利用人工神经网络预测电离层f0F2月中值

提出了利用人工神经网络技术预测电离层临界频率月中值的方案。在利用人工神经网络技术研究电离层月中值隔月变化规律的基础上,考虑足够的周年和黑子周期变化的数据训练网络,使ｆ０Ｆ２月中值预测值与实测数据比较平均误差为０．３４ＭＨｚ预测精度有了较大改进,最后采用分形学的基本理论得到电离层ｆ０Ｆ２月中值的分数维为３,选用３个输入量,分别预测高,低年ｆ０Ｆ２月中值,与实测数据比较平均误差为０．３ＭＨｚ。     

利用神经网络预报中国地区电离层f0F2

利用神经网络技术并考虑太阳和地磁活动对电离层的影响,提出了一种提前5 h预报中国地区电离层临界频率f0F2的方法.网络输入包括时间、季节、地理纬度、太阳天顶角、最近一天的12个观测值(F-23,F-22,F-21,F-20,F-19,F-18,F-5,F-4,F-3,F-2,F-1,F0)和前30天滑动平均值(A-24,A-23,A-22,A-4,A-3A-2,A-1,A0),网络输出分别为未来5 h的f0F2值F+1,F+2,F+3,F+4,F+5.选取乌鲁木齐、长春、重庆和广州站1958-1968年间的数据训练网络,利用中国9个电离层站的历史数据检验网络,根据均方根误差衡量网络性能的好坏.结果表明,神经网络的预报结果能较好地符合实测数据.这说明利用神经网络实现中国地区电离层f0F2的时空预报是可行的.     

利用神经网络预报电离层f0F2

由中国武汉电离层台站和澳大利亚Hobart台站的电离层F2层临界频率(f0F2)的资料,利用三层前向反馈神经网络(BP网络),提出一种提前24h预测f0F2的方法,该方法以前5天观测的f0F2数据拟合的5个系数以及太阳活动参数作为输入,以当天24 h的f0F2作为输出对网络进行训练,训练好的网络可以实现对f0F2提前24 h的预报.预测结果显示,利用神经网络预测的f0F2与实际观测结果变化趋势较一致,并且比IRI的计算结果更加准确.误差分析表明,在南半球Hobart(-42.9°,147.3°)台站比中国武汉站(30.4°,114.3°)的结果要好,在低年比高年要好,在冬夏季节比春秋季节稍好.本文说明利用神经网络对电离层参量进行预报是一种切实可行的方法.     

夜间f0F2存在季节异常现象

本文用1975.12—1986.12我国9个电离层站的资料分析得出,在一定的纬度和太阳活动条件下,夜间f_0F_2存在季节异常现象.夜间季节异常现象具有两个明显的特点:只有低纬才具有夜间季节异常特征;太阳活动高年夜间季节异常的程度增加.夜间季节异常是白天f_0F_2季节异常现象的延续,夏半球至冬半球的大气流动造成的中性气体浓度比(O/O_2和O/N_2)的季节变化,是形成f_0F_2季节异常的根本原因.并初步分析了夜间季节异常的低纬局限性及随太阳活动变化的成因.     

低纬电离层f0F2夜间增强的模拟研究

以太阳活动低年冬季为代表,利用二维中低纬电离层理论模式模拟低纬电离层ｆ０Ｆ２夜间增强现象,探索在赤道异常驼峰纬度附近形成该现象的可能因素或物理机制,模式在给定磁子午面内解等离子体输运方程,给出电子及各离子的浓度,速度的时空分布。在所考察条件下,低纬驼峰纬度附近ｆ０Ｆ２模式值夜间出现了明显的增强特征。     

NeQuick模式在亚太地区扇区电离层参数f0F2的预测能力

利用亚洲、澳大利亚地区8个电离层观测台站的F2层临界频率f0F2的历史观测数据,考察了NeQuick模式预报电离层基本参数f0F2在亚太扇区的适应性.对比分析表明,此模式能比较好地预测各地的F2层临界频率,其绝对误差在南半球各站相对北半球各站较大,太阳活动高年相对太阳活动低年较大,春秋季相对夏冬季较大.其误差均方根在太阳活动高年相对太阳活动低年较大.      

利用人工神经网络预测电离层f_0F_2月中值

提出了利用人工神经网络技术预测电离层临界频率月中值的方案．在利用人工神经网络技术研究电离层月中值隔月变化规律的基础上,考虑足够的周年和黑子周期变化的数据训练网络,使 ｆ０Ｆ２月中值预测值与实测数据比较平均误差为 ０．３４ＭＨｚ,预测精度有了较大改进．最后采用分形学的基本理论得到电离层 ｆ０Ｆ２月中值的分数维为 ３,选用 ３个输入量,分别预测高、低年 ｆ０Ｆ２月中值,与实测数据比较平均误差为 ０．３ＭＨｚ．     

日食对低纬地区f0F2和ICF的影响

研究了１９９５年１０月２４日日食过程中,我国低纬地区广州和海口的Ｆ２层临界频率ｆ０Ｆ２的高干扰重心频率ＩＣＦ变化过程,鉴于多次日 处低纬的两地ｆ０Ｆ２的日食变化形态不完全一样,以及多次日食期间同一地方ｆ０Ｆ２变化形态不完全一样,ＩＣＦ也并不像预想的那样降低,因而对于低纬电离层,动力学过程可能要比直接与太阳辐射有关的光化学过程起更为重要的作用。     

卫星空间外热流轨道参数ψ_0,Ω_0和ω_0计算

文章给出了卫星热分析空间外热流计算中所需要的轨道参数太阳黄经、升交点赤经和近地点幅角的初值φ_0、Ω_0、ω_0 的计算公式。其精确度满足卫星热分析要求。     

地磁活动对电离层f0F2月中值的影响与国际参考电离层误差

利用我国9个中低纬度的电离层观测站在1977-1986年间观测的f0F2月中值,按每月的平均地磁活动指数Ap分为地磁活动高（Ap≥5）和低（Ap＜15）两种情况,研究了地磁活动对f0F2月中值平均低纬电离层驼峰区演变的影响,并考察了国际参考电离层（IRI）的误差．     

IRI-90及其与中国电离层资料f_0F_2的比较

本文介绍了国际参考电离层IRI-90版中新增的内容,比较了它与IRI-86的主要差别。与我国电离层临频数据的统计分析表明,新版本对我国地区的适用程度有了改进。     

电离层f_0F_2参数提前24小时预测

利用中国9个垂测站(海口、广州、重庆、拉萨、兰州、北京、乌鲁木齐、长春、满洲里)一个太阳周(1976-1986年)的数据资料,采用三层前向反馈神经网络(BP网络)实现了电离层F2层临界频率(f0F2)参数提前24h预测.通过对f0F2参数的时间序列及其与日地活动之间进行相关分析,确定f(t)(当前时刻f0F2)、经过变换的F10.7指数等5个参数作为神经网络的输入参数,并通过同时段训练法获得不同时刻的预测值,本文与自相关分析法进行了预测性能比较.结果表明,上述方法构建的神经网络可以达到较高的预测精度.针对暴时数据,对神经网络算法进行了改进,提高了神经网络法对暴时数据的适用性.     

基于相空间重构的f_0F_2一步预测算法研究

利用低纬度地区某垂测站2005年3月和4月两个月,f0F2参数共5856个数据样奉,对提前15min的一步预测算法进行了研究.基于混沌时间序列的相空间重构方法,以相近邻点轨迹具有相似性为预测理论基础,采用k最近邻点的方法对下一时刻的,f0F2进行预测.对邻点个数的选取采用了训练法和自适应选择法,对选出的邻点采用平均法和自回归两种方法进行处理,并对几种不同方法的预测结果进行了比较.结果证明,基于相空间重构的一步预测算法预测精度较高,并且容易实现,运算速度高,适用于电离层参数准实时预报.     

利用F_(10.7)短期预报电离层F_0F_2

通过对电离层历史数据和太阳射电流量F10.7的回归分析,提出了一种单站电离层f0F2的短期预报方法,以F10.7的流动平均值fc为输入,以未米3天的f0F2为输出,分别利用中国地区8个台站的数据进行检验,分析不同太阳活动水平、季节以及地方时预报误差的分布特征.结果表明,该方法能有效地预测未来1～3天的f0F2.该方法还可应用于其他电离层参量的短期预报.     

中国夏季E_s出现概率的分布(f_0E_s>7MHz)

在“CCIR”534-1号报告(以下简称“CCIR”)中,提供了全球性E,出现概率的分布,见图1     

基于电离层暴时f_0F_2经验模型Kalman滤波短期预报

利用时间累积地磁指数印ap(T),建立了强地磁扰动条件下电离层f0F2与月中值相对偏差经验模型.该经验模型只在春秋季节和夏季特强地磁扰动条件ap(T)>100,即时间累积地磁指数大于100时达到理想精度.尝试利用气象预报中常用的Kalman滤波方法对模型的系数进行实时修正,以提高预报精度,并对长春站1986-1995年近一个太阳周f0F2数据进行提前一小时预报试验.冬季预报均方根误差为0.76MHz,春秋季节为0.68MHz,夏季为0.61MHz.在特强地磁扰动条件下,预测误差在0.87～1.43MHz之间.该预报方法同时与包含暴时修正模型STORM的国际参考电离层IRI2001进行了比较,展示了Kalman滤波方法实时修正模型系数的能力和良好的应用前景.     

南极长城站电离层变化的数值模拟

南极长城站夏季电离层日变化具有Weddell海异常现象．本文利用一个一维时变理论模式，对长城站夏季电离层f0F2和hm日变化进行了数值模拟.我们讨论了中性风和顶部输运通量对f0F2和hm的影响，认为模拟计算得到的f0F2值比实测值要大的一个主要原因是国际参考电离层给出的上边界值偏大.文章最后介绍了一个获得实际的f0F2和hm的方法.