高層大氣密度是怎麼測量的？

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作者：任廷領

中國科學院國家空間科學中心 空間環境研究預報室

我們通常將距離地表90km以上的高空大氣稱為高層大氣，在這個高度以上，大氣密度隨著高度的增加急劇下降，到200km高度時，大氣密度已經約為地面的五億分之一！

儘管那裡的大氣密度已經如此稀薄，但衛星高速地繞地球運行（約7.9km/s），所受到的大氣阻力仍然不可小視。就像當我們在公路上騎行，經常因來自空氣的阻力感到吃力一樣，衛星也會因為大氣阻力的影響而慢慢感到「勞累」從而發生軌道衰減。

現有的科學技術已經可以非常準確地模擬出除大氣阻力之外衛星所受的各種擾動力，包括地球非球形擾動、日月擾動和輻射光壓擾動等，因此大氣阻力產生的擾動已經成為衛星定軌和預報的最大誤差來源。為了計算出衛星受到的大氣阻力，需要儘可能準確地知道那裡的大氣密度到底是多少。

那麼如何測量出那裡的大氣密度呢？下面本文列舉出目前幾種常見的測量方法。

圖1 衛星軌道在大氣阻力的作用下逐漸衰減

大氣密度探測器

測量高層大氣密度的傳統方法是採用大氣密度探測器進行探測，我國神舟系列飛船和天宮系列飛行器都搭載有該儀器，其主要的工作原理是通過直接探測感測器內的氣體壓力和溫度，並結合由氣體分子動力學理論所建立的基本關係式來獲得自由大氣密度。

大氣密度探測器由感測器、電子線路和結構件組成。感測器由取樣室、離子源、B-A規和溫度感測器四部分組成。外界環境中的氣體分子進入取樣室後，經過碰撞其溫度被調節成接近器壁的溫度，此時原子態的氣體充分混合成中性。內置的PN結溫度計可直接測量取樣室的溫度，B-A規電離計可測得感測器內氣壓。調節後的中性分子到達感測器的感測區，經過電離形成正離子，收集後從正離子流的強度獲得感測器內氣體的壓強。

星載加速儀

星載加速儀是一種精度非常高的測量方法，重力衛星CHAMP、GRACE、GOCE和以研究地球磁場為目的的歐空局SWARM衛星均搭載有這種載荷。以CHAMP衛星為例，其攜帶的是一種三軸靜電懸浮星載加速儀，由法國國家空間研究中心（CNES）和法國國家航空空間研究局（ONERA）共同設計製造，下面給出具體的探測原理。

圖3 GRACE-A/B雙星示意圖

將試驗物體自由地放置於容器中，該容器的器壁裝有電極，可以通過靜電懸浮作用控制試驗物體的運動，通過在感測器單元內部提供一個閉合的環路控制，可準確地使試驗物體靜止在容器中央。我們將衛星不受外力時的狀態稱為初始狀態，在該狀態下，試驗物體的質心與衛星質心重合。

若衛星只受到地球引力而沒有受到任何其他非保守力的影響，則初始狀態不變，當衛星受到其他非保守力擾動時（大氣阻力、日月、潮汐、光壓擾動），試驗物體質心就會由於慣性偏離衛星本體質心，並與各內壁的距離產生變化，感測器感應到這種變化後，會立即調整電壓，將物體重新「推」回中心位置，這種增加的「電推力」等效於外部受到的非保守力。電壓的變化經過換算，就能獲得非保守力加速度的大小。這個非保守力又與大氣密度直接相關，因此可以計算出對應的大氣密度。

圖5 星載加速儀原理圖

星載加速儀數據具有精度高、解析度高的特點。通過表1可以看出CHAMP加速儀精度達10-9m/s2，GRACE衛星精度更是達到10-10m/s2，換算成大氣密度，精度可達10-15~10-14kg/m3。而在CHAMP和GRACE的高度，大氣密度量級約為10-13~10-11kg/m3。因此通過加速儀數據可以較為準確地測量出衛星軌道處的大氣密度。

表1 加速儀基本信息

從表1中我們能夠發現目前的高精度加速儀大部分都是法國生產的，遺憾的是，我國目前尚不具備生產如此高精度加速儀的能力。我國航天工程中的加速度計多用於載體的微重力測量系統和高精度慣導系統中，也可用於高精度的靜態角度測量系統中，將加速度用於大氣反演方面尚無工程先例。如圖5是國內工業級的用於慣導方面的加速度計，其解析度量級約為10-6m/s2。

圖6 星載加速儀原理圖

與加速儀原理類似的一種儀器是「阻力平衡儀」，它由彈簧系統取代靜電系統，通過彈簧位移得到阻力，進而得到大氣密度。該方法最初由義大利羅馬大學率先提出，主要搭載於微小衛星平台。該方法曾為MSIS90模式的建立提供了阻力平衡器數據。

軌道數據反演

利用衛星軌道數據反演大氣密度也是測量大氣密度的一項重要來源，許多已知的半經驗大氣模型都是以這種方法計算得到的大氣密度作為數據基礎而建立的，如Jacchia和CIRA系列模型。其基本原理（圖7）是：衛星在大氣阻力的作用下會偏離預定軌道，利用軌道參數的變化與大氣密度的關係即可反演出大氣密度。

圖7 利用軌道衰減反演大氣密度示意圖

近十幾年出現了利用衛星兩行軌道根數（TLE）反演大氣密度的方法。顧名思義，TLE數據是由兩行軌道根數組成的，包含了衛星的編號、時間和六個軌道參數（軌道傾角、偏心率、每日繞行圈數、升交點赤經、近地點角距、平近點角）等信息。TLE數據從上世紀50年代起就開始記錄，截止2017年6月底，在編目標已達42000多個，共累計數據1億多組，因此TLE數據具有良好的空間覆蓋率和時空連續性，這為大氣密度的反演和研究大氣密度的長期變化趨勢提供了寶貴的數據來源。

TLE中的每日繞行圈數可以提供軌道衰減信息。衛星在大氣阻力的作用下軌道逐漸衰減，導致每日繞行圈數逐漸增加，利用這一參數，並結合其他各項軌道參數與大氣密度的關係即可計算出衛星軌道處的大氣密度。

圖8 2016年天宮一號每日繞行圈數

由於每顆衛星每天只記錄有限的幾組TLE數據，因此TLE的時間解析度並不理想，針對這一問題，近幾年又出現了利用衛星高精度GPS數據反演大氣密度的方法，該方法原理與TLE類似，但由於GPS數據記錄頻率高，因此具有非常高的時間解析度。該方法的缺點是對GPS數據的質量要求非常高，需要GPS精度達到厘米量級，而目前達到這一要求的衛星數據非常少，因此所能反演的大氣密度十分有限。

以上是目前測量大氣密度的幾種常見方法，所得大氣密度即可用來建立新的密度模型，又可對已有的模型進行修正。在實際應用過程中，衛星定軌和預報大部分是用大氣模型來模擬大氣密度的影響，而現有的模型普遍存在15%以上的誤差，因此如何測量出更加準確的大氣密度仍然任重而道遠。

作者：任廷領中國科學院國家空間科學中心空間環境研究預報室

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