REGISTERING UPPER ATMOSPHERE PARAMETERS IN EAST SIBERIA WITH FABRY—PEROT INTERFEROMETER KEO SCIENTIFIC “ARINAE”
Abstract and keywords
Abstract (English):
We describe the Fabry—Perot interferometer designed to study Earth’s upper atmosphere. We propose a modification of the existing data processing method for determining the Doppler shift and Doppler widening and also for separating the observed line intensity and the background intensity. The temperature and wind velocity derived from these parameters are compared with physical characteristics obtained from modeling (NRLMSISE-00, HWM14). We demonstrate that the temperature is determined from the oxygen 630 nm line irrespective of the hydroxyl signal existing in interference pictures. We show that the interferometer can obtain temperature from the oxygen 557.7 nm line in case of additional calibration of the device. The observed wind velocity mainly agrees with model data. Night time variations in the red and green oxygen lines quite well coincide with those in intensities obtained by devices installed nearby the interferometer.

Keywords:
Fabry—Perot interferometry, Earth’s atmosphere airglow, upper atmosphere wind, upper atmosphere temperature
Text
Publication text (PDF): Read Download

INTRODUCTION

Спектрофотометрические исследования свечения ночного неба являются одним из основных инструментов исследования верхней атмосферы Земли [Шефов и др., 2006]. Специфика генерации оптического излучения в верхней атмосфере, а именно его линейчатый спектр и стратификация свечения для определенных длин волн по высотам, позволяет получать информацию о движении и температуре воздушных масс в различных слоях атмосферы. Физическим явлением, позволяющим определить скорость перемещения и температуру атмосферного газа, является доплеровский сдвиг длины волны регистрируемого излучения, возникающий вследствие коллективного (ветер) или хаотического (температура) движения излучающих частиц. Используя известные выражения (например [Ландау, Лифшиц, 1988])
    λcλ0=1-νc,                              (1)
λλ0=kTmc2                                  (2)
(λ0— длина волны неподвижного излучающего вещества; λc — центральная длина волны регистрируемой спектральной линии; λ — регистрируемое уширение спектральной линии; v, T, m — скорость температура и масса частиц светящегося вещества; k — постоянная Больцмана; c — скорость света в вакууме), можно оценить чувствительность, необходимую для успешного применения метода:

    δλ=λ0-λc=λ0νc,                                                       (3)
δλ=λ2-λ1=λ0kT2mc2 - kT1mc2                 (4)

Для того чтобы аппаратура регистрировала изменения скорости ветра на уровне 10 м/с и температуры на уровне 10 K для длины волны 630 нм, ее чувствительность должна быть такова, чтобы исследователь смог наблюдать изменения положения и ширины спектральной линии на уровне 10–5 и 10–4 нм соответственно.

Одним из известных на сегодняшнее время доступных методов регистрации спектрального состава оптического излучения, обладающим указанной чувствительностью, является метод наблюдения интерференции в параллельных пучках в интерферометре Фабри—Перо [Борн, Вольф 1973]. Существует значительное количество научных установок (например [Wu et al., 2004; Shiokawa et al., 2012; Anderson et al., 2009; Игнатьев и др., 1998]), использующих его для исследования оптического свечения верхней атмосферы Земли. Поле зрения этих установок, за исключением устройства, описанного в [Anderson et al., 2009], составляет единицы градусов, поэтому в однократном сеансе наблюдения можно получить характеристики только некоторой локальной области небесной сферы. Поэтому для расширения функциональных возможностей некоторые из этих установок сканируют небесную сферу при помощи автоматизированных перископических входных окон. Регистрация результатов наблюдений в интерферометрах ведется с использованием цифровых видеокамер, что позволяет хранить интерференционную картину целиком в цифровом виде и обрабатывать результаты измерений уже после проведения сеанса наблюдений. Ключевым вопросом при проведении наблюдений на указанном уровне чувствительности является стабильность параметров наблюдательной системы. Современные интерферометры Фабри—Перо для наблюдения верхней атмосферы Земли оснащаются системами термостабилизации и лазерными калибровочными источниками света, при помощи которых производится мониторинг стабильности работы установки.

В работе описывается одно из таких устройств, установленное в Геофизической обсерватории (ГФО) Института солнечно-земной физики СО РАН (с. Торы, 52° N, 103° Е). Описываются конструкция устройства и методика обработки результатов наблюдений. Приводятся суточные вариации некоторых характеристик верхней атмосферы, полученные при помощи интерферометра, и сравниваются с аналогичными параметрами, зарегистрированными на других установках. Проведено сравнение с параметрами верхней атмосферы, полученными по моделям NRLMSISE-00 [Picone et al., 2002] и HWM14 [Drob et al., 2015]. В работе использовались данные наблюдений ГФО ИСЗФ СО РАН с июня 2016 по февраль 2017 г.

References

1. Akasofu S.I., Chepmen S. Solar-Terrestrial Physics. Part 1. Moscow, Mir Publ., 1974. 384 p. (In Russian).

2. Anderson C., Conde M., Dyson P., Davies T., Kosch M.J. Thermospheric winds and temperatures above Mawson, Antarctica observed with an all-sky imaging Fabry-Perot spectrometer. Ann. Geophys. 2009, vol. 27, pp. 2225-2235. DOI:https://doi.org/10.5194/angeo-27-2225-2009.

3. Born M., Wolf E. Osnovy optiki [Principles of Optics. 2nd Ed.]. Moscow: Nauka Publ., 1973, pp. 297-313. (In Russian).

4. Coelho L.P. Mahotas. Open source software for scriptable computer vision. J. Open Res. Software. 2013, 1:e3. DOI: http://dx.doi.org/10.5334/jors.ac

5. Drob D.P., Emmert J.T., Meriwether J.W., Makela J.J, Doornbos E.N, Conde M., Hernandez G., Noto J., Zawdie K.A., McDonald S.E., Huba J.D., Klenzing J.H. An update to the Horizontal Wind Model (HWM): The quiet time thermosphere. Earth and Space Sci. 2015, vol. 2, pp. 301-319. DOI:https://doi.org/10.1002/2014EA000089.

6. Fisher D.J., Makela J.J., Meriwether J.W., Fisher D.J., Makela J.J., Meriwether J.W., Buriti R.A., Benkhaldoun Z., Kaab M., Lagheryeb A. Climatologies of nighttime thermospheric winds and temperatures from Fabry-Perot interferometer measurements: From solar minimum to solar maximum. J. Geophys. Res. Space Phys. 2015, vol. 120, pp. 6679-6693. DOI:https://doi.org/10.1002/2015JA021170.

7. Fishkova L.M. Nochnoe izluchenie sredneshirotnoi verkhnei atmosfery Zemli [Night Emission of the Earth’s Mid-Latitude Upper Atmosphere]. Tbilisi: Metsniereba Publ., 1983, 272 p. (In Russian).

8. Harding B.J., Gehrels T.W., Makela J.J. Nonlinear regression method for estimating neutral wind and temperature from Fabry-Perot interferometer data. App. Optics. 2014, vol. 53, pp. 666-673. DOI:https://doi.org/10.1364/AO.53.000666.

9. Hernandez G. Contamination of the O I (³P 2-¹D 2) emission line by the (9-3) band of OH X²II in high-resolution measurements of the night sky. J. Geophys. Res. 1974, vol. 79, no. 7, pp. 1119-1123. DOI:https://doi.org/10.1029/JA079i007p01119.

10. Ignatyev V.M., Yugov V.A. Interferometriya krupnomasshtabnoi dinamiki vysokoshirotnoi termosfery [Interferometry of Large-Scale Dynamics of High-Latitude Thermosphere]. Yakutsk Scientific Center. Yakutsk, 1995, 208 p. (In Russian).

11. Ignatyev V.M., Nikolashkin S.V., Yugov V.A., Asksen-tyev A.G., Ammosov P.P. Fabry-Perot high-transmission spectrometer. Pribory i tekhnika eksperimenta [Instruments and Experimental Techniques]. 1998, no. 4, pp. 107-110. (In Russian).

12. Kononov R.A., Tashchilin A.V. Effect of seasonal and cyclic variations of thermosphere parameters on night intensity of atomic oxygen red line. Optika atmosfery i okeana [Atmospheric and Oceanic Optics]. 2001, vol. 14, no. 10. pp. 979-982.

13. Krassovsky V.I., Semenov A.I., Shefov N.N. Predawn emission at 6300 Å and super-thermal ions from conjugate points. J. Atm. Terr. Phys. 1976, vol. 38, no. 9-10, pp. 999-1001.

14. Landau L.D., Lifshits E.M. Teoriya polya [Theory of Fields. 7th Ed.]. Moscow: Nauka Publ., 1988, pp. 158-159. (In Russian).

15. Makela J.J., Meriwether J.W., Huang Y., Sherwood P.J. Simulation and analysis of a multi-order imaging Fabry-Perot interferometer for the study of thermospheric winds and temperatures. Appl. Optics. 2011, vol. 50, pp. 4403-4416. DOI: 10.1364/ AO.50.004403.

16. Marquardt D.W. An Algorithm for least-squares estimation of nonlinear parameters. J. Soc. Industrial and Applied Mathematics. 1963, vol. 11, no. 2, pp. 431-441. DOI: 10.1137/ 0111030.

17. Medvedeva I.V., Semenov A.I., Perminov V.I., Tatarnikov A.V., Beletsky A.B. Comparative analysis between data of ground-based measurements of mesopause temperature at midlatitudes and satellite data MLS Aura, v3.3. Sovremennye problem distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa [Current Problems in Remote Sensing of the Earth from Space]. 2012, vol. 9, no. 4, pp. 133-139. (In Russian).

18. Nakamura Y., Shiokawa K., Otsuka Y., Oyama S., Nozawa S., Komolmis T., Komonjida S., Neudegg D., Yuile C., Meriwether J., Shinagawa H., Jin H. Measurement of thermospheric temperatures using OMTI Fabry-Perot interferometers with 70-mm etalon. Earth, Planets and Space. 2017, vol. 69, iss. 1, article id.57. DOI: 10.1186/ s40623-017-0643-1.

19. Newville M., Stensitzki T., Allen D.B., Ingargiola A. LMFIT: Non-Linear Least-Square Minimization and Curve-Fitting for Python [Data set]. Zenodo, 2014. URL: http://doi.org/https://doi.org/10.5281/zenodo.11813 (accessed Yuly 14, 2017).

20. Picone J.M., Hedin A.E., Drob D.P., Aikin A.C. NRLMSISE-00 empirical model of the atmosphere: Statistical comparisons and scientific issues. J. Geophys. Res. 2002, vol. 107, no. A12, p. 1468. DOI:https://doi.org/10.1029/2002JA009430.

21. Semenov A.I. Predawn temperature and intensity variations of 6300 Å emission. Astronomicheskii tsirkulyar [Astronomical Circular]. 1975, no. 882, pp. 6-7. (In Russian).

22. Shefov N.N., Semenov A.I., Khomich V.Yu. Izluchenie verkhnei atmosfery - indicator ee struktury I dinamiki [Upper Atmosphere Emission as Indicator of Its Structure and Dynamics]. Moscow: Geos, 2006, 741 p. (In Russian).

23. Shefov N.N., Semenov A.I., Yurchenko O.T., Sushkov A.V. Empirical model of variations of 630.0 nm atomic oxygen emission. 2. Temperature. Geomagnetizm i aeronomiya [Geomagnetiosm and Aeronomy]. 2007, vol. 47, no. 5, pp. 692-701. (In Russian).

24. Shiokawa K., Otsuka Y., Oyama S. Development of low-cost sky-scanning Fabry-Perot interferometers for airglow and auroral studies. Earth, Planets and Space. 2012, vol. 64, p. 1033. DOI:https://doi.org/10.5047/eps.2012.05.004.

25. Toroshelidze T.I. Analiz problem aeronomii po izlucheniyu verkhnei atmosfery [Analysis of Aeronomy Problems from Upper Atmosphere Emission]. Tbilisi: Metsniereba Publ., 1991, 216 p. (In Russian).

26. van Rossum G. Python Tutorial, Technical Report CS-R9526. Centrum voor Wiskunde en Informatica (CWI). Amsterdam, May 1995.

27. Wu Q., Gablehouse R.D., Solomon S.C., Killeen T.L., Chiao-Yao She. A new NCAR Fabry-Perot interferometer for upper atmospheric research. Proc. SPIE, 2004, vol. 5660, pp. 218-227.

28. URL: http://atmos.iszf.irk.ru/ru/ground-based/spectr (accessed Yuly 14, 2017).

29. URL: http://atmos.iszf.irk.ru/ru/ground-based/keo (accessed Yuly 14, 2017).

Login or Create
* Forgot password?