首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到17条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
一种电离层TEC格点预测模型   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
基于分析时间序列数据的门限控制单元(GRU)神经网络模型,利用电离层TEC网格点历史数据、太阳活动指数、地磁活动指数作为预测因子,提出一种高精度电离层TEC格点预测模型.对全球60个网格点的数据进行了模型预测和对比实验,得到北半球平均相对精度的均值为83.96%,高于南半球的73.60%,表明预测模型在北半球的适应性更好,且中低纬地区的适应性优于高纬地区;预测模型在磁扰动期的平均相对精度的均值比磁平静期平均相对精度的均值高,约1.95%;与基于递归神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)和双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)的电离层TEC单站预测模型相比,本文预测模型的均方根误差(RMSE)平均为原来的80.8%.   相似文献   

2.
利用行星际太阳风参数与太阳活动指数、地磁活动指数、电离层总电子含量格点化地图数据,首次基于一种能处理时间序列的深度学习递归神经网络(Recurrent Neural Network,RNN),建立提前24h的单站电离层TEC预报模型.对北京站(40°N,115°E)的预测结果显示,RNN对扰动电离层的预测误差低于反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)0.49~1.46TECU,将太阳风参数加入预报因子模型后对电离层正暴预测准确率的提升可达16.8%.RNN对2001和2015年31个强电离层暴预报的均方根误差比BPNN低0.2TECU,将太阳风参数加入RNN模型可使31个事件的平均预报误差降低0.36~0.47TECU.研究结果表明深度递归神经网络比BPNN更适用于电离层TEC的短期预报,且在预报因子中加入太阳风数据对电离层正暴的预报效果有明显改善.   相似文献   

3.
第23太阳活动周武汉站电离层TEC特征分析   总被引:1,自引:1,他引:0  
利用武汉站(30.5°N, 114.4°E)1997年1月1日至2007年12月31日电离层TEC、太阳黑子数及地磁指数等资料, 分析了第23周武汉站TEC的周日变化、季节变化、半年变化以及与太阳活动的相关性等特征; 以2006年4月13-17日发生的磁暴为例, 讨论了武汉站TEC对磁暴的响应以及可能的机理. 结果表明,武汉站电离层TEC在太阳活动高、低年均呈典型的周日变化特征; 冬季异常和半年异常特征明显, 且受太阳活动强弱影响; TEC和太阳黑子数年均值相关系数为0.9611; TEC对磁暴的响应可能是由磁层穿透电场和中性风共同作用导致的, 具体影响机制有待深入研究.   相似文献   

4.
利用昆明低纬度测站(24.7°N,102.9°E,磁纬15.1°N)2016-2019年的观测数据和最新版的国际参考电离层(IRI-2020)模拟结果,对昆明地区电离层总电子含量(TEC)在太阳活动下降年期间的变化特征及与模型输出进行对比研究。结果表明,昆明TEC存在明显的春秋高值、夏冬低值的半年异常;白天高值、夜间低值的日变化特点突出,日峰值出现在06:30-08:00 UT(约13:00-15:00 LT);TEC随太阳活动减弱而明显下降,年平均峰值在2016-2019年分别为48,33,27,24 TECU;日峰值TEC与F10.7存在显著相关,月均值相关系数达到0.86,而与Ap指数则表现为弱相关;IRI-2020能较好地模拟昆明地区TEC的季节变化,但与观测值存在较大差异;均方根偏差值多集中在2~15 TECU,相对偏差百分比值主要在–85%~50%范围变化。对比结果表明IRI-2020的预测精度仍有待提高。  相似文献   

5.
利用2010年11月至2011年10月IGS提供的全球电子浓度总含量(TEC)数据, 分析太阳活动上升期华南地区(经度110°E, 纬度5°—35°N) 上空电离层赤道异常(EIA)北驼峰的变化特征. 结果显示, 电离层赤道异常北驼峰区TEC峰值I具有明显的季节和半年变化特征; 北驼峰峰值出现的时间T和纬度L的日变化有一个相对较大的变化区间, 其季节和半年变化特征并不明显; 太阳活动对北驼峰变化影响比较明显, 而地磁活动对北驼峰变化影响不明显.   相似文献   

6.
基于IGS电离层TEC格网的扰动特征统计分析   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
电离层总电子含量(TEC)是研究空间天气特性的重要参量,通过分析电离层TEC,可以了解空间环境的变化特征.利用IGS提供的1999—2016年全球电离层TEC格网数据,按照地磁纬度将全球划分为高、中、中低、低磁纬四个区域,计算不同区域的电离层扰动;利用大量统计数据选取电离层扰动事件的判定阈值,分析电离层扰动与太阳活动、时空之间的关系;计算电离层扰动指数与地磁活动之间的相关系数.结果显示:电离层扰动与太阳活动变化具有较强的正相关特性.在太阳活动低年,电离层扰动事件发生的概率约为1.79%,在太阳活动高年发生扰动的概率约为10.18%.在空间分布上,无论是太阳活动高年还是低年,高磁纬地区发生扰动事件的概率均大于其他磁纬出现扰动事件的概率.计算得到的中磁纬和中低磁纬地区电离层扰动指数与全球地磁指数Ap的相关系数分别为0.57和0.56,说明电离层扰动指数与Ap具有较好的相关关系;高磁纬电离层扰动指数与Ap的相关系数为0.44;低磁纬扰动指数与Ap的相关系数为0.39.以上结果表明,不同区域电离层扰动与全球地磁指数Ap的相关性不同,测定区域地磁指数可能会提高与电离层扰动的相关性.   相似文献   

7.
利用武汉电离层观测站1997-2007年电离层TEC资料, 采用连续小波变换和交叉小波以及小波相干方法, 分析了该站电离层TEC的周期变化特征以及与太阳和地磁活动之间的关系. 分析结果表明, 武汉站TEC变化的长期趋势主要随太阳活动的强弱而变化; 在局部时域上分别存在128~256d, 256~512d和512d~1024d的周期尺度, 且与同时期的太阳黑子数和地磁Dst指数的周期特征存在很好的对应关系; 太阳黑子数在512~1024d周期尺度上超前TEC变化约1/6个周期; 在准半年的周期尺度上武汉站TEC与地磁Dst指数几乎呈反相位变化, 但TEC对$Dst$指数的这种响应仅在太阳活动高年存在, 具体机理尚需进一步分析研究.   相似文献   

8.
基于NTCM-BC模型的全球卫星导航系统单频电离层延迟修正   总被引:1,自引:0,他引:1  
选择NTCM-BC模型作为单频电离层延迟修正模型,通过非线性最小二乘拟合的方法,利用提前一天预测的电离层图(COPG文件),计算得到NTCM-BC模型修正系数;利用Klobuchar模型和IGS发布的GIM数据对NTCM-BC模型进行比较和分析.对太阳活动高、中、低年实测数据的分析结果表明:全球平均水平上,NTCM-BC模型的电离层延迟修正性能明显优于Klobuchar模型,NTCM-BC模型的TEC平均误差和均方根误差比Klobuchar模型分别下降了41%和30%;模型的TEC计算误差与太阳活动剧烈程度成正相关,即太阳活动高年模型误差较大,太阳活动低年误差相对较低.相较于磁静日,磁扰日期间Klobuchar模型和NCTM模型的误差均有一定程度的增加.此外,模型的电离层修正误差同时存在明显的纬度、季节和地方时差异.   相似文献   

9.
利用2008—2009年的GPS TEC数据,分析了电离层对冕洞引起的重现型地磁活动的响应. 结果表明,在太阳活动低年,电离层TEC表现出与地磁 ap指数(采用全球3h等效幅度指数ap来表征)和太阳风速度相似的9天和13.5天短周期变化,表明TEC的这种短周期特性主要与重现型地磁活动相关. 地磁纬度和地方时分析表明,夜间高纬地区正负相扰动明显,中低纬地区则以正相扰动为主,较大的TEC变幅主要发生在南北半球高纬地区,夜间南半球高纬地区TEC变化相对ap指数变化有相位延迟. 白天中低纬地区正负相扰动明显,TEC短周期变化与ap指数变化相位基本一致. 2008年TEC的9天和13.5天周期变化幅度大于2009年.   相似文献   

10.
基于加拿大地区高纬度电离层观测网的电离层闪烁观测数据,分析了2018年8月26日地磁暴事件引发的北半球高纬度地区电离层总电子含量(TEC)异常变化、TEC变化率指数(ROTI)及电离层相位闪烁的变化特征.结果表明:加拿大地区最大异常值约6 TECU,磁暴引发全球电离层TEC异常峰值高达20 TECU;加拿大地区电离层相位闪烁发生率最大增至12.6%,而磁静日期间约为1%;强电离层闪烁期间,电离层相位闪烁指数与ROTI之间具有较强的一致性.对GPS双频精密单点定位(Precise Point Positioning,PPP)结果进行分析发现:无闪烁期间定位误差随测站纬度的增高呈现出增大趋势,但均方根误差小于0.4m;闪烁发生期间各测站的定位误差均显著增大,水平和垂直方向定位误差分别增至约0.9m及1.7m.   相似文献   

11.
利用武汉电离层观象台研制的GPS TEC的现报方法及现报系统,对东亚地区GPS台网的观测数据进行处理分析,特别对2000年7月14-18日和2003年10月28日至11月1日两次特大磁暴期间的数据进行了对比考察,文中分析了两次磁暴间的电离层响应,得到对应不同磁暴时段电离层TEC的不同变化情况,着重揭示了TEC赤道异常峰的压缩和移动以及赤道异常随时间的压缩—反弹—恢复的过程,并结合高纬电离层的部分响应机制进行了说明,结果显示,两次磁暴期的电离层响应表现出了各自不同的特点,从而反映出因季节变化引起的高纬电离层暴时能量注入的不同而造成的全球性电离层扰动的不同形态,由此看出,磁暴期间电离层TEC的变化直接与太阳扰动发生的时间及其对高纬电离层的耦合有关,若短时期内连续发生多次磁暴,则电离层反应更加复杂,不能简单地当做单一磁暴叠加处理。  相似文献   

12.
太阳活动低年低纬地区VTEC 变化特性分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
利用福州台站(26.1°N, 119.3°E, 磁纬14.4°N)电离层闪烁与TEC监测仪2006-2010年的观测数据, 对该地区垂直总电子含量(VTEC)进行时间变化特性分析. 结果表明, 春秋冬三季的VTEC平均最高值出现在06:00UT, 夏季出现在08:00UT, 所有季节的平均最低值均出现在21:00UT; VTEC变化存在季节异常和弱冬季异常, 春秋季节高, 冬夏季节低, 夏季VTEC比冬季低且最大值出现时间延迟; VTEC在2006-2009年呈现下降的变化趋势, 2010年开始增强, 年际变化与太阳活动及地磁活动变化趋势具有较好的对应关系; VTEC变化与太阳活动存在很好的相关性, 相关系数达到0.5以上, 地磁活动则显示了弱相关的特性; F10.7与VTEC的相关性随着每天Kp指数总值Σkp的增大而减小.   相似文献   

13.
The periodic variation of TEC data at Xiamen station (geographic coordinate: 24.4°N, 118.1°E; geomagnetic coordinate: 13.2°N, 187.4°E) at crest of equatorial anomaly in China from 1997 to 2004 is analyzed. The characteristic of TEC association with solar activity and geomagnetic activity are also analyzed. The method of continuous wavelet, cross wavelet and wavelet coherence transform methods have been used. Analysis results show that long-term variations of TEC at Xiamen station are mainly controlled by the variations of solar activities. Several remarkable components including 128–256 days, 256–512 days and 512–1024 days exist in TEC variations. The TEC data at Xiamen station is in anti-phase with geomagnetic Dst index in semiannual time-scale, but this response only exists during high solar activity. Diurnal variation of TEC is studied for different seasons. Some features like the semiannual anomaly and winter anomaly in TEC have been reported.  相似文献   

14.
基于肇庆地磁台的地磁监测数据和广州气象卫星地面站建立的华南地区GPS电离层闪烁监测网的监测数据, 统计分析了2008年7月至2010年7月太阳活动低年期间广州地区地磁扰动与电离层闪烁的关系. 用肇庆台地磁水平分量H的变化量换算出肇庆地磁指数K, 以此来代表广州地区地磁扰动情况.分析结果表明, 磁暴/强地磁扰动对广州地区电离层闪烁的发生总体表现为抑制作用, 电离层闪烁主要发生在低K值期间, 而在K ≥ 4时电离层闪烁的发生呈下降趋势. 电离层闪烁发生率随季节和地磁活动的变化规律表现在, 春季的弱闪烁发生率、夜间中等以上闪烁发生率和夏季中等以上闪烁的发生率明显与地磁活动指数K相关, 即随$K$指数的增大而减小; 在秋季和冬季闪烁发生率与K指数变化无明显关系. 同时还综合分析了地磁与太阳活动的变化对电离层活动的影响, 广州地区闪烁主要发生在太阳活动较低的磁静日期间.   相似文献   

15.
Studying the relationship of total electron content (TEC) to solar or geomagnetic activities at different solar activity stages can provide a reference for ionospheric modeling and prediction. On the basis of solar activity indices, geomagnetic activity parameters, and ionospheric TEC data at different solar activity stages, this study analyzes the overall variation relationships of solar and geomagnetic activities with ionospheric TEC, the characteristics of the quasi-27-day periodic oscillations of the three variables at different stages, and the delayed TEC response of solar activity by conducting correlation analysis, Butterworth band-pass filtering, Fourier transform, and time lag analysis. The following results are obtained. (1) TEC exhibits a significant linear relationship with solar activity at different solar activity stages. The correlation coefficients |R| are arranged as follows: |R|EUV > |R|F10.7 > |R|sunspot number. No significant linear relationship exists between TEC and geomagnetic activity parameters (|R| < 0.35). (2) TEC, solar activity indices, and geomagnetic activity parameters have a period of 10.5 years. The maximum amplitudes of the Fourier spectrum for TEC and solar activity indices are nearly 27 days and those of geomagnetic activity parameters are nearly 27 and 13.5 days. (3) The deviations of the quasi-27-day significant periodic oscillation of TEC and solar activity indices are consistent. (4) No evident relationship exists between the quasi-27-day periodic oscillation of TEC and geomagnetic activity parameters. (5) The delay time of TEC for the 10.7 cm solar radio flux and extreme ultraviolet is always consistent, whereas that for sunspot number varies at each stage.  相似文献   

16.
This paper examines the performances of NeQuick2, the latest available IRI-2016, IRI-2012 and IRI-2007 models in describing the monthly and seasonal mean total electron content (TEC) over the East African region. This is to gain insight into the success of the various model types and versions at characterizing the ionosphere within the equatorial ionization anomaly. TEC derived from five Global Positioning System (GPS) receivers installed at Addis Ababa (ADD, 5.33°N, 111.99°E Geog.), Asab (ASAB, 8.67°N, 116.44°E Geog.), Ambo (ABOO, 5.43°N, 111.05°E Geog.), Nairobi (RCMN, ?4.48°N, 108.46°E Geog.) and Nazret (NAZR, 4.78°N, 112.43°E Geog.), are compared with the corresponding values computed using those models during varying solar activity period (1998 and 2008–2015). We found that different models describe the equatorial and anomaly region ionosphere best depending on solar cycle, season and geomagnetic activity levels. Our results show that IRI-2016 is the best model (compared to others in terms of discrepancy range) in estimating the monthly mean GPS-TEC at NAZR, ADD and RCMN stations except at ADD during 2008 and 2012. It is also found that IRI-2012 is the best model in estimating the monthly mean TEC at ABOO station in 2014. IRI show better agreement with observations during June solstice for all the years studied at ADD except in 2012 where NeQuick2 better performs. At NAZR, NeQuick2 better performs in estimating seasonal mean GPS-TEC during 2011, while IRI models are best during 2008–2009. Both NeQuick2 and IRI models underestimate measured TEC for all the seasons at ADD in 2010 but overestimate at NAZR in 2009 and RCMN in 2008. The periodic variations of experimental and modeled TEC have been compared with solar and geomagnetic indices at ABOO and ASAB in 2014 and results indicate that the F10.7 and sunspot number as indices of solar activity seriously affects the TEC variations with periods of 16–32?days followed by the geomagnetic activity on shorter timescales (roughly periods of less than 16?days). In this case, NeQuick2 derived TEC shows better agreement with a long term period variations of GPS-TEC, while IRI-2016 and IRI-2007 show better agreement with observations during short term periodic variations. This indicates that the dependence of NeQuick2 derived TEC on F10.7 is seasonal. Hence, we suggest that representation of geomagnetic activity indices is required for better performance over the low latitude region.  相似文献   

17.
The variation of TEC data at Wuhan station (geographic coordinate: 30.5°N, 114.4°E; geomagnetic coordinate: 19.2°N, 183.8°E) at crest of equatorial anomaly in China from January 1997 to December 2007 were analyzed. Variability with solar activity, annual, semiannual, diurnal and seasonal variation were also analyzed. The MSIS00 model and ISR model were used to analyze the possible mechanisms of the variabilities found in the results. The TEC data in 1997 and 2001 deduced from another crest station Xiamen (geographic coordinate: 24.4°N, 118.1°E; geomagnetic coordinate: 13.2°N, 187.4°E) were used to contrast. Analysis results show that long-term variations of TEC at Xiamen station are mainly controlled by the variations of solar activities. Typical diurnal variation behaves as a minimum of the TEC in the pre-dawn hours around 05:00–06:00LT and a maximum on the afternoon hours around 13:00–15:00LT. Some features like the semiannual anomaly and winter anomaly in TEC have been reported. The anomaly may be the result of common action of the electric field over the magnetic equatorial and the [O/N2] at the crest station.  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号