地球同步轨道卫星在轨异常与空间环境相关性分析
2017-05-18王咏梅潘业欣
常 峥,王咏梅,田 天,潘业欣
(1. 中国科学院国家空间科学中心,北京100190;2. 中国科学院大学地球科学学院,北京100049;3. 天基空间环境探测北京市重点实验室,北京100190;4. 61741部队, 北京100094)
地球同步轨道卫星在轨异常与空间环境相关性分析
常 峥1,2,3,王咏梅1,3,田 天4,潘业欣4
(1. 中国科学院国家空间科学中心,北京100190;2. 中国科学院大学地球科学学院,北京100049;3. 天基空间环境探测北京市重点实验室,北京100190;4. 61741部队, 北京100094)
利用中国FY和美国GOES卫星探测数据,对中国某同步轨道卫星发生在2010年至2015年的44次可能与空间环境相关的异常进行了研究,重点分析了异常发生的时间分布、伴随的空间环境现象和空间粒子分布特征,并利用DICTAT模拟计算了卫星异常期间介质内部最大电场强度,结果表明:(1)内部充电是造成“3·17”卫星异常的主要原因。(2)79.5%卫星异常发生在日侧,这与能量>2MeV的高能电子通量随地方时分布非常一致。(3)多达25次(57%)的异常事件伴随高能电子暴。能量>2MeV电子通量的50%位数在异常前3-4天开始出现明显增强,内部充电危险商数ZIC在异常前2天进入黄色风险等级;能量>2MeV电子通量的75%位数在异常前4天开始出现明显增强,ZIC在异常前2天先后2次进入红色风险等级。(4)在II类、III类和IV类情形下,DICTAT模拟计算得到的介质内部最大电场分别在19.2、50.4和9.8小时之后超过并维持在106V.m-1以上,该范围的内部电场强度存在潜在的放电危险,高能电子诱发的内部充电是造成我国同步轨道卫星异常的主要原因。
卫星异常;内部充电;辐射剂量;单粒子效应;危险商数;DICTAT模拟;最大电场
0 引 言
空间环境是引发卫星非工程性异常的主要原因,研究认为强耀斑、磁暴、高能电子暴以及太阳质子事件等恶劣空间环境可能会导致卫星异常[1-5],据统计75%的GEO轨道卫星异常和空间环境有关。在空间环境对在轨运行卫星影响效应机理方面,国外已经开展了40多年的研究[6-8],并将大量的研究经验和成果运用于卫星异常诊断和卫星设计,使得卫星设计水平不断改善,卫星在轨空间环境保障能力得到有效提高。近十年来,虽然我国卫星设计单位和运控部门逐渐认识到了空间环境扰动会影响卫星在轨安全,但依然缺少对国内卫星与空间环境间的深入研究。造成研究不够深入的主要原因有两个,一是国内大多数卫星异常信息并不对空间环境科研人员公开,而能获得异常信息数据的工程师又很少从事专门的空间环境研究;二是空间天气复杂多变,卫星工况参数难以获取,有关空间环境对卫星的影响研究只能局限于个例研究,很难得到基于多数据的普适性研究成果。近两年来,随着卫星异常信息的不断公开,国内学者加强了对我国卫星异常的研究,其研究成果对于提高星载设备的可靠性具有重要意义[9-12]。
2015年3月17日,地球空间爆发的大磁暴引起了3月19日至27日的高能电子暴,在高能电子暴期间,我国卫星测控部门发现某同步轨道卫星出现17次异常(简称“3·17”事件)。异常发生后,卫星运控人员和仪器制造厂商采用工程上成熟的设备工作原理故障树,对17次异常进行了故障排查、故障机理分析和故障复现,排除了工艺错误、结构错误和人员操作失误等造成卫星异常的可能,初步诊断空间环境是引起这些卫星异常的主要原因。
本文以“3·17”事件为典型案例,利用我国同步轨道气象卫星FY-2G和美国同步轨道气象卫星GOES探测的粒子数据以及国际地磁台网提供的地磁数据,采用O′Brien提出的空间环境引起地球同步轨道卫星异常专家系统(SEAES-GEO,SG)对本次卫星异常进行了分析诊断[13],并对2010-2015年期间,中国某地球同步轨道卫星发生的可能与空间环境相关的44次异常进行了统计分析,给出了异常发生的时间特征和伴随的空间环境现象,采用时序叠加分析方法重点研究了44次异常期间空间粒子环境特征,并利用DICTAT模型模拟计算了该卫星异常期间介质内部最大电场强度,讨论了该电场强度引发静电放电,从而造成卫星异常的可能。
1 典型案例研究
2015年3月17日,受15日太阳爆发的晕状对地日冕物质抛射影响,地球空间产生明显地磁效应。磁暴环电流指数Dst达到-229nT,国际三小时磁情指数Kp上升至8,达到了特大磁暴级别,为第24太阳活动周以来最强磁暴,引发地球两极出现强烈极光、同步轨道高能电子通量增强、中高层大气密度突增等空间天气现象。如图1灰色区域所示,磁暴恢复相期间的19日至27日,我国FY-2G和GOES卫星探测的多能道的电子通量均有明显上升,根据美国空间环境预报中心(Space weather prediction center,SWPC)对高能电子暴警报发布的定义(http://www.swpc.noaa.gov/products/goes-electron-flux),当GOES卫星探测的>2MeV电子通量超过103cm-2.s-1.sr-1即认为发生了高能电子暴事件。图1中17个三角形顶点指向17次卫星异常的时间,可以看出,卫星异常均发生在高能电子暴事件期间。
SWPC将O′Brien[13]在2009年提出的用于诊断空间环境引起同步轨道卫星异常的专家系统(SEAES-GEO,SG)作为评估同步轨道卫星异常的一种常用方法。利用该方法本文对“3·17”事件期间卫星发生内部充电、单粒子效应以及辐射剂量效应等危险商数(Hazard Quotient,Z)进行了定量计算和危险等级划分。根据SEAES-GEO理论[13],表面充电多发生于磁暴期间,地方时午夜至黎明是表面充电的高发时间段,而地方时的8时至18时,卫星发生表面充电的可能性很小[14]。我国同步轨道卫星的这17次异常均发生在日侧,因此可以基本排除发生表面充电的可能。内部充电危险商数定义为:
(1)
式中:系数a=1815,γ=0.97,QFlux_(e>2)为GOES-10探测的>2MeV电子通量在某时刻点之前12h的平均值。
辐射剂量效应危险商数定义为:
(2)
式中:QFlux_(p>5)为GOES卫星探测的>5MeV质子通量在某时刻点之前24h的平均值。
单粒子效应危险商数定义为:
(3)
式中:系数a=4.67,γ=1,QFlux(p>30)为GOES卫星探测的对应时刻点的>30MeV质子通量。
将GOES卫星探测的不同能量段的粒子通量输入到式(1)至式(3),可计算得到在“3·17”卫星异常期间内部充电危险商数ZIC、辐射剂量危险商数ZDOSE和单粒子效应危险商数ZSEE随时间的变化曲线如图2(b)所示。O′Brien还对危险商数ZIC、ZDOSE和ZSEE按照数值大小进行了色标划分,划分为绿色-黄色-红色三个风险等级(在本文中,分别对应图2(c)和图6中的灰色-浅灰色-黑色),用于表征风险程度,其中绿色风险等级表示没有风险、黄色风险等级表示有一定风险、红色风险等级表示有极大风险。按照色标划分标准,2015年3月15日至3月29日期间ZIC、ZDOSE和ZSEE的危险商数色标风险等级如图2(c)所示。
由图1和图2可以看出,3月15日至17日,地球同步轨道质子通量有所抬升,但上升幅度有限,计算得到的单粒子效应危险商数ZSEE<0.054,危险等级始终处于绿色安全级别,辐射剂量危险商数ZDOSE虽然一度从0.0137上升至1.47,但其风险等级也仅在16至17日达到黄色警报,随后进入长时间的绿色安全级别。而特大磁暴导致的3月19日至27日的高能电子暴,导致了内部充电危险商数ZIC先后三次进入红色风险等级,触发了三次红色警报。具体情况如表1所示:
表1 2015年3月15日至29日内部充电危险商数ZIC的三次红色风险等级Table 1 Three red risks of the internal charging hazard quotient from March 15 to 29, 2015
在ZIC触发的三次红色警报阶段,卫星易遭受到内部充电危害。图2中,黑色三角形顶点指向的时刻为17次异常发生的时间,可以看出,14次异常正好发生在内部充电红色风险等级,其中更有11次发生在ZIC数值更大的第二个和第三个阶段。异常发生时的空间环境实况以及各危险商数的定量计算结果表明,高能电子引起的内部充电是造成2015年3月20日至24日我国某卫星异常的主要原因。
2 我国同步轨道卫星异常与空间环境特征
2010-2015年,我国某卫星测控中心详细记录了我国某地球同步轨道卫星所发生的可能与空间环境相关的异常44次,这44次在轨异常通过对故障设备重启等人工操作得以快速恢复,并没有影响卫星的长期任务和使用寿命,但分析这些异常和空间环境的相关性对于提高和完善卫星设计水平具有重要意义。由于该卫星没有搭载高能粒子探测器,无法获得该卫星轨道高度的高能电子通量实况,因此只能选取和该卫星运行区域较为接近的GOES卫星粒子探测数据作为卫星异常分析的粒子通量数据源,对44次异常发生时的时间分布特征、空间粒子环境特点以及卫星异常与高能电子暴的相关关系进行统计分析。
2.1 卫星异常的时间分布特征
图3是44次卫星异常发生时的地方时分布和各时间段的异常发生频次图,图中黑色圆点表示44次卫星异常发生的具体时间,灰色阴影部分表示夜晚。由图3(a)可以看出,日侧是卫星异常的高发时间段,有35次异常发生在地方时的06-18时之间,占异常总数的79.5%,其余9次发生在地方时18-06时之间,占异常总数的20.5%。卫星异常的地方时分布特征和Choi等[15]统计的1997-2009年互联网公布的同步轨道卫星异常的地方时分布特点有较大区别,Choi等统计认为72%的卫星异常发生在午夜至黎明侧,即地方时的21-09时。图3(b)表明一天中的13-14LT异常发生频次最高,高达34%,其次是7-8LT和16-17LT。而1-2、3-5、18-19、21-22和23-24LT没有卫星异常发生。
2.2 卫星异常时的空间粒子环境特征
高能电子暴、磁暴和质子事件等空间环境扰动是造成卫星异常的主要原因,卫星异常期间大多伴随不同的空间天气现象[16-18],图4为44次卫星异常发生时所伴随的空间天气现象统计结果。
图4显示,伴随高能电子暴的异常事件多达25次,占异常事件的57%,伴随磁暴的异常事件占14%,而质子事件、磁暴、高能电子暴中任意两个或者两个以上现象同时发生的其他复杂天气情况下卫星异常机率为16%,空间天气平静期间卫星异常概率为13%。这表明高能电子在卫星异常中起到了不可忽视的作用。高通量的高能电子沉积在电介质内引起的静电放电会损坏航天器上的敏感器件,造成卫星异常,这种异常多发生在地球同步轨道和中轨道[19-20]。图5是将2010-2015年GOES卫星探测的>2MeV的高能电子通量进行小时平均后,得到的>2MeV高能电子通量随地方时的分布图。
图5中灰色圆圈是不同数值的高能电子通量等值线,24条黑色射线表示的即是2010-2015年GOES卫星探测的>2MeV的高能电子通量的小时平均值,长度越长,通量越大。由图5可以看出,>2MeV的电子通量在日侧要明显高于夜侧,其最大值可以达到3.1×103cm-2.s-1.sr-1。受GOES卫星搭载的粒子探测器探测的粒子能道所限,GOES卫星无法给出更多能道的电子通量随地方时分布规律,但Choi等[15]曾经统计过1997-2007年LANL卫星探测的50-75keV、225-315keV以及1.1-1.5MeV三个能道的电子通量的小时平均值随地方时的分布,其结果显示50-75keV低能电子通量在午夜至黎明侧偏高,而1.1-1.5MeV高能电子通量在日侧偏高,这与本文得到的>2MeV的高能电子通量在日侧要明显高于夜侧具有很好的一致性。由于50-75keV的低能电子通量随地方时的分布特征与Choi等[15]统计的互联网公布的同步轨道卫星异常随地方时的分布吻合较好,因此,Choi等[15]认为低能电子(<100keV)与互联网公布的同步轨道卫星异常有明显的相关性,低能电子诱发的表面充电是造成国际互联网公布的卫星异常的主要原因。而我国卫星异常和>2MeV的高能电子通量随地方时分布更为一致,高能电子具有极强的穿透力,能进入并积聚在卫星内部电介质材料中,并在其附近产生高达数千伏的电位差,由此引起的放电脉冲可损伤(坏)卫星上的敏感器件,造成卫星异常,是同步轨道卫星面临的最大威胁[21-25]。
为了进一步了解异常时刻卫星轨道附近高能粒子通量的变化特性,以对异常进行深入诊断分析,本文采用时序叠加分析方法[26-28](Superposed epoch analysis,SEA)对44次异常事件进行了统计分析。将44次卫星异常所在时刻作为时序叠加分析方法的参考点(Epoch=0),取参考点前7天至后7天GOES卫星探测的44次异常事件期间>2MeV电子,>5MeV和>30MeV的质子通量的50%位数(图6(a))和75%位数(图6(b)),得到的卫星异常期间高能粒子通量的静态统计特征如图6所示。将50%和75%位数的高能粒子通量代入到式(1)至式(3),可计算得到44次异常事件期间时序叠加之后的ZIC、ZDOSE和ZSEE随时间的变化曲线和对应的危险商数色标划分如图6所示。结果表明:
1)50%位数统计情形下,在卫星异常期间,>2MeV电子通量在异常前3-4天开始出现明显增强,大约由5×101上升到104cm-2.s-1.sr-1。与之相对应,ZIC出现剧烈上升,并在异常前2天进入黄色风险等级。而ZSEE和ZDOSE变化平缓,长时间处于绿色安全级别。
2)75%位数统计情形下,在卫星异常期间,>2MeV电子通量在异常前4天开始出现明显增强,大约由5×101逐渐上升到2×104cm-2.s-1.sr-1。相对应ZIC由0.05上升到7.40,在异常前2天先后2次进入红色风险等级。ZDOSE在异常前的5-6天短时进入黄色风险等级。
卫星异常典型案例研究和统计结果分析均表明,我国某同步轨道卫星异常期间,高能电子通量有明显上升,异常时刻大多处于高能电子通量诱发的内部充电危险商数ZIC的极值附近,处于红色风险等级,高能电子所引起的静电放电是诱发卫星异常的主要原因。
3 异常期间高能电子引起的内部电场强度计算
为详细研究高能电子对卫星异常的影响程度,本文利用欧空局(ESA)的空间环境信息系统(Space environment information system,SPENVIS)集成的(DERA internal charging thread assessment tool,DICTAT)[29-31]模型模拟计算了44次卫星异常期间介质内部最大电场强度。DICTAT是欧空局开发的对卫星内部充电风险进行评估的软件,它能根据卫星所处的空间高能电子环境以及介质构件的参数计算出介质中内部充电所致的最大电场。DICTAT可作为一个单独的程序运行,也可被ESA的SPENVIS系统直接调用,后者更利于用户操作。在SPENVIS系统中,通过定义入射粒子特性、几何位形、材料参数和接地方式等,即可计算电子在防护材料中的传输和在介质材料中的沉积情况,从而求得介质材料最大电场。用户可以通过两种方法定义入射粒子特性,一种是利用外辐射带最恶劣电子环境模型FLUMIC计算高能粒子通量,另外也支持用户根据实际情况自定义电子能谱。
利用时序叠加分析方法可以得到44次卫星异常期间>0.8MeV和>2MeV高能电子通量的50%位数和75%位数随时间的变化情况,从而形成了两个典型的通量-时间变化序列:即50%位数通量-时间序列和75%位数通量-时间序列。在此基础上,对两个通量-时间序列的有效数据进行平均或取最大值,得到了以下四类电子能谱:I类:50%位数通量-时间序列的平均值;II类:50%位数通量-时间序列的最大值;III类:75%位数通量-时间序列的平均值;IV类:75%位数通量-时间序列的最大值。
由图7可以看出,在上述四类入射电子情形下,介质内部的最大电场强度在开始阶段快速上升,在一段时间之后上升态势趋于平缓。II类、III类和IV类的介质内部最大电场强度分别在19.2、50.4和9.8h之后超过并维持在106V·m-1以上,而I类则始终维持在106V·m-1以下。根据Rodgers等[32]的研究结果,介质内部电场强度低于106V·m-1时“无放电危险”,而在106V·m-1到107V·m-1之间有“潜在的危险”。本文的模拟计算结果表明,在四种统计方式下,有三类最大电场强度均超过了106V·m-1,因此存在潜在的放电危险,高能电子诱发的内部充电是造成44次卫星异常的主要原因。
4 结 论
本文利用FY-2G卫星和GOES卫星探测的高能粒子数据,以“3·17”事件为典型案例,采用SEAES-GEO专家系统对本次卫星异常进行了诊断,对我国某同步轨道卫星发生在2010年至2015年的44次可能与空间环境相关的异常进行了统计研究,重点分析了异常发生时的时间分布特征和伴随的空间环境现象,采用时序叠加分析方法研究了44次异常期间空间粒子环境特征,并利用DICTAT模型模拟计算了卫星异常期间介质内部最大电场强度,其结论如下:
1)“3·17”典型案例研究表明,该事件中,17次卫星异常中的14次正好发生在内部充电红色风险等级,其中更有11次发生在ZIC数值更大的第二和第三个阶段,高能电子引起的内部充电是造成“3·17”卫星异常的主要原因。
2)对44次异常事件的统计结果表明,日侧是卫星异常高发区,有35次异常(79.5%)发生在06-18LT之间,余下20.5%发生在夜间,这与>2MeV的高能电子通量随地方时分布非常一致。而在一天中异常发生频次最高的时间段是13-14LT,占异常总数的34%。
3)44次异常事件发生期间,有多达25次的事件伴随了高能电子暴,占异常总数的57%。时序叠加统计结果表明,在50%位数统计情形下,>2MeV电子通量的在异常前3-4天开始出现明显增强,大约由5×101上升到104cm-2·s-1·sr-1,内部充电危险商数ZIC出现剧烈上升,并在异常前2天进入黄色风险等级;在75%位数统计情形下,>2MeV电子通量在异常前4天开始出现明显增强,大约由5×101逐渐上升到2×104cm-2·s-1·sr-1,内部充电危险商数ZIC由0.05上升到7.40,在异常前2天先后2次进入红色风险等级。
4)用DICTAT对44次卫星异常的模拟计算表明,在II类、III类和IV类情形下,介质内部最大电场强度分别在19.2、50.4和9.8h之后超过并维持在106V·m-1以上,该范围的内部电场强度存在潜在的放电危险,高能电子诱发的内部充电是造成44次卫星异常的主要原因。
但实际上,高能电子仅仅是引起卫星在轨异常的众多原因之一。根据Choi等的结论,44次异常事件中发生在夜侧的9次异常就可能和低能电子诱发的表面充电相关。发生在“3.17”事件中的后3次异常也并非发生在高能电子引起的内部充电红色风险阶段,这3次异常是否是由空间环境中的其他因素或者非空间环境因素诱发有待进一步研究。另外,由于不同的仪器材料和几何位形等对模拟结果会造成一定的影响,本文只给出了典型材料典型位形的一般性研究结果,其结论可为卫星防护设计和在轨运行保障提供参考。具体针对每个仪器和每次事件的分析需要在获取更详细的卫星工况参数信息的基础上进行研究。
[1] Lauriente M, Vampola A L, Koga R, et al. Analysis of spacecraft anomalies due to the radiation environment [J]. Journal of spacecraft and Rockets, 1999, 36(6): 902-906.
[2] Bedingfield K L, Leach R D, Alexander M B. Spacecraft system failures and anomalies attributed to the natural space environment [R]. National Aeronautics and Space Administration, Marshall Space Flight Center, 1996.
[3] 赵海涛, 张云彤. 东方红三号系列卫星在轨故障统计分析[J]. 航天器工程, 2007, 16(1): 33-37. [Zhao Hai-tao, Zhang Yun-tong. Statistical analysis of DFH-3 serial satellites failure [J]. Spacecraft Engineering, 2007, 16(1): 33-37.]
[4] 张森, 石军, 王九龙. 卫星在轨失效统计分析[J]. 航天器工程, 2010, 19(4): 41-46. [Zhang Sen, Shi Jun, Wang Jiu-long. Satellite on-board failure statistics and analysis [J]. Spacecraft Engineering. 2010, 19(4): 41-46.]
[5] 杨勇, 易忠, 院小雪, 等. 卫星介质深层充电电场时域差分计算方法研究[J]. 宇航学报, 2008, 29(1): 276-281. [Yang Yong, Yi Zhong, Yuan Xiao-xue, et al. Study on calculation method of the internal charging electric field on satellites dielectric by time domain differential [J]. Journal of Astronautics, 2008, 29(1): 276-281.]
[6] Tafazoli M. A study of on-orbit spacecraft failures [J]. Acta Astronautica, 2009, 64(2): 195-205.
[7] Reno H S. 40 years of radiation single event effects at the european space agency, ESTEC. IEEE Transactions On Nuclear Science, 2013, 60(3): 1816-1823.
[8] Inguimbert C, Bourdarie S, Falguere D, et al. Anomalies of the ADSP 21060 onboard the DEMETER satellite [J]. IEEE Transactions On Nuclear Science, 2013, 60(6): 4067-4073.
[9] Tian T, Zong Q G, Chang Z, et al. Statistical analysis of one Chinese sun-synchronous satellite anomalies [J]. Sci China Tech Sci, 2016, 59(4): 540-546.
[10] 田天, 吴耀平, 常峥, 等. 2012年3月9日中国某地球同步轨道卫星故障原因分析[J]. 空间科学学报, 2015, 35(6): 687-695. [Tian Tian, Wu Yao-ping, Chang Zheng, et al. Analysis of the Chinese GEO satellite anomaly on 9 March 2012 [J]. Chin. J. Space Sci., 2015, 35(6): 687-695.]
[11] 张晓芳, 刘松涛, 吴耀平. 影响卫星故障的空间天气分析[J]. 空间科学学报, 2015, 35(4): 461-472. [Zhang Xiao-fang, Liu Song-tao, Wu Yao-ping. Statistical analysis of space weather effects on satellites anomalies [J]. Chin. J. Space Sci., 2015, 35(4): 461-472.]
[12] 赵海涛, 于登云, 吕欣琦, 等. 航天器单粒子防护薄弱点的识别[J]. 宇航学报, 2016, 37(5): 600-604. [Zhao Hai-tao, Yu Deng-yun, Lv Xin-qi, et al. Weakness identification of single event protection for spacecraft [J]. Journal of Astronautics, 2016, 37(5): 600-604.]
[13] O’Brien T P. SEAES-GEO: A spacecraft environmental anomalies expert system for geosynchronous orbit [J]. Space Weather, 2009, 7, S09003.
[14] Ferguson D C, Denig W F, Rodriguez J V. Plasma conditions during the Galaxy 15 anomaly and the possibility of ESD from subsurface charging [C]. The 49th AIAA Aerospace Sciences Meeting. Orlando, Florida: AIAA, 2011:4-7.
[15] Choi H S, Lee J, Cho K S, et al. Analysis of GEO spacecraft anomalies: Space weather relationships [J]. Space Weather, 2011, 9, S06001.
[16] Shaw R R, Nanevicz J E, Adamo R C. Observations of electrostatic discharges caused by differential satellite charging [M]. Spacecraft Charging by Magnetospheric Plasmas. New York: AIAA, 1976.
[17] McPherson D A, Schober W R. Spacecraft charging at high altitudes: the SCATHA program [M]. Spacecraft Charging by Magnetospheric Plasmas. Cambridge, MA: MIT Press, 1975.
[18] Welling D T. The long-term effects of space weather on satellite operations [J]. Ann. Geophys., 2010, 28 (6):1361-1367.
[19] Iucci N, Levitin A E, Belov A V, et al. Space weather conditions and spacecraft anomalies in different orbits [J]. Space Weather, 2005, 3(1): S01001.
[20] Ryden K A, Morris P A, Ford K A, et al. Observations of internal charging currents in medium earth orbit [J]. IEEE Transactions On Plasma Science, 2008, 36(5): 2473-2481.
[21] Baker D N. What is space weather? [J]. Advances in Space Research, 1998, 22(1): 7-16.
[22] Lohmeyer W, Cahoy K, Baker D N. Correlation of GEO communication satellite anomalies and space weather phenomena: improved satellite performance and risk mitigation[C]. 30th AIAA International Communications Satellite Systems Conference (ICSSC), Ottawa, Canada. 2012.
[23] Dorman L I, Belov A V, Eroshenko E A, et al. Different space weather effects in anomalies of the high and low orbital satellites [J]. Advances in Space Research, 2005, 36(12): 2530-2536.
[24] Iucci N, Dorman L I, Levitin A E, et al. Spacecraft operational anomalies and space weather impact hazards [J]. Advances in Space Research, 2006, 37(1): 184-190.
[25] 杨晓超, 王世金, 王月, 等. 太阳同步轨道空间粒子辐射剂量探测与研究[J]. 宇航学报, 2008, 29(1): 357-361. [Yang Xiao-chao, Wang Shi-jin, Wang Yue, et al. Observation and research of space particle radiation dose on sun-synchronous orbit [J]. Journal of Astronautics, 2008, 29(1): 357-361.]
[26] Tian T, Zong Q G, Wang Y F, et al. Statistical study of the properties of the magnetic field and plasma in the earth’s magnetotail near lunar orbit [J]. Sci China Tech Sci, 2012, 55: 2570-2577.
[27] Ilie R, Liemohn M W, Thomsen M F, et al. Influence of epoch time selection on the results of superposed epoch analysis using ACE and MPA data [J]. J. Geophys. Res, 2008, 113: A00A14.
[28] Pilipenko V, Yagova N, Romanova N, et al. Statistical relationships between satellite anomalies at geostationary orbit and high-energy particles[J]. Advances in Space Research, 2006, 37(6): 1192-1205.
[29] 郑昊, 焦维新, 魏彩英. "风云二号" 卫星天线消旋失锁故障原因初步分析[J]. 航天器环境工程, 2010, 27(4): 424-427. [Zheng Hao, Jiao Wei-xin, Wei Cai-ying. Fault analysis of the loss of despun antenna's lock for FY-2C satellite [J]. Spacecraft Environment Engineering, 2010, 27(4): 424-427.]
[30] 王子凤, 张振龙. MEO 卫星内部充电环境及典型材料充电特征分析[J]. 航天器环境工程, 2016, 33(4): 382-386. [Wang Zi-feng, Zhang Zhen-long. Internal charging environment and typical charging characteristics of MEO [J]. Spacecraft Environment Engineering, 2016, 33(4): 382-386.]
[31] 沈自才. 空间辐射环境工程[M]. 北京: 中国宇航出版社, 2013:325-326.
[32] Rodgers D J, Ryden K A, Latham P M, et al. Engineering tools for internal charging [J]. Final Report on ESA contract, 1999 (12115/96).
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王咏梅(1967-),女,博士,研究员,主要从事空间环境探测研究。本文通信作者。
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(编辑:张宇平)
Causal Analysis Between Geosynchronous Satellite Anomalies and Space Environment
CHANG Zheng1,2,3, WANG Yong-mei1,3, TIAN Tian4, PAN Ye-xin4
(1. National Space Science Center, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China;2. College of Earth Science, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China;3. Beijing Key Laboratory of Space Environment Exploration,Beijing 100190,China;4. Unit 61741, Beijing 100094, China)
Based on the data from the FY and GOES satellites, 44 anomalies of one Chinese geosynchronous satellite related to space environment that occurred from 2010 to 2015 are studied, mainly focusing on the time profiles of the anomalies, the accompanying environment phenomena and the characteristics of the space particle environment during the anomalies. Furthermore, the maximum electric field amplitude inside the dialectic using DICTAT model is calculated. The results show that: (1) The internal charge might be the reason of the anomalies on March 17. (2) Most anomalies accrue at day time (up to 79.5% of the total anomalies). This is consistent with the local time distribution of the flux of the energetic electrons (>2MeV). (3) 25 of the 44 anomalies (57%) are accompanied by the energetic electron storm. The 50% quartile of the energetic electron (>2MeV) flux begins to increase significantly 3-4 days before the anomaly, and the hazard quotient of the internal chargingZICbecomes yellow two days before the anomaly. The 75% quartile of the energetic electron (>2MeV) flux begins to increase significantly 4 days before the anomaly, and the hazard quotient of the internal chargingZICbecomes red twice two days before the anomaly. (4) In categories II, III, and IV, the maximum electric field inside the dietetic simulated from DICTAT reaches and maintains larger than 106V.m-1after 19.2, 50.4 and 9.8 hours, which has the potential hazard of the internal discharging. The internal charging caused by the energetic electrons could be the main reason of the 44 anomalies.
Satellite anomalies; Internal charging; Radiation dose; Single particle effect; Hazard quotient; DICTAT simulation; Maximum electric field
2016-10-17;
2017-02-16
国家重点研发计划(2016YFB0501503)
TP731
A
1000-1328(2017)04-0435-08
10.3873/j.issn.1000-1328.2017.04.014
常 峥(1979-),男,博士生,主要从事空间环境探测研究。