert. Das entwickelte Modell transformiert demnach alle Messungen, d.h. GNSS, DORIS, Radio-Okkultationen usw., mit Hilfe eines Optimierungsansatzes in Reihenkoeffizienten ausgewählter Schlüsselparameter. Dieses Verfahren ermöglicht nicht nur die Erstellung von 2D Karten ausgewählter Schlüsselparameter und 3-D Elektronendichtegittern, sondern auch die Berechnung von Korrelationen mit solaren und geomagnetischen Daten sowie von Merkmalsbedeutungsdiagrammen mit Hilfe von ML-Techniken. Basierend auf diesen Merkmalsprioritätslisten, die z.B. den Einfluss solarer und geomagnetischer Parameter sowie von Kopplungsprozessen beschreiben, können Elektronendichtegitter mittels ML-Methoden wie dem 'Ensemble Learning' bis zu 2 Tage vorhergesagt werden. Die Genauigkeit der Ergebnisse kann durch die Berechnung von Konfidenzintervallen quantifiziert werden.
DFG-Verfahren
Forschungsgruppen
