Я использовал быстрое очень грубое приближение падения плотности атмосферы с высотой в этом ответе и в этом ответе , используя один экспоненциальный параметр и параметр масштабной высоты, но на самом деле это не то, что происходит. Я набрал несколько цифр из Стандартной атмосферы США 1976 года для и начертил его ниже.
Документ Standard Atmosphere содержит подробное введение, и я постараюсь его прочитать, а пока я все же хотел бы знать, есть ли очень простой способ понять, какие изменения в физике атмосферы происходят в районе 100 км, что заставляет плотность падать гораздо медленнее за пределами этой области? Почему огромное колено?
Есть ли способ написать красивую, гладкую аналитическую функцию, которая лучше аппроксимирует плотность, воспроизводящую общее поведение этого колена?
примечание: три тонкие линии представляют собой простые графики масштаба-высоты с 6,5, 7 и 7,5 км, снизу вверх, просто для справки.
Python для сюжета:
info = """80, 1.5068E-05, 85, 6.7099E-06, 90, 2.789E-06,
95, 1.137E-06, 100, 4.575E-07, 105, 1.898E-07,
110, 7.925E-08, 115, 3.501E-08, 120, 1.814E-08,
125, 1.054E-08, 130, 6.655E-09, 135, 4.461E-09,
140, 3.128E-09, 145, 2.270E-09, 150, 1.694E-09,
155, 1.294E-09, 160, 1.007E-09, 165, 7.959E-10,
170, 6.380E-10, 175, 5.174E-10, 180, 4.240E-10,
190, 2.924E-10, 200, 2.047E-10, 210, 1.507E-10,
220, 1.116E-10, 230, 8.402E-11, 240, 6.415E-11,
250, 4.957E-11, 260, 3.871E-11, 280, 2.425E-11,
300, 1.564E-11, 320, 1.032E-11, 340, 6.941E-12,
360, 4.739E-12, 380, 3.276E-12, 400, 2.288E-12,
420, 1.612E-12, 440, 1.144E-12, 460, 8.180E-13,
480, 5.844E-13, 500, 4.257E-13"""
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
alti, ratio = [info.strip('/n').split(',')[i::2] for i in range(2)]
alti, ratio = [np.array([float(x) for x in thing]) for thing in [alti, ratio]]
alts = alti[:15]
rats = [np.exp(-alts/hs) for hs in [6.5, 7, 7.5]]
# https://ntrs.nasa.gov/archive/nasa/casi.ntrs.nasa.gov/19770009539.pdf
# U.S. Standard Atmosphere, 1976, NOAA, NASA, USAF
# Altitude (Z, Geometric Height) is in kilometers above sea level.
# Data is from Table 4.
# Here ratio is rho(Z) / rho_0, and rho_0 seems to be 1.225 kg/m^3
plt.figure()
plt.yscale('log')
for rat in rats:
plt.plot(alts, rat, linewidth=0.6)
plt.plot(alti, ratio, '-k', linewidth=2)
plt.show()
Мой ответ противоречит ответу A2A более года назад. Причина этого изгиба заключается в том, что на этой высоте, турбопаузе, атмосфера меняется от действия газа (ниже турбопаузы) до действия, более похожего на рассеянное скопление редко взаимодействующих частиц (выше турбопаузы).
Вместо того, чтобы смотреть на ионы, посмотрите на благородные газы, особенно на гелий и аргон. Ниже турбопаузы соотношение аргона и гелия остается почти постоянным. Турбулентное перемешивание, которое характеризует атмосферу ниже турбопаузы, является причиной того, что в Долине Смерти и вблизи Мертвого моря все еще можно дышать. Люди спрашивают, почему в этих местах нет токсичных концентраций аргона и углекислого газа, которые значительно плотнее воздуха.
Ответ — турбулентное перемешивание. Сухой воздух в районе Мертвого моря содержит примерно те же пропорции молекулярного кислорода, молекулярного азота, углекислого газа, аргона и гелия, что и сухой воздух в стратосфере. Способность атмосферы поддерживать турбулентное перемешивание очень резко падает на турбопаузе. Очень разреженный воздух над турбопаузой не ведет себя как газ, и с увеличением высоты его поведение быстро становится менее газоподобным.
обновление: ответ @SergeiOzerov отличный и полный, и я приму его через несколько дней.
В: Почему плотность атмосферы Земли имеет большое «колено» около 100 км?
A: Доля более легкого компонента атомарного кислорода O по отношению к O2 и N2.
Лог-линейный график в вопросе показывает примерно прямолинейное поведение до и снова после широкого «колена» примерно от 100 до 200 км. Приближение масштабной высоты для поведения атмосферного давления в зависимости от высоты дает экспоненту с характерной константой 1/e. данный
где - средняя кинетическая энергия атмосферной частицы и градиент гравитационной потенциальной энергии частицы, а зависимость давления от высоты в этом простом приближении как
На графике ниже показана доля различных атмосферных компонентов с высотой. Отношение N2/O2 78%/21% начинает резко падать выше 100 км с преобладанием моноатомного кислорода около 180 км. Будучи примерно половиной массы N2 или O2, его масштабная высота удваивается, что приводит к переходу к наклону вдвое меньшему на логарифмически-линейном графике.
В: Существует ли хорошее аналитическое приближение?
О: Да, например , эта кусочная комбинация трех аналитических аппроксимаций . Вот изображение, содержащееся на этой странице:
Короткий ответ: температурный профиль атмосферы и изменение ее химического состава; оба в основном движимы солнечным светом. Вы должны посмотреть на средний график ниже; обратите внимание, что масштаб экспоненциальный
Солнечный свет включает некоторое количество высокоэнергетических фотонов (УФ и рентгеновское излучение), которые легко поглощаются атмосферными газами. Этот процесс ограничен верхней частью атмосферы, потому что почти все эти фотоны поглощаются, прежде чем они могут проникнуть глубже. Эти фотоны расщепляют двухатомные газы, такие как кислород или азот, на одноатомные газы и увеличивают температуру газа в 5 раз (с 200 до 1000 К и даже выше). В сочетании гораздо более высокая температура и в 2 раза более низкая молекулярная плотность означают, что высота газовой шкалы резко увеличивается, отсюда и выраженное «колено» плотности.
Важным побочным эффектом является то, что это «колено» сильно меняется в зависимости от солнечной активности. Солнечная вспышка и увеличенный поток энергии от Солнца легко расширяют этот внешний слой атмосферы, нагревая его и еще больше увеличивая его масштабную высоту. Это имеет серьезные последствия для объектов на низкой околоземной орбите, поскольку большая высота масштаба означает более медленное уменьшение плотности атмосферы с высотой и, следовательно, большую плотность атмосферы на большой высоте. Поэтому, когда излучение Солнца увеличивается, спутники на низких орбитах внезапно начинают испытывать гораздо большее сопротивление.
Я написал более подробный ответ здесь .
Рассел Борогов
ооо
Дэвид Хаммен
ооо
ооо