Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Вращение Земли: анализ вариаций и их прогнозирование

Работа №7082

Тип работы

Диссертации (РГБ)

Предмет

физика

Объем работы182стр.
Год сдачи2005
Стоимость470 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
819
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


Введение 4
1 Ознакомительная часть 11
1.1 Исторический обзор 11
1.1.1 История развития взглядов на вращение Земли 11
1.1.2 Развитие служб наблюдений в XX веке 25
1.1.3 Деятельность Международной службы вращения Земли , , , , 33
1.2 Параметры вращения Земли 48
2 Описание основных моделей 55
2.1 Подходы к моделированию 55
2.2 Анализ временных рядов 62
2.2.1 Спектральный анализ 62
2.2.2 Вейвлет-анализ 70
2.2.3 Сингулярный спектральный анализ (ССА) 75
2.3 Регрессионное моделирование и нейронные сети 79
2.3.1 Авторегрессионная модель 79
2.3.2 Средняя квадратическая коллокация 84
2.3.3 Нейронные сети (НС) 86
2.4 Динамическое моделирование 97
2.4.1 Дифференциальные уравнения и динамические системы 97
2.4.2 Динамическая модель вращения Земли 104
2.4.3 Фильтр Калмана 106
2.4.4 Регуляризация 109
3 Результаты исследований 112
3,1 Высокочастотные вариации во вращении Земли по РСДБ и GPS
наблюдениям 112
3.1.1 Наблюдательные данные GPS 112
3.1.2 Модель приливных вариаций Рея 115
3.1.3 Наблюдательные данные РСДБ 117
2

3,1,4 Об одном эффекте интерполяции 118
3.2 Анализ отклонений теорий нутации ZP2003 и МАС2000 от РСДБ наблюдений 119
3.2.1 О теориях нутации 119
3.2.2 Структурные исследования 121
3.2.3 Спектральные исследования 125
3.2.4 Обсуждение расхождений 128
3.3 Вращение Земли и сейсмичность 130
3.3.1 Сопоставление сейсмических данных и вращения Земли 130
3.3.2 Вращение Земли и землетрясение в Индийском регионе 26 декабря 2004 г 132
3.3.3 Анализ наблюдательных данных 134
3.4 Спектральные исследования и прогноз ПВЗ 137
3.4.1 Спектральные исследования 137
3.4.2 Методика прогноза 145
3.4.3 Метод ССА и вейвлет-прогноза с использованием НС 149
3.5 Динамическое моделирование 151
3.5.1 Восстановление возбуждающих функций по наблюдениям , , , , 151
3.5.2 Прогнозирование возбуждающих функций 157
3.5.3 Прогнозирование движения полюса фильтром Калмана 158
Заключение 160
Приложение 164
А Анализ сигналов с использованием аудио-программ 165
В Использованные сокращения 167
Список литературы 171


Планета Земля является объектом исследования многих наук: геофизики, геодезии, географии и других, названия всех этих наук берут начало от древнегреческого слова “Геа”1. Но только одна наука, название которой происходит от латинского слова “Astrum”2, т.е. астрономия рассматривает Землю как-бы извне, глобально и целостно, как одну из планет во Вселенной. В наше время, которое принято именовать “началом третьего тысячелетия”, нередко можно встретить исследователей планет Солнечной системы [1], [2], [3] и их спутников [4], а также внесолнечных планет и релятивистских объектов - пульсаров [5],[6], которые используют теории, созданные в ходе исследования Земли, прошедшие бескомпромиссный отбор и подтвержденные наблюдениями. Именно такие теории могут служить надежной опорой при исследовании еще неизвестного и таинственного в природе, в меру общности ее законов. Свои представления о мире человек приобретает сначала в своей колыбели, затем во дворе, на своей Родине, на своей Земле. И лишь исходя из них, отталкиваясь от Земли он может перейти к исследованиям Неба. Пока человечество не окажется непосредственно у других звезд, лишь результаты исследований
1Геа - Земля (греч.)
2 Astrum - звезда (лат.), также stella
4

в Солнечной системе и эксперименты, поставленные на Земле, могут окончательно подтвердить или опровергнуть представления о недоступной для “прямого контакта” Вселенной.
Предметом нашего исследования будет вращение Земли, и мы постараемся показать, что и в этой области вместе с использованием богатого наследия, оставшегося нам от наших предшественников, можно с успехом использовать методы, развивающиеся в наше время и открывающие новые замечательные перспективы.
Вращение Земли отражает множество астрономических и геофизических явлений, происходящих на поверхности Земли, в ее недрах, в атмосфере и океанах, а также в ближнем Космосе. Так или иначе, все явления, приводящие к перераспределению масс оболочек Земли и момента импульса между ними, влияют на вращение Земли. Среди них - вариации приливного потенциала, обусловленного действием небесных тел, изменения момента импульса ветров, течений, таяние ледников, влияние годового цикла возбуждения атмосферы, ураганного явления El Nino, процессы в мантии и ядре, землетрясения и многое другое [7],[8],[9],[10].
Развитие средств наблюдений в XX веке: радиоинтерферометрии со сверхдлинными базами (РСДБ) [11], лазерной локации искусственных спутников (ЛЛС) и Луны (ЛЛЛ) [12],[13], спутниковых систем GPS и Глонасс [14], - привело к ситуации, когда точность наблюдений быстрыми темпами ушла вперед и опередила точность моделирования. Возникла необходимость совершенствования теорий. Моделирование неравномерностей вращения Земли во многом зависит от уровня представлений о выше перечисленных процессах, от состояния их мониторинга, а также от результативности используемых математических методов. Для организации исследований, планирования наблюдений и систематизации методов в 1985 г. учреждена Международная служба вращения Земли (МСВЗ)[15].
Развитие математических методов и вычислительных средств, происходящее стремительными темпами, позволяет по-новому подойти к анализу и моделированию. Те шаги, которые предприняты в
5

последние 20-30 лет в областях спектрального анализа [16],[17], нелинейного моделирования [18],[19], оптимизации [20],[21], позволяют применить совершенно новые подходы к исследованию вращения Земли, нежели 30-50 лет назад. Важным фактором является то, что наблюдательный материал по вращению Земли накоплен за достаточно длительный интервал времени, охватывающий более века. Особенно интересным в связи с этим представляется сравнение новых подходов с применявшимися ранее.
Взяв на вооружение методы вейвлет-анализа [22], [23], [24], [16], сингулярного спектрального анализа [25], нейронные сети [26], мы попытаемся получить новые результаты как относительно вращения Земли, так и использования этих методов, а также сопоставить их с классическими методами Фурье-анализа [27],[28], линейными регрессионными методами оценки параметров [30], [29], методами статистического [31],[32] и динамического моделирования [33],[34].
В последние десятилетия к точности астрометрических наблюдений, космической навигации и систем глобального позиционирования (СГП), предназначенных для определения местоположения на Земле и в Космосе, предъявляются очень высокие требования, которые не могли бы быть удовлетворены в отсутствие высокоточных методов преобразований между фундаментальными системами координат [35]. В матрицы преобразований между земной и небесной системами координат входят параметры вращения Земли (ПВЗ) [36]. В связи с этим, моделирование и прогнозирование вариаций во вращении Земли приобретает непосредственную практическую ценность.
Цели исследования
В диссертационной работе предпринято исследование вращения Земли, при этом основное внимание уделено вопросам прогнозирования вращения Земли и вычисления возбуждающих функций по наблюдениям. Ставились следующие основные цели:
6

1. Анализ высокочастотных (суточных и внутрисуточных) составляющих изменений скорости вращения планеты и положения полюса с использованием РСДБ и GPS наблюдений, обеспечивающих необходимое разрешение. Сравнение полученных этими независимыми средствами данных с целью выявления достоверных эффектов.
2. Спектральный и структурный анализ отклонений теорий прецессии и нутации МАС2000 и ZP2003 от РСДБ наблюдений. Оценка эмпирических поправок к параметрам этих теорий.
3. Оценка эффекта, который оказало на вращение Земли землетрясение, произошедшее 26 декабря 2004 г. в Индийском регионе. Анализ наблюдений в целях обнаружения этого эффекта.
4. Анализ временные рядов движения полюса и скорости вращения Земли с использованием различных методов, выявление их сходств и различий, выбор оптимального метода для анализа ПВЗ.
5. Сравнение и усовершенствование методов прогноза движения полюса Земли и скорости ее вращения.
6. Решение задачи восстановления возбуждающей функции по наблюдениям с использованием корректирующих процедур. Получение прогнозов возбуждающих функций и прогнозов траектории движения полюса с использованием фильтра Калмана.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь студентам в написании работ!


Неравномерности в скорости вращения Земли и изменения положения оси вращения были обнаружены в конце XIX - начале XX в., благодаря появлению более точных методов наблюдений. С тех пор эти явления привлекают внимание астрономов и геофизиков, поскольку несут в себе информацию о процессах, происходящих в ближнем Космосе, в атмосфере, океанах и недрах Земли, являются уникальным сводным индексом этих процессов и позволяют судить о свойствах Земли. Следствием обнаружения неравномерности шкалы времени, связанной
160

с вращением Земли стало то, что задача измерения и хранения точного времени, с древности лежавшая в русле астрономии, перешла в русло ядерной физики. Надежда на ее возвращение может быть связана с созданием шкалы пульсарного времени [132].
Современная астрометрия и геодезия также не могут обойти вниманием проблем, связанных с особенностями вращения Земли, поскольку ПВЗ выступают параметрами преобразований между фундаментальными системами координат, а точность, необходимая при проведении астрометрических измерений, в космической навигации и глобальном позиционировании, очень высока. Развитие в XX в. таких средств наблюдений, как РСДБ, ЛЛЛ, ЛЛС, GPS, DORIS вывело точность наблюдений за вращением Земли на миллиметровый уровень, возникла необходимость в совершенствовании теорий.
В проведенном исследовании были рассмотрены тонкие эффекты, лежащие на пределе точности современных средств наблюдений за скоростью вращения планеты, и движением полюсов, которые не всегда удается моделировать современными теориями. Основное внимание сосредоточено на методах прогнозирования и восстановления возбуждающих функций по наблюдениям, при этом внимание уделено также поиску причин чандлеровского колебания полюса.
Математические методы, развивающиеся стремительными темпами вместе с развитием вычислительной техники, открывают удивительные перспективы перед исследователями. Развитие методов вейвлет-анализа, сингулярного спектрального анализа, нелинейного моделирования, нейронных сетей, популяционных методов оптимизации позволяют по-новому подойти к исследованию вращения Земли, получить новые результаты и сравнить их с полученными классическими методами Фурье-анализа, регрессионными статистическими методами, методами динамического моделирования. В работе предприняты попытки сравнения различных методов в аспекте их применимости к анализу и прогнозу рядов ПВЗ, сделаны предложения по их совместному использованию.
Особое внимание уделено динамическому моделированию, которое
161

служит для “описания потоков причинно-следственных связей из прошлого в будущее” [73]. Задачи восстановления воздействия, приводящего к наблюдаемой траектории объекта зачастую не имеют однозначного решения и являются некорректно поставленными. К этому классу относится и задача восстановления возбуждающих функций по наблюдениям, рассмотрению которой посвящен раздел 3.5. Предприняты попытки использования корректирующих сглаживающих процедур для решения этой задачи.
В ходе исследования перед нашим взором предстало множество вопросов, решение которых представляется интересным в будущем. Так, особо интересным может быть применение нелинейных регрессионных методов анализа к рядам ПВЗ, использование методов динамического моделирования нелинейных объектов для изучения вращения Земли, дальнейшая разработка корректирующих сглаживающих процедур для решения обратных задач с применением методов вейвлет-анализа. Возлагается надежда на новые точные данные, которые могут существенно помочь решению вопроса о природе чандлеровского колебания, уточнению моделей высокочастотных составляющих вариаций скорости вращения Земли и движения полюса, построению моделей свободной нутации ядра и многого другого.



[1] Dehant V., Barriot J.P, Paetzold M. HeRS: A hermean radiosciences experiment, to study the deep interior and the lithosphere of Mer¬cury./ / Brown-Vernadsky conference, Moscow, 2004
[2] Yseboodt М., Barriot J.P., Dehant V., Rosenblatt P. Uncertainties on Mars interior parameters deduced from orientation parameters using different radiolinks: analytical simulations.// Brown-Vernadsky con¬ference, Moscow, 2004
[3] Gudkova T.V., Zharkov V.N. Excitation of free ocillations on Mars.// Brown-Vernadsky conference, Moscow, 2004
[4] Zharkov V.N. and Sobisevich A. L. Moments of inertia and period of the chandler wobble for two and three layer models of galilean satellite Io.// Brown-Vernadsky conference, Moscow, 2004
[5] Rezania V. On the precession of the isolated pulsar PSR B1828-11 A time-varying magnetic field.// A&A 399, 659-662, 2003
[6] Konacki М., Wolszczan A., Stairs I. Geodetic precession and timing of the relativistic binary pulsars PSR В1534 12 and PSR B1913+16.// The Astrophysical Journal, 589:495-502, 2003 May 20
[7] Сидоренков H. С. Физика нестабильностей вращения Земли. Физматлит, М., 2002
[8] Мориц Г., Мюллер А. Вращение Земли: теория и наблюдения. Киев, Наукова думка, 1992
171

[9] Молоденский М.С. Избранные труды. Наука, М., 2001
[10] Манк У., Макдональд Г. Вращение Земли. М., Мир, 1964
[11] Томпсон А.Р., Иоран Д.М., Свенсон Д.У. Интерферометрия и синтез в радиоастрономии. М., Физматлит, 2003
[12] Malkin Z. SLR contribution to investigation of polar motion. // ASP Conference Series, Vol. 208, 2000, P. 267
[13] Kuzin S.P., Sorokin N.A., Tatevian S.K. On the use of doris data for determination of the EOP and geocenter motion. // Proceedings of Journees 2003, “Astrometry, geodynamics and solar system dynamics: from milliarseconds to microarcseconds”, IAA of RAS, St. Petersburg, Russia, ed. by A.Finkilstein and N. Capitaine, September 22-25, 2003, p.189.
[14] Одуан К. Гино Б. Измерение времени. Основы GPS. М., Техносфера, 2002
[15] IERS Annual Report 2002. BKG, Frankfurt am Main, 2003
[16] Percival D.B. Wavelet methods for time series analysis. Cambridge univ. press, 2000
[17] Mallat S. A wavelet tour of signal processing. San Diego, Acad, press, 2001
[18] Priestley M.B. Non-linear and non-stationary time series analysis. Lon¬don, Academic press, 1988
[19] Howell T. Non-linear time series: A dynamical system approach. Ox¬ford, 2004
[20] Artificial neural nets and genetic algorithms. Wein, Springer, 2003
[21] Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. М., Мир,
1975
172

[22] Витязев В.В. Вейвлет-анализ временных рядов. С-Петербургский Университет, 2001
[23] Добеши И. Десять лекций по вейвлетам. Москва-Ижевск, РХД, 2004
[24] Чуй К., Введение в Вейвлеты, М., Мир, 2001
[25] Голяндина Н.Э.Метод “Гусеница-SSA”: прогноз временных рядов. СПб., ВВМ, 2004
[26] Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. М., Финансы и статистика, 2004
[27] Марпл С.Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения. М., МИР, 1990
[28] Percival D.B. Spectral analysis for physical applications. Cambridge univ. press, 1993
[29] Лукаш Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов, М., Финансы и статистика, 2003
[30] Кей С. М., Марпл С.Л. Современные методы спектрального анализа.// ТИНЭР, т. 69, No 11, 1981, с. 5
[31] Кендалл М. Стьюарт А. Статистические выводы и связи. М., Наука, 1973
[32] Арато М. Линейные стохастические системы с постоянными коэффициентами. М., Наука, 1989
[33] Пантелеев В.Л. Основы морской гравиметрии. М., Недра, 1983
[34] Губанов B.C. Обобщенный метод наименьших квадратов. СПб., Наука, 1997
[35] Kovalevsky J. Fundamentals of astrometry. Cambridge University press, 2004
173

[36] IERS Conventions 2003. Verlag des Bundesamts fur Kartographie und Geodasie, Frankfurt am Main, 2004
[37] Rothacher М., Beutler G., Weber R., Hefty J., High-frequency varia¬tions in Earth rotation from Global Positioning System data.// Journal of geophysical research Vol. 106 No. B7, P. 13,711-13,738, July 10, 2001
[38] Herring Th.A., Dong D. Measurement of diurnal and semidiurnal rota¬tion variations and tidal parametrs of Earth. // Journal of geophysical research Vol. 99 No B9, September 10, 1994, P. 18,051-18,071
[39] Malkin Z. Terentev D. Investigation of the parametrs of the free core nutation from VLBI data. Communications of the IAA RAS, No 149, 2003
[40] Yatskiv Y. Chandler Motion Observatios. // ASP Conference Series, Vol. 208, 2000, P. 383
[41] Mathews P.M., Herring T.A., Buffet B.A. Modeling of nutation and precession: New nutation series for nonrigid Earth and insights in¬to the Earth’s interior// J. Geophys. Res., 2002. V. 107. NO. B4. P.10.1029/2000JB000390.
[42] Пасынок С.Л. MAC2000: Сравнение с РСДБ наблюдениями и другими теориями нутации.// Тезисы докладов международной конференции “Астрометрия, геодинамика и динамика Солнечной системы: от милисекунд дуги к микросекундам”, ИПА РАН, С. Петербург, Россия, 22-25 сентября 2003, стр. 53.
[43] Русинов Ю.Л. Прогнозирование параметров вращения Земли методом средней квадратической коллокации. Сообщения ИПА РАН, СПб., No 116, 1998
[44] Берри А. Краткая история астрономии. М., 1904
[45] Плутарх. Избранные биографии. М.-Л., Огиз-Соцэкгиз, 1941
[46] Аристотель. Сочинения в 4-х томах. М., Мысль, 1984
174

[47] Лейзер Д. Создавая картину Вселенной. М., Мир, 1988
[48] Бронштэн В.А. Клавдий Птолемей. М., Наука, 1988
[49] Птолемей К. Альмагест или Матеметическое сочинение в тринадцати книгах. М., Наука, 1998
[50] Галилей Г. Диалог о двух системах мира: птолемеевой и коперниковой. М.-Л., Гостехиздат, 1948


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2024 Cервис помощи студентам в выполнении работ