El número de satélites en órbita terrestre baja crece a pasos agigantados. Por lo que los cálculos precisos de los efectos del arrastre atmosférico en sus trayectorias cobran una importancia crítica.
En órbita terrestre baja, la resistencia atmosférica es la principal fuente de error asociada con los modelos que predicen la posición y velocidad de un satélite.
Mejorar los cálculos de resistencia atmosférica es esencial en la planificación de misiones satelitales, la predicción de la órbita y reentrada y la prevención de colisiones.
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La órbita baja y los satélites que brindan servicios
Los satélites juegan un papel importante en nuestra vida diaria. Proporcionan soluciones de navegación, datos y comunicaciones, así como observaciones de la Tierra para monitorear el tiempo, el clima y los recursos naturales. Toda esta información es vital para los legisladores, las empresas y los consumidores. Pero, la creciente demanda de los servicios satelitales también ha creado un entorno cada vez más concurrido en la región de la órbita terrestre baja (LEO). Allí es donde operan muchos de estos satélites. A diferencia de los automóviles en las concurridas calles de la ciudad, los satélites carecen de conductores a bordo que puedan sortear obstáculos. Para evitar colisiones y planificar maniobras evasivas, los operadores de satélites predicen las órbitas y tienen en cuenta las fuerzas gravitacionales conocidas con precisión. También deben tener en cuenta los cambios de trayectoria provocados por la resistencia atmosférica en la nave, una tarea mucho más difícil.
Aproximadamente 1.800 satélites activos operan actualmente por debajo de los 1.000 kilómetros de altitud [ Union of Concerned Scientists , 2005]. Allí es donde la resistencia del aire, o arrastre, es lo suficientemente grande como para afectar significativamente las trayectorias orbitales de los satélites. Estas naves espaciales activas comparten esta región con más de 10,000 satélites inertes y pedazos de escombros.
Riesgo de colisiones originado por las Mega Constelaciones de satélites en LEO
La construcción de constelaciones muy grandes de satélites LEO comerciales comenzó aproximadamente en 2018. Fue cuando la empresa privada SpaceX lanzó sus primeros prototipos de satélites Starlink. Otras empresas (por ejemplo, OneWeb, Amazon, Telesat) han seguido su ejemplo o están preparando sus propias constelaciones. A la congestión se suma un número cada vez mayor de satélites pequeños de bajo costo. Éstos ahora se pueden construir utilizando componentes en gran parte listos para usar. La posible adición de decenas de miles de objetos a LEO aumentará el riesgo de colisiones catastróficas y en cascada. El aumento exponencial resultante de los desechos orbitales podría hacer que LEO no fuera viable [ Kessler et al. , 2010]. A su vez cruzar a órbitas más altas podría resultar peligroso.
La resistencia atmosférica en LEO es el principal factor para planificar una órbita.
En LEO, la resistencia atmosférica es, con mucho, la principal fuente de error asociada con la propagación de la órbita. Esta última es el modelado numérico para predecir la posición y velocidad futuras de un satélite. Desempeña un papel determinante en la planificación de la misión del satélite, la predicción de la órbita y reentrada y la prevención de colisiones. Rastrear y predecir con precisión la ubicación de los objetos en el espacio es de suma importancia para evaluar el riesgo de colisión. Esto es lo que determina si es necesario ejecutar maniobras evasivas. Consecuentemente, el aumento masivo proyectado en el número de satélites, impulsa la necesidad cada vez más crítica de modelos y pronósticos de arrastre satelital más precisos.
Los modelos de calidad requieren información de calidad
La precisión de la predicción de la órbita se basa en la calidad de los modelos de fuerza de arrastre atmosférico y los pronósticos que producen. Las características de los satélites (por ejemplo, el tamaño y la geometría) influyen en la resistencia atmosférica. Pero la resistencia depende principalmente de la muy baja densidad de la atmósfera superior altamente variable, llamada termosfera. La realización de avances significativos en la predicción de órbitas requerirá una especificación y una predicción más precisas de este entorno espacial. La mayor limitación para mejorar los modelos de la termosfera es la calidad inconsistente y la distribución escasa de las observaciones de la atmósfera superior.
Factores que impulsan la variabilidad de la densidad de los átomos y moléculas neutrales en la termosfera.
Las incertidumbres en el modelado de la resistencia atmosférica están asociadas con la variabilidad de la densidad de los átomos y moléculas neutrales en la termosfera. (En oposición a las cargadas). Esta variabilidad es impulsada por varios factores. Uno es el cambio de las emisiones ultravioletas extremas del Sol (referidas como actividad solar). Otro, las interacciones de la magnetosfera con el viento solar (referidas como actividad geomagnética). Finalmente, por la propagación ascendente de perturbaciones meteorológicas como ondas de gravedad y mareas que se originan en altitudes en la atmósfera terrestre.
Se requiere información sobre estas fuentes impulsoras para alimentar modelos tanto empíricos como físicos de la atmósfera superior. Estos a su vez se utilizan (por separado) para calcular la resistencia del satélite. A pesar de los avances logrados en las últimas dos décadas, aún existen grandes incertidumbres. Estas son tanto en las estimaciones de la entrada de energía solar, magnetosférica y de las ondas de gravedad a la termosfera. Por lo tanto, son incertidumbres en cómo afecta esta energía. [Por ejemplo, Siscoe et al. , 2004; Palmroth y col . , 2005; Peterson y col. , 2012; Oberheide y col. , 2015; Becker y Vadas , 2020].
La comunidad científica se centra en mejorar las mediciones de la magnitud, la distribución espacial y la evolución temporal de estos impulsores. Simultáneamente se están realizando esfuerzos para avanzar en el modelado de la variabilidad termosférica. Consisten en el desarrollo y prueba de esquemas de asimilación de datos que combinan modelos y observaciones casi en tiempo real. [Por ejemplo, Codrescu et al. , 2018; Sutton , 2018; Pilinski y col. , 2016]. Los métodos de asimilación de datos se han utilizado en los análisis y pronósticos meteorológicos terrestres durante décadas. Sirven para especificar mejor las condiciones meteorológicas iniciales en los modelos.
Datos escasos de la termosfera
Los métodos de asimilación de datos requieren un flujo constante de observaciones con las que actualizar y refinar los pronósticos del modelo. El principal obstáculo en los esfuerzos de asimilación de datos para la especificación de la termosfera es la escasez de mediciones de alta calidad. Específicamente de la densidad, temperatura y composición. Hubo un paréntesis de más de 15 años en el que prácticamente no se recopilaron datos. Posteriormente, la distribución de los datos de densidad desde que se reanudaron las observaciones en 2000 todavía ha sido bastante escasa (Figura 1). Aunque estos datos han facilitado nuevas investigaciones que estudian la atmósfera superior, esa contribución se estancará sin las misiones de recopilación de datos de seguimiento adecuadas.
Créditos: Los datos de CHAMP y GRACE se obtuvieron de un repositorio de la Universidad Tecnológica de Delft.
Los datos de GOCE y Swarm se obtuvieron de la plataforma Earth Online de la Agencia Espacial Europea.
Esta información es aún más importante para el desarrollo de modelos operativos restringidos por la asimilación de datos. La asimilación de datos y la posterior verificación del modelo con observaciones independientes no son, por definición, posibles sin datos actuales. Las observaciones globales sostenidas a largo plazo de variables clave como la temperatura, el viento y la composición química en la termosfera son esenciales. Permiten lograr una mejor comprensión de su compleja dinámica y química, para evaluar y mejorar modelos y para desarrollar sólidas capacidades de pronóstico.
Llenar las lagunas de datos
Las mediciones de alta resolución de la densidad del aire se han deducido de los datos del acelerómetro desde el año 2000. Estos datos fueron recopilados por el satélite alemán CHAMP (Challenging Minisatélite Payload). Luego por la NASA y el Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt’s con el satélite GRACE (Experimento Climático y Recuperación de Gravedad). También por los satélites GOCE (Explorador de Circulación Oceánica en Estado Estable y Campo de Gravedad ) de la Agencia Espacial Europea y Swarm. A excepción de Swarm, el monitoreo de la densidad atmosférica no era un objetivo de la misión. Por lo que estos valiosos conjuntos de datos de densidad que tenemos actualmente son datos de oportunidad. Los conjuntos de datos hicieron posible por primera vez una verificación relativamente detallada de los modelos de la termosfera. Esto a su vez contribuyó significativamente a la mejora de los modelos.
a)_ Pocas mediciones de densidad en condiciones de alta y muy alta actividad solar.
La Figura 1 muestra que tenemos pocas mediciones de densidad en condiciones de alta y muy alta actividad solar. También tenemos muy pocas mediciones de días en los que las condiciones de tormenta geomagnética fueron de moderadas a extremas. Ello es debido a la relativa rareza de estos eventos de tormenta de corta duración (1 a 3 días, típicamente). Se han medido menos de 10 tormentas geomagnéticas extremas con acelerómetros desde 2000. Es vital que mantengamos y mejoremos la capacidad de monitoreo ahora y en el futuro para aumentar nuestra escasa base de datos.
La Figura 2 muestra cuán dispersa es la distribución de datos de densidad incluso para la tormenta mejor observada en la base de datos. Por debajo de unos 250 kilómetros, no hay registros en los datos de GOCE de densidades de aire en condiciones de actividad solar muy alta. Solo hay unos pocos datos en condiciones de alta actividad solar, y estos datos proporcionan una cobertura de tiempo solar local muy limitada. Eso es porque fueron recopilados solo en los sectores de 6: 00–8: 00 am y 6: 00–8: 00 pm (amanecer-anochecer).
b)_ Escasez de mediciones de temperatura, densidad y composición química en la termosfera inferior
Otro obstáculo para predecir la resistencia de los satélites en LEO es la escasez de mediciones de temperatura, densidad y composición química en la termosfera inferior. Es decir entre 100 y 200 kilómetros de altitud. Esta región, podría denominarse «ignorósfera» dada la falta de observaciones. Allí la atmósfera pasa de ser una mezcla homogénea principalmente de nitrógeno molecular a una mezcla de gases separada de forma difusa dominada por oxígeno atómico. La temperatura y la composición de la termosfera inferior afectan directa y profundamente a todo el entorno LEO. Sin embargo, los procesos por los que lo hacen están poco limitados en modelos o observaciones, incluso como promedios estacionales [ Emmert et al., 2020]. Esta es también la región donde la actividad geomagnética inyecta cantidades masivas de energía en la atmósfera, otra variable pobremente restringida en los modelos. Esto impulsa las variaciones termosféricas globales durante los tiempos de tormenta.
Las fuentes de datos son las mismas que en la Figura 1.
c)_ Se necesitan observaciones sostenidas de la termosfera
Para lograr el progreso necesario en el modelado de la atmósfera superior, se necesitan observaciones sostenidas de la termosfera. Esto permitirá hacer predicciones precisas de resistencia y gestión del tráfico espacial en un entorno espacial cada vez más concurrido. Idealmente, debería montarse un sistema de observación internacional, similar a la Organización Meteorológica Mundial (OMM) para los pronósticos meteorológicos, para coordinar los esfuerzos a nivel mundial. La OMM es un buen ejemplo porque la organización ha promovido el intercambio de datos libre y sin restricciones desde 1873. Además esta organización ha creado una red estandarizada mundial para apoyar los servicios meteorológicos.
Este esfuerzo debe complementarse con misiones científicas que se centren en regiones específicas como la termosfera-ionosfera inferior (por ejemplo, la misión Daedalus). O también en temas como el flujo cambiante de energía solar hacia la magnetosfera (por ejemplo, la misión Dione).
Expresiones de gratitud
Agradecemos a los modeladores de termosfera. Ellos son, John Emmert (Laboratorio de Investigación Naval de EE. UU., Washington, DC). Eric Sutton (Centro de Tecnología, Investigación y Educación del Clima Espacial, Universidad de Colorado Boulder) por sus conocimientos y contribuciones a este artículo.
Referencias
- Becker, E., and S. L. Vadas (2020), Explicit global simulation of gravity waves in the thermosphere, J. Geophys. Res. Space Phys., 125, e2020JA028034, https://doi.org/10.1029/2020JA028034.
- Codrescu, S. M., M. V. Codrescu, and M. Fedrizzi (2018), An ensemble Kalman filter for the thermosphere-ionosphere, Space Weather, 16, 57–68, https://doi.org/10.1002/2017SW001752.
- Emmert, J. T., et al. (2020), NRLMSIS 2.0: A whole-atmosphere empirical model of temperature and neutral species densities, Earth Space Sci., 7, e2020EA001321, https://doi.org/10.1029/2020EA001321.
- Kessler, D. J., et al. (2010), The Kessler syndrome: Implications to future space operations, Adv. Astron. Sci., 137, 47–62.
- Oberheide, J., et al. (2015), The geospace response to variable inputs from the lower atmosphere. A review of the progress made by Task Group 4 of CAWSES-II, Prog. Earth Planet. Sci., 2, 2, https://doi.org/10.1186/s40645-014-0031-4.
- Palmroth, M., et al. (2005), Assessment of ionospheric Joule heating by GUMICS-4 MHD simulation, AMIE, and satellite-based statistics. Towards a synthesis, Ann. Geophys., 23(6), 2,051–2,068, https://doi.org/10.5194/angeo-23-2051-2005.
- Peterson, W. K., et al. (2012). Solar EUV and XUV energy input to thermosphere on solar rotation time scales derived from photoelectron observations. J. Geophys. Res., 117, A05320. https://doi.org/10.1029/2011JA017382.
- Pilinski, M. D., et al. (2016), Improved orbit determination and forecasts with an assimilative tool for satellite drag specification. Paper presented at 50th Advanced Maui Optical and Space Surveillance Technologies Conference, Maui, Hawaii, 20–23 Sept. amostech.com/TechnicalPapers/2016/Poster/Pilinski.pdf.
- Siscoe, G., J. Raeder, and A. J. Ridley (2004), Transpolar potential saturation models compared. J. Geophys. Res., 109, A09203, https://doi.org/10.1029/2003JA010318.
- Sutton, E. K. (2018), A new method of physics-based data assimilation for the quiet and disturbed thermosphere. Space Weather, 16, 736–753, https://doi.org/10.1002/2017SW001785.
- Union of Concerned Scientists (2005), UCS Satellite Database, www.ucsusa.org/resources/satellite-database. [Updated 1 April 2020.]
Fuente: Eos Magazine, American Geophysical Union.
Artículo original: «Charting Satellite Courses in a Crowded Thermosphere«. By Sean Bruinsma, Mariangel Fedrizzi, Jia Yue, Christian Siemes, and Stijn Lemmens. January 19, 2021.
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