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Using Data Assimilation to Understand the Systematic Errors in CHAMP Accelerometer-Derived Neutral Mass Density Data

Kodikara, Timothy und Fernandez-Gomez, Isabel und Forootan, Ehsan und Tobiska, W. Kent und Borries, Claudia (2021) Using Data Assimilation to Understand the Systematic Errors in CHAMP Accelerometer-Derived Neutral Mass Density Data. Earth and Space Science Open Archive. AGU 2021 Fall Meeting, 2021-12-13 - 2021-12-17, Virtual. doi: 10.1002/essoar.10509636.2.

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Offizielle URL: https://www.essoar.org/doi/10.1002/essoar.10509636.2

Kurzfassung

Accelerometer-derived neutral mass density (NMD) is an important measurement of the variability in upper atmosphere and one of the widely used measurements to calibrate and validate models used for satellite orbit determination and prediction. Providing precise estimates of the true uncertainty of these NMD products is a challenging task but essential for the space weather and geodetic communities. Using multiple data assimilation (DA) experiments and robust statistical techniques, we investigate the uncertainty distribution of three different accelerometer-derived NMD products from the CHAMP satellite mission. Here, in three different DA experiments, we use an ensemble Kalman filter to drive a physics-based model with CHAMP in-situ electron density and temperature data as well as neutral wind estimates from an empirical model. Using a multi-model ensemble comprised of both physical and empirical models, we characterize the error variances among the different NMD products. Our results indicate considerable differences among the CHAMP data sets and also show a pronounced latitudinal dependency for the estimated error distributions. On average, the error estimates for NMD vary in the range 6.5–15.6% of the signal. Our experiments demonstrate that DA considerably enhances the capability of the physical model. We note that the generic strategies applied here may be useful and applicable to other space missions spanning over longer time periods.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/143401/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Using Data Assimilation to Understand the Systematic Errors in CHAMP Accelerometer-Derived Neutral Mass Density Data
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Kodikara, TimothyTimothy.Kodikara (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-4099-9966NICHT SPEZIFIZIERT
Fernandez-Gomez, IsabelIsabel.FernandezGomez (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-7623-9219NICHT SPEZIFIZIERT
Forootan, Ehsanefo (at) plan.aau.dkhttps://orcid.org/0000-0003-3055-041XNICHT SPEZIFIZIERT
Tobiska, W. Kentktobiska (at) spacenvironment.net Space Environment Technologies, Pacific Palisades, California, United Stateshttps://orcid.org/0000-0002-0415-8484NICHT SPEZIFIZIERT
Borries, Claudiaclaudia.borries (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-9948-3353NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:17 Dezember 2021
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1002/essoar.10509636.2
Verlag:Earth and Space Science Open Archive
Status:veröffentlicht
Stichwörter:thermosphere accelerometer-derived neutral mass density, ionosphere electron/plasma density and temperature, neutral winds, data assimilation, CHAMP, TIE-GCM, HASDM, JB2008, NRLMSIS, uncertainty estimation
Veranstaltungstitel:AGU 2021 Fall Meeting
Veranstaltungsort:Virtual
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:13 Dezember 2021
Veranstaltungsende:17 Dezember 2021
Veranstalter :AGU [https://www.agu.org/Fall-Meeting]
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Kommunikation, Navigation, Quantentechnologien
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R KNQ - Kommunikation, Navigation, Quantentechnologie
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Ionosphäre, R - Solar-Terrestrische Physik SO
Standort: Neustrelitz
Institute & Einrichtungen:Institut für Solar-Terrestrische Physik > Solar-Terrestrische Kopplungsprozesse
Hinterlegt von: Kodikara, Dr Timothy
Hinterlegt am:24 Feb 2022 09:31
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:43

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