從20世紀70年代開始，通過航天器的觀測，在了解內日球層流相互作用區(qū)（SIRs）的形成和初始動態(tài)演化方面獲得了重大進展。然而，人們對1 天文單位（AU）以上流相互作用區(qū)的演化知之甚少。作為空間天氣的驅動因素，火星軌道附近的流相互作用區(qū)的動態(tài)發(fā)展是一個活躍的研究領域，研究火星流相互作用區(qū)原位觀測的特征對于了解火星大氣層和電離層的演變至關重要。

數(shù)據(jù)同化是一種以自洽的方式將數(shù)據(jù)合并到模型中提高模型準確性的技術，其目的是使用所有可用的信息盡可能準確地確定真實物理過程，在物理模型基礎上加入時空不規(guī)則分布的觀測數(shù)據(jù)，通過同化過程將觀測值與物理模型相融合，達到模型與觀測數(shù)據(jù)相匹配得出更精確的分析結果的目的。在稀疏觀測和異步采集的情況下，數(shù)據(jù)同化能夠對模型變量進行自洽分析，提高模型的預測能力，在數(shù)值預報中引入數(shù)據(jù)同化方法，可以在初始條件等方面改進模型，也可以捕獲原始模型無法重現(xiàn)的過程，使模型預測的系統(tǒng)演變更接近真實的系統(tǒng)演變，提高預測可信度。在之前的工作中，中國科學院國家空間科學中心（以下簡稱“空間中心”）太陽活動與空間天氣重點實驗室(以下簡稱“天氣室”)沈芳研究員團隊嘗試將數(shù)據(jù)同化應用到行星際背景太陽風三維磁流體力學（MHD）數(shù)值模擬中，利用三維MHD數(shù)值模型和OMNI數(shù)據(jù)庫近地觀測數(shù)據(jù)重建了0.1到1AU范圍內的太陽風參數(shù)分布（Zhang et al., Space Weather, 2023）。

近日，空間中心天氣室張晗可博士（第一作者）、沈芳研究員（通訊作者）、楊易副研究員等與深空探測實驗室遲雨田博士、中國科學技術大學地空學院申成龍教授合作，以OMNI數(shù)據(jù)庫為邊界條件輸入源，GONG磁圖作為日冕磁場模型的驅動數(shù)據(jù)，利用三維磁流體力學（MHD）方程組模擬了火星附近的 SIRs（圖1）。并將卡爾曼濾波數(shù)據(jù)同化方法應用到行星際背景太陽風三維MHD數(shù)值模擬中，利用MAVEN上的磁力計和太陽風離子分析儀測量火星周圍磁場的強度和方向、密度、溫度、速度和動壓以及天問一號上的火星軌道磁力計儀器探測到的火星周圍的磁場數(shù)據(jù)，結合MAVEN和天問一號的多點觀測研究2021年11月15日至2021年12月18日期間觀測到的三個SIR事件（分別記為SIR1、SIR2和SIR3）。

科研人員利用太陽風數(shù)值模型生成了Model 1模擬和Model 2同化兩種不同的結果，比較了火星附近SIRs參數(shù)的模擬、同化與觀測結果（圖2為SIR1的對比）。對三個SIR事件的研究表明，模型2的流界面（SI）時間比模型1的更接近觀測，SIRs的起止時間也比模型1更接近觀測。從統(tǒng)計分析結果可知，模型2的均方根誤差比模型1的有所減少，相關系數(shù)比模型1的有所增加。研究表明，數(shù)據(jù)同化可以對SIRs的模擬起到調制作用，使模擬值更接近觀測值。

對火星附近SIRs的模擬和同化中可以看到，將卡爾曼濾波方法與三維MHD數(shù)值模型相結合，可以校正比觀測提前捕獲到SIRs結構的模擬值，使SIRs結構的起止時間以及SI的時間更接近觀測值。這是首次對MAVEN和天問一號聯(lián)合觀測到的流相互作用區(qū)事件進行模擬，表明了該磁流體力學模型結合數(shù)據(jù)同化方法之后有效提升了在大尺度行星際空間模擬的準確性。

該項研究受到國家重點研發(fā)計劃、國家自然科學基金以及中國科學院B類先導專項等項目的聯(lián)合資助，已發(fā)表在國際期刊The Astrophysical Journal上。

圖1 CR2251行星際背景太陽風的速度（左）和密度（右）分布圖

圖2 SIR1事件的觀測(MAVEN黑色，天問-1紅色)、模型1(黃色)和模型2(藍色)參數(shù)對比。其中黑色、黃色和藍色垂直虛線分別表示由觀測、模型1和模型2得到的SIR起止時間。與SIR相同顏色的豎線表示對應的SI時間。

論文鏈接：

1.?Hanke Zhang, Fang Shen*, Yi Yang, Yutian Chi, Chenlong Shen, and Xinyi Tao, Magnetohydrodynamic Modeling of Background Solar Wind near Mars: Comparison with MAVEN and Tianwen-1, 2024, The Astrophysical Journal, 971, 151.? https://doi.org/10.3847/1538-4357/ad5969.

2.?Zhang, H., Shen, F.*, & Yang, Y. (2023). Research on the effect of data assimilation for three-dimensional MHD simulation of solar wind. Space Weather, 21, e2023SW003429. https://doi.org/10.1029/2023SW003429

（供稿：天氣室）