太阳活动对电离层TEC变化影响分析

为研究太阳活动对电离层TEC变化的影响,从整体到局部分析了2000-2016年的太阳黑子数、太阳射电流量F_(10.7)指数日均值与电离层TEC的关系,并重点分析了2017年9月6日太阳爆发X9.3级特大耀斑前后15天太阳活动与电离层TEC变化的相关性.结果表明:由2000-2016年的数据整体看来,太阳黑子数、太阳F_(10.7)指数、TEC两两之间具有很强的整体相关性,但局部相关性强弱不均;此次耀斑爆发前后太阳黑子数、太阳F_(10.7)指数和TEC具有很强的正相关特性,太阳活动对TEC的影响时延约为2天;太阳活动对全球电离层TEC的影响不同步,从高纬至低纬约有1天的延迟,且对低纬度的影响远大于中高纬度.太阳活动是影响电离层TEC变化的主要原因,但局部也可能存在其他重要影响因素.     

武汉站第23周电离层TEC与太阳及地磁活动的相关性分析

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.      

LSTM神经网络在太阳F10.7射电流量中期预报中的应用

F_10.7指数作为大气密度经验模型的重要输入参量，其预报精度直接影响航天器轨道预报精度.研究发现，太阳活动表现出长时间尺度上平均11年和中短时间尺度平均27天的周期性变化特征.依据这一观测事实，基于长短期记忆单元（Long Short-term Memory，LSTM）递归神经网络方法进行F_10.7指数未来27天的中期预报.利用一个连续长时段F_10.7数据作为训练数据，构建LSTM神经网络训练和预测模型，分别预测太阳活动高低年未来27天的F_10.7指数.结果表明，太阳活动高年的第27天F_10.7指数预报平均相对误差最优可达10%以内，低年最优可达2%以内.      

2007-2009谷年期间高热层大气密度的变化

在第23至第24太阳活动周的峰年之间,太阳活动谷年具有持续时间长,极低F_10.7太阳辐射通量（低至65）和超长期的零太阳黑子数记录等特点,因此是观测和研究在这种特殊背景下热层大气变化的极好机会.尤其是能充分理解和掌握在宁静环境下热层大气密度对弱太阳活动和小地磁扰动的响应特性.本文利用高度650 km以上星载大气密度探测器2007—2009年的连续探测数据进行分析,结果表明,在太阳辐射通量F_10.7极低值期间,较高热层大气密度对F_10.7的起伏具有更显著的响应变化.当F_10.7由70降至65时,日均大气密度会有4～5倍的显著降变,远大于通常大气模式中的降变值.同样在F_10.7极低值期间,较高热层大气密度对小地磁扰动也具有显著的响应增变,当日K_p指数之和由23增至30时,较高热层大气密度则会有80%～160%的强增变.     

基于SABER的平流层顶温度的时空特征分析

利用SABER探测器2002—2017年超过一个太阳活动周的数据,以大气垂直方向上40～60km的最大温度作为平流层顶温度（T_sp）,分析50°S—50°N T_sp的时空分布特征.结果表明:T_sp具有明显的纬度特征和季节特征,在赤道和南北半球夏季温度较高,而在南北半球冬季的40°—50°纬度附近温度有最低值.再利用EOF方法分析T_sp,发现其第一模态的解释率达91%,且时间系数与平流层顶高度相关性最大,为-0.75,与平流层顶臭氧体积混合比相关性约0.49,与日地距离相关性为0.44,与太阳活动性（太阳活动指数,太阳黑子数）的相关性约0.33.依据该相关关系,进一步分析各变量原始场,发现T_sp和平流层顶臭氧体积混合比的纬度变化近似相反;与日地距离的季节变化有明显的负相关,约-0.81,且这种相关性与日地距离有弱的正相关关系;年平均T_sp在2002—2017年的变化约为2K,与F_10.7的相关系数为0.6,在南北纬20°附近与太阳活动指数F_10.7的相关性最大,约0.74.      

基于活动区面积统计的F10.7指数预报方法

太阳10.7cm射电流量（F_10.7）是反映太阳整体活动的重要指标,其主要源头是日面活动区.F_10.7指数与日面活动区具有显著的相关性,且不同面积的活动区与F_10.7并不遵循相同的线性关系.为进一步提高F_10.7预报的准确性,利用日面活动区面积与F_10.7的相关性,依据面积大小分类,提出F_10.7的预报公式并进行验证.采用2008-2018年SWPC （Space Weather Prediction Center）公布的活动区面积数据和CSWFC （Canadan Space Weather Forecast Center）公布的F_10.7实测数据计算预报公式系数,利用高年（2003年）和低年（1997年）的F_10.7预报验证其结果.研究结果表明,预报结果与实测值的相关系数分别为0.9318和0.9295,二者皆优于SWPC同时期的预报结果（相关系数分别为0.9186和0.8771）.本研究首次基于活动区的变化预测了F_10.7,提高了F_10.7预测的准确性.      

第23太阳活动周武汉站电离层TEC特征分析

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.      

基于因果卷积与LSTM网络的电离层总电子含量预报

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0～1 TECU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。      

基于PCA方法对太阳活动区主要参量的分析

太阳耀斑与太阳质子事件的发生通常与太阳活动区存在非常密切的关系, 对这种关系的深入分析有助于太阳耀斑和太阳质子事件预报模型的建立. 本文利用主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)方法对1997-2010年太阳质子事件所在活动区的主要参量进行分析, 选取的参量包括黑子磁分类、 McIntosh分类、太阳黑子群面积、10.7 cm射电流量、耀斑指数、质子耀斑位置和软X射线耀斑强度. 结果得到81个太阳活动主成分得分值排序(得分值代表每个事件的强弱), 与太阳质子事件峰值流量、太阳黑子年均值以及10.7 cm射电流量年均值的对比显示相似度非常高, 表明主成分得分值一定程度上可以反映太阳活动的强弱规律.      

一种NRLMSISE-00模型太阳辐射校正方法

根据空间天气的状态,调整大气模型的相关输入参数能够减小模型的计算误差.通过对比CHAMP卫星在轨大气密度探测数据与NRLMSISE-00模式的计算结果发现,通过调整F_10.7的输入,使轨道大气密度积分的模式计算结果与探测结果之间的误差达到最小,此时的F_10.7被称为理想F_10.7输入（F*）.进一步的分析发现,F*与太阳紫外辐射MgII指数存在很好的相关性,因此可以选择其他的太阳紫外辐射代理参数取代F_10.7,从而减小模型计算误差.本文采用神经网络技术,建立新的太阳紫外辐射代理参量F_euv与MgII,F_10.7等的对应模型,能够根据当日参数值计算F_euv.研究结果表明,新的代理参数能够有效减小NRLMSISE-00的计算误差.      

第23太阳活动周热层大气密度对太阳辐射指数F10.7响应的模拟研究

利用NCAR-TIEGCM计算了第23太阳活动周期间（1996—2008年）400km高度上的大气密度,并统计分析大气密度对太阳辐射指数FF_10.7的响应.结果表明,在第23太阳活动周内,大气密度的变化趋势与太阳辐射指数FF_10.7的变化趋势基本一致,但是大气密度在不同年份、不同月份对太阳辐射指数FF_10.7的响应存在差异.第23太阳活动周内太阳辐射极大值和极小值之比大于4,而大气密度的极大值与极小值之比则大于10.太阳辐射低年的年内大气密度变化不到2倍,而太阳辐射高年的年内大气密度变化可达2倍甚至3倍.大气密度与FF_10.7指数在北半球高纬的相关系数比南半球高纬的相关系数大.在低纬地区,太阳辐射高年大气密度与FF_10.7指数的相关系数比低年的大.不同纬度上,大气密度与太阳辐射指数FF_10.7的27天变化值之间的相关系数都大于其与81天变化值之间的相关系数.      

2008—2009年电离层对重现型地磁活动的响应

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.      

基于IGS电离层TEC格网的扰动特征统计分析

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.      

Time series modeling and analysis of trends of daily averaged ionospheric total electron content

A 10.7 cm solar radio flux F10.7, geomagnetic planetary equivalent amplitude (Ap index), and period variations were considered in this paper to construct a linear model for daily averaged ionospheric total electron content (TEC). The correlation coefficient of the modeled results and International GNSS Service (IGS) observables was approximately 0.97, which implied that the model could accurately reflect the realistic variation characteristics of the daily averaged TEC. The influences of the different factors on TEC and its characteristics at different latitudes were examined with this model. Results show that solar activity, annual and semiannual cycles are the three most important factors that affect daily averaged TEC. Solar activity is the primary determinant of TEC during periods with high solar activity, whereas periodic factors primarily contribute to TEC during periods with minimum solar activity. The extent of the influences of the different factors on TEC exhibits obvious differences at varying latitudes. The magnitude of the semiannual variation becomes less significant with the increase in latitude. Furthermore, a geomagnetic storm causes an increase in TEC at low latitudes and a decrease at high latitudes.     

大耀斑期间向日面电离层总电子含量的响应个例分析

利用2001年4月15日1336UT耀斑爆发期间向日面GPS观测数据提取的总电子含量的时间变化曲线。分析了向日面电离层对这次耀斑的响应特点．结果表明，耀斑期间向日面电离层出现了总电子含量突增事件．最大总电子含量增加量约为2．6TECU，在0600LT和1800LT都观测到了总电子含量突增，世增加幅度仅为0．5-1TECU．在高纬地区，由于电离层闪烁，从TEC时间变化曲线提取不出来总电子含量增加值．从各卫星星下点处的TEC增加量和各星下点处的太阳天顶角的关系可以看到，TEC增加量与太阳天顶角有关，太阳天顶角越大，TEC增幅越小。另外，从总电子含量时间变化率曲线上还观测到了时间同步的小尺度扰动，通过与耀斑期间硬X射线辐射通量的比较，发现两者有明显的相关性，电离层中的这种扰动与耀斑期间的硬X射线或远紫外辐射有关．     

第23太阳活动周太阳极紫外辐射与磁暴相关性分析

统计第23个太阳活动周内中等及以上强度（Dst_min<-50nT）的磁暴事件,线性拟合分析磁暴主相DDst_min和达到DDst_min前一个表征太阳极紫外辐射强度的F_10.7之间的相关性.结果表明:随着太阳极紫外辐射增强,DDst_min<-50nT的磁暴出现的总数增多,在弱、中等和强太阳极紫外辐射条件下,其数量分别为56,84和85;随着太阳极紫外辐射增强,强磁暴（-200nT ≤ Dst_min<-100nT）和大磁暴（Dst_min<-200nT）发生的数量和相对发生率呈增长趋势,尤其是大磁暴数目（1,4,12）和相对发生率（1.79%,4.76%,14.12%）明显呈增长趋势;大磁暴（|Dst_min|）与太阳极紫外辐射（F_10.7）之间存在中度正相关关系,其相关系数为0.532,并且主要体现在大磁暴（|Dst_min|）与强太阳极紫外辐射（F_10.7）之间的中度正相关性,其相关系数为0.582.大磁暴与强太阳极紫外辐射之间的相关性可为空间天气预报提供参考依据.      

Analysis of ionospheric TEC response to solar and geomagnetic activities at different solar activity stages

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.     

The GPS measured SITEC caused by the very intense solar flare on July 14, 2000

This work studies the sudden increases in total electron content of the ionosphere caused by the very intense solar flare on July 14, 2000. Total electron content (TEC) data observed from a Global Positioning System (GPS) network are used to calculate the flare-induced TEC increment, δTEC_f, and variation rate, dTEC_f/dt. It is found that both dTEC_f/dt and δTEC_f are closely related with the solar zenith angles. To explain the observation results, we derived a simple relationship between the partial derivative of the flare-induced TEC, ∂TEC_f/∂t, which is a good approximation for dTEC_f/dt, and the solar zenith angle χ, as well as the effective flare radiation flux I_f, according to the well-known Chapman theory of ionization. The derived formula predicted that ∂TEC_f/∂t is proportional to I_f and inverse proportional to Chapman function ch(χ). This theoretical prediction not only explains the correlation of dTEC_f/dt and δTEC_f with χ as shown in our TEC observation, but also gives a way to deduce I_f from TEC observation of GPS network. Thus, the present work shows that GPS observation is a powerful tool in the observation and investigation of solar flare effects on the ionosphere, i.e., the sudden ionospheric disturbances, which is a significant phenomenon of space weather.