电离层预报模型研究

第23卷　第5期2008年10月 电　波　科　学　学　报CHINESE JOURNAL OF RADIO SCIENCE Vol.23,No.5　October,2008 文章编号　100520388(2008)0520946204一种电离层f0F2和M(3000)F2长期预测新方法3奚迪龙　李建儒☆　刘玉梅　赵振维(中国电波传播研究所,山东青岛266107)摘　要　将观测站实测数据的月中值按世界时进行排列,分析得到了电离层参数与太阳活动性指数F12之间的相关系数,然后,根据F12的预测数据,可以预测得到观测站的电离层参数。

之后,通过Kriging地理插值法可以预测得到一定区域内观测站以外任一地点的电离层参数。

上述过程形成了一个完整的区域电离层参数长期预测方法。

关键词　回归关系;地理内插;长期预测中图分类号　TN011;P352.3 文献标志码　AA ne w method for long2term prediction of ionospheref0F2and M(3000)F2XI Di2long　L I Jian2ru　L IU Yu2mei　ZHAO Zhen2w ei(China Research I nstitute of Radio w ave Propagation,Qing dao S handong266107,China)Abstract　Arranging mont h median values of observed data at every site by U TC,t he correlation coefficient s between iono sp here parameters and t he sun activity in2dex F12are regressed.Then according to t he p redicted F12,t he ionosp here parame2ters at t he observation stations can be p redicted.Afterwards,using t he Kriging ge2ograp hical interpolation met hod,t he iono sp here parameters at any place can be pre2dicted in t his area near China.Then t he complete iono sp here parameters long2termp rediction met hod is formed by all t he above step s.K ey w ords　regression relationship;geograp hical interpolation;long2term p redic2tion1　引　言电离层预测,最重要的是电离层F2层临频f0F2和M(3000)F2因子的预测。

天基电离层探测体系与电离层闪烁预报模型研究随着我国卫星通信、雷达、北斗卫星导航等系统的发展与应用,对全球电离层探测与中国区域电离层闪烁预报预警能力需求日益迫切,然而国内面向工程业务应用的大区域电离层闪烁发生概率预报模型研究还比较薄弱,因此,研究全球电离层探测体系,以实现天基电离层探测,积累全球电离层观测数据,进而建立电离层闪烁中长期概率预报模型,将具有非常重要的研究意义以及应用价值。

基于该考虑,本论文着重于从三个方面开展了相关研究：(1)天基电离层探测体系研究。

(2)天基电离层载荷测试与数据处理技术研究。

(3)电离层闪烁发生概率中长期预报模型及应用研究。

首先对天基电离层探测体系论证设计方法进行了一些有益的探索与尝试。

第二章中分析了天基电离层探测需求；对天基电离层探测任务论证过程进行分析与探索,可为我国天基电离层探测系统研究与建设提供一点思路。

第三章,研究分析了天基三频信标电离层载荷测试技术,以及其它几种载荷的电离层数据处理技术。

基于地空无线电链路的电离层探测载荷性能的测试检验是一个有待解决的问题。

提出的三频信标测量系统半实物半模拟测试验证方法是一种可行的技术解决方案。

此外,也验证了基于星载DORIS接收机观测数据的电离层TEC反演算法,并分析了其精度。

最后是整个研究工作重点,针对国内外电离层闪烁预报研究与应用核心技术之一,基于国内现有观测数据,开展中国低纬地区电离层闪烁发生概率中长期预报模型研究工作,并获得了几个新发现。

(1)分析了中国低纬地区电离层不均匀体的功率谱指数的统计特性。

发现年平均谱指数p随时间存在规律变化,呈双峰变化趋势,最高峰位于午夜前22点至23点左右,午夜后下降至谷底,随后谱指数再次上升,在午夜后2点左右存在第二个谱指数p峰值。

发现春分季节平均谱指数呈单高斯函数结构,而秋季谱指数则呈现双高斯函数结构,秋季午夜后电离层不均匀体结构谱指数存在更大峰值。

首次利用有理数函数对海口站UHF频段年平均谱指数p进行数学建模。

实时区域电离层TEC建模、预报及差分码偏差估计畅鑫，张伟武汉大学测绘学院，武汉430079摘要: 电离层总电子含量（TEC）模型对于导航，精密定位以及其他相关应用有重要意义，能否有效地消除或减弱电离层延迟误差关系到众多单频GNSS接收机用户导航与定位的精度与可靠性。

目前中国连续地面参考运行（CORS）系统的高速发展给实时精确建立区域电离层模型提供了条件。

本文将使用电离层残差组合观测值和低阶球谐函数模型对区域电离层TEC建模，同时估计差分码偏差（DCBs）和VTEC。

广域定位中，由于区域跨度大，观测站分布较稀疏，平均站间距较大，故选择欧洲均匀分布的14个IGS观测站将组成一个大型的CORS网，VTEC模型系数15分钟结算一次，差分码偏差一天结算一组结果。

在与IGS分析中心CODE发布模型的对比中得出，差分码偏差的差值的平均值小于0.35 ns，RMS 小于0.2 ns，VTEC差值基本小于2TECU，作为预报的VTEC模型精度95%在1TECU内，在单频单点伪距静态定位中，较之CODE模型也有较大改善。

关键词: CORS；电离层；区域模型；预报；总电子含量；差分码硬件偏差1 引言电离层总电子含量（TEC）及其变化不但是电离层形态学研究的重要资料，也是精密定位、导航和电波科学中电离层改正的重要参数，在美国取消SA政策后，电离层延迟成为了影响定位和导航的最大误差源。

在精密定位中，电离层的准确估计将更好的改正GNSS观测值，同时高精度的电离层估计对空间大气、地球观测等方面都有重要意义[1,2]。

IGS于1998年采用Schaer[3]等提出的电离层总电子含量数据交换格式文件IONEX，同年成立IGS电离层工作组发布了全球电离层图（GIM），提供卫星和接收机频率间码延迟偏差DCB信息。

Gao Y.[1]等对二维单层模型和三维层析模型进行了对比分析。

萧佐[4]对电离层模型进行了系统的分类，将电离层模型分为统计、经验及物理等几种。

电离层参数预测算法研究及其应用电离层是地球大气中的一个重要层级，它对无线通信、卫星导航和空天通信等应用领域具有重要影响。

因此，准确预测电离层参数对于优化通信系统和提高卫星导航准确性至关重要。

本文将介绍电离层参数预测算法的研究进展以及其在实际应用中的价值。

1. 电离层参数的重要性和挑战电离层是地球大气中高度电离的区域，它包括电离层电子密度（Ne）、电离层高度（h）和电离层延迟（TEC）等参数。

这些参数的变化受太阳活动、地磁活动和季节变化等因素的影响，其空间和时间分布具有高度的不规律性和动态性。

电离层参数的准确预测对于无线通信、卫星导航和航空航天等领域非常重要。

例如，电离层对超高频通信、高频通信和卫星导航信号传播具有显著影响，电离层参数的精确预测可以帮助优化通信系统、改善导航准确度和减少误差。

然而，电离层的复杂性使得准确预测电离层参数具有一定的挑战。

电离层具有空间和时间上的不均匀性，传播路径可变且多样化，这增加了预测的困难。

因此，研究电离层参数预测算法成为了一个热门课题。

2. 电离层参数预测算法的研究进展目前，电离层参数的预测主要基于数学模型和数据驱动方法。

数学模型方法通过建立描述电离层参数变化的方程来预测未来的参数。

常用的数学模型包括IFS模型、IRI模型等。

这些模型对于预测电离层参数具有一定的准确性，但由于电离层的复杂性和不规律性，模型的准确性受到一定限制。

因此，结合数据驱动方法可以提高预测的准确性。

数据驱动方法主要基于历史数据的统计分析和机器学习算法。

通过分析历史数据中的模式和趋势，建立模型并预测未来的电离层参数。

常用的数据驱动方法包括回归分析、时间序列分析、神经网络和支持向量机等。

这些方法具有较高的预测准确性，能够更好地适应电离层参数的复杂变化。

3. 电离层参数预测算法的应用电离层参数预测算法在实际应用中具有广泛的应用价值。

首先，预测电离层参数可以为无线通信提供更可靠的服务。

无线通信在不同频段和距离上的传播特性受到电离层参数的影响，因此准确预测电离层参数可以帮助优化通信系统的设计和部署，提高通信质量和信号覆盖范围。

我国中低纬地区电离层扩展F的统计特征及预测模型研究我国中低纬地区电离层扩展F的统计特征及预测模型研究一、引言电离层是地球大气层中电离气体区域，具有广泛的应用价值，其中电离层F区是电离层中最重要的区域之一。

电离层F区的扩展现象对于无线电通信和卫星导航等技术设备都会产生重要的影响。

因此，研究和预测电离层F区的扩展特征具有重要的意义。

二、电离层F区的基本特征电离层F区是位于电离层中较高纬度的区域，其特征主要有以下几个方面：1. 季节性差异较大。

电离层F区的扩展现象在不同季节会有明显的变化，夏季和冬季的电离层F区扩展特征差异较大。

2. 日变化规律明显。

电离层F区的扩展现象在一天中呈现出显著的日变化规律，一般在夜晚达到峰值。

3. 空间特性差异较大。

电离层F区的扩展程度与地球磁场、地理位置等因素有关，在不同地区表现出差异性。

三、电离层F区扩展特征的统计分析为了深入了解电离层F区的扩展特征，我们对我国中低纬地区的电离层F区数据进行了统计分析。

研究发现，电离层F区的扩展程度在不同季节和地区之间存在明显的差异。

具体来说，夏季和冬季的电离层F区扩展程度较大，而春季和秋季较小。

此外，我国中低纬地区的电离层F区扩展程度普遍较高，这可能与该地区的地理位置和地球磁场强度等因素有关。

四、电离层F区扩展特征的预测模型为了更好地预测电离层F区的扩展特征，我们建立了一种基于机器学习算法的预测模型。

首先，收集了大量的历史电离层F 区数据作为训练集。

然后，利用机器学习算法对数据进行处理和分析，得到了一组预测模型。

最后，通过对预测模型进行验证和优化，得到了一种较为准确的电离层F区扩展特征预测模型。

五、预测模型的应用与评价我们将该预测模型应用于我国中低纬地区的电离层F区数据，并与其他已有的预测模型进行了比较。

结果显示，我们的预测模型在准确性和稳定性方面都有较好的表现，能够较为准确地预测电离层F区的扩展特征。

六、结论本研究对我国中低纬地区电离层F区的扩展特征进行了统计分析，并建立了一种准确率较高的预测模型。

太阳风—磁层—电离层耦合的全球MHD数值模拟研究一、综述随着空间技术的飞速发展，太阳活动对地球空间环境的影响日益显著。

太阳风是太阳外层连续发射出的带有带电粒子的微粒流，其携带的能量巨大，能够深入影响地球空间环境。

太阳活动周期性地改变太阳风的强度和频率，引起地球空间环境的剧烈变化。

在太阳活动的高潮期，太阳风与地球空间的相互作用尤为强烈。

地球空间包括电离层、磁层和太阳风之间复杂的相互作用区域，这些区域之间的耦合对于理解地球的空间天气至关重要。

电离层是大气层中的最内层，高度约85600公里，主要通过吸收太阳辐射而加热并产生电离，对无线电波的传播有着重要影响。

磁层则是地球周围一个巨大的磁力场区域，能够引导太阳风中的带电粒子沿着磁力线运动，同时对地球磁场产生维护作用。

太阳风与电离层、磁层的相互作用是空间环境研究的核心问题之一。

传统的地球空间环境研究多采用动力学模型、统计方法和实验室模拟等方法，但这些方法往往只能描述单一过程或局地现象，难以全面揭示整个地球空间环境的动态变化过程。

随着计算数学和计算机技术的发展，全磁层大气电磁耦合的数值模拟逐渐成为研究热点。

1. 太阳活动对地球空间环境的影响太阳活动是太阳表面各种现象的总称，包括太阳黑子、耀斑、日珥等。

这些活动会产生大量的高能粒子，如电子、质子和离子，它们在太阳风的驱动下流向太阳系各个方向。

当这些高能粒子到达地球附近时，它们与地球的磁场和大气相互作用，从而影响地球的空间环境。

太阳活动产生的高能粒子会对地球的磁场产生影响。

当高能粒子进入地球的磁场时，它们会沿着磁力线运动，形成所谓的范艾伦辐射带。

这些辐射带中的高能粒子对地球的磁场产生了强烈的扰动，使得地球的磁场发生变化。

太阳活动产生的高能粒子还会影响地球的电离层。

电离层是地球大气层中的一个区域，其中空气分子被电离成离子和电子。

太阳活动产生的高能粒子可以穿透电离层的边界层，将其能量传递给电离层中的气体分子，从而改变电离层的密度和温度分布。

基于GNSS电离层模型研究进展摘要：在利用全球导航卫星系统GNSS进行精密定位和导航时，电离层延迟误差是影响其精度和准确度的主要误差源之一，故对电离层模型研究至关重要。

本文将电离层模型分成了经典电离层模型和现代电离层模型，重点介绍了目前全世界电离层模型的研究热点、存在问题及研究方向。

关键词：GNSS；电离层；模型1引言高出地表面50~1000km的大气层称为电离层。

在太阳紫外线、X射线、射线和高能粒子等作用下，大气分子随高度逐渐电离而导致大量自由电子和离子产生，呈现混沌状态，即电离层在时间域和空间域的分布具有随机性、不平衡性、无序性和非线性等特征。

当GNSS信号穿越电离层时将导致其传播方向及速度发生改变。

对GNSS测量而言，这种延迟误差在天顶方向可达十几米，在高度角为5°时可达50m，故电离层的延迟改正模型研究对GNSS导航定位是不可忽略的，是必须研究的课题之一。

电离层具有弥散性质，GNSS双频接收机的用户可以利用双频观测来消除电离层影响，其有效性将不低于95%，而对于GNSS的单频接收机用户，电磁波传播路径上的总电子含量则需要通过导航电文所提供的电离层模型计算得到，进而对观测量加以改正。

目前，为了满足现代空间大地测量，人们根据电离层的各种物理性质和统计性质建立了许多的电离层模型，如国际参考电离层模型(IRI)、klobuchar模型等。

尽管电离层延迟改正模型如此之多，但许多模型修正效果只能达到80%，有必要对电离层更加精化。

为此，学者们正在研究建立区域型、全球型、多维的和实时的高精度电离层模型。

本文将电离层模型分成了经典电离层模型和现代电离层模型，对经典模型进行了比较，重点介绍目前电离层模型的研究热点及研究方向。

2 经典电离层模型2.1本特(Bent)模型Bent等人在1978年根据卫星测量结果、F2层峰值模型及地面站位置，推导了更适合用于计算电子总含量的统计经验模型，其顶部采用3个指数函数与1个抛物线函数，底部用双抛物线函数描述电子浓度剖面，其覆盖的高度范围150km-3000km。

利用ARMA模型预报电离层总电子含量研究利用IGS中心的电离层TEC数据作为实验数据，采用ARMA模型对TEC 进行建模预报，并对对该模型的预报精度与BP神经网络进行对比分析，实验结果表明：ARMA模型的预报精度较为稳定，能更好地反映TEC变化趋势。

标签：总电子含量；ARMA模型；BP神经网络；精度分析1.引言电离层延迟一直是GNSS定位的主要误差来源，对卫星的导航定位精度产生严重的影响，因此，需要对电离层延迟误差进行修正。

电离层延迟误差主要受传播路径上的总电子含量（Total Electron Content，TEC）影响[1]，而对TEC的研究一直是国内外的研究热点，并取得了一定的研究成果。

现今，常用电离层TEC 预报模型有球谐模型[2]、Klobuchar模型[3]等，文献[2]基于球谐函数模型的基础上，采用时间序列分析模型进行预报，其预报精度有了较大的提高，但模型计算较为复杂，而文献[3]提出的改进Klobuchar模型计算简便，基于广播星历所提供的8参数即可解算TEC，并对模型的初始相位、振幅和夜间时延值进行改进，从而提高了模型的预报精度，但该模型是根据长期的观测资料建立的，因此模型精度仍有待提高。

针对以上问题，国内外的学者基于TEC数据的非线性、非平稳特性，提出了格网模型[4]、时间序列模型[5]、神经网络模型[6]等，并取得了一定的效果。

因此，本文采用时间序列模型对处于不同时空环境的电离层TEC 数据进行建模预报，并与BP神经网络对比，重点分析两种模型的预报精度。

2. ARMA模型算法原理ARMA（Auto Regressive and Moving Average）模型时间序列分析法是一种利用参数模型对有序随机振动响应数据进行处理，从而进行模态参数识别的方法，参数模型包括AR自回归模型、MA滑动平均模型和ARMA自回归滑动平均模型。

当时，模型即为AR（p）模型，当时，模型即为MA（q）模型，而模型的阶数的选择主要依靠自相关系数和偏相关系数确定，并进行显著性检验，看所选模型是否有效，最后，在所有通过检验的模型中根据AIC或BIC准则选择相对最优模型，进行时间序列的预测。