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天宮一號的著地點會在哪裡?為何會如此難預測呢?

活躍星系核_96
・2018/02/23 ・3515字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 536 ・七年級
  • 作者/張起維│中央大學太空科學研究所副教授,高空動力實驗室負責人。
    美國科羅拉多大學航太工程系博士畢業,研究興趣為高層大氣物理、軌道運動學、小型人造衛星及衛星科學任務設計與操控。從小對太空有熱忱,現在努力在台灣建立大學太空計畫,協助推動台灣航太產業成為世界第一等。
天宮一號模擬圖。source:Kordite@Flickr

最近大家都在討論天宮一號再入(reentry)大氣層的事情以及可能落地的地方。(編按:討論內容請參考各家新聞網的報導。)要推測 reentry location(再入位置)的變數非常多,不確定性也很高,尤其是大氣密度、風場、衛星姿態、切面積以及其是否分裂等因素都是關鍵。

有時候我們會用如 STK 的模擬軟體來推估衛星壽命,但是這裏用的大氣模型都是經驗參考模型(emperical reference model),並未能考慮到實際的大氣天氣參數;除非已經非常接近再入時間或衛星還在控制下,這種工具通常只適合推估衛星大概的壽命。就實際落地地點而言,裡面不確定性非常高;而且離再入大氣層時間越遠,不確定性越大。按照美國空軍附屬的 Aerospace Corporation 判斷,天宮一號最早也是到三月底才會 reenter。就現階段來說,用現有的軌道參數來進行前述的模擬還言之過早;就連 Aerospace Corporation 網頁上的預測都只限於衛星所飛行過的緯度範圍。

天宮一號示意圖。圖/By Craigboy derivative work [CC BY-SA 3.0 ) or GFDL], via Wikimedia Commons

來試著模擬看看吧!

我們以大家最近關注的天宮一號為範例,來跑跑看 STK 模擬凸顯預測衛星再入大氣層(atmospheric reentry)的困難度。這裡有很多不確定因素都會造成影響,包含衛星飛行姿態、還有高層大氣天氣。

要預測天宮一號未來的路徑及落地點,我們需要一個軌道模型(orbit propagator);所謂的軌道模型就是在預測一顆衛星受到地球重力及其他受力影響的位置及速度如何隨時間改變,我們可以用的模型很多。

最簡單、也是歷史最悠久的就是克普勒及牛頓發展的二體模型(reduced two body system)。我們假設地球的質量全部集中在地心,除此以外沒有其他受力。這個模型雖然不錯用,但是無法考量到衛星實際上會遇到的其他受力,包含:地球質量分布不均勻,在低地球軌道仍然存在的空氣阻力等,被稱為稱為軌道擾動 (orbital perturbations)的受力。

STK 可用的軌道模型。

若要考慮到這些軌道擾動的影響,我們必須要直接對衛星的運動方程式(牛頓第二定律 F = ma)進行數值積分。通常是用有限差分法(finite difference methods);STK 的 High Precision Orbit Propagator(HPOP)就是這樣的模型。

HPOP 運用有限差分法解衛星的運動方程式。

有了軌道模型後我們可以用天宮一號現有的軌道參數來做初始狀態 (別忘記解微分方程式需要 initial conditions)。我們也必須定義衛星所感受到的種種受力,這包含地球的核心重力場、還有上述的軌道擾動。

HPOP 可設定的受力。

從上圖中,我們可以看到 HPOP 所能考量到的受力很多,包含地球重力場不均勻分布(Gravity Field 下欄的 Degree & Order),衛星吸收太陽輻射所感受到的壓力(Solar Radiation Pressure),還有空氣阻力 (drag)。有了這些受力後,我們就可以進行更精準的軌道模擬 (衛星沒有空氣阻力就不會掉下來)。

要好好預估落點,還缺了什麼?

這樣就完成了嗎?

這樣就大功告成了嗎?

且慢!要考量到這些軌道擾動仍然有很多不確定因素:空氣阻力、大氣層的密度、風速、以及衛星迎向前衝的切面積都有直接的關係。

問題是,我們對高層大氣的天氣觀測及預報能力遠少於低層大氣。我們就只好用所謂的經驗模型(empirical model)來產生可以參考的大氣密度數據。經驗模型的基本原理就是利用過去的觀測建立一個統計學模型。也就像是運用某地方過去 100 年的降雨天數來預測明天的降雨機率。這樣雖然可以產稱有參考價值的氣候數據,但是無法預測之前沒有發生過的狀況,更無法考量到實際天氣狀況。

為了呈現不同大氣模型對軌道預估產生的不確定性,我們試著用兩個常見的經驗模型:MSISE 2000 及 Jacchia-Roberts 進行空氣阻力模擬。

STK 可用的地球大氣經驗模型有十多種選擇,各會受到時間,季節,太陽及地磁活動影響。

另外,空氣阻力會受到衛星迎向前衝的切面積影響。

問題是,天宮一號目前已經沒有姿態控制能力。根據報導可能處在翻滾狀態,換句話說,天宮一號的切面積及空氣阻力可能持續在改變。為了凸顯這項不確定性的影響,我們另外又分別以天宮一號最大及最小切面積來進行軌道模擬。

所以我們進行了三項模擬:

  • MSISE 2000 大氣模型,最大切面積 (黃色
  • Jacchia-Roberts 大氣模型,最大切面積(藍色
  • MSISE 2000 大氣模型,最小切面積(綠色

 

一週後的軌道分布,每個顏色的線代表不同的模擬條件。(可點擊看大圖)

 

上圖是經過七天後三個模擬所預測的軌道位置。我們可以看到三者很明顯都不一樣。不同切面積(綠色)所產生的差異尤其大。這凸顯切面積衛星姿態對低軌道軌道預測產生的影響特別大。

落地時間預測。(可點擊看大圖)

這個對姿態的敏感度也在預測的落地時間中呈現。從上圖中,不同切面積的落地時間不確性範圍高達一個多月,從 3/9 到 4/23

差一點,差很多的預測結果

那天宮一號又會在什麼地方著地呢?我們看一下三個模擬成果:

三次模擬地著地點。(可點擊看大圖)

三個著地點分別在非洲、中東及北韓(Hi, 恩恩)。但是這些預測有多可靠呢?我們來看一下天宮一號在其中一次模擬一天所飛過的地理範圍:

天宮一號一天所飛過的地理範圍。(可點擊看大圖)

我們可以看到,天宮一號一天內飛過全球南北緯 42.8 度之間所有的緯度 (衛星所飛過最高緯度與軌道傾角 orbital inclination相同)。我們也可以看到,同切面積設定模擬的 MSISE-2000 及 Jacchia-Roberts 大氣模型雖然都是同一天著地,但是地理位置差很遠!只要落地時間差一點點,落地點可能就會直接跑到世界的另一個地方了!

三次模擬著地前所飛過的所有地方。(可點擊看大圖)

所以,只要著地時間差一點點,著地點就可以差很多。基本上只要緯度在軌道傾角以內的地區都有可能。我們這裡還有很多影響著地時間的不確定性沒列入考量:

  • 天宮一號在翻滾,並有可能解體,其切面積持續在改變。
  • 大氣經驗模型之間有所差異,並無法考慮到天氣變化
  • 我們的模擬並未考慮到太空天氣變化(太陽閃焰、磁暴)對高層大氣密度風場的影響。

目前可預測的著陸地點範圍

目前我們可以參考一下隸屬美國空軍,對衛星再入預測相當有經驗的 Aerospace Corporation 對天宮一號的預測:

Aerospace Corporation 2/22 對天宮一號著地點機率預測。黃色代表機率較高,綠色代表機率較低,藍色代表機率為零。圖/Aerospace Corporation 

 

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活躍星系核_96
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活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia


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揭開人體的基因密碼!——「基因定序」是實現精準醫療的關鍵工具

科技魅癮_96
・2021/11/16 ・1998字 ・閱讀時間約 4 分鐘

為什麼有些人吃不胖,有些人沒抽菸卻得肺癌,有些人只是吃個感冒藥就全身皮膚紅腫發癢?這一切都跟我們的基因有關!無論是想探究生命的起源、物種間的差異,乃至於罹患疾病、用藥的風險,都必須從了解基因密碼著手,而揭開基因密碼的關鍵工具就是「基因定序」技術。

揭開基因密碼的關鍵工具就是「基因定序」技術。圖/科技魅癮提供

基因定序對人類生命健康的意義

在歷史上,DNA 解碼從 1953 年的華生(James Watson)與克里克(Francis Crick)兩位科學家確立 DNA 的雙螺旋結構,闡述 DNA 是以 4 個鹼基(A、T、C、G)的配對方式來傳遞遺傳訊息,並逐步發展出許多新的研究工具;1990 年,美國政府推動人類基因體計畫,接著英國、日本、法國、德國、中國、印度等陸續加入,到了 2003 年,人體基因體密碼全數解碼完成,不僅是人類探索生命的重大里程碑,也成為推動醫學、生命科學領域大躍進的關鍵。原本這項計畫預計在 2005 年才能完成,卻因為基因定序技術的突飛猛進,使得科學家得以提前完成這項壯舉。

提到基因定序技術的發展,早期科學家只能測量 DNA 跟 RNA 的結構單位,但無法排序;直到 1977 年,科學家桑格(Frederick Sanger)發明了第一代的基因定序技術,以生物化學的方式,讓 DNA 形成不同長度的片段,以判讀測量物的基因序列,成為日後定序技術的基礎。為了因應更快速、資料量更大的基因定序需求,出現了次世代定序技術(NGS),將 DNA 打成碎片,並擴增碎片到可偵測的濃度,再透過電腦大量讀取資料並拼裝序列。不僅更快速,且成本更低,讓科學家得以在短時間內讀取數百萬個鹼基對,解碼許多物種的基因序列、追蹤病毒的變化行蹤,也能用於疾病的檢測、預防及個人化醫療等等。

在疾病檢測方面,儘管目前 NGS 並不能找出全部遺傳性疾病的原因,但對於改善個體健康仍有積極的意義,例如:若透過基因檢測,得知將來罹患糖尿病機率比別人高,就可以透過健康諮詢,改變飲食習慣、生活型態等,降低發病機率。又如癌症基因檢測,可分為遺傳性的癌症檢測及癌症組織檢測:前者可偵測是否有單一基因的變異,導致罹癌風險增加;後者則針對是否有藥物易感性的基因變異,做為臨床用藥的參考,也是目前精準醫療的重要應用項目之一。再者,基因檢測後續的生物資訊分析,包含基因序列的註解、變異位點的篩選及人工智慧評估變異點與疾病之間的關聯性等,對臨床醫療工作都有極大的助益。

基因定序有助於精準醫療的實現。圖/科技魅癮提供

建立屬於臺灣華人的基因庫

每個人的基因背景都不同,而不同族群之間更存在著基因差異,使得歐美國家基因庫的資料,幾乎不能直接應用於亞洲人身上,這也是我國自 2012 年發起「臺灣人體生物資料庫」(Taiwan biobank),希望建立臺灣人乃至亞洲人的基因資料庫的主因。而 2018 年起,中央研究院與全臺各大醫院共同發起的「臺灣精準醫療計畫」(TPMI),希望建立臺灣華人專屬的基因數據庫,促進臺灣民眾常見疾病的研究,並開發專屬華人的基因型鑑定晶片,促進我國精準醫療及生醫產業的發展。

目前招募了 20 萬名臺灣人,這些民眾在入組時沒有被診斷為癌症患者,超過 99% 是來自中國不同省分的漢族移民人口,其中少數是臺灣原住民。這是東亞血統個體最大且可公開獲得的遺傳數據庫,其中,漢族的全部遺傳變異中,有 21.2% 的人攜帶遺傳疾病的隱性基因;3.1% 的人有癌症易感基因,比一般人罹癌風險更高;87.3% 的人有藥物過敏的基因標誌。這些訊息對臨床診斷與治療都相當具實用性,例如:若患者具有某些藥物不良反應的特殊基因型,醫生在開藥時就能使用替代藥物,避免病人服藥後產生嚴重的不良反應。

基因時代大挑戰:個資保護與遺傳諮詢

雖然高科技與大數據分析的應用在生醫領域相當熱門,但有醫師對於研究結果能否運用在臨床上,存在著道德倫理的考量,例如:研究用途的資料是否能放在病歷中?個人資料是否受到法規保護?而且技術上各醫院之間的資料如何串流?這些都需要資通訊科技(ICT)產業的協助,而醫師本身相關知識的訓練也需與時俱進。對醫院端而言,建議患者做基因檢測是因為出現症狀,希望找到原因,但是如何解釋以及病歷上如何註解,則是另一項重要議題。

從人性觀點來看,在技術更迭演進的同時,對於受測者及其家人的心理支持及社會資源是否相應產生?回到了解病因的初衷,在知道自己體內可能有遺傳疾病的基因變異時,家庭成員之間的情感衝擊如何解決、是否有對應的治療方式等,都是值得深思的議題,也是目前遺傳諮詢門診中會詳細解說的部分。科技的初衷是為了讓人類的生活變得更好,因此,基因檢測如何搭配專業的遺傳諮詢系統,以及法規如何在科學發展與個資保護之間取得平衡,將是下一個基因時代的挑戰。

更多內容,請見「科技魅癮」:https://charmingscitech.pse.is/3q66cw

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《科技魅癮》的前身為1973年初登場的《科學發展》月刊,每期都精選1個國際關注的科技議題,邀請1位國內資深學者擔任客座編輯,並訪談多位來自相關領域的科研菁英,探討該領域在臺灣及全球的研發現況及未來發展,盼可藉此增進國內研發能量。 擋不住的魅力,戒不了的讀癮,盡在《科技魅癮》