Программа расчета параметров ионосферы с использованием модели IRI-2007

Значительный объем наблюдений за ионосферой, проводимых на земном шаре в течение нескольких десятилетий, дал большой фактический материал. Изучение этого материала позволило вскрыть ряд закономерностей изменения состояния ионосферы. Используя эти закономерности, можно предсказывать состояние ионосферы на большие сроки вперед, т. е. составлять долгосрочные радиопрогнозы. Непрерывно продолжающиеся наблюдения за ионосферой дают возможность все большего уточнения наших знаний в этой области и, следовательно, повышения надежности радиопрогнозов.

Среди различных видов долгосрочных радиопрогнозов, используемых в  процессе организации и эксплуатации линий радиосвязи, наибольшее применение получили месячные прогнозы распространения радиоволн и прогнозы наименьших применимых частот для лет низкой, средней и высокой солнечной активности.

Известны различные прогностические модели ионосферы: теоретические, эмпирические и полуэмпирические. Теоретические модели требуют больших вычислительных затрат (как по ресурсам, так и по времени расчета), поэтому мало пригодны для реализации в автоматической системе прогнозирования. От этого недостатка не свободны и полуэмпирические модели, хотя они сочетают в себе достоинства теоретических и эмпирических моделей. Поэтому в последнее время в прогнозировании большое распространение получили эмпирические модели ионосферы. Наибольшую известность имеет совершенствуемая международная модель IRI (International Reference of Ionosphere – международная справочная модель ионосферы). Последняя версия – IRI-2007 является глобальной медианной моделью ионосферы (т.е. позволяет строить долгосрочные прогнозы в любой точке земного шара).

Модель IRI-2007 на сегодняшний день является наиболее развитой, доступной и удобной для использования в практических целях по следующим причинам:

•  Пакет программ распространяется NSSDC (National Space Science Data Centre) в виде FORTRAN подпрограмм и файлов коэффициентов CCIR(МККР) и URSI, файлов документации. Доступ к программам организован через FTP-сервер ftp://nssdcftp.gsfc.nasa.gov/models/ionospheric/iri/iri2007/

•   Довольно высокая точность долгосрочного прогноза при сравнении с реально полученными данными ВЗ.

•   Высокая скорость при получении результатов.

• Возможность встраивания подпрограмм ИРИ-2007 в программы, написанные на других языках программирования.

• Постоянное совершенствование модели и обновление данных на FTP-сервере. 

         Входными параметрами модели при проведении расчетов являются: географические или геомагнитные координаты места (долгота и широта); дата, на которую производится расчет; время по Гринвичу или местное; уровень солнечной активности; в режиме адаптации входными параметрами могут быть критические частоты, высоты слоев ионосферы и т.д.

Выходными параметрами являются: критические частоты f₀F2, f₀F1, f₀Е, коэффициент передачи М3000 на заданную дату.

В режиме реального времени с моделью ИРИ-2007 можно поработать через Интернет на сайте http://omniweb.gsfc.nasa.gov/vitmo/iri_vitmo.html

Такие же результаты можно получить используя программу "Расчет параметров ионосферы с использованием модели IRI-2007", в которой применены фортрановские модули официального сайта. Однако, наглядность программы намного выше.
          Надеюсь, что программа будет являться помощью студентам, изучающим распространение радиоволн, а также инженерам-практикам радиосвязи.

Программу можно скачать здесь  PrognozIRI_Setup.rar (4.5 МГб)

Буду благодарен за предложения и замечания.

Системные требования:

• процессор не хуже Pentium 1 800 МГц;

• оперативная память – не менее 512 Мбайт;

• разрешение монитора не менее 800х600;

• операционная система - Windows XP/Vista/7.

А теперь сравните с данными, рассчитанными на официальном сайте IRI-2007, и реальными данными вертикального зондирования ионосферы, полученными ИПГ (институт прикладной геофизики им. ак. Федорова) 11.10.2011 года.

ИПГ	Сайт IRI-2007	Примечание
		Качество методов прогнозирования определяется по их точности, т.е. по совпадению прогнозируемых значений с наблюдаемыми (истинными) значениями. Точность тем выше, чем меньше уклонение прогнозируемой величины Апр от истинной Аист. Оперируя относительной величиной уклонения прогнозируемой величины от истинной и выражая ее в процентах:   Точность Т можно также выразить в процентах:   В нашем случае точность прогноза довольно высокая и превышает 50% (обычная оправдываемость долгосрочных прогнозов). Некоторые небольшие расхождения в данных с сайта ИРИ и моей программы связаны с неточностью (небольшой) ввода координат расчетной точки и тем, что на сайте ИРИ используют более свежие данные о солнечной активности и другие коэффициенты, чем опубликованные на FTP-сервере. В целом эти расхождения не существенны.