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利用半参数核估计法预报全球电离层总电子含量

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地球物理学报 2020年第4期63卷 1271-1281页

作者：王喜江边少锋李子申蒋可任青阳潘雄中国地质大学地理与信息工程学院武汉430079 中国科学院光电研究院北京100094 重庆交通大学土木工程学院重庆400074

本文将半参数平差模型引入电离层球谐函数系数的预报中,建立了半参数球谐函数模型(Semiparametric-Spherical Harmonic,Semi-SH)来预测全球电离层总电子含量.首先,通过快速傅里叶变换获得球谐函数系数的周期和振幅,将振幅高的主周期归... 详细信息

本文将半参数平差模型引入电离层球谐函数系数的预报中,建立了半参数球谐函数模型(Semiparametric-Spherical Harmonic,Semi-SH)来预测全球电离层总电子含量.首先,通过快速傅里叶变换获得球谐函数系数的周期和振幅,将振幅高的主周期归入趋势函数,振幅低的剩余周期归入随机信号,建立了半参数模型,同时利用核估计方法拟合趋势函数,解算随机信号,并在时间域上进行外推,得到了预报时间的球谐函数系数,代入15阶电离层球谐函数模型,最后得出电离层总电子含量(Total Electron Content,TEC)的预报值.本文基于欧洲定轨中心(CODE)发布的球谐函数系数进行电离层TEC长期预报和短期预报分析,其中长期预报采用四年预报两年的模式对球谐函数系数进行预报,短期预报设计了三个算例,采用前30天预报后一天的模式,分别预报1天、滑动预报7天和滑动预报30天.实验结果表明:长期预报能够较好地反映全球电离层TEC的变化趋势和波动情况,Semi-SH模型对全球电离层TEC平均值(Mean TEC global,MTECglobal)的拟合值和预报值与MTECglobal实际值的相关系数分别为0.8743和0.8010,呈现出高度相关性.短期预报中,在太阳活动高年和太阳活动低年,Semi-SH模型在中纬度地区预报精度较CODE发布的电离层TEC 1天预报产品(CODE′S 1-Day Predicted GIM,C1PG)有较大提升,在高纬度与低纬度地区两种模型预报精度相当;Semi-SH模型在太阳活动高年和太阳活动低年30天滑动预报精度的均值均高于C1PG模型.实验结果说明了Semi-SH模型预报电离层TEC值的有效性.

关键词：电离层预报半参数球谐函数模型长期预报短期预报电离层总电子含量

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电离层总电子含量的短期预测与特性研究

电离层总电子含量的短期预测与特性研究

作者：黎竞大连海事大学

学位级别：硕士

电离层总电子含量(Ionospheric total electron content,TEC)是反映电离层变化特性的物理参量之一,对电离层的理论研究和实践应用都具有十分重要的意义。通过全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite Systems,GNSS)获取的TEC数据... 详细信息

电离层总电子含量(Ionospheric total electron content,TEC)是反映电离层变化特性的物理参量之一,对电离层的理论研究和实践应用都具有十分重要的意义。通过全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite Systems,GNSS)获取的TEC数据具有覆盖面广、时空密度大、时效性强等优点,成为电离层TEC研究的主要数据来源。基于电离层TEC数据建立电离层TEC短期预报模型和分析电离层特性是电离层TEC研究的重要内容。本文围绕电离层TEC短期预测和电离层特性分析两方面内容进行了深入探讨,提出一种基于卡尔曼滤波和长短期记忆神经网络的电离层TEC短期预测模型,通过Prophet算法对全球电离层TEC峰值位置进行了分析与预测。本文主要研究内容为:(1)针对电离层总电子含量时间序列非线性、非平稳性等特点,以卡尔曼滤波对电离层TEC数据预处理为基础,融合长短期记忆神经网络模型,构建了一种短期电离层组合预测改进模型(KF-LSTM)。利用本模型预测了2016年和2018年高、中、低纬度及赤道地区36个格网点提前1天的电离层TEC。结果表明,KF-LSTM组合模型能够有效预测电离层TEC,此模型TEC预测数据的48.41%控制在±1TECU绝对误差范围内,其比例分别比C1PG模型、BP模型、LSTM模型高5.15%、6.74%和8.51%,整体上预测效果优于上述3种模型。对不同纬度地区的分析表明,KF-LSTM预测效果优于传统BP模型和单纯的LSTM模型。在赤道地区,其预测效果与C1PG模型相当;在15°N～75°N地区,预测效果优于C1PG模型。(2)基于CODE发布的全球TEC网格数据,搜寻并统计TEC峰值的经纬度位置分布情况,采用线性拟合的方法分析了单日TEC峰值位置的变化特征,基于Prophet算法分析了TEC峰值位置的变化特征。基于2016～2020年TEC峰值位置的经度和纬度数据分析结果表明,全球TEC峰值在经度上分布是不均匀的,在纬度上具有南北半球分布不对称的特点。对单日峰值位置的线性拟合发现,一天中经度和纬度拟合直线的斜率分布范围均十分集中,经度斜率的范围为-18～-13的概率为98.4%,纬度斜率的范围为-1～0.5的概率为94.1%。采用Prophet算法对TEC峰值位置变化特征的分析表明,TEC峰值的经度和纬度具有幅度较大且特征明显的年周期,TEC峰值位置的年周期变化受地球公转活动的影响较大。TEC峰值位置变化在月周期和周周期上没有普遍的变化特征。每天的TEC峰值变化特征具有周期性,其周期性变化主要受地球自转活动的影响。2021年峰值位置的预测结果表明,TEC峰值经度预测的相关系数为0.838,TEC峰值纬度预测的相关系数为0.714,预测值与实际值之间相关性较高,Prophet算法能够有效的预测TEC峰值位置。

关键词：电离层总电子含量短期预测卡尔曼滤波长短期记忆神经网络 Prophet算法

基于因果卷积与LSTM网络的电离层总电子含量预报

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空间科学学报 2022年第3期42卷 357-365页

作者：唐丝语黄智江苏师范大学物理与电子工程学院徐州221116

电离层总电子含量(TEC)不仅是分析电离层形态的关键参数之一,同时为导航及定位等空间应用系统消除电离层附加时延提供重要支撑。由于电离层TEC的时空变化特征,本文融合因果卷积和长短时记忆网络,以太阳活动指数F_(10.7)、地磁活动指数Ds... 详细信息

电离层总电子含量(TEC)不仅是分析电离层形态的关键参数之一,同时为导航及定位等空间应用系统消除电离层附加时延提供重要支撑。由于电离层TEC的时空变化特征,本文融合因果卷积和长短时记忆网络,以太阳活动指数F_(10.7)、地磁活动指数Dst和电离层TEC历史数据作为特征输入,构建深度学习模型,实现提前24 h预报电离层TEC。进一步利用2005-2013年连续9年的CODE TEC数据,全面评估了模型在北京站(40°N,115°E)、武汉站(30.53°N,114.36°E)和海口站(20.02°N,110.38°E)的预报性能。结果显示不同太阳活动条件下三个站的TEC值与真实测量值的相关系数都大于0.87,均方根误差大都集中在0~1TECU以内,且模型预报精度与纬度、太阳、地磁活动程度、季节变化相关。与仅由长短时记忆网络构成的预报模型相比,本实验模型均方根误差降低了15%,为电离层TEC预报模型的实际应用提供了参考。

关键词：电离层总电子含量预报因果卷积长短时记忆网络

利用GPS观测值反演电离层总电子含量的时空变化

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辽宁工程技术大学学报（自然科学版） 2009年第5期28卷 727-730页

作者：蔡昌盛高井祥中国矿业大学环境与测绘学院江苏徐州221008 辽宁工程技术大学地理空间信息技术与应用实验室辽宁阜新123000

为了便于电离层总电子含量时空变化的研究,利用区域电离层模型获得了GPS系统硬件延迟,从而进一步获取了绝对电离层总电子含量值。利用北京IGS站的GPS观测数据分别计算了2000年至2004年各个不同季节的总电子含量,经比较发现,电离层总电... 详细信息

为了便于电离层总电子含量时空变化的研究,利用区域电离层模型获得了GPS系统硬件延迟,从而进一步获取了绝对电离层总电子含量值。利用北京IGS站的GPS观测数据分别计算了2000年至2004年各个不同季节的总电子含量,经比较发现,电离层总电子含量表现出明显的季节性变化。利用中国地壳观测网络25个测站的观测数据计算发现,电离层总电子含量空间变化幅度大,在低纬度地区总电子含量值相对较大,而在中纬度地区相对较小。

关键词： GPS 硬件延迟电离层总电子含量时空变化

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电离层总电子含量的日变化

中国空间科学技术 1983年第5期 27-32+38页

作者：曹冲韩桂林

从1981年4-6月的五百七十余次卫星观测的有用记录中,得到了电离层总电子含量的日变化曲线。资料还显示出4-6月的明显月变化特性。文章还列出了由电离图资料所得到的相应月份的F层最大电子密度,以及计算得到的平板厚度的日变曲线。结果表... 详细信息

从1981年4-6月的五百七十余次卫星观测的有用记录中,得到了电离层总电子含量的日变化曲线。资料还显示出4-6月的明显月变化特性。文章还列出了由电离图资料所得到的相应月份的F层最大电子密度,以及计算得到的平板厚度的日变曲线。结果表明,总电子含量N与F层最大电子密度N变化的一致性很好,它们与平板厚度ι日变化特性均符合一般的中纬站电离层特性的变化规律。

关键词：电离层总电子含量最小值厚度电子密度电子浓度日变化曲线

基于机器学习的电离层总电子含量经验预报模型

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基于机器学习的电离层总电子含量经验预报模型

作者：袁天娇中国科学院大学(中国科学院国家空间科学中心)

学位级别：硕士

电离层是近地空间环境的重要组成部分,当爆发性太阳活动引起的行星际扰动经过地球空间时,将剧烈扰动电离层,使电离层参数大幅度偏离静日变化范围。由于电离层总电子含量（TEC）与卫星信号的传播误差直接相关,对电离层TEC暴的物理原因研... 详细信息

电离层是近地空间环境的重要组成部分,当爆发性太阳活动引起的行星际扰动经过地球空间时,将剧烈扰动电离层,使电离层参数大幅度偏离静日变化范围。由于电离层总电子含量（TEC）与卫星信号的传播误差直接相关,对电离层TEC暴的物理原因研究和模拟预报十分具有应用价值。本文基于电离层TEC地图数据,讨论分析了中国地区电离层对行星际-地磁扰动的响应特征,并利用深度学习递归神经网络技术建立TEC的经验预报模型,主要内容和结果如下:（1）利用CODE TEC地图中国地区的数据,分析了2015年3月17-18日地磁暴事件中,中国地区电离层负暴的响应过程,并结合行星际太阳风参数,地磁活动指数和极盖电位降指数,探讨此次事件的物理过程。分析结果表明,中国110°E经度附近,中高纬在磁暴主相有短暂的正暴效应,各纬度在3月18日均呈现强负暴效应。本次事件行星际磁场南向分量持续较长时间,太阳风能量注入极区,极大扰动了热层环流,引起了中纬电离层抬升、大气中性成分向赤道输送和扰动发电机电场,导致初相中高纬的TEC正暴和恢复相各纬度的负暴。同时,低纬电离层垂直漂移数据显示,未发生穿透电场,这可能是低纬地区未发生明显正暴的原因。（2）首次将处理时间序列的深度学习递归神经网络应用于电离层参数预报,结合太阳活动指数、地磁活动指数和CODE TEC网格数据,并增加行星际太阳风参数作为预报输入,建立了单站电离层TEC预报模型,可提前24小时对北京站的TEC进行预测。同时,构建传统BP网络模型与递归神经网络模型进行对比。结果显示,RNN网络对宁静电离层的预测误差约为3.0 TECU,低于BP网络;将太阳风参数加入预报因子的模型对电离层正暴的预测准确率的提升7.5%。RNN网络对于2001,2015年31个强电离层暴预报的均方根误差比BP网络低0.2～0.5 TECU,太阳风参数使RNN模型对31个事件的平均误差降低了0.45～0.65TECU。深度递归神经网络比BP网络更适用于电离层TEC的短期预报,预报因子加入太阳风数据对电离层正暴的预报效果有明显改善。（3）首次建立全网格TEC数据输入的神经网络区域经验预报模型。模型分别使用地磁活动指数和行星际太阳风参数,结合太阳活动指数和35°N5°N、100°E20°E的TEC网格,作为输入因子,同时与多站点TEC和经纬度输入的模型进行比较。结果表明,全网格区域模型能够更高的捕捉TEC的空间扰动传播特性,预测精度较高。对中高纬格点的TEC预测误差仅为3.22 TECU,但对赤道异常峰控制的低纬地区,预测误差为4.25 TECU。区域模型对单格点TEC的预测精度也得到了改善。

关键词：电离层总电子含量电离层暴太阳风深度学习区域模型

利用卫星信标法拉第效应研究西安地区电离层总电子含量

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西北电讯工程学院学报 1983年第1期 84-91页

作者：涂益杰西北电讯工程学院电磁场工程系

本文根据1981年9月至11月在西安对 SJ-2(A)卫星信标的法拉第效应观测的资料,计算出西安地区电离层总电子含量(TEC),给出了总电子含量的平均日变化形态,并对结果进行了初步的分析。

关键词：电离层总电子含量卫星信标卫星高度法拉第效应磁光效应同步卫星静止卫星西安地区

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太阳耀斑对电离层总电子含量的影响

空间科学学报 1986年第3期 177-183页

作者：叶宗海蒋和荣中国科学院空间物理研究所

本文分析了1978—1979年1级以上的太阳耀斑对电离层总电子含量的影响. 给出了不同持续时间、不同亮度、不同季节、发生在日面不同位置上的太阳耀斑对电离层总电子含量的影响.分析结果表明,持续时间大于等于1.5小时的耀斑对电子含量有明... 详细信息

本文分析了1978—1979年1级以上的太阳耀斑对电离层总电子含量的影响. 给出了不同持续时间、不同亮度、不同季节、发生在日面不同位置上的太阳耀斑对电离层总电子含量的影响.分析结果表明,持续时间大于等于1.5小时的耀斑对电子含量有明显的扰动,耀斑出现后电子含量随之增加,在第4—5天增加到最大值,扰动持续数日;持续时间小于1.5小时的耀斑对电子含量影响甚微;非亮耀斑对电子含量的扰动小于亮耀斑;夏季出现的耀斑对电子含量无明显扰动,只有冬季出现的亮耀斑对电子含量有明显的扰动;太阳耀斑扰动电子含量有明显的日面位置东西不对称性,只有出现在日面东边、特别是E3区的太阳耀斑对电子含量才有明显的扰动.

关键词：太阳耀斑日面电离层总电子含量持续时间连续时间

深度学习LSTM模型的电离层总电子含量预报

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导航定位学报 2019年第3期7卷 76-81页

作者：吉长东王强王贵朋刘亚南辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院辽宁阜新123000 日照市城乡建设勘察测绘院有限公司山东日照276800

针对TEC时间序列高噪声、非线性和非平稳的动态序列的特性,基于分解-预测-重构的思想,运用总体经验模态分解和深度学习长短期记忆神经网络,构建了EEMD-LSTM预测模型。同时,以测试集上预测结果的均方根误差最小为目标,运用多层网格搜索... 详细信息

针对TEC时间序列高噪声、非线性和非平稳的动态序列的特性,基于分解-预测-重构的思想,运用总体经验模态分解和深度学习长短期记忆神经网络,构建了EEMD-LSTM预测模型。同时,以测试集上预测结果的均方根误差最小为目标,运用多层网格搜索算法对EMD-LSTM预测模型进行参数优选。以IGS中心2015年全年1 h时间尺度的TEC格网数据进行实验分析,结果表明,EEMD-LSTM组合模型的预报结果能够很好的反应电离层TEC的变化特性,在低、中、高纬度地区平均预报残差分别为1.37、0.82和0.96个TECu,预测平均相对精度分别为92.8%、91.9%和87.8%。

关键词：长短期记忆神经网络递归神经网络总体经验模态分解电离层总电子含量时间序列