¿Por qué los últimos seis satélites TDRS comenzaron con una inclinación de ~7° en una tendencia descendente que parece ser "repelida" por cero y rebotar sin cruzarse?

Los seis satélites TDRS más recientes (del 8 al 13) se insertaron en órbitas de inclinación moderada de aproximadamente 7° y, en todos los casos, sus inclinaciones disminuyeron inmediatamente a tasas de aproximadamente +/-1 o +/-0,5 grados por año.

Tengo curiosidad tanto sobre la mecánica orbital subyacente como sobre el diseño de la misión que se lleva a cabo aquí.

Preguntas:

1. ¿Por qué se tomó la decisión de poner TDRS 8 a 13 con una inclinación de aproximadamente 7°?
2. ¿Por qué siempre se desplazan hacia abajo hacia la inclinación cero, y los que llegan allí parecen ser "repelidos" por cero y en lugar de cruzar cero disminuyen la velocidad, se detienen en una inclinación positiva pequeña pero finita y luego comienzan de nuevo?$\text{d} i / \text{d} t$¡Parece parabólico cerca del mínimo pero lineal por lo demás!
3. ¿Por qué la inclinación de los tres satélites TDRS más recientes cambia a la mitad de la tasa de los primeros tres? (~0,5 grados/año frente a 1 grado/año para los tres primeros)

Respuestas relacionadas y potencialmente útiles:

• ¿Por qué los satélites geosíncronos TDRS tienen esta distribución de inclinaciones? (la discusión debajo de la respuesta de @Eviatar.E inspiró esta pregunta)
• ¿Por qué la inclinación de TDRS 1 evoluciona de manera tan diferente a la de todos los demás a partir de 1995? (¡La excelente respuesta de Puffin también es el comienzo de una respuesta aquí!)
• ¿Cuál es el método detrás de esta "locura" de inclinación del triplete TDRS?
• ¿Cómo puedo "rebotar" estas inclinaciones del satélite TDRS? (reconstruir los cruces por cero) (sin respuesta, ¿quizás debería responderse rápidamente y/o cerrarse?

Los seis satélites TDRS (del 8 al 13) están26388, 27389, 27566, 39070, 39504, 42915

Los datos provienen de la siguiente consulta en Space-Track.org:

https://www.space-track.org/basicspacedata/query/class/gp_history/NORAD_CAT_ID/26388,27389,27566,39070,39504,42915/orderby/TLE_LINE1 DESC/EPOCH/2000-01-01--2022-01-01/format/tle

guión para trazar:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime, timedelta

fname = 'TDRS TLEs for inclination.txt'

with open(fname, 'r') as infile:
    TLEs = np.array(infile.readlines()).reshape(-1, 2)

print('TLEs.shape: ', TLEs.shape)

satdict_unsorted = dict()

for L1, L2 in TLEs:
    satid = int(L1[2:7])
    year = 2000 + int(L1[18:20])
    decimal_days = float(L1[20:32])
    # https://stackoverflow.com/a/34910712/3904031
    datetim = datetime(year, 1, 1) + timedelta(decimal_days - 1)
    seconds_since_epoch = (datetim - datetime(1970, 1, 1)).total_seconds()
    decimal_year = 1970. + seconds_since_epoch / (365.2564 * 24 * 3600)
    inc = float(L2[8:16])
    raan = float(L2[17:25])
    ecc = float('.' + L2[26:33])
    n = float(L2[52:63])
    T = 24 * 3600 / n
    info = [year, decimal_days, seconds_since_epoch, decimal_year,
            inc, raan, ecc, T, n]
    try:
        satdict_unsorted[satid].append(info)
    except:
        satdict_unsorted[satid] = [info]

satdict = dict()
for key, thing in satdict_unsorted.items():
    thing.sort(key=lambda x: x[2])
    print('len(thing): ', len(thing))
    print('len(thing[1]): ', len(thing[1]))
    satdict[key] = np.array(list(zip(*thing)))

if True:
    fig, (ax1, ax2, ax3, ax4) = plt.subplots(4, 1)
    names = 'inc (deg)', 'RAAN (deg)', 'Ecc', 'T (sec)'
    T_siderial = 23 * 3600 + 56 * 60 + 4.09
    for key, thing in satdict.items():
        years, inc, raan, ecc, T, n = thing[3:9]
        ax1.plot(years, inc, label=str(key))
        ax1.set_ylabel('inc (deg)')
        ax2.plot(years, raan, label=str(key))
        ax2.set_ylabel('RAAN (deg)')
        ax3.plot(years, ecc, label=str(key))
        ax3.set_ylabel('Ecc')
        # implement a crude rolling median removing TLEs too close together
        d_t = years[1:] - years[:-1]
        d_inc = inc[1:] - inc[:-1]
        keep = d_t > 100. / 3600 / 365.2564 # years
        dinc_dt = d_inc[keep] / d_t[keep]
        yearz = years[:-1][keep] # fudge
        N = 20
        rolling = [np.median(dinc_dt[i:i+N]) for i in range(len(dinc_dt)-N)]
        ax4.plot(yearz[10:-10], rolling)
        ax4.set_ylabel('d inc/dt (deg/year)')
    ax1.legend()
    ax2.legend()
    ax1.set_ylim(0, 10)
    ax3.set_yscale('log')
    ax4.set_ylim(-1.2, 1.2)
    ax4.plot(ax4.get_xlim(), [0, 0], '-k')
    fig.suptitle('TDRS')
    plt.show()