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卫星两行轨道根数(TLEs)包含了空间飞行体的6个平均轨道根数，利用轨道模型可以精确地确定和预测飞行体的位置和速度.截止到2014年2月份，人们已对将近40000颗卫星做了记录，累积了9000多万组TLEs数据，因此该数据具有很高的空间分辨率.TLEs数据中的平均平动nM值反映了大气密度对飞行体的阻碍作用，因此可以利用TLEs数据反演热层大气密度，进而研究大气密度的变化规律.经验大气模式的密度误差一般在15％-30％左右，在空间环境扰动期间甚至更高.TLEs数据反演得到的当地密度值可以用来修正和改进经验大气模式，这将对大气模式的研究产生重要意义. 本文通过TLEs数据对热层大气密度进行研究，所选卫星均为近地卫星，运行周期小于225min，且近地点高度均在700km以下.首先由轨道力学方程和摄动理论求出大气阻力微分方程，得出有效密度和当地密度的表达式，然后以近圆轨道CHAMP卫星和椭圆轨道Explorer8卫星为例，从TLEs数据出发，利用SGP4轨道模型，求出有效密度和当地密度.通过计算，发现对于CHAMP卫星，有效密度的TLEs反演值与实测值之前的误差为7.94％，而NRLMSISE-00模式有效值的误差为13.94％，卫星当地密度TLEs值与实测值的误差为11.09％，NRLMSISE-00模式值的误差为17.61％;对于Explorer8卫星，有效密度TLEs值和模式有效值的偏差为15.36％，卫星近地点处的当地密度TLEs值与模式值的偏差为15.04％，这说明了TLEs密度反演值对模式的修正作用，同时证明了反演值的正确性及优越性. 为了观察大气密度的长期变化趋势，本文从将近40000颗卫星中筛选出31颗TLEs记录时长超过30年的卫星，这些卫星的平均平动nM值的年递增率均在85％以上，且满足近地卫星的所有条件.在对这些数据进行大气密度反演之前先计算反弹道系数B，该系数与前人给出值之间的平均偏差为2.73％.通过计算，我们发现，热层大气密度随时间呈减小的趋势，在400km高度附近，大气密度的十年减小率约为2.79％，且高度越高，减小率越大.