厦门电离层垂测仪电子浓度剖面最优插值同化的初步建立

最优插值(Optimal Interpolation, OI)同化是一种利用最小二乘法使分析误差方差极小化的方法. 提出并建立了一种电离层一维剖面最优插值的同化方法. 借鉴及参考气象的同化方法, 基于最优插值方法, 采用厦门电离层垂测仪2009年6至8月观测数据和一维电离层理论模式(IGGCAS1D)背景值来构建误差协方差, 并进行同化试验和分析预报. 结果表明方法可靠, 没有出现同化时背景数据与观测数据偏离较大的问题, 同化后所得结果与观测数据符合较好.      

基于电子密度同化的热层大气密度预报方法

采用热层电离层耦合模式TIEGCM和集合卡尔曼滤波同化方法,利用同化COSMIC电离层掩星电子密度数据优化热层电离层参量,并将模式预报的大气密度与CHAMP卫星大气密度数据进行对比,分别开展模拟和实测数据的同化预报实验.在模拟数据同化实验中,状态向量包含温度、风场和离子成分的实验结果表明,仅优化温度即可达到最优的热层大气密度预报效果.在实测数据同化实验中,将温度作为状态向量参数,优化结果表明,循环同化过程中模式预报的大气密度相对偏差的均方根误差在48h内从38%减小到27%,同化稳定时间至少需要30h.预报过程中大气密度预报效果的改善持续时间为34h.这表明电子密度同化能够改善热层大气密度的预报精度,设计的实验方案合理可行,可获得较长的预报时效.      

基于最大似然估计的远紫外遥感反演电离层电子密度算法

原子氧135.6 nm夜气辉主要由氧离子O+与电子的辐射复合反应生成,一些星载远紫外遥感观测任务证实135.6 nm夜气辉可用于反演电离层电子密度。针对远紫外临边遥感观测反演电离层电子密度,分析了135.6 nm夜气辉辐射强度与电子密度之间的非线型前向模型,基于离散反演理论设计了从夜间135.6 nm临边观测数据反演电子密度高度分布的反演算法,算法应用最大似然估计通过迭代求解电离层参数的最佳拟合值。通过仿真计算了TIMED卫星上全球紫外成像仪GUVI观测的反演结果,验证了本反演算法的可行性。对GUVI的实际观测数据进行反演,获得了电子密度高度分布。通过与GUVI数据的电离层参数对比分析得出,本文建立的反演模型使N_mF₂被高估,同时使h_mF₂被低估。对于不同的太阳活动强度,N_mF₂和 h_mF₂的系统误差分别在10%和5%以内,能较精确地获得电离层参数。精确获得电离层电子密度信息对于提高空间天气预报及电离层模型的修正具有重要意义。      

Galileo卫星导航系统广播Nequick模型及其参数拟合

提出了基于IGRF模型的Galileo广播Nequick模型及其参数拟合算法, 解决了Galileo信号仿真中地理场景映射与地磁坐标下的电离层延时修正参数拟合问题. 应用IGRF模型, 可计算出任意给定位置和时间点的地磁参数以及E层、 F₁层、F₂层的电子密度, 从而计算出Galileo电离层修正参数. 仿真结果表明, 该算法拟合的全球电离层延时与IGS提供的实际观测值基本一致, 仿真精度高于一般的经验电离层模型, 实现了Galileo卫星信号的电离层延时修正参数的精确仿真.      

不同太阳活动条件下电离层形态对估算GPS系统硬件延迟的影响

利用两个中纬度台站GPS观测数据提取的GPS卫星硬件延迟,分析了不同太阳活动情况下估算的硬件延迟稳定性和统计特征,结合同期电离层观测数据,研究了电离层状态对硬件延迟估算结果的影响.研究结果表明,基于太阳活动高年(2001年)GPS观测数据估算的硬件延迟稳定性要低于太阳活动低年GPS观测数据的估算结果,利用2001年GPS数据估算的卫星硬件延迟年标准偏差(RMS)平均值约为1TECU,而2009年GPS数据估算的卫星硬件延迟年标准偏差平均值约为0.8TECU.通过对2001年和2009年北京地区电离层F₂层最大电子密度(N_mF₂)变化性分析,结合GPS硬件延迟估算方法对电离层时空变化条件的要求,认为硬件延迟稳定性与太阳活动强度的联系是由不同太阳活动条件下电离层变化的强度差异引起的.      

昆明上空电离层D区电子密度季节变化的首次观测分析

通过分析2008年8月至2009年7月昆明站(25.6°N, 103.8°E) 中频(MF)雷达观测数据, 研究了太阳活动低年电离层D区电子密度的季节变化特性,发现D区电子密度主要呈现半年变化特征, 即在春秋季电子密度较大, 而在夏冬季则较小, 这与国际参考电离层(IRI)预测的年变化趋势不一致, 但与昆明站电离层测高仪的最低回波频率f_min的观测结果相符. 同时比较了D区电子密度半年变化与纬向风半年变化的关系, 发现二者之间保持了非常一致的变化趋势并对这种一致性的内在原因进行了分析.      

利用F区电离层特性参量获取等效中性风的方法及讨论

讨论利用电离层特性参量获取F层峰值高度附近中性风信息的三类方法.这些方法主要有:传统的和改进的伺服理论方法、借助电离层模式和数据同化思想的方法和刘立波等提出的方法.并以美国Millstone Hill非相干散射雷达浓度剖面和离子速度数据,以及澳大利亚Beveridge(37°S,144°E)FPI风场和测高仪数据为个例,初步考察利用电离层特性数据导出的等效中性风与观测值的一致性.     

数据同化在空间天气学中的应用

由太阳活动引起的耀斑和日冕物质抛射等短时间尺度变化的空间天气事件会影响并危害地球磁层、电离层、中高层大气、卫星运行安全以及人类健康,因此对这些空间天气事件的预测显得尤为重要。数据同化在稀疏观测和异步采集的情况下能够增加模型的预测能力,对模型变量进行自洽分析。在数值预报中引入数据同化方法,能够提高预测可信度。本文从数据同化方法的角度出发,主要分析了数据同化目前在大气、电离层、磁层、太阳及其他行星科学研究中的应用,并初步讨论了数据同化未来在空间天气方面的应用。      

电离层Es对HF和VHF传播信号的影响

Es层是存在于电离层中的电子密度非常高的偶发E层（Sporadic E）,其电子密度可达常规E层的100倍.电离层Es能够反射原本穿透F层的VHF低频段（30~150MHz）无线电波,而且对HF高频段（10~30MHz）无线电波传播具有显著影响.运用垂测和斜测观测数据,研究HF频段Es层电波传播特征,得到了不同类型及不同高度Es层的衰减系数.根据f₀E_s的日变化规律,可得HF频段衰减系数的日变化规律,进而分析并得到Es层对短波传播的影响.不存在电离层Es时,通常无法通过电离层实现VHF超远距离通信.为了对VHF链路通过电离层Es的传播衰减进行定量分析,根据EBU多条链路的观测结果,拟合并建立了电离层Es衰减模型.将该模型、ITU模型和观测数据进行对比,发现本文建立的模型准确度更高.利用建立的模型,对电离层Es不同临频f₀E_s条件下接收信号场强和电压随传播距离的变化进行了计算,结果可为VHF链路设计及建立提供参考.      

电离层Es离子分布数值建模

从离子连续性方程和动量方程出发,比较全面地考虑了太阳光电离、星光电离、地冕电离、星际背景电离和流星离子流等电离源,综合分析Es层的主要动力学过程和光化学过程,以风剪切理论为基础,研究中性成分碰撞、电场作用、金属离子作用和分子离子作用等机制对离子分布的影响,建立了一维时变电离层Es物理模型.对离子产生率、垂直方向的离子速度在高度和时间上的变化进行仿真和计算,得到了在电场及风剪切作用下的离子密度剖面24h内的变化规律.根据建立的模型,以昆明相干散射雷达观测的径向风结果作为模型输入参考,仿真并得到了电离层Es电子密度的时空分布,据此反演出电离层Es临界频率f₀E_s.与昆明站电离层测高仪同时间观测的情况进行对比,结果比较一致,验证了建立的Es层物理模型正确性.      

135.6nm夜气辉峰值电子密度反演算法及误差

根据夜间135.6nm大气辉光光强与F₂层峰值电子密度N_mF₂平方成正比的物理机制,在前期夜间135.6nm气辉辐射激发模型研究的基础上建立了峰值电子密度的反演算法,把全球经纬度分成若干格点,每个格点的电离层及中性成分信息分别由IRI2000和MSISE90提供,将电离层及中性成分廓线输入夜气辉辐射激发模型,计算每个格点135.6nm气辉的辐射强度,然后将各个格点的135.6nm气辉辐射强度与电离层廓线输入的N_mF₂平方拟合得到气辉强度与N_mF₂的转换因子.利用此方法可获得不同地方时、季节和太阳活动周期的转换因子组成查算表,进而根据实际探测的135.6nm气辉辐射强度反演相应时空的N_mF₂.最后对该算法的反演误差进行了综合分析,为该算法适用的时空特性提供重要理论支撑.      

卡尔曼滤波和自相关分析方法短期预报电离层f0F2的比较

电离层参数f₀F₂的预报是电离层研究的一个重要方向.本文选取2011年北京、长春、青岛和苏州四个常规观测站的f₀F₂数据,分别采用卡尔曼滤波、自相关分析法和国际参考电离层模型（IRI）对f₀F₂实施短期预报（提前1h预报）,并通过与实际观测数据的对比,对三种方法预报f₀F₂的性能进行了比较.研究结果表明,在磁平静时期,采用卡尔曼滤波方法进行f₀F₂预报的均方误差为0.532MHz,相对误差8.11%,比国际电离层参考模型的均方误差和相对误差分别降低1.47MHz和14.58%;采用自相关分析方法进行f₀F₂预报的均方根误差为0.967MHz,相对误差11.46%,比国际电离层参考模型的均方误差和相对误差分别降低1.035MHz和11.23%.比较结果说明二者对f₀F₂短期预报的精度相对于国际电离层参考模型均有大幅提升.对磁暴期间三种方法的预测性能做了进一步比较,试验结果表明卡尔曼滤波短期预报性能总体上优于自相关分析法,这为f₀F₂短期预报的方法选择提供了一定指导.      

国际参考电离层模型输出参数峰值高度性能

电离层峰值高度H_mF₂是描述电离层形态的重要参数之一,国际参考电离层模型IRI-2016中融入了大量电离层测高仪和无线电掩星探测数据,用以提升H_mF₂的预测精度.本文利用太阳活动低年（2007—2010年）气象、电离层和气候卫星联合观测系统COSMIC探测数据描述全球范围内COSMIC H_mF₂的三维形态变化,对比分析了IRI-2016与IRI-2012模型的预测结果,同时分析了IRI-2016模型输出H_mF₂的性能.结果表明,IRI模型在中高纬度地区的输出结果高于COSMIC反演结果,而赤道及低纬地区则大都偏低.与IRI-2012模型相比,IRI-2016模型的输出结果在夜间至凌晨时段呈现较为明显的纬向梯度变化且大部分区域输出值偏高,但在白天时段赤道附近区域的输出值大都偏低.上述结果为电离层IRI模型的完善提供了一定参考.      

风云三号C星GNOS北斗掩星电离层探测初步结果

利用风云三号卫星C星GNOS掩星探测仪电离层数据,分析了2013年10月FY-3C GNOS探测的北斗掩星电离层廓线分布,将2013年10月1日至2015年10月10日期间FY-3C GNOS观测的F₂层峰值电子密度（N_mF₂）与地面电离层测高仪观测结果进行对比,验证了FY-3C GNOS北斗电离层掩星的探测精度.结果表明,FY3-C GNOS北斗电离层掩星与电离层测高仪探测的N_mF₂数据相关系数为0.96,平均偏差为10.21%,标准差为19.61%.在不同情况下其数据精度有如下特征:白天精度高于夜晚;夏季精度高于分季,分季精度高于冬季;中纬地区精度高于低纬地区,低纬地区精度高于高纬地区; BDS倾斜同步轨道（IGSO）卫星精度高于同步轨道（GEO）卫星和中轨道（MEO）卫星.FY-3C GNOS北斗电离层掩星与国际上其他掩星电离层数据精度的一致性对GNSS掩星探测资料的综合利用具有重大意义.      

基于地磁坐标和Kriging技术的高纬地区f0F2重构方法

为能够在高纬区域获取高精度电离层参数特性结果,提出了基于地磁坐标的高纬度区域电离层F₂层临界频率（f₀F₂）的重构方法.该方法确定了基于地磁坐标的变异函数,通过求解改进Kriging方程得出估计值.方法的确定取决于对2种坐标系、2类电离层距离计算方法以及尺度因子的选取.通过对俄罗斯6个垂直探测站在太阳活动高年（2013年）和低年（2017年）的f₀F₂历史观测数据使用月中值进行交叉验证,证明了引入地磁坐标和利用球面距离计算方法对高纬度地区进行重构能够达到最优效果.相比现有方法,其整体标准误差和绝对误差均有所降低.上述研究证实了该方法的有效性,对电子信息系统的可用频率预测以及通信效能保障具有重要意义.      

The impact of different background errors in the assimilation of satellite radiances and in-situ observational data using WRFDA for three rainfall events over Iran

Satellite radiances and in-situ observations are assimilated through Weather Research and Forecasting Data Assimilation (WRFDA) system into Advanced Research WRF (ARW) model over Iran and its neighboring area. Domain specific background error based on x and y components of wind speed (UV) control variables is calculated for WRFDA system and some sensitivity experiments are carried out to compare the impact of global background error and the domain specific background errors, both on the precipitation and 2-m temperature forecasts over Iran. Three precipitation events that occurred over the country during January, September and October 2014 are simulated in three different experiments and the results for precipitation and 2-m temperature are verified against the verifying surface observations. Results show that using domain specific background error improves 2-m temperature and 24-h accumulated precipitation forecasts consistently, while global background error may even degrade the forecasts compared to the experiments without data assimilation. The improvement in 2-m temperature is more evident during the first forecast hours and decreases significantly as the forecast length increases.     

曲靖地区电离层多参数变化特征

利用电波环境观测网曲靖站电离层垂直探测仪数据（2008－2018）,分析了该站电离层多参数（包括f_min,f₀E_s,h'E_s,f₀E,f₀F₁,f₀F₂,h'F,MUF(3000)F₂等）随太阳活动、季节、地方时的变化特征。结果表明,f_min,f₀E_s,h'E_s随太阳活动变化不明显,f₀E,f₀F₁,f₀F₂,h'F,MUF(3000)F₂与太阳活动变化具有相关性,f₀F₂经常发生日落增强现象,同时各自具有独立性;与拉萨、乌鲁木齐地区f₀F₂,h'F,f₀E_s变化特征对比,发现地方时与月份变化趋势相同,但是极值出现的位置有所不同,这可能与各地区的地理纬度和地形等因素有关;h'F夜间大于白天,在日出日落时段有突然上升现象,冬季的h'F一般都小于其他季节;MUF(3000)F₂与f₀F₂的变化特征相似,白天值高于夜晚值,春秋分季高于夏冬季,太阳活动高年日落后MUF(3000)F₂一直维持较高值并持续到03:00－04:00 LT。      

A Prediction Method for△f0F2min of a Single Station From Interplanetary Parameters Based on Statistical Study

Using 86 CME-interplanetary shock events,the correlation between the peak values of （a） the solar wind parameters(B_z,E_y,P_dyn) and the geomagnetic indices（SYM-H,ASY-H,Kp）, （b） the coupling functions（Borovsky,Akasofu,Newell） and the geomagnetic indices,（c） the solar wind parameters/coupling functions/geomagnetic indices and the ionospheric parameter(Δf₀F_2min), are investigated.The statistical results show that in group（a）,B_{z min} and SYM-H_min have the best correlation,that in group（b）,the best correlation is between the peak values of Akasofu function (A_min) and SYM-H_min,and that in group（c）,the best correlation is between K_pmax andΔf₀F_2min. Based on the statistical results,a method for predicting f₀F₂ of a single station is attempted to be set up.The input is modified B_{z min} and the outputs are SYM-H_min andΔf₀F_2min.Then 25 CME-IPS events that caused geomagnetic storms in 1998 and 2009 are used to check the prediction method. The results show that our method can be used to predict SYM-H_min andΔf₀F_2min.