Menos riesgo de colisiones espaciales gracias a una modelización mejor de la termosfera
Nuestra atmósfera superior o termosfera es muy poco densa. Incluso aunque las densidades sean más de un millón de veces menores que las de la superficie del planeta, predecir la resistencia aerodinámica generada por la resistencia del aire es especialmente importante para los operadores de satélites. En la órbita baja terrestre, la resistencia aerodinámica es la principal fuente de error y desempeña una función básica en la planificación de misiones satelitales, las trayectorias y la predicción de reentrada, así como en la planificación de maniobras de evasión para evitar choques. La Estación Espacial Internacional se somete a una maniobra anual solo por esa razón. Sean Bruinsma, del Centro Espacial de Toulouse o CNES (Francia), está al cargo de la difusión del proyecto financiado con fondos europeos SWAMI. En sus propias palabras: «La principal dificultad actual radica en evitar las colisiones, lo cual será mucho más complejo con el paso del tiempo según se vayan lanzando constelaciones de satélites como la de Starlink. No cabe duda de que la enorme cantidad de objetos en órbita aumentará el riesgo de colisiones». Es necesario contar con un modelo de densidad preciso, así como predicciones de la actividad solar y geomagnética para anticiparse a las colisiones. El único modelo europeo de la termosfera, el Drag Temperature Model (DTM, por sus siglas en inglés), tiene su límite en los 120 km de altitud, lo que hace necesario utilizar modelos estadounidenses para calcular la reentrada por debajo de esa altitud. «Ahora, gracias a una combinación de tablas digitales de la media mensual del Modelo Unificado calculadas por la Oficina Meteorológica del Reino Unido y un DTM actualizado, poseemos un modelo atmosférico para hasta unos mil quinientos kilómetros. Este modelo, denominado MOWA Climatological Model (MCM, por sus siglas en inglés), puede emplearse para operar satélites e incluso para calcular reentradas», añade Bruinsma. «El MCM supone un impulso considerable para la independencia espacial europea, si bien la crisis de la COVID-19 ha supuesto una menor precisión de la esperada en la zona de reentrada».
Calcular el efecto del viento solar
El proyecto SWAMI creó además un nuevo índice geomagnético Hpo, un indicador de la energía que aporta a la atmósfera superior la interacción del viento solar con esta última. El Hpo se sirve de intervalos de muestreo más cortos, de 30 y 60 minutos, muy inferiores a los 180 minutos utilizados en el índice anterior Kp y más capaces de representar tormentas geomagnéticas. «La mayor resolución temporal de Hpo permite una modelización más precisa de la variabilidad en la termosfera». «En el ámbito satelital, es necesario predecir con días o semanas de antelación las órbitas de objetos y, por tanto, es necesario predecir la actividad solar y geomagnética para dichos periodos», explica Bruinsma. Para lograrlo, el proyecto se sirvió de aprendizaje automático y empleó un algoritmo especial que optimiza la precisión durante tormentas geomagnéticas.
Herramientas de análisis
Los modelos MCM y DTM están disponibles en Github y pueden o bien utilizarse gratuitamente con fines no comerciales, o bien licenciarse en caso contrario. Estos modelos son las herramientas operativas creadas por el equipo de SWAM para que el usuario las aplique en sus propios programas. En el sitio web de SWAMI y en Github se encuentran las instrucciones de aplicación y las mediciones de referencia.
Palabras clave
SWAMI, espacio, meteorología, clima, solar, atmósfera, satélites, órbita, termosfera
