晴天条件下大气电场建模方法

摘要

晴天条件下大气电场建模方法，涉及一种大气电场建模方法，属于基于大气电场的环境仿真技术领域。本发明解决了现有的大气电场建模空间范围不大，精度不高，时变性特征不明显的问题。本发明为技术方案是：晴天条件下0海拔年平均大气电场建模；晴天条件下0海拔大气电场时变特性建模，包括：晴天条件下大气电场季节变化建模，将一年分成夏半年，即5月到10月，冬半年，即11月到次年4月两部分，分别对夏半年和冬半年的年平均0海拔电场强度的求解；晴天条件下一天内任意时刻0海拔大气电场建模。本发明可应用于生成全球范围内晴天条件下的大气电场，用于模拟飞行器的飞行状态受大气电场的影响。

说明书

技术领域

本发明涉及一种大气电场建模方法，尤其涉及一种晴天条件下大气电场建模方法，属 于基于大气电场的环境仿真技术领域。

背景技术

大气电场受大气中各种条件的影响比较大，加之地球上区域环境差异较大。在全球范 围内有几大气候区：热带雨林气候、热带季风气候、热带草原气候、热带沙漠气候、亚热 带季风和亚热带湿润气候、地中海气候、温带海洋性气候、温带季风气候、温带大陆性气 候(包括亚寒带针叶林气候)、极地气候(包括苔原和冰原气候)、高山气候。不同的气 候地区具有不同的大气电场特点。加之大气电场受大气湿度、温度、人口建筑密度、工业 情况、地震等因素的影响也是很大的。如果只是从气象原理方面进行分析建模，不免会顾 忌不了所有的条件。

目前环境仿真领域全球范围内的大气电场建模尚未提出。随着计算机水平的不断发 展，虚拟试验在各个领域得到了广泛的应用。在航空航天领域，电场环境是影响飞行器飞 行状态的主要因素之一。飞行器通过雷达向大气发出电磁波实现通讯功能，如果是在一个 稳定的大气电场环境中，则传输的电磁波受到的影响比较小；如果电磁波在一个波动剧烈 的大气电场中传播，那么电磁波接收方则可能会因为剧烈的电场波动而无法接收到较为准 确的信息。目前现有大气电场建模存在的问题如下：(1)大气电场建模空间范围不大； 目前的大气电场建模大多是设定了许多复杂的具体的外部条件，具有很强的针对性。因此 该类模型只是用于一部分空间范围，比如热带雨林气候、热带季风气候、热带草原气候、 热带沙漠气候，并不适应于全球范围。(2)大气电场建模空间精度不高；目前针对大气 电场所提出的模型很多只是为了说明大气电场在空间范围内的差别特征，其空间精度往往 不够高。(3)大气电场时变性特征不明显；目前针对大气电场所提出的模型的时变特征 大多只是针对单一的环境变化，对于复杂环境变化的大气时变电场建模并没有涉及。且目 前提出的模型所生成的电场数据时间范围不够大，通常只能体现出某一自然现象的发生过 程。

根据文献的研究发现晴天条件下大气电场随高度分布的平均曲线，大气电场经验公式 为：$\left(\begin{array}{cc}E\left(z\right)=E\left(0\right)\exp (-\mathrm{az}+b{z}^2)& (0~10\mathrm{km})\\ E\left(z\right)=E\left(Z_0\right)\exp (-\mathrm{cz})& (10~30\mathrm{km})\end{array}\right),$式中E(z)取V/m为单位，z取km单位，正方向为 竖直向下。电场参数：a＝0.591，b＝0.0261，c＝0.124。上式中，E(0)为海拔为0时的电场 强度，E(z)为高于海平面高度为z时的电场强度。说明大气电场在海平面到海平面以上 30KM内是有规律可循的，空中武器的飞行高度绝大多数也在这一范围内，在这一范围内， 进行大气电场建模仿真有利于增加模型的可信度和减小建模的难度。

发明内容

本发明的目的是提出一种晴天条件下全球范围内的大气电场建模方法，以解决针对现 有的大气电场建模空间范围不大，精度不高，时变性特征不明显的问题。

本发明为解决上述技术问题所采用的技术方案是：

本发明所述的晴天条件下大气电场建模方法，是按照以下步骤实现的：

步骤一、晴天条件下0海拔年平均大气电场建模；

步骤二、晴天条件下0海拔大气电场时变特性建模，包括：

步骤二一、晴天条件下大气电场季节变化建模，将一年分成夏半年，即5月到10月， 冬半年，即11月到次年4月两部分，分别对夏半年和冬半年的年平均0海拔电场强度的 求解；

步骤二二、晴天条件下一天内任意时刻0海拔大气电场建模。

本发明的有益效果是：

本发明结合电场背景知识进行电场模型的构建和优化，提出一种基于时间空间点查找 的晴天条件下大气电场建模方法，该方法分析总结了大气电场的年变化和日变化规律。按 照建模方法，生成特定时空范围内的电场环境数据库，对电场建模精度进行了分析。保证 了在充分保证电场模型的大气范围密度的前提下，有效地就大气电场的时变特性进行仿 真。在拥有足够的大气电场测试数据的情况下：

1、根据0海拔年平均大气电场建模模型和大气电场经验公式能够生成经度-180～180 度，纬度-90～90度，海拔高度0～30km范围内的空间任意点的电场数据；

2、本发明根据0海拔年平均大气电场建模模型能够生成空间精度为100m的数据库；

3、本发明根据观测数据和大气电场的时变模型能够生成全球范围内过去时间段任意 时刻(年/月/日/小时/分钟)的电场数据，本发明提出的电场模型生成电场数据能够反映 出大气电场的日变化规律和季节变化规律；

4、本发明可生成符合特定环境特性的某一时空范围内的大气电场数据库，为飞行器 配置环境特性参数，便于虚拟试验，提出了电场建模精度的分析方法。

附图说明

图1为具体实施方式一中大气电场一日内变化特性曲线；

图2为北纬69.7N东经18.9E电场强度随高度变化的仿真图像；

图3为北纬51.3N西经0.1W电场强度随高度变化的仿真图像。

具体实施方式

结合附图进一步详细说明本发明的具体实施方式。

具体实施方式一：下面结合图1说明本实施方式，本实施方式所述的一种晴天条件下 大气电场建模方法，包括以下步骤：

步骤一、晴天条件下0海拔年平均大气电场建模；

步骤二、晴天条件下0海拔大气电场时变特性建模，包括：

步骤二一、晴天条件下大气电场季节变化建模，将一年分成夏半年，即5月到10月， 冬半年，即11月到次年4月两部分，分别对夏半年和冬半年的年平均0海拔电场强度的 求解；

步骤二二、晴天条件下一天内任意时刻0海拔大气电场建模。

通过步骤二中建模所得的晴天日电场变化的幅值系数向量和晴天日电场变化的时间 特征点向量即可得到图1所示的各个特征点的坐标(时间和电场强度)。将各个特征点进 行线性建模，即可得到一天内任意时刻的大气电场强度。

地球范围内任意固定地点的大气电场在一日内的变化都是具有普遍规律的。根据文献 的研究可以发现晴天近地面大气电场日变化基本上呈现出双峰双谷型，峰值分别出现在 07:00和23:00左右，谷值分别出现在05:00和12:00左右。这与很多观测结果是基本一致 的。

此外，晴天近地面大气电场还表现出一定的季节差异。除了13:00～15:00的时间段外， 冬半年平均日变化中各点的值都大于夏半年的值。

基于步骤一建模得到的全球任意经纬度的0海拔年平均大气电场，步骤二对大气电场 的季节变化和一天中变化进行建模，基于以上建模过程即可以得出一种全球范围内晴天条 件下的大气电场建模方法。

本实施方式的有益效果是：

1、根据0海拔年平均大气电场建模模型和大气电场经验公式能够生成经度-180～180 度，纬度-90～90度，海拔高度0～30km范围内的空间任意点的电场数据；

2、本发明根据0海拔年平均大气电场建模模型能够生成空间精度为100m的数据库；

3、本发明根据观测数据和大气电场的时变模型能够生成全球范围内过去时间段任意 时刻(年/月/日/小时/分钟)的电场数据，本发明提出的电场模型生成电场数据能够反映 出大气电场的日变化规律和季节变化规律；

4、本发明可生成符合特定环境特性的某一时空范围内的大气电场数据库，为飞行器 配置环境特性参数，便于虚拟试验，提出了电场建模精度的分析方法。

具体实施方式二：下面结合图说明本实施方式，本实施方式与具体实施方式一不同的 是：步骤一所述的0海拔年平均大气电场建模的具体过程为：即求取全球范围内任意0 海拔地点的电场强度E(0)的全年平均值；

由经验公式可以看出，E(0)为海拔为0时的电场强度，在不同地形处测得的近地面大 气电场也有较大的差别，这也是一种局地影响。若把地面看成电位为零的等位面，则曲率 大的地表面电荷密度高，因此地面大气电场也相应地高。所以地形的影响是显而易见的。 山和地面建筑物是最为普遍遇到的地形特征。

E(Z₀)可由经验公式的方程组联立解求得。由于全球范围内不同地理坐标对应的E(0) 值是不同的，而通过观测的方法得到所有的E(0)值显然是行不通的。

在实际观测得到全球范围内N个参考点，即n₁、n₂、n₃…n_N的经度坐标ξ_i、纬度坐 标θ_i，N≥30，i∈[1,N]且i为整数，各参考点所对应的全年0海拔电场强度E(0)_i平均值 基础上(将这些观测数据加入观测数据库)，对任意0海拔地点m，其经度坐标为ξ_m、纬度 坐标为θ_m，点m对应的0海拔电场强度的全年平均值为E(0)_m，具体步骤如下：

(1)通过球面两点距离公式分别求取点m到N个参考点的距离d₁、d₂、d₃…d_N；

(2)选取d₁、d₂、d₃…d_N中最小的五个值d_a、d_b、d_c、d_d、d_e，其所对应的5个点分 别为n_a、n_b、n_c、n_d、n_e；

(3)通过查找观测数据库获得点n_a、n_b、n_c、n_d、n_e所对应的0海拔电场强度全年平 均值E(0)_a、E(0)_b、E(0)_c、E(0)_d、E(0)_e；

(4)求点m到5个最近的参考点的距离的倒数1/d_a 1/d_b 1/d_c 1/d_d 1/d_e；

(5)E(0)_m的修正：设{e_a e_b e_c e_d e_e}^T为0海拔电场修正系数，若实际观测 的点数N>＝100，取修正系数为{1 1 1 1 1}^T，若实际观测的点数N<100，取修正系 数e_a≥e_b≥e_c≥e_d≥e_e；

(6)采用加权平均数的方法，依照如下公式求E(0)_m：

E(0)_m＝{E(0)_a·e_a E(0)_b·e_b E(0)_c·e_c E(0)_d·e_d E(0)_e·e_e}·

{1/d_a 1/d_b 1/d_c 1/d_d 1/d_e}

随着观测数据的增多(N值增大)，E(0)_m的估计值会越来越接近精确值。若获得 E(0)_m，即可以根据经验公式求出大气中任意一点的电场值。若要保证全球范围内大气 电场建模的精度，观测数据的参考点应该位于不同气候区域，并保证参考点数尽可能的多。

具体实施方式三：本实施方式与具体实施方式一或二不同的是：步骤二一所述的夏半 年和冬半年的年平均0海拔电场强度求解的具体过程为：

设任意点的夏半年平均0海拔电场值为E(0)_i1，冬半年平均0海拔电场值为E(0)_i2： 根据实际观测得到的全球范围内N个参考点，即n₁、n₂、n₃…n_N的经度坐标ξ_i、纬度坐 标θ_i，N≥30，i∈[1,N]且i为整数，各参考点所对应的全年0海拔电场强度E(0)_i平均值， 具体方法如下：

令E(0)_i2＝λ·E(0)_i1   (1)

其中，λ为关系系数，取值为1.1～1.5，本实施方式取1.1；

联立公式(1)和公式(2)，即可求得E(0)_i1，E(0)_i2；

E(0)_i2+E(0)_i1＝2E(0)_i   (2)

解得：E(0)_i1＝0.952E(0)_i

E(0)_i2＝1.048E(0)_i。

具体实施方式四：下面结合图1和图2说明本实施方式，本实施方式与具体实施方式 一至三之一不同的是：步骤二二所述的一天内任意时刻0海拔大气电场建模的具体过程 为：

根据电场变化规律及实际观测数据可以得出如图2所示的晴天电场日变化规律模拟 曲线，如图1所示，虚线为日平均电场，实线为日电场变化曲线。全天0～24时可以分为 5个时间段，其电场变化规律呈现出5种变化：

$\left(\begin{array}{c}0<a_1<a_2<a_3<a_4<a_5\\ 0<E_3<E_4<E_1<E_2<E_5\end{array}\right)$

0～a₁和a₅～24:稳定期，规定电场强度稳定值为E₁；

a₁～a₂:小幅上升期，在a₂时，电场强度上升达到第一个峰值E₂

a₂～a₃:大幅下降区，在a₃时，电场强度下降达到第一个谷值E₃；

a₃～a₄:振荡期，电场强度发生小幅振荡，在a₄时，电场强度下降达到第二个谷值E₄；

a₄～a₅:大幅上升区，在a₅时，电场强度上升达到第二个峰值E₅。

令日平均电场E为1，E₁～E₅分别为晴天日电场变化的幅值系数，a₁～a₅分别为 晴天日电场变化的时间特征点，建模过程为：

步骤二二一，由实际观测得到，晴天日电场变化的时间特征点矩阵为：

$A=\left(\begin{array}{ccccc}{a}_{a1}& a_{a2}& a_{a3}& a_{a4}& a_{a5}\\ a_{b1}& a_{b2}& a_{b3}& a_{b4}& a_{b5}\\ a_{c1}& a_{c2}& a_{c3}& a_{c4}& a_{c5}\\ a_{d1}& a_{d2}& a_{d3}& a_{d4}& a_{d5}\\ a_{e1}& a_{e2}& a_{e3}& a_{e4}& a_{e5}\end{array}\right),$

晴天日电场变化的幅值系数矩阵为:$E^{\prime }=\left(\begin{array}{ccccc}{E}_{a1}& E_{a2}& E_{a3}& E_{a4}& E_{a5}\\ E_{b1}& E_{b2}& E_{b3}& E_{b4}& E_{b5}\\ E_{c1}& E_{c2}& E_{c3}& E_{c4}& E_{c5}\\ E_{d1}& E_{d2}& E_{d3}& E_{d4}& E_{d5}\\ E_{e1}& E_{e2}& E_{e3}& E_{e4}& e_{e5}\end{array}\right);$

(日平均电场E乘以幅值系数等于电场强度，幅值系数为E₁～E₅)

设a_ij和E_ij分别为矩阵A和矩阵E'中的一个元素，a_ij和E_ij中的i为距任意0海拔 地点m距离最近的五个点a，b，c，d，e；j为E₁～E₅、a₁～a₅的下标；

步骤二二二、晴天日电场变化的时间特征点向量$\left(\begin{array}{c}{a}_1\\ a_2\\ a_3\\ a_4\\ a_5\end{array}\right)$的建模；

步骤二二三、晴天日电场变化的幅值系数向量$\left(\begin{array}{c}{E}_1\\ E_2\\ E_3\\ E_4\\ E_5\end{array}\right)$的建模；

步骤二二四、在步骤二二二和步骤二二三的基础上，一天内任意时刻t，t∈[0,24)的0 海拔电场强度E(t)建模。

具体实施方式五：本实施方式与具体实施方式一至四之一不同的是：步骤二二二所述 的晴天日电场变化的时间特征点向量$\left(\begin{array}{c}{a}_1\\ a_2\\ a_3\\ a_4\\ a_5\end{array}\right)$的建模的具体过程为： $\left(\begin{array}{ccccc}{a}_1& & & & \\ & a_2& & & \\ & & a_3& & \\ & & & a_4& \\ & & & & a_5\end{array}\right)=f(A_0·A),$f(X)为矩阵函数，矩阵X只保留对角线元素， 其余元素都为零，$A_0=\left(\begin{array}{ccccc}{\alpha }_{a1}& {\alpha }_{b1}& {\alpha }_{c1}& {\alpha }_{d1}& {\alpha }_{e1}\\ {\alpha }_{a2}& {\alpha }_{b2}& {\alpha }_{c2}& {\alpha }_{d2}& {\alpha }_{e2}\\ {\alpha }_{a3}& {\alpha }_{b3}& {\alpha }_{c3}& {\alpha }_{d3}& {\alpha }_{e3}\\ {\alpha }_{a4}& {\alpha }_{b4}& {\alpha }_{c4}& {\alpha }_{d4}& {\alpha }_{e4}\\ {\alpha }_{a5}& {\alpha }_{b5}& {\alpha }_{c5}& {\alpha }_{d5}& {\alpha }_{e5}\end{array}\right),$A₀为时间系数转换矩阵， 矩阵中的每一个元素α_ij就是晴天日电场变化的时间特征点矩阵A中相应的时间特征点 a_ji的权重；

求解时间系数转换矩阵A₀：

$\left(\begin{array}{c}{\alpha }_{\mathrm{aj}}\\ {\alpha }_{\mathrm{bj}}\\ {\alpha }_{\mathrm{cj}}\\ {\alpha }_{\mathrm{dj}}\\ {\alpha }_{\mathrm{ej}}\end{array}\right)=\left(\begin{array}{c}{\alpha }_{\mathrm{aj}}^{*}/d_a\\ {\alpha }_{\mathrm{bj}}^{*}/d_b\\ {\alpha }_{\mathrm{cj}}^{*}/d_c\\ a_{\mathrm{dj}}^{*}/d_d\\ {\alpha }_{\mathrm{ej}}^{*}/d_e\end{array}\right)·\frac{1}{{\alpha }_{\mathrm{aj}}^{*}/d_a+{\alpha }_{\mathrm{bj}}^{*}/d_b+{\alpha }_{\mathrm{cj}}^{*}/d_c+a_{\mathrm{dj}}^{*}/d_d+{\alpha }_{\mathrm{ej}}^{*}/d_e}$

其中，j＝1、2、3、4、5；$\left(\begin{array}{c}{\alpha }_{\mathrm{aj}}^{*}\\ {\alpha }_{\mathrm{bj}}^{*}\\ {\alpha }_{\mathrm{cj}}^{*}\\ {\alpha }_{\mathrm{dj}}^{*}\\ {\alpha }_{\mathrm{ej}}^{*}\end{array}\right)$为时间转换修正系数向量，若实际观测的点数N>＝100， 取修正系数为$\left(\begin{array}{c}1\\ 1\\ 1\\ 1\\ 1\end{array}\right),$若实际观测的点数N<100，取修正系数

${\alpha }_{\mathrm{aj}}^{*}\ge {\alpha }_{\mathrm{bj}}^{*}\ge {\alpha }_{\mathrm{cj}}^{*}\ge {\alpha }_{\mathrm{dj}}^{*}\ge {\alpha }_{\mathrm{ej}}^{*}.$

具体实施方式六：本实施方式与具体实施方式一至五之一不同的是：步骤二二三所述 的晴天日电场变化的幅值系数向量$\left(\begin{array}{c}{E}_1\\ E_2\\ E_3\\ E_4\\ E_5\end{array}\right)$建模的具体过程为：

$\left(\begin{array}{ccccc}{E}_1& & & & \\ & E_2& & & \\ & & E_3& & \\ & & & E_4& \\ & & & & E_5\end{array}\right)=f(E_0·E^{\prime }),$f(X)为矩阵函数，矩阵X只保留对角线元 素，其余元素都为零，$E_0=\left(\begin{array}{ccccc}{\eta }_{a1}& {\eta }_{b1}& {\eta }_{c1}& {\eta }_{d1}& {\eta }_{e1}\\ {\eta }_{a2}& {\eta }_{b2}& {\eta }_{c2}& {\eta }_{d2}& {\eta }_{e2}\\ {\eta }_{a3}& {\eta }_{b3}& {\eta }_{c3}& {\eta }_{d3}& {\eta }_{e3}\\ {\eta }_{a4}& {\eta }_{b4}& {\eta }_{c4}& {\eta }_{d4}& {\eta }_{e4}\\ {\eta }_{a5}& {\eta }_{b5}& {\eta }_{c5}& {\eta }_{d5}& {\eta }_{e5}\end{array}\right),$E₀为幅度系 数转换矩阵，矩阵中的每一个元素η_ij就是幅度系数矩阵E'相应的幅度系数E_ji的权重；

求解幅度系数转换矩阵E₀：

$\left(\begin{array}{c}{\eta }_{\mathrm{aj}}\\ {\eta }_{\mathrm{bj}}\\ {\eta }_{\mathrm{cj}}\\ {\eta }_{\mathrm{dj}}\\ {\eta }_{\mathrm{ej}}\end{array}\right)=\left(\begin{array}{c}{\eta }_{\mathrm{aj}}^{*}/d_a\\ {\eta }_{\mathrm{bj}}^{*}/d_b\\ {\eta }_{\mathrm{cj}}^{*}/d_c\\ {\eta }_{\mathrm{dj}}^{*}/d_d\\ {\eta }_{\mathrm{ej}}^{*}/d_e\end{array}\right)·\frac{1}{{\eta }_{\mathrm{aj}}^{*}/d_a+{\eta }_{\mathrm{bj}}^{*}/d_b+{\eta }_{\mathrm{cj}}^{*}/d_c+{\eta }_{\mathrm{dj}}^{*}/d_d+{\eta }_{\mathrm{ej}}^{*}/d_e}$

其中，j＝1、2、3、4、5；$\left(\begin{array}{c}{\eta }_{\mathrm{aj}}^{*}\\ {\eta }_{\mathrm{bj}}^{*}\\ {\eta }_{\mathrm{cj}}^{*}\\ {\eta }_{\mathrm{dj}}^{*}\\ {\eta }_{\mathrm{ej}}^{*}\end{array}\right)$为时间转换修正系数，若实际观测的点数N>＝100，取

修正系数为$\left(\begin{array}{c}1\\ 1\\ 1\\ 1\\ 1\end{array}\right);$若实际观测的点数N<100，取修正系数 ${\eta }_{\mathrm{aj}}^{*}\ge {\eta }_{\mathrm{bj}}^{*}\ge {\eta }_{\mathrm{cj}}^{*}\ge {\eta }_{\mathrm{dj}}^{*}\ge {\eta }_{\mathrm{ej}}^{*}.$

具体实施方式七：本实施方式与具体实施方式一至六之一不同的是：步骤二二四所述 的一天内任意时刻t的0海拔电场强度E(t)建模的具体过程为：

由步骤二二二得出的晴天日电场变化的时间特征点向量$\left(\begin{array}{c}{a}_1\\ a_2\\ a_3\\ a_4\\ a_5\end{array}\right)$和步骤二二三得出的晴 天日电场变化的幅值系数向量$\left(\begin{array}{c}{E}_1\\ E_2\\ E_3\\ E_4\\ E_5\end{array}\right),$以及近地面大气电场日变化呈现出的双峰双谷型规 律，线性建模如下：

$E\left(t\right)=\left(\begin{array}{ccc}E·E_1+(a_1-t)·(E_5-E_1)÷(24-a_5+a_1)·E& ,t\in [0,a_1)\cup [a_5,24)& \left(1\right)\\ E·E_1+(t-a_1)·(E_2-E_1)÷(a_2-a_1)·E& ,t\in [a_1,a_2)& \left(2\right)\\ E·E_2-(t-a_2)·(E_2-E_3)÷(a_3-a_2)·E& ,t\in [a_2,a_3)& \left(3\right)\\ E·E_3+(t-a_3)·(E_4-E_5)÷(a_4-a_3)·E& ,t\in [a_3,a_4)& \left(4\right)\\ E·E_4+(t-a_4)(E_5-E_4)÷(a_5-a_4)·E& ,t\in [a_4,a_5)& \left(5\right)\end{array}\right).$

式(1)为稳定期大气电场，式(2)为小幅上升期大气电场，式(3)为大幅下降期大气电场， 式(4)为振荡期大气电场，式(5)为大幅上升期大气电场。

本发明的仿真验证如下：

在晴天环境的条件下，全球范围内57个地点坐标的电场强度观测值为参考点。

利用本发明方法进行建模，再任选其他5个地点坐标的电场强度，通过本发明提出 的大气电场建模方法将建模分析出来的电场向量与实际观测值作比较。

通过比较两者的差值来验证本发明建模的结果如下表1。

表1晴天条件下0海拔电场估计值与观测值对比列表

小结：由于本发明所采用的观测点数仅有57个，这就造成了精度的局限性。随着采用 的参考点数的增多，精度会有更显著的提高。

若要保证全球范围内大气电场建模的精度，观测数据的参考点应该位于不同气候区域， 并保证参考点数尽可能的多。这样对于不同的气候区域，本模型都能表现出其大气电场的 空间分布特征。

如图2、图3所示，0～30km内电场强度随高度变化的仿真图像，由图像可以看出电 场强度在0～10km有比较明显的存在，在10km～15km处电场强度衰减的比较快，在 15～30km高度区间的电场强度几乎为0。