Формирование выборок орбитальных магнитных измерений Марса

Орбитальные магнитные измерения Марса, полученные в ходе миссий MGS и MAVEN, различаются по высоте, времени проведения и пространственному распределению. Наличие в наблюдаемом поле составляющих корового и иного происхождения осложняет отбор данных для последующего моделирования.

В работе рассматривается алгоритм формирования выборок орбитальных магнитных измерений с использованием сетки SREAG, обеспечивающей разбиение сферической поверхности на ячейки равной площади. На этапе предварительной обработки выполняются фильтрация наблюдений и их распределение по ячейкам в соответствии с координатами точек измерений. Далее в каждой ячейке осуществляется отбор данных по заданным критериям, включая высоту, время проведения измерений и условия солнечного освещения. Разработанный алгоритм позволяет сокращать объём исходных данных и регулировать их пространственное распределение с учётом особенностей орбитальных наблюдений.

Основное внимание уделяется влиянию разрешения сетки и критериев отбора на состав и пространственное покрытие получаемых выборок. Проводится сравнение нескольких вариантов по числу наблюдений, их распределению по ячейкам, доле заполненных ячеек и распределению измерений по высотам. Отдельно рассматриваются особенности совместного использования данных MGS и MAVEN, связанные с различиями в параметрах орбит и плотности наблюдений. При выборе ограничений учитывается, что исключение измерений, потенциально подверженных влиянию внешних магнитных полей, может сопровождаться ухудшением пространственного покрытия.

Подготовленные выборки предназначены для моделирования магнитного поля Марса методами S-аппроксимации. Рассматривается возможность представления результатов аппроксимации и аналитического продолжения поля на регулярной сетке DH2, используемой при вычислении и анализе сферически-гармонических моделей. Сопоставление характеристик выборок позволяет оценить влияние различных критериев отбора на доступность и пространственное распределение наблюдений.