太阳10.7 cm射电流量中期预报模型研究(Ⅱ)

太阳活动指数中期预报一直是空间环境业务预报的难点之一.本文在自回归方法模型的基础上,利用太阳活动区面积、位置等参数与10.7cm辐射流量之间的定量关系,根据活动区面积衰减规律,建立了一个基于活动区参数及演化规律的改进型太阳活动指数中期预报模型.通过对预报测试实例分析发现,在日面出现较大活动区导致F_(10.7)迅速增长并超过历史数据峰值的情况,在日面活动区消亡导致指数突然出现平静期的情况,新模型的预报准确性相比自回归模型有很大提高,预报的平均相对误差下降约5%～9%.由此可见,新模型在某些特定条件下提高了原有模型的精度.该研究为提高业务型太阳10.7cm射电流量中期预报模型的预报精度奠定了基础.     

太阳E10.7指数的反演及预报方法

针对高层大气密度预报和轨道预报业务中对新型太阳紫外辐射指数E_10.7的需求,基于TIMED-SEE观测仪器提供的0.1～105 nm太阳辐射强度数据,开展了E_10.7指数反演和中期预报研究。 E_10.7指数是太阳光谱中波长为0.1～105 nm的辐射流量,单位与F_10.7指数相同（sfu,1 sfu=10–22 W·m–2·Hz–1）。 TIMED-SEE观测仪器提供的0.1～105 nm太阳辐射强度实测值具有高时间分辨率、延迟时间短和易获得的优势,利用最小二乘法拟合可反演出准实时的E_10.7指数,均方根误差为5.445 sfu。利用高阶自回归模型对E_10.7的中期预报效果尚佳,未来27天的预报值平均相对误差为7.83%。利用同样方法还开展了E_10.7指数81天中心滑动平均值未来27天预报试验,未来27天的预报值平均相对误差仅为3.63%。      

时间序列法在临近空间大气风场预报中的应用

受多种因素影响，临近空间大气环境要素复杂多变，预报难度很大.本文采用时间序列法中的自回归滑动平均（ARMA）模型对临近空间大气风场开展统计预报方法研究，基于廊坊（39.4°N，116.7°W）中频雷达在88km高度的大气纬向风数据开展预报试验.本次预报试验的样本数据为2015年9月24日至10月24日风场数据，利用过去7天数据对未来第8天风场数据进行预报.试验结果显示，ARMA模型对临近空间大气风场预报有一定的适用性.当风场变化规律性较强，即样本数据风场呈现出比较显著的24h周期性变化时，ARMA模型预报效果较好；当风场发生突变时，预报效果变差.与实测数据的对比结果表明，ARMA模型预报结果的误差在9~27m·s-1，预报效果优于同阶自回归（AR）模型，略优于高阶AR模型.      

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.      

用开环门限自回归分析方法探讨短波衰退事件的预报

本文基于电离层突然骚扰对强太阳活动的依赖关系,用开环门限自回归分析方法,以每日最大2800MHz射电爆发峰值流量为预报因子,探讨短波衰退事件(SWF)的预报.通过对1980.1—6月和1980.1—2月的短波衰退事件作中、短期预报的检验,表明,用此方法作中期预报的效果优于经验方法的预报;用于短期预报(3天)效果较好.      

CME引起的地磁暴穿越时间

日冕物质抛射(CME)从发生至引起地磁暴最大值的时间间隔称为穿越时间.本文选取1997-2015年89个CME-Dst事件,分析CME速度、能量、耀斑类型等对穿越时间的影响;采用非线性拟合以及支持向量机(SVM)非线性回归技术,建立基于1997-2009年62个CME-Dst事件的CF模型和SVM模型,并利用其余27个CME-Dst事件对模型预报效果分别进行检验.结果表明,CF模型和SVM模型的预报准确率均达到85.2%,其中CF模型的平均绝对值误差为13.77 h,而SVM模型为13.88 h.与ECA模型结果(准确率为77.8%,平均绝对值误差为14.55 h)进行对比发现,CF模型和SVM模型的准确率更高而误差更小.CF模型和SVM模型能够提前1~5天较好地预报地磁暴爆发时间.     

基于支持向量机方法的地球同步轨道相对论电子事件预报模型研究

提出了一种基于支持向量机方法(SVM)的地球同步轨道相对论电子事件预报模型. 模型以平均影响值(MIV)作为指标, 筛选出预报输入参量. 这些参量包括, 前一日的大于2MeV电子日积分通量、太阳风速度、太阳风密度、Dst指数和前二日的AE指数. 模型包含回归和分类两个部分, 可以分别对未来一天的电子日积分通量和相对论电子事件强度的级别做出预报. 对2008年样本进行测试, 在相对论电子通量的预报中, 预报值和实测值之间的线性相关系数为0.85, 预报效率为0.71; 对相对论电子事件级别预报的准确率为82%, 可以较准确区分开事件状态与非事件状态. 结果表明, SVM预报模型对相对论电子事件有较好的预报效果.      

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.     

奇异谱分析在太阳10.7cm射电流量中期预测中的应用

首次尝试利用信号处理技术奇异谱分析方法预测太阳活动低年未来27天太阳10．7cm射电流量．选取的预报试验时间段是2004年4月30日至5月30日,此试验期内太阳活动水平相对较低．在样本时间序列的构建上,吸取了相似周数据分析思路,采取的是23周实时观测数据与其相似周第20周下降年部分数据相结合的方式,既增加了样本长度又避开了太阳活动的活跃期．这31天的预报试验结果表明,大部分情况下,预报值基本上体现出F10．7的变化趋势,平均相对误差为10．5％;比同时期美国空军预测值的平均相对误差小,前者为11．3％,后者为14．6％;除两天外,SSA每一次27天的预报结果的平均相对误差比美国空军(AAF)的要小;对不同的时间提前量而言,AAF提前1天到提前12天的预报准确性较奇异谱分析方法要高,即AAF较短期的预报效果更好．     

第22太阳周地磁活动峰值和时间的预计

本文讨论了从第13—22太阳周太阳和地磁周的特征.运用自激励门限自回归时间序列模型和最大熵谱原理自回归数学方法来模拟和预报地磁aa指数年均值峰值和时间.峰值时间是1993年秋天或1994年春天.地磁aa指数年均值峰值是26—29.第22地磁周是一个中等活动的周.     

太阳F10.7指数准27天振荡的小波分析

利用1956-2003年的F10.7日均值数据,采用Morlet小波变换方法,分析了准27天振荡的特征及与太阳活动11年周期(Schwabe周期)的关系.结果表明,F10.7的准27天振荡的幅度和周期存在明显的短期变化现象,不同年里变化的程度差别很大,有些年里起伏非常剧烈,在几天到几十天的很短时间里,幅度变化达十几倍,周期可变化数天,甚至发生十几天的突变;有些年里,幅度变化很大但起伏很小,周期也比较稳定.准27天振荡的年平均幅度存在明显的逐年变化,与太阳活动显著相关.一般说来,F10.7越高,准27天振荡的幅度就越大,然而在太阳活动19周峰年,F10.7比其他活动周的值都高,但准27天振荡的幅度却比其他活动周低.准27天振荡的周期也有明显的逐年变化,除了个别年(如1987年),年平均周期在24至31天之间变化,与太阳活动周期没有明显的关系.48年的平均周期为27.3天.从总体看,周期有逐渐缩短的趋势,48年里周期大约减少了1.5天.造成准27天振荡起伏的因素非常复杂,有待深入研究.      

冕洞相关地磁Ap指数中短期预报方法研究

地磁Ap指数是描述全球地磁活动水平的重要指数, 过去许多参考大气模式中都用Ap指数来表述地磁活动状态, 大气模式的运行需要输入地磁Ap指数, 因此, 地磁Ap指数的预报一直是空间环境预报中一个非常重要的内容. 针对太阳活动低年冕洞引起的地磁扰动具有明显27天重现的特性, 利用修正的自回归方法, 对地磁Ap指数进行了提前27天的预报; 采用从SOHO/EIT观测资料发展出来的描述冕洞特性的Pch因子, 进行了提前三天的地磁Ap指数预报. 结果显示, 将统计方法与物理分析相结合, 进行地磁Ap指数的中短期数值预报, 可以得到较好的预报效果.      

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.     

用全球等效太阳黑子数IG_(12)进行电离层长期预报

本文利用中国电离层垂直探测站的资料研究应用全球等效太阳黑子数IG_(12)进行电离层长期预报的可能性.结果表明,指数IC_(12)与电离层特性参数(f_0F_2或F_2(3000)MUF)的相关性比太阳黑子数R_(12)与电离层特性参数的要好. 利用CCIR第340号报告,对IG_(12)应用于预报f_0F_2、M(3000)F_2和F_2(4000)MUF的功效进行了估算,并与目前使用的R_(12)进行了比较.所得结果表明,在用CCIR预报方法时,用IG_(12)代替R_(12)可以得到精度更高的预报值.对提前12个月的预报,f_0F_2和F_2(4000)MUF的预报精度分别平均提高18％和10％左右.对IG_(12)指数用于预报的其他优点亦进行了讨论.     

电离层N_mF_2的准27天变化

利用1969-1980年期间东亚和澳大利亚扇区不同地磁纬度11个台站的电离层垂直探测数据,采用带通滤波的方法,分析了白天NmF2的准27天变化特征及其与太阳活动指数F10.7的相关关系.结果表明,在大多数年里,太阳活动指数F10.7和NmF2的短周期(2～70天)频谱中,27天周期附近都出现明显的极大值;在27天波段,F10.7和NmF2的标准偏差有逐年变化特征,F10.7的平均标准偏差为10.9%,NmF2 的标准偏差随地磁纬度变化,赤道地区最小,纬度越高标准偏差越大,11个站的平均标准偏差为8.2%;在27天波段,NmF2与F10.7存在显著的相关,在0.05的显著水平下,显著相关的概率在90%以上;NmF2相对于F10.7的准27天变化平均滞后2天左右;从总体上看,太阳EUV辐射的准27天变化是造成NmF2准27天变化的主要原因.     

基于"序列相对贴近度"的组合预测权值分配

在时间序列的组合预测权值分配问题上,为克服传统的均方误差倒数加权、熵权和最优化方法之不足,从预测值序列与评价样本序列间的贴近性出发,提出新方法综合衡量单一参与模型的适用性,并据此分配权值.详细给出了序列相对贴近度(SRND,Sequence Relative Nearness Degree)及与之相关的"序列趋势关联度"和"尺度区间熵"的概念,并提出基于SRND的权值分配方法.将SRND权值分配方法应用于航空发动机排气温度裕度参数时间序列的联合自回归滑动平均模型、函数系数自回归模型和径向基函数网络预测,有效地提高了预测准确度,获得优于均方误差倒数加权和熵权方法的组合性能,且运算量远小于最优化方法.     

利用神经网络技术提前一小时预报Dst指数

利用神经网络技术并考虑地磁活动的周期性,提出了一种提前一小时预报Dst指数的方法.网络的输入包括时间、季节、当前时刻及其一阶增量、二阶增量、前27天Dst指数的平均值.以下一时刻Dst指数作为输出对网络进行训练,训练好的网络可以提前一小时预报Dst指数.分别用1985年、1986年、1990年和1991年Dst指数数据进行检验.结果表明,预报结果与观测数据符合较好,Dst指数预报误差的均方根分别为4.00 nT,3.72 nT,5.35 nT,6.82 nT.误差分析表明,Dst指数的预报结果太阳活动低年比高年好.     

550～600 km高度上热层大气密度的中长期变化

选用了2005年8月20日至2006年7月28日高度550～600 km附近的热层大气密度探测数据,对表征太阳活动的F10.7值和表征地磁活动强度的Ap指数进行了相关特性的统计.分析结果表明,在无明显地磁扰动时热层大气密度日平均值的涨落呈现27日和准半年的周期性变化,但在地磁扰动期间这种变化的周期性会被削弱,且大气密度的周日变化幅度与F10.7值呈正相关关系.      

ACE和STEREO-B太阳风速度的统计分析

采用小波分析方法讨论了2008—2011年ACE和STEREO-B卫星太阳风速度的27天周期特性,运用一元线性回归分析方法计算了两颗卫星太阳风速度的线性表达式,分析和计算结果表明,ACE和STEREO-B卫星探测到的太阳风速均在8～16d,16～32d的频域尺度上较为显著,在局部相同时域上,二者太阳风速的27天周期均较为显著;当太阳活动为低年时,相关性好. 作为应用实例,使用STEREO-B卫星太阳风探测数据,预测2012年10月1—17日的ACE太阳风速度,结果表明,预测值与实测值趋势一致,CME过程对预测值有一定影响. 通过本项研究,初步统计出了ACE与STEREO-B太阳风速度的关系,利用STEREO-B能够提前数天监测到即将由太阳吹向地球的太阳风特性,为建立直观的重现型地磁暴中期预报模型奠定了基础.