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Understanding the Systematic Errors of CHAMP Accelerometer-Derived Neutral Mass Density Data Using Data Assimilation

Kodikara, Timothy und Fernandez-Gomez, Isabel und Forootan, Ehsan und Tobiska, W. Kent und Borries, Claudia (2022) Understanding the Systematic Errors of CHAMP Accelerometer-Derived Neutral Mass Density Data Using Data Assimilation. 1st Workshop on Data Science for GNSS Remote Sensing, 2022-06-13 - 2022-06-15, Potsdam, Germany.

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Offizielle URL: https://www.d4g-2022.de/assets/kodikara_timothy_understanding_the_systematic_errors_of_champ.pdf

Kurzfassung

Accelerometer-derived neutral mass density (NMD) is an important measurement of the variability in upper atmosphere and one of the widely used sources to calibrate and validate models associated with satellite orbit determination and prediction. It is a significant challenge to provide precise information about the true uncertainty of these NMD products. 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%. Our experiments demonstrate that DA significantly 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/186851/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Poster)
Titel:Understanding the Systematic Errors of CHAMP Accelerometer-Derived Neutral Mass Density Data Using Data Assimilation
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:13 Juni 2022
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
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:1st Workshop on Data Science for GNSS Remote Sensing
Veranstaltungsort:Potsdam, Germany
Veranstaltungsart:Workshop
Veranstaltungsbeginn:13 Juni 2022
Veranstaltungsende:15 Juni 2022
Veranstalter :https://www.d4g-2022.de/
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Solar-Terrestrische Physik SO
Standort: Neustrelitz
Institute & Einrichtungen:Institut für Solar-Terrestrische Physik > Solar-Terrestrische Kopplungsprozesse
Hinterlegt von: Kodikara, Dr Timothy
Hinterlegt am:28 Jun 2022 11:00
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:48

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