Коль сколько-бы не был прекрасен и загадочен космос, нам с Вами вряд ли удастся там побывать.
Но зачем стремиться к недостижимому, когда на нашей планете столько удивительных мест, в которых Вы еще не успели побывать! Например, Вена, с ее вечно цветущими садами, зелеными парками и поражающими воображение архитектурными памятниками!
Если у Вас нет возможности посетить этот райский уголок нашей планеты, тогда удовлетворить вашу тягу к познанию неведомых далей сможет обзорная экскурсия по Вене на сайте www.bellaaustria.net, благодаря которой Вы узнаете, что этот город может посоревноваться в своей чопорности с самим Лондоном, а его монументальное величие ничем не уступает римскому антуражу!
Модель засоренности земной орбиты, составленная специалистами НАСА в 2011 году
Сегодня мы осознаем, что располагаем лишь скудными данными о состоянии космической среды. Хорошо известно распределение лишь крупных КО. Не менее важно знать характеристики популяций среднеразмерного и мелкого КМ, а также перспективу их динамики в будущем. Поэтому для заполнения пробелов (существует целый ряд критических областей) в собранной быстро и часто непредсказуемо меняющейся информации о потоках КМ неизбежно моделирование. Для этого необходимо располагать в качестве исходных данных надежными, предельно реалистическими (пусть даже неполными) оценками текущего состояния техногенной засоренности ОКП и иметь возможность прогнозировать различные характеристики космической среды на обозримое будущее.
Существует множество моделей засоренности космоса. Они дают различные, часто противоречивые результаты. Только в материалах IADC наличествует около двух десятков моделей. Они подразделяются на два класса — текущей засоренности ОКП и прогноза засоренности. Первые устроены наиболее просто: в качестве исходной используют данные о параметрах орбит и некоординатных характеристиках КО, взятых в основном из каталогов и архивов наблюдений не каталогизированных объектов. Их преобразуют в обобщенные показатели, такие как плотность потоков в разных орбитальных областях, вероятность столкновений КО различных классов, виды распределений КМ и т. п.
Задача моделей первого типа — обобщенная интерпретация разрозненной массы данных (в большинстве случаев выборочных), собранных в ходе столь же разрозненных космических экспериментов, а иногда и систематических измерительных кампаний с помощью, как правило, наземных СН. Имеющиеся данные затем экстраполируются на другие орбитальные области и другие классы КМ. Выходные данные множества таких моделей характеризуются различной степенью достоверности и неопределенности.
Модели второго типа используются для прогноза роста (sic!) популяции КМ, ее структурных изменений, динамики различных параметров, главным образом для возможных сценариев деятельности человека в ОКП. Последнее — одно из главных отличий моделей второго типа от моделей первого.
Модели обоих типов содержат множество неопределенностей, обусловливающих недостаточную надежность получаемых решений в результате их прогонов. Это неопределенности:
• текущих количественных характеристик и распределений КО разных категорий (по размеру, массе, материалу, форме и т. д.) на орбитах;
• количества, характеристик и исходных распределений КО, которые будут запущены в ближайшем и особенно в отдаленном будущем;
• уровня солнечной активности и его влияния на параметры атмосферы;
• характеристик фрагментов, образующихся в результате взрывов и столкновений КО;
• особенности темпов образования продуктов возрастной деградации поверхностей КО;
• неточности и иногда неоднозначности самой измерительной информации (координатной и некоординатной).
Все эти факторы имеют различное влияние на точность моделей текущей засоренности ОКП и прогнозирование будущих популяций КМ. Неопределенность знания характеристик не каталогизированных КО имеет ограниченное влияние на прогноз будущего состояния среды, так как именно крупные КО, а большинство их каталогизировано, определяют рост общей популяции КМ. Мелкие КО обычно характеризуются меньшим сроком орбитального существования чем крупные (в примерно одинаковых орбитальных условиях), в основном из-за большего отношения площади поперечного сечения к массе. Некоторые исследования показывают, что не каталогизированные КО не оказывают заметного влияния на эволюцию будущей популяции НОКО [Eichler, 1993; Kessler, Loftus, 1994]. Это предположение используется в моделях, где в качестве начальной популяции берутся только каталогизированные КО [Kessler, 1991].
Наконец, ввиду постоянного развития и совершенствования измерительной техники и методологии измерений, каталоги КО становятся все более полными за счет включения в них более мелких КО.
Темп будущих запусков, размеры перспективных КА и распределение их орбит нельзя предсказать точно ввиду зависимости от таких факторов, как цели миссий и требования к ним; появление новых технологий; мировое экономическое и политическое развитие. Из-за неопределенности прогноза солнечной активности и, следовательно, атмосферного сопротивления движению КО в низкоорбитальной области трудно точно оценить количество объектов, которые сойдут с орбит по естественным причинам.
Поскольку в основе моделей разрушений лежит очень ограниченный объем фактических данных (задокументированы последствия лишь нескольких известных столкновений в космосе и результаты небольшого числа наземных тестов при скоростях столкновений ниже типичных для НОКО) и они сами содержат много неопределенностей, то эти модели вносят свой весомый вклад в общую неопределенность предсказания состояния космической среды в будущем.
Нет достаточной уверенности и в том, насколько хорошо современные модели столкновений:
• учитывают влияние конфигурации различных КО и геометрические схемы столкновений;
• определяют пороговые размеры (в терминах массы и/или энергии) КО, которые могут разрушить встречный объект заданного размера;
• выстраивают распределение размеров и масс осколков, образованных в результате столкновений;
• предсказывают распределение векторов скоростей образующихся обломков и осколков.
Вместе с тем проведенные наземные испытания свидетельствуют, что современные модели с приемлемой точностью позволяют оценить количество крупных обломков, возникающих при столкновении.
Авторы современных моделей прогнозирования засоренности ОКП часто управляются с имеющимися неопределенностями, включая их как переменные. Прием очень удобный. Например, модель может быть поставлена на прогон с установкой частоты взрывов РН, равной текущей. Затем выполняется прогон с нулевой частотой взрывов и оценивается влияние пассивации РН на характер роста будущей популяции КМ. Замена неопределенностей на переменные не снижает общей неопределенности модели, но позволяет уточнить результаты моделирования для частных случаев и делает модель более гибкой в использовании.
Расшифровку всех приведенных в статье условных сокращений смотреть здесь: «Исследование ближнего космоса: условные сокращения».