Wpływ szerokopasmowych oscylacji współrzędnych bieguna ziemskiego pobudzanych atmosferyczną, oceaniczną i hydrologiczną funkcją pobudzenia na błąd prognozy tych współrzędnych W. Kosek 1, W. Popiński 2, A. Rzeszótko 1 1 Centrum Badań Kosmicznych, PAN, Warszawa 2 Główny Urząd Statystyczny, Warszawa Seminar Studies of the Earth Crust Deformation in Central Europe Warsaw, 29-3 September 8
NASA Deep Space Network W celu uzyskania informacji o pozycji obiektu znajdującego się poza rotującą Ziemią w czasie rzeczywistym należy nawiązać współrzędne stacji obserwacyjnej określone w układzie ziemskim do współrzędnych tego obiektu określonych w układzie niebieskim. Nawiązanie układów w czasie rzeczywistym jest możliwe dzięki prognozom parametrów orientacji Ziemi EOP (x, y, UT1-UTC, dx, dy). Prognozy EOP służą do precyzyjnego pozycjonowania radioteleskopów NASA Deep Space Network (DSN): [ 1) Goldstone, 2) koło Madrytu, 3) koło Canberry ], które utrzymują stałą łączność z odległymi sondami kosmicznym (Cassini, Opportunity, Spirit, Phoenix, Mars Global Serveyor, Mars Reconnaissance Orbiter, Rosetta, Stardust, Voyager-1, Voyager-2), a także z wybranymi misjami okołoziemskimi. Ponadto prowadzą obserwacje radioastronomiczne oraz radarowe pomiary odległości do obiektów w Układzie Słonecznym.
IERS Rapid Service/Prediction Centre Wyznaczaniem prognoz EOP zajmuje się IERS RS/PC (Rapid Service/Prediction Centre) w US Naval Observatory w Waszyngtonie. -czas UT1-UTC prognozowany jest z wykorzystaniem prognozy składowej osiowej momentu pędu atmosfery (Johnson i in., 5) otrzymywanej w procesie dynamicznego wyznaczenia modelu cyrkulacji atmosfery oraz prognozy pogody. -współrzędne x, y bieguna prognozowane są kombinacją metody najmniejszych kwadratów i autoregresji (Kosek i in., 4). - obecna dokładność modelu precesji-nutacji IAU jest bardzo wysoka dlatego residua precesji-nutacji dx, dy pokazują jedynie niedeterministyczny sygnał z okresem ok. 43 dni i o amplitudzie rzędu.3 mas pochodzący od rotacji ciekłego jądra Ziemi.
Prognozowanie EOP aktywność międzynarodowa Earth Orientation Parameters Prediction Comparison Campaign (EOPPCC) - (1.5 3.8) (H. Schuh (Chair), W. Kosek, M. Kalarus) IERS Working Group on Predictions (4. 6 EGU) [W. Wooden (Chair), T. Van Dam (input data), W. Kosek (algorithms)]
DATA x, y pole coordinates data from the IERS: EOPC4_IAU.62-now (1962. - 8.6), t = 1 day, http://hpiers.obspm.fr/iers/eop/eopc4_5/, Equatorial components of atmospheric angular momentum from NCEP/NCAR, aam.ncep.reanalysis.* (1948-8.6) t =.25 day, ftp://ftp.aer.com/pub/anon_collaborations/sba/, Equatorial components of ocean angular momentum (mass + motion): 1) c171.oam (gross3.oam) (Jan. 198 - Mar. 2) t = 1 day, 2) ECCO_kf49f.oam (Mar. 2 - Mar. 6), t = 1 day, http://euler.jpl.nasa.gov/sbo/sbo_data.html, Equatorial components of effective angular momentum function of the hydrology obtained by numerical integration of water storage data from NCEP: water_ncep_1979.dat, water_ncep_198.dat,, water_ncep_4.dat, t = 1 day, ftp://ftp.csr.utexas.edu/pub/ggfc/water/ncep.
x, y pole coordinates model data computed from fluid excitation functions p( t) = x ( t) i y ( t) p χ ( t) = χ ( t) + iχ ( t) 1 2 σ 2π = 1+ ch T ch 2 p i Q Differential equation of polar motion: i σ ch - pole coordinates, p& ( t) + p( t) = χ( t) - equatorial excitation functions corresponding to AAM, OAM and HAM, - complex-valued Chandler frequency, where T ch = 433 days and Q = 17 Approximate solution of this equation in discrete time moments can be obtained using the trapezoidal rule of numerical integration: σ t p( t + t) = p( t) exp iσ t i ch χ( t + t) + χ( t) exp iσ t ch 2 ch
The MWT spectro-temporal coherence between IERS x, y pole coordinates data and x, y pole coordinates model data computed from AAM, OAM and HAM excitation functions 4 - -4 1965 197 1975 198 1985 199 1995 5.9.8.7.6.5.4.3.2.1 period (days) 4 - -4 4 - -4 x - iy 198 1985 199 1995 5 198 1985 199 1995 5 YEARS IERS, AAM IERS, OAM IERS, HAM
The MWT spectro-temporal coherence between IERS x, y pole coordinates data and x, y pole coordinates model data computed from AAM, AAM+OAM and AAM+OAM+HAM excitation functions 4 - -4 1965 197 1975 198 1985 199 1995 5.9.8.7.6.5.4.3.2.1 period (days) 4 - -4 4 - -4 x - iy 198 1985 199 1995 5 198 1985 199 1995 5 YEARS IERS, AAM IERS, AAM+OAM IERS, AAM+OAM+HAM
Prediction of x, y pole coordinates data by the LS+AR method x, y x, y LS model (Chandler circle + annual and semiannual ellipses + linear trend) x, y LS residuals LS extrapolation AR prediction x, y LS extrapolation Prediction of x, y LS residuals Prediction of x, y
LS+AR prediction errors of IERS x, y pole coordinates data and of x, y pole coordinates model data computed from AAM, OAM and HAM excitation functions 3 1 3 1 3 1 3 1 x (IERS) 198 1984 1988 1992 1996 4 8 x (AAM) 198 1984 1988 1992 1996 4 8 x (OAM) 198 1984 1988 1992 1996 4 x (HAM) 198 1984 1988 1992 1996 4 YEARS 3 1 3 1 3 1 3 1 y (IERS) 198 1984 1988 1992 1996 4 8 y (AAM) 198 1984 1988 1992 1996 4 8 y (OAM) 198 1984 1988 1992 1996 4 y (HAM) 198 1984 1988 1992 1996 4 YEARS.1.8.6.4.2
The mean prediction errors of the IERS x, y data, and the model x, y data computed from AAM, OAM and HAM as well as from AAM+OAM and AAM+OAM+HAM excitation functions.3 x IERS OAM.3 y.2.2 AAM.1 HAM.1.3 1 3 x IERS AAM+OAM.3 1 3 y AAM+OAM+HAM.2.2.1.1 1 3 1 3
The DWT frequency components of x pole coordinate data.4 j= -.4.4 j= 1 -.4.4 j= 2 -.4.4 j= 3 -.4.3 j= 4 -.3.4 j= 5 -.4.2 j= 6 -.2.1 j= 7 -.1.1 j= 8 -.1.1 j= 9 -.1.1 j=1 -.1.1 j=11 -.1 1962 4 44 48 5 8 MJD longer period Chandler + Annual Semiannual shorter period
The mean LS+AR prediction errors of IERS x, y pole coordinates data (black), and of x, y pole coordinates model data computed by summing the chosen DWTBPF components.4.3 x IERS Ch + An + Sa.4 Ch + An + shorter period Ch + An + longer period Ch + An.3 y.2.2.1.1 5 1 15 25 3 35 5 1 15 25 3 35
The mean LS+AR prediction errors of IERS x, y pole coordinates data (black), and of x, y pole coordinates model data computed from AAM+OAM (red) excitation functions as well as by summing the DWTBPF components corresponding to Chandler, annual and shorter period oscillations (green).3 x IERS AAM+OAM.3 y Ch + An + shorter period.2.2.1.1 1 3 1 3
Wnioski Wpływ atmosferycznej lub oceanicznej funkcji pobudzenia na średni błąd prognozy współrzędnych bieguna ziemskiego od 1 do około 1 dni w przyszłości jest podobny i stanowi około 6% całkowitego średniego błędu prognozy współrzędnych bieguna ziemskiego. Wpływ oceanicznej funkcji pobudzenia na średni błąd prognozy współrzędnych bieguna ziemskiego powyżej 1 dni w przyszłości jest większy niż wpływ atmosferycznej funkcji pobudzenia. Łączny wpływ atmosferycznej i oceanicznej funkcji pobudzenia na średni błąd prognozy współrzędnych bieguna ziemskiego jest tego samego rzędu co wpływ szerokopasmowych oscylacji Chandlera i rocznej oraz krótkookresowych. Wpływ ten wyjaśnia w około 8 9% całkowity średni błąd prognozy współrzędnych bieguna ziemskiego. Duże błędy prognozy współrzędnych x, y bieguna ziemskiego w latach 198-1982 spowodowane są wpływem oceanicznej funkcji pobudzenia, natomiast duże błędy prognozy x, y w latach 6-7 spowodowane są w większości wpływem atmosferycznej funkcji pobudzenia. Wpływ hydrologicznej funkcji pobudzenia na średni błąd prognozy współrzędnych bieguna ziemskiego jest zaniedbywany.