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Abstract:
Plasma populations trapped in the near-Earth space environment can generate high levels of radiation, posing risks to space infrastructure and humans in space. These charged particles can cause malfunctions, damages and even failure of spacecraft during periods of enhanced geomagnetic activity. As society increasingly relies on satellite technologies for navigation, telecommunication, atmospheric observation, military operations, etc., the impact of space weather becomes more significant. Additionally, technological developments propelling the launch of small satellites with cheaper components, further increases the risks of failure during geomagnetic storms. Consequently, several governments now recognize space weather events as natural hazards with the potential of generating high impact disasters.
For these reasons, improving our understanding of the dynamics of these particles, and advancing our modelling and prediction capabilities of these plasma populations has gain critical importance. Trapped electrons in the radiation belts are particularly challenging to model and predict, due to their highly dynamic behavior during active periods, with fluxes undergoing sudden changes over short time scales. The evolution of electron fluxes in the radiation belt region is usually modelled using physics-based principles via a diffusion equation. Since the beginning of the space era, several satellite missions have been launched carrying instruments that measure these particle populations in the magnetosphere, expanding our knowledge and information sources available about this system.
The work presented in this dissertation uses physics-based models and observations of energetic electrons to develop, implement, test and validate new state-of-the-art tools that allow us to improve the current modelling, nowcasting and forecasting capabilities of the radiation belt dynamics. The first objective of this thesis is to model the behavior of energetic electrons in Earth’s radiation belts by accounting for realistic dynamics of low energy electrons in the ring current. To this end, we reconstruct the evolution of electrons in the energy range of 10 − 100 keV using the Inner Magnetospheric Particle Transport and Acceleration Model (IMPTAM) for the March 17th, 2013 storm. The obtained energy spectra of this ring current population is then coupled to the low energy and the outer radial boundaries of the Versatile Electron Radiation Belt (VERB-3D) code. In this manner, we developed the IMPTAM-VERB coupled model, which is validated against observations from the Van Allen Probes mission and the Geostationary Operational Environmental Satellites (GOES). IMPTAM-VERB is driven only by solar wind parameters and geomagnetic indices, and is therefore suitable as a forecasting tool.
The second aim of this work is to develop state-of-the-art data assimilation tools and techniques, that allow us to use all the available information about the radiation belt system in order to improve modelling and forecasting capabilities. We developed two new ensemble-based filtering methods to perform data assimilation of electron fluxes in the radiation belt environment. The first approach is a 3D split-operator EnKF, which estimates calculates diffusion using three single diffusion operators (radial, energy and pitch-angle diffusion) and performs sequential one-dimensional data assimilation along the three spatial coordinates of the state vector, analogue to the 3D split-operator KF. The second filtering tool is a (1D + 2D) EnKF, that estimates radial and local diffusion processes along the 1D-radial component and the 2D (E, α eq ) spatial coordinates of the state vector sequentially. The initial setup and implementation of the EnKF is done for a 1D radial diffusion model and assimilates data only along the radial component. Convergence of the 1D-EnKF solution to the 1D-KF solution is assessed using a synthetic twin experiment. An accurate EnKF solution is achieved with an ensemble size of 150 members. The higher dimensional EnKF approaches were then implemented and tested using one month of Van Allen Probes and GOES observations, and validation against the 3D split-operator KF is performed. Both filtering tools are able to accurately model the dynamics of the radiation belts and their computational performance makes them suitable as real-time operational data-assimilative filters.
We also present a use case for data-assimilative global reconstructions of the radiation belt system, by proposing a data-assimilative intercalibration approach. The method uses a reanalysis of the radiation belts obtained by assimilating data from Van Allen Probes and GOES into VERB-3D code with a split Kalman filter. We perform a fly-by of the instrument to be intercalibrated across the data-assimilative reanalysis. On-orbit comparisons between the electron fluxes measured by the satellite inside the reanalysis, and the observed fluxes in the real geospace can be performed at all times, locations and energies. Flux ratios are calculated and analyzed statistically to estimate intercalibration coefficients. The approach was tested to intercalibrate measurements of energetic electrons from the 7 spacecraft of the Polar-orbiting Operational Environmental Satellites (POES) against Van Allen Probes observations for a period of one year. The method was validated by comparison with the results of a traditional conjunction study between the POES satellites and Van Allen Probes. The proposed data-assimilative intercalibration is able to improve statistics significantly, making the use of short reanalysis periods suitable for automated intercalibration of large datasets. Obtained intercalibration factors are in good agreement with the results from the conjunction study and errors in the estimation of intercalibration coefficients are also reduced.
The research presented in this dissertation provides an important contribution to the improvement of models, nowcasting and forecasting of electron populations in the radiation belts, as well as to the automated accurate intercalibration of electron flux observations.
Abstract:
Plasmapopulationen, die im nahen Erdraum gefangen sind, können hohe Strahlungsniveaus erzeugen, die Risiken für die Raumfahrtinfrastruktur und für Menschen im Weltraum darstellen. Diese geladenen Teilchen können während Perioden erhöhter geomagnetischer Aktivität zu Fehlfunktionen, Schäden und sogar zum Ausfall von Raumfahrzeugen führen. Da die Gesellschaft zunehmend auf Satellitentechnologien für Navigation, Telekommunikation, atmosphärische Beobachtung, militärische Operationen usw. angewiesen ist, wird die Auswirkung von Weltraumwetter immer bedeutender. Darüber hinaus erhöhen technologische Entwicklungen, die den Start kleiner Satelliten mit günstigeren Komponenten vorantreiben, weiter das Risiko von Ausfällen während geomagnetischer Stürme. Folglich erkennen mehrere Regierungen mittlerweile Weltraumwetterereignisse als Naturgefahren an, die das Potenzial haben, katastrophale Auswirkungen zu verursachen.
Aus diesen Gründen hat das Verständnis der Dynamik dieser Teilchen und die Verbesserung unserer Modellierungs- und Vorhersagefähigkeiten für diese Plasmapopulationen eine kritische Bedeutung gewonnen. Eingefangene Elektronen in den Strahlungsgürteln sind besonders schwierig zu modellieren und vorherzusagen, aufgrund ihres hochdynamischen Verhaltens während aktiver Perioden, da die Elektronenflüsse plötzlichen Änderungen über kurze Zeiträume unterliegen. Die Trends der Elektronenflüsse im Strahlungsgürtel werden normalerweise unter Verwendung physikalischer Prinzipien mittels einer Diffusionsgleichung modelliert. Seit Beginn der Raumfahrtära wurden mehrere Satellitenmissionen ins All geschickt, die Instrumente an Board führen, um Messungen dieser Teilchenpopulationen in der Magnetosphäre vorzunehmen und unser Wissen sowie die verfügbaren Informationsquellen über dieses System erweitern.
Die in dieser Dissertation vorgestellte Arbeit verwendet physikalische Modelle und Beobachtungen energetischer Elektronen, um neue hochmoderne Werkzeuge zu entwickeln, umzusetzen, zu testen und zu validieren, die es uns ermöglichen, die aktuellen Modellierungs-, Nowcasting- und Vorhersagefähigkeiten der Dynamik der Strahlungsgürtel zu verbessern. Das erste Ziel dieser Dissertation ist es, das Verhalten energetischer Elektronen in den Strahlungsgürteln der Erde zu modellieren, indem die realistischen Dynamiken von niederenergetischen Elektronen im Ringstrom berücksichtigt werden. Zu diesem Zweck rekonstruieren wir die Evolution von Elektronen im Energiebereich von 10 bis 100 keV unter Verwendung des Inner Magnetospheric Particle Transport and Acceleration Models (IMPTAM) für den Sturm vom 17. März 2013. Die erhaltenen Energiespektren dieser Ringstrompopulation werden als niederenergetische und äußere radiale Randbedingungen für das Versatile Electron Radiation Belt (VERB-3D) Code genutzt. Auf diese Weise haben wir das gekoppelte IMPTAM-VERB Modell entwickelt, das mit Beobachtungen der Van Allen Probes-Mission und der Geostationary Operational Environmental Satellites (GOES) validiert wird. IMPTAM-VERB wird nur von Sonnenwindparametern und geomagnetischen Indizes gesteuert und eignet sich daher als Vorhersagewerkzeug.
Das zweite Ziel dieser Arbeit ist es, hochmoderne Datenassimilationswerkzeuge und -techniken zu entwickeln, die es uns ermöglichen, alle verfügbaren Informationen über das Strahlungsgürtelsystem zu nutzen, um die Modellierungs- und Vorhersagefähigkeiten zu verbessern. Wir haben zwei neue ensemble-basierte Filterverfahren entwickelt, um die Datenassimilation von Elektronenflüssen in der Strahlungsgürtelumgebung durchzuführen. Der erste Ansatz ist ein 3D Split-Operator EnKF, der die Diffusion unter Verwendung von drei einzelnen Diffusionsoperatoren (radiale, Energie- und Stellwinkel-Diffusion) berechnet und die sequenzielle eindimensionale Datenassimilation entlang der drei Raumkoordinaten des Zustandsvektors durchführt, analog zum 3D Split-Operator KF. Das zweite Filterinstrument ist ein (1D + 2D) EnKF, das radiale und lokale Diffusionsprozesse entlang der 1D-radialen Komponente und der 2D (E, α eq ) Raumkoordinaten des Zustandsvektors sequenziell berechnet. Der Anfangsaufbau und die Implementierung des EnKF erfolgen für ein 1D-radiales Diffusionsmodell und assimiliert Daten nur entlang der radialen Komponente. Die Konvergenz der 1D-EnKF-Lösung zur 1D-KF-Lösung wird unter Verwendung eines synthetischen Twin-Experiments bewertet. Eine genaue EnKF-Lösung wird mit einer Ensemblegröße von 150 Mitgliedern erreicht. Die höherdimensionalen EnKF-Ansätze wurden dann implementiert und unter Verwendung von einmonatigen Beobachtungen von Van Allen Probes und GOES getestet, und eine Validierung gegen den 3D Split-Operator KF wurde durchgeführt. Beide Filterinstrumente sind in der Lage, die Dynamik der Strahlungsgürtel genau zu modellieren, und ihre Rechenleistung macht sie zu geeigneten Echtzeit-datenassimilationsfiltern.
Wir stellen ferner einen Anwendungsfall für datenassimilative globale Rekonstruktionen des Strahlungsgürtelsystems vor, indem wir einen datenassimilativen Interkalibrationsansatz vorschlagen. Die Methode verwendet ein Reanalysis der Strahlungsgürtel, das durch Assimilation von Van Allen Probes und GOES Beobachtungen in den VERB-3D-Code mit einem Split-Kalman-Filter erzeugt wurde. Wir führen einen Fly-by des zu kalibrierenden Instruments über das datenassimilative Reanalysis durch. On-orbit Vergleiche zwischen den vom Satelliten gemessenen Elektronenflüssen innerhalb des Reanalysis und den beobachteten Flüssen in der realen Umgebung können jederzeit, an jedem Ort und für alle Energien durchgeführt werden. Dann werden Flussverhältnisse berechnet und statistisch analysiert, um Interkalibrationskoeffizienten zu schätzen. Der Ansatz wurde getestet, um Messungen energetischer Elektronen von sieben der Polar-orbiting Operational Environmental Satelliten (POES) gegen Van Allen Probes-Beobachtungen für einen Zeitraum von einem Jahr zu interkalibrieren. Die Methode wurde durch Vergleich mit den Ergebnissen einer traditionellen Konjunktionsstudie zwischen den POES-Satelliten und Van Allen Probes validiert. Die vorgeschlagene datenassimilative Interkalibrierung kann die Statistiken der On-orbit Vergleiche erheblich verbessern und macht die Verwendung kurzer Reanalysis-Zeiträume für eine automatisierte Interkalibrierung großer Datensätze möglich. Die erhaltenen Interkalibrationskoeffizienten stimmen gut mit den Ergebnissen der Konjunktionsstudie überein, und die Fehler bei der Schätzung der Interkalibrationskoeffizienten werden ebenfalls reduziert.
Die in dieser Dissertation vorgestellte Forschung leistet einen wichtigen Beitrag zur Verbesserung von Modellen, Nowcasting und Vorhersage von Elektronenpopulationen in den Strahlungsgürteln sowie zur automatisierten, genauen Interkalibrierung von Elektronenflussmessungen.
