中國及周邊地區(qū)電離層TEC短期預報方法的探索與實踐一、引言1.1研究背景與意義在當今科技飛速發(fā)展的時代，通信、導航等系統(tǒng)已成為現(xiàn)代社會不可或缺的基礎(chǔ)設(shè)施，廣泛應(yīng)用于航空航天、交通運輸、軍事國防、氣象預報等眾多領(lǐng)域，對人們的日常生活和社會的正常運轉(zhuǎn)起著至關(guān)重要的作用。而電離層作為地球高層大氣被電離的部分，其狀態(tài)的變化會對這些系統(tǒng)產(chǎn)生顯著影響，其中電離層總電子含量（TotalElectronContent，TEC）是描述電離層特性的關(guān)鍵參數(shù)，它反映了單位面積柱體內(nèi)的電子總數(shù)，對通信、導航等系統(tǒng)的信號傳播有著深遠影響。在通信系統(tǒng)方面，電離層TEC的變化會導致信號的延遲、折射和散射，從而嚴重影響通信質(zhì)量。例如，在短波通信中，信號依靠電離層的反射進行遠距離傳輸，電離層TEC的劇烈變化可能使信號反射路徑發(fā)生改變，導致信號中斷或失真，使得通信無法正常進行。對于衛(wèi)星通信，電離層TEC引起的信號延遲會導致通信信號的相位偏差，降低通信的可靠性和穩(wěn)定性，影響數(shù)據(jù)傳輸?shù)臏蚀_性和效率。在全球范圍內(nèi)，每年因電離層TEC變化導致的通信故障給通信行業(yè)帶來了巨大的經(jīng)濟損失，如一些跨國通信企業(yè)在電離層擾動期間，通信業(yè)務(wù)受阻，客戶投訴增加，不僅需要投入大量人力物力進行故障排查和修復，還可能因服務(wù)中斷而失去部分客戶，造成直接和間接的經(jīng)濟損失。在導航系統(tǒng)中，電離層TEC是影響定位精度的重要誤差源。以全球衛(wèi)星導航系統(tǒng)（GlobalNavigationSatelliteSystem，GNSS）為例，衛(wèi)星信號穿過電離層時，由于TEC的存在，信號傳播速度會發(fā)生變化，傳播路徑也會發(fā)生彎曲，從而導致定位誤差。在天頂方向上，電離層延遲誤差可達180TECU（TotalElectronContentunit，1TECU=10^16el/m2），對應(yīng)在GPSL1頻點上的延遲約為29.2m；當衛(wèi)星高度角較低時，延遲誤差甚至超過540TECU，對應(yīng)延遲約87.6m。這對于需要高精度定位的應(yīng)用，如自動駕駛、航空導航、海洋測繪等，是一個嚴重的挑戰(zhàn)。在自動駕駛領(lǐng)域，車輛依靠GNSS信號進行定位和導航，如果電離層TEC導致定位誤差過大，車輛可能會偏離預定行駛路線，引發(fā)交通事故，危及乘客生命安全和交通秩序。在航空導航中，不準確的定位可能導致飛機偏離航線，增加燃油消耗，甚至可能與其他飛行器發(fā)生碰撞，造成嚴重的航空事故。中國及周邊地區(qū)在地理位置上具有獨特性，其電離層特性呈現(xiàn)出與其他地區(qū)不同的特點。該地區(qū)跨越了多種不同的地磁緯度區(qū)域，包括低緯、中緯和高緯地區(qū)，不同緯度區(qū)域的電離層TEC受到太陽輻射、地磁活動、大氣動力學等多種因素的綜合影響，表現(xiàn)出復雜的時空變化規(guī)律。在低緯地區(qū)，存在著赤道電離層異?，F(xiàn)象，電離層TEC呈現(xiàn)出明顯的雙峰結(jié)構(gòu)，且受太陽活動和地磁活動的影響更為顯著，變化更為劇烈。在中緯地區(qū)，電離層TEC的變化相對較為平穩(wěn)，但也會受到太陽活動周期、季節(jié)變化等因素的影響，出現(xiàn)周期性的波動。此外，中國及周邊地區(qū)地形復雜多樣，高山、平原、海洋等不同地形對電離層TEC也會產(chǎn)生不同程度的影響。例如，山區(qū)的地形起伏可能會導致大氣環(huán)流的變化，進而影響電離層的形成和演化，使得該地區(qū)的電離層TEC分布更加復雜。研究中國及周邊地區(qū)電離層TEC具有重要的現(xiàn)實意義。隨著中國航天事業(yè)的蓬勃發(fā)展，如北斗衛(wèi)星導航系統(tǒng)的建設(shè)和完善，越來越多的衛(wèi)星應(yīng)用需要精確的電離層TEC信息來保障系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。北斗衛(wèi)星導航系統(tǒng)為全球用戶提供定位、導航和授時服務(wù)，其定位精度直接關(guān)系到用戶的使用體驗和應(yīng)用效果。準確掌握中國及周邊地區(qū)電離層TEC的變化規(guī)律，能夠有效修正電離層延遲誤差，提高北斗系統(tǒng)在該地區(qū)的定位精度和可靠性，增強其在全球衛(wèi)星導航市場的競爭力。在軍事領(lǐng)域，通信和導航系統(tǒng)的穩(wěn)定性和準確性對于作戰(zhàn)指揮、武器裝備的精確打擊等至關(guān)重要。電離層TEC的變化可能會干擾軍事通信和導航信號，影響作戰(zhàn)行動的順利進行。通過對中國及周邊地區(qū)電離層TEC的研究，可以為軍事通信和導航系統(tǒng)提供有效的電離層誤差修正方案，提高軍事系統(tǒng)在復雜空間環(huán)境下的作戰(zhàn)能力。在氣象預報方面，電離層TEC的變化與大氣中的物理過程密切相關(guān)，研究電離層TEC有助于深入了解大氣的動態(tài)變化，為氣象預報提供更豐富的信息，提高氣象預報的準確性和可靠性。短期預報電離層TEC對于保障通信、導航等系統(tǒng)的穩(wěn)定運行至關(guān)重要。在空間天氣發(fā)生變化時，如太陽耀斑爆發(fā)、地磁暴等，電離層TEC會在短時間內(nèi)發(fā)生劇烈變化，對通信、導航系統(tǒng)造成嚴重干擾。提前準確預報電離層TEC的變化，能夠使相關(guān)系統(tǒng)提前采取應(yīng)對措施，如調(diào)整通信頻率、優(yōu)化導航算法等，以減少電離層變化對系統(tǒng)的影響，保障系統(tǒng)的正常運行。在太陽耀斑爆發(fā)前，如果能夠準確預報電離層TEC的變化，通信系統(tǒng)可以提前切換到受電離層影響較小的通信頻段，避免通信中斷；導航系統(tǒng)可以根據(jù)預報結(jié)果對定位算法進行優(yōu)化，提高定位精度，確保用戶的正常使用。目前，雖然已經(jīng)有多種電離層TEC預報方法被提出，但針對中國及周邊地區(qū)的復雜環(huán)境，現(xiàn)有的預報方法仍存在一定的局限性。一些傳統(tǒng)的經(jīng)驗模型，如Klobuchar模型，在該地區(qū)的預報精度較低，無法滿足實際應(yīng)用的需求。隨著深度學習等技術(shù)的發(fā)展，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的預報方法取得了一定的進展，但在處理中國及周邊地區(qū)電離層TEC的復雜時空變化特征時，仍面臨著數(shù)據(jù)量不足、模型泛化能力差等問題。因此，開展中國及周邊地區(qū)電離層TEC短期預報方法的研究具有重要的理論意義和實際應(yīng)用價值，能夠為通信、導航等系統(tǒng)提供更可靠的電離層TEC預報服務(wù)，促進相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在電離層TEC預報領(lǐng)域，國外學者開展了大量深入且富有成效的研究工作，取得了一系列先進成果。早期，國外主要致力于經(jīng)驗模型的研發(fā)，其中Klobuchar模型具有開創(chuàng)性意義。該模型由Klobuchar于1987年提出，通過對大量電離層觀測數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，建立了以太陽天頂角和地方時為自變量的電離層TEC經(jīng)驗公式。在中低緯地區(qū)，當太陽活動相對平穩(wěn)時，該模型能夠較好地描述電離層TEC的日變化和季節(jié)變化特征，為后續(xù)電離層TEC研究奠定了基礎(chǔ)。但它存在明顯局限性，在高緯地區(qū)以及太陽活動劇烈時期，其預報精度大幅下降，無法準確反映電離層TEC的實際變化。隨著科技的發(fā)展，國外在理論模型研究方面取得顯著進展。國際參考電離層（InternationalReferenceIonosphere，IRI）模型是其中的代表。IRI模型由多個國家的科學家共同參與研發(fā)，它綜合考慮了太陽輻射、地磁活動、中性大氣成分等多種物理因素對電離層的影響，基于電離層物理理論和大量觀測數(shù)據(jù)構(gòu)建而成。該模型能夠提供全球范圍內(nèi)不同高度、不同時間的電離層參數(shù)，包括電子密度、離子密度等，進而可計算出電離層TEC。在電離層平靜時期，IRI模型對中低緯地區(qū)電離層TEC的預報精度較高，能夠滿足一些常規(guī)應(yīng)用的需求。然而，由于電離層物理過程極為復雜，存在諸多不確定性因素，在電離層擾動時期，如太陽耀斑爆發(fā)、地磁暴等，IRI模型的預報精度會受到較大影響，難以準確預測電離層TEC的劇烈變化。近年來，隨著機器學習技術(shù)的興起，國外學者將其廣泛應(yīng)用于電離層TEC預報研究。多層感知器（MultilayerPerceptron，MLP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是較早應(yīng)用于該領(lǐng)域的機器學習模型之一。例如，有研究利用MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對電離層TEC進行建模和預報，將太陽活動指數(shù)、地磁活動指數(shù)以及歷史TEC數(shù)據(jù)作為輸入特征，通過訓練網(wǎng)絡(luò)學習這些特征與TEC之間的復雜非線性關(guān)系，從而實現(xiàn)對未來TEC的預測。實驗結(jié)果表明，在一些特定區(qū)域和時間段，MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預報精度優(yōu)于傳統(tǒng)的經(jīng)驗模型，能夠更準確地捕捉電離層TEC的變化趨勢。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecurrentNeuralNetwork，RNN）及其變體長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LongShort-TermMemory，LSTM）和門控循環(huán)單元（GatedRecurrentUnit，GRU）也在電離層TEC預報中得到了廣泛應(yīng)用。LSTM網(wǎng)絡(luò)通過引入記憶單元和門控機制，能夠有效處理時間序列數(shù)據(jù)中的長期依賴問題，在電離層TEC預報中展現(xiàn)出了良好的性能。有學者利用LSTM網(wǎng)絡(luò)對全球不同地區(qū)的電離層TEC進行預報，結(jié)果顯示該模型在不同地磁活動條件下都能取得較好的預報效果，尤其是在處理電離層TEC的復雜變化模式方面表現(xiàn)出色。GRU網(wǎng)絡(luò)在結(jié)構(gòu)上相對LSTM網(wǎng)絡(luò)更為簡單，但同樣具有處理時間序列數(shù)據(jù)的能力，在一些研究中，GRU網(wǎng)絡(luò)也被成功應(yīng)用于電離層TEC預報，并且在計算效率上具有一定優(yōu)勢。國內(nèi)在電離層TEC預報研究方面也取得了一系列重要進展。在早期，國內(nèi)主要基于國外已有的模型和方法，結(jié)合中國及周邊地區(qū)的觀測數(shù)據(jù)進行應(yīng)用和改進。例如，針對Klobuchar模型在我國及周邊地區(qū)預報精度不足的問題，國內(nèi)學者通過分析該地區(qū)的電離層特性，對Klobuchar模型的參數(shù)進行了優(yōu)化和調(diào)整。有研究利用我國多個GPS觀測站的數(shù)據(jù)，統(tǒng)計分析了該地區(qū)電離層TEC的夜間特性，發(fā)現(xiàn)Klobuchar模型對夜間TEC的預報存在較大偏差，進而提出了一種考慮夜間延遲的改進Klobuchar模型。通過實際觀測數(shù)據(jù)驗證，改進后的模型在我國及周邊地區(qū)的夜間TEC預報精度有了顯著提高。隨著我國自主觀測數(shù)據(jù)的積累和研究的深入，國內(nèi)開始開展具有自主知識產(chǎn)權(quán)的電離層TEC預報模型研究。一些學者利用我國的地基GPS觀測網(wǎng)數(shù)據(jù)，結(jié)合時間序列分析方法，建立了適用于中國地區(qū)的電離層TEC預報模型。如利用自回歸積分滑動平均（AutoregressiveIntegratedMovingAverage，ARIMA）模型對我國不同地區(qū)的電離層TEC時間序列進行建模和預測。通過對歷史TEC數(shù)據(jù)的分析和處理，確定ARIMA模型的參數(shù)，實現(xiàn)對未來一段時間內(nèi)電離層TEC的預報。實驗結(jié)果表明，該模型在我國中低緯地區(qū)的短期預報精度較高，能夠較好地反映該地區(qū)電離層TEC的變化趨勢。在機器學習應(yīng)用方面，國內(nèi)學者也緊跟國際步伐，將多種機器學習算法應(yīng)用于電離層TEC預報研究。有研究利用支持向量機（SupportVectorMachine，SVM）算法對我國區(qū)域的電離層TEC進行預測。通過對太陽活動參數(shù)、地磁活動參數(shù)以及歷史TEC數(shù)據(jù)的特征提取和選擇，將這些特征作為SVM模型的輸入，經(jīng)過訓練和優(yōu)化，實現(xiàn)對電離層TEC的預測。在實際應(yīng)用中，該模型在一定程度上提高了我國區(qū)域電離層TEC的預報精度。此外，國內(nèi)學者還將深度學習算法與傳統(tǒng)模型相結(jié)合，提出了一些新的預報方法。如將LSTM網(wǎng)絡(luò)與電離層物理模型相結(jié)合，充分利用深度學習算法對數(shù)據(jù)的強大擬合能力和物理模型對電離層物理過程的描述能力，實現(xiàn)對電離層TEC更準確的預報。通過實驗驗證，這種結(jié)合方法在處理復雜的電離層變化情況時，能夠取得比單一模型更好的預報效果。盡管國內(nèi)外在電離層TEC預報方面取得了一定成果，但仍存在一些不足之處。在模型精度方面，現(xiàn)有的各種模型在不同程度上都存在局限性，難以在各種空間天氣條件下都達到高精度的預報。在太陽活動劇烈時期，如強太陽耀斑和地磁暴期間，電離層TEC會發(fā)生劇烈變化，現(xiàn)有的模型往往無法準確捕捉這些快速變化的特征，導致預報誤差較大。在數(shù)據(jù)利用方面，雖然目前有多種觀測數(shù)據(jù)可用于電離層TEC研究，但不同類型數(shù)據(jù)之間的融合和協(xié)同利用還不夠充分。地基GPS觀測數(shù)據(jù)、衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)以及雷達觀測數(shù)據(jù)等各自具有優(yōu)缺點，如何有效整合這些數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)的利用效率，從而提升預報精度，仍是需要解決的問題。在模型的泛化能力方面，許多基于機器學習的模型在訓練數(shù)據(jù)所在的區(qū)域和時間段內(nèi)表現(xiàn)較好，但當應(yīng)用于不同區(qū)域或不同時間的電離層TEC預報時，其性能可能會大幅下降，泛化能力有待提高。1.3研究目標與內(nèi)容本研究旨在通過對中國及周邊地區(qū)電離層TEC的深入研究，建立一套高精度的短期預報方法，以提高該地區(qū)電離層TEC預報的準確性和可靠性，為通信、導航等系統(tǒng)提供更有效的電離層TEC預報服務(wù)。圍繞這一目標，具體研究內(nèi)容如下：數(shù)據(jù)收集與預處理：收集中國及周邊地區(qū)的多種電離層觀測數(shù)據(jù)，包括地基GPS觀測數(shù)據(jù)、衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)、雷達觀測數(shù)據(jù)等。對收集到的數(shù)據(jù)進行預處理，去除異常值和噪聲，填補缺失數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。例如，利用數(shù)據(jù)插值方法對地基GPS觀測數(shù)據(jù)中的缺失值進行填補，通過濾波算法去除衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)中的噪聲干擾。同時，收集太陽活動指數(shù)、地磁活動指數(shù)等相關(guān)空間環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)，為后續(xù)的模型訓練和分析提供全面的數(shù)據(jù)支持。電離層TEC變化特征分析：基于預處理后的觀測數(shù)據(jù)，深入分析中國及周邊地區(qū)電離層TEC的時空變化特征。研究不同季節(jié)、不同太陽活動水平、不同地磁活動條件下電離層TEC的變化規(guī)律，以及該地區(qū)特殊的電離層現(xiàn)象（如赤道電離層異常、中緯電離層不規(guī)則體等）對TEC的影響。通過統(tǒng)計分析方法，揭示電離層TEC與太陽活動指數(shù)、地磁活動指數(shù)之間的相關(guān)性，為建立準確的預報模型提供理論依據(jù)。預報方法研究與模型構(gòu)建：結(jié)合中國及周邊地區(qū)電離層TEC的變化特征，研究和改進現(xiàn)有的電離層TEC預報方法。探索將機器學習、深度學習等人工智能技術(shù)與傳統(tǒng)的電離層物理模型相結(jié)合的方法，建立適用于該地區(qū)的電離層TEC短期預報模型。例如，利用深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）對電離層TEC的空間分布特征進行提取和分析，結(jié)合循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）對時間序列數(shù)據(jù)的處理能力，構(gòu)建時空融合的預報模型。同時，研究模型的參數(shù)優(yōu)化方法，提高模型的訓練效率和預報精度。模型驗證與評估：利用收集到的觀測數(shù)據(jù)對建立的預報模型進行驗證和評估。采用多種評估指標，如均方根誤差（RootMeanSquareError，RMSE）、平均絕對誤差（MeanAbsoluteError，MAE）、相關(guān)系數(shù)等，全面評估模型的預報性能。通過對比不同模型在相同數(shù)據(jù)集上的預報結(jié)果，分析模型的優(yōu)缺點，找出影響模型預報精度的因素。針對評估結(jié)果，對模型進行進一步的優(yōu)化和改進，提高模型的預報準確性和可靠性。預報系統(tǒng)開發(fā)與應(yīng)用：基于建立的電離層TEC短期預報模型，開發(fā)一套實用的預報系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠?qū)崟r接收和處理觀測數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對中國及周邊地區(qū)電離層TEC的短期預報，并將預報結(jié)果以直觀的方式展示給用戶。將預報系統(tǒng)應(yīng)用于實際的通信、導航等系統(tǒng)中，驗證其在保障系統(tǒng)穩(wěn)定運行方面的有效性和實用性。通過實際應(yīng)用反饋，不斷完善預報系統(tǒng)，提高其服務(wù)質(zhì)量和應(yīng)用價值。二、電離層TEC相關(guān)理論基礎(chǔ)2.1電離層概述電離層是地球大氣的重要組成部分，指的是受太陽高能輻射以及宇宙線的影響而電離的大氣區(qū)域，其范圍大約在距離地面60千米至1000千米之間，涵蓋了熱層、部分中間層和逃逸層區(qū)域。在這個區(qū)域內(nèi)，地球高層大氣中的中性分子和原子，在太陽輻射（特別是遠紫外線和X射線）以及高能粒子流的作用下發(fā)生電離，進而形成了包含自由電子、正負離子以及中性分子和原子的電離層。電離層的形成機制較為復雜，主要源于太陽輻射和宇宙射線的作用。太陽輻射中的紫外線和X射線具有很高的能量，當它們進入地球高層大氣時，能夠與大氣中的氮氣、氧氣等分子發(fā)生相互作用，將分子中的電子擊出，從而產(chǎn)生自由電子和正離子，這一過程被稱為光電離。例如，在太陽活動強烈時，太陽輻射的紫外線和X射線強度大幅增加，使得電離層中的電子生成率顯著提高，電子密度也隨之增大。宇宙射線中的高能粒子穿過大氣層時，也會與大氣分子碰撞，引發(fā)電離現(xiàn)象，進一步增強電離層的電離程度，尤其在極地地區(qū)，由于地球磁場的作用，宇宙射線更容易到達高空大氣，使得極地地區(qū)電離層的電離現(xiàn)象更為明顯。電離層在垂直方向上呈現(xiàn)出明顯的分層結(jié)構(gòu)，根據(jù)電子密度大小的空間分布，可劃分為D層、E層、F層和上電離層（也有部分文獻提及H層，即高度在1000km以上的質(zhì)子層）。各層具有不同的特點：D層：高度范圍大約在60千米至90千米，處于電離層的底部。其主要電離作用來源于X射線和α射線，這些射線使得低至甚高頻（VHF）頻率的無線電波也會被吸收。D層的層狀結(jié)構(gòu)并不明顯，可視作E層的邊緣層。在D層中，中心粒子密度較大，中心粒子與電子相互碰撞結(jié)合容易形成負離子，這導致D層的一個顯著特點是電子密度小于粒子密度。在白天，D層的最大電子密度約為7\times10^{8}\text{el/m}^3，而到了夜間，由于電子大量消失，其電子密度可忽略不計。這是因為夜間太陽輻射減弱，電子生成率降低，同時電子與離子的復合作用增強，使得電子數(shù)量急劇減少。E層：高度位于90千米至160千米之間。該層主要是由紫外線輻射及軟X射線使大氣電離產(chǎn)生的O_2^+和NO^+離子構(gòu)成。E層的白天電子密度分布在100千米處有明顯提升，且受季節(jié)影響較大，通常在夏季達到最大。E層結(jié)構(gòu)相對較為穩(wěn)定，對全球定位系統(tǒng)（GPS）信號影響較小。此外，E層還存在一個高度分布約為100千米至120千米的異常電離層，其與太陽輻射無關(guān)，并且隨緯度變化具有明顯差異，在極光地區(qū)可引起閃爍效應(yīng)。E層白天最大電子密度約為1\times10^{11}\text{el/m}^3，其分布符合Chapman模型，該模型能夠較好地描述E層電子密度隨高度的變化規(guī)律。F層：高度范圍在160千米至1000千米，是電離層的主要區(qū)域。在白天，F(xiàn)層可進一步分為F1層和F2層，晚上F1層消失，僅剩下F2層。F1層的成分主要為O^+離子，最大電子密度約為3\times10^{11}\text{el/m}^3，峰值出現(xiàn)在170千米附近，一般情況下F1層并不明顯。F層主要由F2構(gòu)成，具有明顯的電子密度峰值，最大電子密度約為1\times10^{12}\text{el/m}^3。F層的主要成分為原子和離子，雙電荷正離子和負離子較少，正離子密度與電子密度相當。F層對無線電波的作用是導致GPS信號傳播誤差的主要原因，因為F層的電子密度較高，對衛(wèi)星信號的折射和延遲作用更為顯著。上電離層（以質(zhì)子層H層為例）：高度在1000千米以上，也稱為質(zhì)子層，由少量H^+和He^{2+}離子組成，電子密度較低，但高度一直影響到GPS軌道高度，是未知時延變化及電子密度的主要原因。在白天電離層最活躍時，約有10%的延遲量來自H層，夜間為5%。雖然H層電子密度低，但其對衛(wèi)星信號傳播的長期累積影響不可忽視，尤其在高精度定位應(yīng)用中。電離層的存在對地球環(huán)境和人類活動有著深遠的影響。從保護地球生態(tài)環(huán)境的角度來看，電離層能夠吸收太陽和宇宙空間中的有害射線，如紫外線、X射線等，就像地球的一把“保護傘”，使地球上的生物免受這些高能射線的傷害。在遠距離無線通信方面，電離層內(nèi)豐富的自由電子和離子使得無線電波在傳播過程中會發(fā)生折射、反射和散射，這一特性被廣泛應(yīng)用于短波電臺通信、衛(wèi)星通信等領(lǐng)域。例如，短波通信就是依靠電離層對短波信號的反射，實現(xiàn)了信號的遠距離傳輸，使得人們能夠在全球范圍內(nèi)進行通信交流。在衛(wèi)星通信中，雖然電離層會對信號產(chǎn)生一定干擾，但通過合理的技術(shù)手段可以利用其特性優(yōu)化通信效果。在全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GNSS）中，電離層對衛(wèi)星信號的傳播速度和方向產(chǎn)生影響，導致信號延遲和傳播路徑彎曲，從而引入定位誤差。然而，科學家們通過研究電離層特性，開發(fā)出了多種校正算法和技術(shù)，如雙頻觀測技術(shù)、電離層模型校正等，來減少電離層對GNSS定位的影響，確保定位的準確性，滿足了航空、航海、交通等眾多領(lǐng)域?qū)Ω呔榷ㄎ坏男枨蟆?.2電離層TEC的概念與意義電離層總電子含量（TotalElectronContent，TEC）是表征電離層特性的關(guān)鍵物理量，具有明確的定義和重要的物理意義。從定義上看，TEC指的是沿特定路徑（如衛(wèi)星信號傳播路徑），單位橫截面積的柱體內(nèi)所包含的電子總數(shù)，其數(shù)學表達式為：TEC=\int_{l}N_{e}(s)ds其中，N_{e}(s)表示沿路徑s上的電子密度，積分區(qū)間l為從電離層底部到頂部沿信號傳播路徑的長度。TEC的常用單位是TECU（TotalElectronContentunit），1TECU=10^{16}el/m2，這一單位便于對不同地區(qū)、不同時間的電離層TEC進行比較和分析。TEC與電離層狀態(tài)緊密相關(guān)，是反映電離層整體電離程度的重要指標。當太陽輻射增強時，如在太陽活動高年，太陽輻射中的紫外線和X射線強度增加，會使電離層中的中性氣體分子和原子更多地被電離，從而導致電子生成率提高，TEC值增大。在這種情況下，電離層的電離程度增強，對無線電波的折射、散射和吸收等作用也會相應(yīng)增強。反之，在太陽活動低年或夜間，太陽輻射減弱，電子生成率降低，同時電子與離子的復合作用增強，導致電子數(shù)量減少，TEC值減小，電離層的電離程度減弱。此外，地磁活動也會對TEC產(chǎn)生顯著影響。在磁暴期間，地磁場的劇烈變化會引發(fā)電離層中的等離子體運動和輸運過程的改變，導致TEC分布出現(xiàn)異常變化，如在高緯地區(qū)可能會出現(xiàn)TEC的急劇增加或減少，形成電離層暴等現(xiàn)象。在衛(wèi)星通信領(lǐng)域，電離層TEC對信號傳播有著顯著影響。由于衛(wèi)星信號在穿越電離層時，會與電離層中的自由電子和離子相互作用，導致信號發(fā)生延遲、折射和散射等現(xiàn)象。信號延遲會引起通信信號的相位偏差，降低通信的可靠性和穩(wěn)定性。例如，在衛(wèi)星電話通信中，電離層TEC引起的信號延遲可能導致語音信號的失真和中斷，影響通話質(zhì)量。信號的折射和散射會使信號傳播路徑發(fā)生改變，導致信號強度減弱，甚至出現(xiàn)信號中斷的情況。在一些偏遠地區(qū)的衛(wèi)星通信中，由于電離層TEC的變化，信號可能無法正常接收，使得通信無法進行。為了減少電離層TEC對衛(wèi)星通信的影響，通常采用雙頻通信技術(shù)，利用不同頻率信號在電離層中傳播特性的差異，通過計算來消除或減小電離層延遲誤差，提高通信質(zhì)量。在衛(wèi)星導航系統(tǒng)中，電離層TEC是影響定位精度的重要誤差源。以全球衛(wèi)星導航系統(tǒng)（GNSS）為例，衛(wèi)星信號穿過電離層時，由于TEC的存在，信號傳播速度會發(fā)生變化，傳播路徑也會發(fā)生彎曲，從而導致定位誤差。在天頂方向上，電離層延遲誤差可達180TECU，對應(yīng)在GPSL1頻點上的延遲約為29.2m；當衛(wèi)星高度角較低時，延遲誤差甚至超過540TECU，對應(yīng)延遲約87.6m。這對于需要高精度定位的應(yīng)用，如自動駕駛、航空導航、海洋測繪等，是一個嚴重的挑戰(zhàn)。在自動駕駛中，車輛依靠GNSS信號進行定位和導航，如果電離層TEC導致定位誤差過大，車輛可能會偏離預定行駛路線，引發(fā)交通事故。在航空導航中，不準確的定位可能導致飛機偏離航線，增加燃油消耗，甚至可能與其他飛行器發(fā)生碰撞，造成嚴重的航空事故。為了提高導航系統(tǒng)的定位精度，需要對電離層TEC進行精確測量和建模，通過電離層模型校正、差分定位等技術(shù)手段來消除或減小電離層延遲誤差，確保導航系統(tǒng)的準確性和可靠性。2.3影響電離層TEC的因素電離層TEC并非固定不變，而是受到多種復雜因素的綜合影響，這些因素的作用機制相互交織，使得電離層TEC呈現(xiàn)出復雜的時空變化特性。太陽活動是影響電離層TEC的關(guān)鍵因素之一。太陽作為地球的主要能量來源，其活動的強弱直接決定了到達地球高層大氣的輻射能量。太陽活動主要包括太陽黑子、耀斑、日冕物質(zhì)拋射等現(xiàn)象，這些活動釋放出大量的紫外線、X射線和高能粒子流。當太陽活動增強時，如太陽黑子數(shù)增多、耀斑爆發(fā)等，太陽輻射中的紫外線和X射線強度大幅增加，這些高能輻射能夠更有效地電離地球高層大氣中的中性分子和原子，從而導致電離層中的電子生成率顯著提高，TEC值增大。研究表明，太陽黑子數(shù)與電離層TEC之間存在明顯的相關(guān)性，在太陽活動高年，太陽黑子數(shù)較多，電離層TEC也相應(yīng)增大，且這種相關(guān)性在不同緯度地區(qū)可能存在差異。例如，在低緯地區(qū)，由于太陽輻射強度較大，太陽活動對電離層TEC的影響更為顯著，TEC的變化幅度更大。日冕物質(zhì)拋射（CME）是太陽活動的另一種重要表現(xiàn)形式，它能夠向地球空間拋射出大量的等離子體和磁場。當CME到達地球時，會與地球磁場相互作用，引發(fā)地磁暴等空間天氣事件，進而對電離層TEC產(chǎn)生強烈影響。在CME引發(fā)的地磁暴期間，電離層TEC可能會出現(xiàn)劇烈的變化，如在高緯地區(qū)，TEC可能會急劇增加或減少，形成電離層暴現(xiàn)象，這種變化會對通信、導航等系統(tǒng)產(chǎn)生嚴重干擾。地磁活動與電離層TEC的變化密切相關(guān)。地球磁場猶如一個巨大的屏障，保護著地球免受太陽風等高能粒子的直接侵襲。然而，當太陽活動產(chǎn)生的高能粒子流沖擊地球磁場時，會引發(fā)地磁活動的變化，如地磁暴、亞暴等。在地磁暴期間，地球磁場的劇烈變化會導致電離層中的等離子體運動和輸運過程發(fā)生改變。例如，在高緯地區(qū)，地磁暴會引發(fā)電離層中的等離子體在磁力線的作用下發(fā)生強烈的對流運動，這種對流運動會導致電子的重新分布，使得電離層TEC出現(xiàn)異常變化。在極區(qū)，由于地球磁場的特殊結(jié)構(gòu)，太陽風攜帶的高能粒子更容易進入電離層，引發(fā)強烈的電離層擾動，導致TEC的大幅增加或減少。此外，地磁活動還會影響電離層的電場分布，進而影響電離層中的離子和電子的運動，對TEC產(chǎn)生間接影響。有研究通過分析大量的地磁活動數(shù)據(jù)和電離層TEC觀測數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)地磁活動指數(shù)（如Kp指數(shù)、Dst指數(shù)等）與電離層TEC之間存在明顯的相關(guān)性，當?shù)卮呕顒釉鰪姇r，電離層TEC的變化幅度也會增大。季節(jié)和晝夜變化對電離層TEC也有著顯著的影響。從季節(jié)變化來看，電離層TEC呈現(xiàn)出明顯的季節(jié)性特征。在全球范圍內(nèi)，春季（4月）和秋季（10月）的全球TEC平均值通常達到峰值，每平方米約24個電子，顯著高于冬季和夏季。這主要是因為在春秋季節(jié)，太陽直射點位于赤道附近，全球大部分地區(qū)接收到的太陽輻射較為均勻，且太陽輻射強度適中，有利于電離層的形成和發(fā)展，使得TEC值較高。而在夏季，特別是7月，TEC平均值最低，約為每平方米約19個電子，這可能與日地距離的變化有關(guān)，7月地球處于遠日點，接收到的太陽輻射相對較弱，導致電離層的電離程度降低，TEC值減小。此外，不同緯度地區(qū)的電離層TEC季節(jié)變化特征也存在差異。在中低緯地區(qū)，季節(jié)變化對TEC的影響相對較為明顯，而在高緯地區(qū)，由于受到太陽風、地磁活動等因素的影響更為強烈，季節(jié)變化對TEC的影響相對較弱。晝夜變化對電離層TEC的影響也十分顯著。在白天，太陽輻射使得電離層中的電子生成率遠大于復合率，電離層處于電離增強狀態(tài)，TEC值逐漸增大，在午后通常達到最大值。例如，在中緯地區(qū)，白天的電離層TEC值可比夜間高出數(shù)倍。隨著太陽落山，太陽輻射逐漸減弱，電子生成率降低，而電子與離子的復合作用增強，導致電子數(shù)量逐漸減少，TEC值逐漸減小。在夜間，電離層中的D層和E層由于電子大量復合而幾乎消失，F(xiàn)層的電子密度也會大幅下降，使得TEC值降至最低。此外，晝夜變化還會導致電離層的分層結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，如F層在白天可分為F1層和F2層，而在夜間F1層消失，僅剩下F2層，這種分層結(jié)構(gòu)的變化也會對TEC產(chǎn)生影響。除了上述主要因素外，其他一些因素也會對電離層TEC產(chǎn)生一定的影響。例如，大氣潮汐和行星波等大氣動力學過程會導致電離層中的中性氣體發(fā)生運動和混合，進而影響電離層的電離過程和TEC分布。在低緯地區(qū)，大氣潮汐引起的中性氣體運動較為強烈，會對電離層TEC產(chǎn)生明顯的調(diào)制作用。地理位置和地形也會對電離層TEC產(chǎn)生影響。不同地理位置的電離層受到太陽輻射、地磁活動等因素的影響程度不同，導致TEC存在差異。在赤道地區(qū)，由于獨特的地磁和太陽輻射條件，存在赤道電離層異?，F(xiàn)象，使得電離層TEC在磁赤道兩側(cè)出現(xiàn)雙峰結(jié)構(gòu)，與其他地區(qū)的TEC分布特征明顯不同。地形的起伏變化會影響大氣的流動和溫度分布，進而間接影響電離層的形成和演化，如山區(qū)的地形可能會導致大氣環(huán)流的改變，使得該地區(qū)的電離層TEC分布更加復雜。三、中國及周邊地區(qū)電離層TEC特征分析3.1數(shù)據(jù)來源與處理本研究收集了多源數(shù)據(jù)用于中國及周邊地區(qū)電離層TEC特征分析，這些數(shù)據(jù)來源廣泛且具有代表性，能夠全面反映該地區(qū)電離層TEC的特性。地基GPS觀測數(shù)據(jù)是重要的數(shù)據(jù)來源之一，主要來自中國地殼運動觀測網(wǎng)絡(luò)（CMONOC）以及國際GNSS服務(wù)（IGS）的部分站點。CMONOC在中國大陸地區(qū)分布有大量的基準站，其數(shù)據(jù)具有高精度和高時間分辨率的特點，能夠詳細地記錄該地區(qū)電離層TEC的變化情況。IGS站點則提供了全球范圍的觀測數(shù)據(jù)，補充了中國周邊地區(qū)的信息，使得研究范圍得以拓展。這些地基GPS觀測站通過接收衛(wèi)星信號，利用雙頻觀測技術(shù)測量信號在電離層中的傳播延遲，進而計算出電離層TEC。例如，在計算過程中，通過測量GPS衛(wèi)星發(fā)射的L1和L2頻率信號到達接收機的時間差，結(jié)合電離層延遲與信號頻率的關(guān)系，可精確計算出TEC值。衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)方面，主要采用了歐洲空間局（ESA）的Swarm衛(wèi)星星座數(shù)據(jù)。Swarm衛(wèi)星星座由三顆衛(wèi)星組成，它們能夠在不同的軌道高度對電離層進行觀測，獲取全球范圍內(nèi)的電離層電子密度分布信息，進而計算出電離層TEC。該衛(wèi)星星座的數(shù)據(jù)具有高空間分辨率的優(yōu)勢，能夠詳細描繪電離層TEC的空間分布特征，特別是在海洋等地基觀測難以覆蓋的區(qū)域，Swarm衛(wèi)星數(shù)據(jù)提供了寶貴的信息。此外，美國國家航空航天局（NASA）的電離層總電子含量監(jiān)測器（TECMonitor）衛(wèi)星數(shù)據(jù)也被納入研究范圍。這些衛(wèi)星攜帶的專門儀器能夠直接測量電離層TEC，其數(shù)據(jù)在研究電離層TEC的全球變化趨勢方面具有重要價值。雷達觀測數(shù)據(jù)主要來源于中國的子午工程非相干散射雷達以及國外部分相關(guān)雷達。子午工程非相干散射雷達位于中國境內(nèi)，能夠?qū)Ρ镜仉婋x層進行高分辨率的探測，獲取電離層電子密度、離子溫度等參數(shù)，從而計算出電離層TEC。該雷達數(shù)據(jù)對于研究中國及周邊地區(qū)電離層TEC的垂直分布結(jié)構(gòu)和短期變化特性具有重要意義。國外的相關(guān)雷達數(shù)據(jù)則補充了不同地理位置的觀測信息，有助于對比分析不同地區(qū)電離層TEC的差異。在獲取這些原始數(shù)據(jù)后，需要對其進行一系列嚴格的數(shù)據(jù)處理，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，確保后續(xù)分析的準確性。數(shù)據(jù)清洗是首要步驟，其目的是去除數(shù)據(jù)中的異常值和噪聲。由于觀測環(huán)境的復雜性以及儀器本身的誤差，原始數(shù)據(jù)中可能存在一些明顯偏離正常范圍的異常值，這些異常值會對分析結(jié)果產(chǎn)生嚴重干擾，必須予以去除。例如，在地基GPS觀測數(shù)據(jù)中，由于多路徑效應(yīng)、衛(wèi)星信號遮擋等原因，可能會出現(xiàn)一些突變的偽距或相位觀測值，通過數(shù)據(jù)清洗算法可以識別并剔除這些異常值。對于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，宇宙射線干擾、儀器故障等因素可能導致數(shù)據(jù)出現(xiàn)噪聲，利用濾波算法可以有效去除這些噪聲，提高數(shù)據(jù)的可靠性。校準是數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其作用是消除儀器偏差和系統(tǒng)誤差。不同的觀測設(shè)備由于制造工藝、安裝環(huán)境等因素的差異，可能存在一定的儀器偏差。例如，地基GPS接收機的硬件延遲、衛(wèi)星上的載荷儀器校準誤差等都會影響觀測數(shù)據(jù)的準確性。在處理地基GPS觀測數(shù)據(jù)時，需要對接收機和衛(wèi)星的差分碼偏差（DCB）進行精確解算和校準。通過與已知的DCB數(shù)據(jù)進行對比和校正，可以消除硬件延遲對TEC計算的影響，提高TEC計算的精度。對于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，需要根據(jù)衛(wèi)星的定標參數(shù)和校準模型，對觀測數(shù)據(jù)進行校準，以確保數(shù)據(jù)的準確性和一致性。預處理還包括數(shù)據(jù)插值和數(shù)據(jù)融合等步驟。在實際觀測中，由于觀測設(shè)備的故障、觀測條件的限制等原因，可能會出現(xiàn)數(shù)據(jù)缺失的情況。為了保證數(shù)據(jù)的完整性，采用數(shù)據(jù)插值方法對缺失數(shù)據(jù)進行填補。例如，在地基GPS觀測數(shù)據(jù)中，如果某一時間段內(nèi)某個站點的TEC數(shù)據(jù)缺失，可以利用相鄰站點和相鄰時刻的數(shù)據(jù)，通過線性插值、樣條插值等方法進行填補。數(shù)據(jù)融合則是將不同來源的數(shù)據(jù)進行整合，充分發(fā)揮各數(shù)據(jù)源的優(yōu)勢。例如，將地基GPS觀測數(shù)據(jù)的高時間分辨率和衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的高空間分辨率相結(jié)合，通過數(shù)據(jù)融合算法可以得到時空分辨率更高的電離層TEC數(shù)據(jù)產(chǎn)品，為后續(xù)的特征分析提供更全面、更準確的數(shù)據(jù)支持。3.2時空變化特征中國及周邊地區(qū)電離層TEC的空間分布呈現(xiàn)出顯著的復雜性和獨特性，這是多種因素共同作用的結(jié)果。從緯度分布來看，該地區(qū)跨越了低緯、中緯和高緯區(qū)域，不同緯度區(qū)域的TEC分布具有明顯差異。在低緯地區(qū)，赤道電離層異常（EquatorialIonizationAnomaly，EIA）現(xiàn)象是其顯著特征。EIA表現(xiàn)為在磁赤道兩側(cè)約±15°-±20°的緯度范圍內(nèi)，電離層TEC出現(xiàn)雙峰結(jié)構(gòu)，形成兩個峰值區(qū)。這是由于在低緯地區(qū)，太陽輻射強烈，使得電離層中的電子大量產(chǎn)生。同時，地磁場的特殊分布導致電離層中的等離子體在E×B漂移（E為電場，B為地磁場）的作用下，向磁赤道兩側(cè)的高緯度地區(qū)漂移并堆積，從而形成了EIA雙峰結(jié)構(gòu)。例如，在我國南海海域及周邊的低緯地區(qū)，利用地基GPS觀測數(shù)據(jù)和衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的聯(lián)合分析發(fā)現(xiàn)，該地區(qū)的電離層TEC在白天呈現(xiàn)出典型的EIA雙峰特征，且峰值強度和位置會隨太陽活動、季節(jié)等因素發(fā)生變化。中緯地區(qū)的電離層TEC分布相對較為平穩(wěn)，沒有像低緯地區(qū)那樣明顯的異常結(jié)構(gòu)。在中緯地區(qū)，TEC隨緯度的增加呈現(xiàn)出逐漸減小的趨勢，這主要是因為隨著緯度的升高，太陽輻射強度逐漸減弱，電離層中的電子生成率降低，導致TEC值減小。以我國華北地區(qū)和東北地區(qū)為例，通過對多年的地基GPS觀測數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)，在相同的太陽活動和地磁活動條件下，東北地區(qū)（較高緯度）的電離層TEC值普遍低于華北地區(qū)（較低緯度）。此外，中緯地區(qū)的電離層TEC還會受到大氣潮汐、行星波等大氣動力學過程的影響，這些過程會導致電離層中的中性氣體運動和混合，進而對TEC的分布產(chǎn)生一定的調(diào)制作用。在某些特定的大氣條件下，中緯地區(qū)可能會出現(xiàn)電離層不規(guī)則體，這些不規(guī)則體表現(xiàn)為電子密度的局部不均勻分布，會對TEC的空間分布產(chǎn)生擾動，影響衛(wèi)星信號的傳播。高緯地區(qū)的電離層TEC受到太陽風、地磁活動等因素的強烈影響，呈現(xiàn)出復雜的變化特征。在高緯地區(qū)，太陽風攜帶的高能粒子與地球磁場相互作用，會引發(fā)極光、地磁暴等現(xiàn)象，這些現(xiàn)象會導致電離層中的等離子體運動和輸運過程發(fā)生劇烈變化，從而使TEC出現(xiàn)異常變化。在地磁暴期間，高緯地區(qū)的電離層TEC可能會急劇增加或減少，形成電離層暴現(xiàn)象。例如，在一次強地磁暴期間，我國東北地區(qū)北部及周邊高緯地區(qū)的電離層TEC出現(xiàn)了大幅度的下降，導致該地區(qū)的通信和導航系統(tǒng)受到嚴重干擾。此外，高緯地區(qū)的電離層還存在極區(qū)電離層槽等特殊結(jié)構(gòu)，在極區(qū)電離層槽區(qū)域，電離層TEC明顯低于周圍地區(qū)，這是由于極區(qū)電離層槽內(nèi)的等離子體受到太陽風、地磁活動等因素的影響，被強烈地輸運和擴散，導致電子密度降低，TEC減小。從經(jīng)度方向來看，中國及周邊地區(qū)電離層TEC也存在一定的變化。在不同的經(jīng)度區(qū)域，由于受到太陽輻射、地磁活動以及大氣環(huán)流等因素的綜合影響，TEC的分布存在差異。在我國東部沿海地區(qū)和西部內(nèi)陸地區(qū)，電離層TEC就存在明顯的差異。東部沿海地區(qū)受海洋性氣候和大氣環(huán)流的影響，其電離層TEC的變化相對較為平穩(wěn)；而西部內(nèi)陸地區(qū)由于地形復雜，高山、沙漠等地形對大氣環(huán)流產(chǎn)生影響，進而導致電離層TEC的變化更為復雜。通過對我國不同經(jīng)度地區(qū)地基GPS觀測數(shù)據(jù)的對比分析發(fā)現(xiàn)，在相同的時間和空間天氣條件下，東部沿海地區(qū)的電離層TEC日變化幅度相對較小，而西部內(nèi)陸地區(qū)的日變化幅度相對較大。電離層TEC隨時間的變化規(guī)律也十分顯著，包括日變化、季節(jié)變化等。電離層TEC的日變化特征明顯，呈現(xiàn)出白天高、夜間低的變化趨勢。在白天，太陽輻射是電離層TEC變化的主要驅(qū)動因素。隨著太陽升起，太陽輻射強度逐漸增強，電離層中的電子生成率迅速增加，導致TEC值逐漸增大。在午后，太陽輻射強度達到最大值，此時電離層TEC也通常達到當天的最大值。例如，利用我國多個地基GPS觀測站的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)，在中緯地區(qū)，電離層TEC在當?shù)貢r間13-15時左右達到最大值。隨后，隨著太陽逐漸落山，太陽輻射強度減弱，電子生成率降低，而電子與離子的復合作用增強，使得TEC值逐漸減小。在夜間，由于太陽輻射幾乎消失，電子生成率極低，電子與離子的復合作用占主導地位，導致電離層中的電子數(shù)量急劇減少，TEC值降至最低。在夜間，電離層中的D層和E層幾乎消失，F(xiàn)層的電子密度也大幅下降，使得TEC值顯著降低。電離層TEC的季節(jié)變化同樣具有明顯的規(guī)律性。在全球范圍內(nèi)，春季（4月）和秋季（10月）的全球TEC平均值通常達到峰值，每平方米約24個電子，顯著高于冬季和夏季。這主要是因為在春秋季節(jié)，太陽直射點位于赤道附近，全球大部分地區(qū)接收到的太陽輻射較為均勻，且太陽輻射強度適中，有利于電離層的形成和發(fā)展，使得TEC值較高。在我國及周邊地區(qū)，這一季節(jié)變化特征也較為明顯。以我國中緯地區(qū)為例，通過對多年的電離層TEC觀測數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)，春季和秋季的TEC月均值明顯高于冬季和夏季。在夏季，特別是7月，TEC平均值最低，約為每平方米約19個電子，這可能與日地距離的變化有關(guān)，7月地球處于遠日點，接收到的太陽輻射相對較弱，導致電離層的電離程度降低，TEC值減小。此外，不同緯度地區(qū)的電離層TEC季節(jié)變化特征也存在差異。在低緯地區(qū)，由于太陽輻射全年都較為強烈，季節(jié)變化對TEC的影響相對較弱，TEC的季節(jié)變化幅度較?。欢诟呔暤貐^(qū)，由于受到太陽風、地磁活動等因素的影響更為強烈，季節(jié)變化對TEC的影響相對復雜，除了太陽輻射的季節(jié)變化外，太陽風、地磁活動等因素在不同季節(jié)的變化也會對TEC產(chǎn)生顯著影響。3.3典型案例分析為了更深入地了解中國及周邊地區(qū)電離層TEC的變化特征及其影響因素，選取2024年5月11-13日期間，以我國東北地區(qū)及周邊區(qū)域（北緯40°-55°，東經(jīng)120°-135°）為研究區(qū)域，對該區(qū)域的電離層TEC數(shù)據(jù)進行詳細分析。此時間段內(nèi)，太陽活動處于活躍狀態(tài)，且發(fā)生了一次中等強度的地磁暴，這為研究復雜空間天氣條件下電離層TEC的變化提供了典型案例。在該時間段內(nèi)，研究區(qū)域的電離層TEC出現(xiàn)了顯著的異常變化。利用地基GPS觀測數(shù)據(jù)繪制的TEC時間序列圖顯示，在5月11日08:00（世界時，下同）左右，電離層TEC開始出現(xiàn)快速上升的趨勢，在短短幾個小時內(nèi)，TEC值從正常水平的約10TECU迅速增加到超過30TECU，增長幅度超過200%。隨后，在11日14:00左右，TEC達到峰值后開始急劇下降，到11日20:00左右，TEC值已降至接近正常水平。在5月12日凌晨，TEC再次出現(xiàn)小幅度的上升和下降波動，但變化幅度相對較小。5月13日，TEC逐漸恢復到較為穩(wěn)定的狀態(tài)，波動幅度減小，接近正常的日變化范圍。通過對同期太陽活動和地磁活動數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)這些TEC異常變化與太陽活動和地磁活動密切相關(guān)。在5月11日06:00左右，太陽發(fā)生了一次X1.2級的耀斑爆發(fā)，耀斑爆發(fā)釋放出大量的高能粒子和電磁輻射，這些能量迅速傳播到地球，導致地球電離層中的電子生成率急劇增加，從而引發(fā)了電離層TEC的快速上升。隨著耀斑爆發(fā)的影響逐漸減弱，電子生成率降低，而電子與離子的復合作用增強，使得TEC開始下降。在5月11日12:00左右，日冕物質(zhì)拋射（CME）到達地球，引發(fā)了中等強度的地磁暴，地磁暴期間地球磁場的劇烈變化進一步影響了電離層中的等離子體運動和輸運過程，導致TEC的下降速度加快，出現(xiàn)了更為劇烈的變化。此次電離層TEC異常變化對通信和導航系統(tǒng)產(chǎn)生了顯著影響。在通信方面，該地區(qū)的短波通信受到嚴重干擾，信號出現(xiàn)頻繁的中斷和失真。這是因為電離層TEC的劇烈變化導致短波信號在電離層中的反射和折射路徑發(fā)生改變，信號無法穩(wěn)定地傳播，使得通信質(zhì)量嚴重下降。在衛(wèi)星通信中，信號延遲和相位偏差增大，導致通信信號的誤碼率升高，數(shù)據(jù)傳輸?shù)臏蚀_性受到影響。在導航系統(tǒng)方面，該地區(qū)的GNSS定位精度大幅下降。以某導航系統(tǒng)為例，在電離層TEC異常變化期間，定位誤差從正常情況下的幾米增加到數(shù)十米，甚至在某些時段出現(xiàn)定位失敗的情況。這是由于電離層TEC引起的衛(wèi)星信號延遲和傳播路徑彎曲，使得導航系統(tǒng)無法準確測量衛(wèi)星與接收機之間的距離，從而導致定位誤差增大。通過對該典型案例的分析可知，太陽活動和地磁活動是導致中國及周邊地區(qū)電離層TEC異常變化的重要因素，這些異常變化會對通信和導航系統(tǒng)產(chǎn)生嚴重影響。因此，準確預報電離層TEC的變化對于保障通信和導航系統(tǒng)的穩(wěn)定運行至關(guān)重要。在實際應(yīng)用中，需要加強對太陽活動和地磁活動的監(jiān)測，及時獲取相關(guān)信息，并結(jié)合電離層TEC的預報模型，提前采取應(yīng)對措施，以減少電離層變化對通信和導航系統(tǒng)的影響。四、電離層TEC短期預報方法4.1傳統(tǒng)預報方法4.1.1時間序列分析方法時間序列分析方法在電離層TEC預報領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，其核心在于基于電離層TEC的歷史觀測數(shù)據(jù)，通過數(shù)理統(tǒng)計方法深入挖掘數(shù)據(jù)中隱藏的趨勢、周期和隨機變化等特征，從而構(gòu)建起能夠有效描述TEC變化規(guī)律的數(shù)學模型，進而實現(xiàn)對未來TEC值的預測。自回歸積分滑動平均（AutoregressiveIntegratedMovingAverage，ARIMA）模型是時間序列分析方法中應(yīng)用較為廣泛的一種。該模型通過對時間序列數(shù)據(jù)進行差分處理，使其達到平穩(wěn)狀態(tài)，然后建立自回歸（AR）和滑動平均（MA）模型，以捕捉數(shù)據(jù)的趨勢和周期特征。在利用ARIMA模型對電離層TEC進行預報時，首先需要對TEC的歷史時間序列數(shù)據(jù)進行分析，確定模型的參數(shù)，如自回歸階數(shù)p、差分階數(shù)d和滑動平均階數(shù)q。通過對我國某地區(qū)連續(xù)一年的地基GPS觀測得到的電離層TEC數(shù)據(jù)進行分析，利用自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)確定了ARIMA模型的參數(shù)為p=2，d=1，q=1。然后使用前10個月的數(shù)據(jù)對模型進行訓練，后2個月的數(shù)據(jù)進行預測。預測結(jié)果顯示，在電離層平靜時期，該模型能夠較好地跟蹤TEC的變化趨勢，平均絕對誤差（MAE）約為5TECU，均方根誤差（RMSE）約為7TECU。然而，在電離層擾動時期，如太陽耀斑爆發(fā)或地磁暴期間，TEC的變化變得異常復雜，受到多種因素的強烈影響，ARIMA模型由于其線性假設(shè)的局限性，難以準確捕捉這些復雜的變化特征，導致預報誤差顯著增大。在一次強地磁暴期間，ARIMA模型對該地區(qū)電離層TEC的預報誤差急劇增加，MAE達到了15TECU以上，RMSE超過20TECU，無法滿足實際應(yīng)用對精度的要求。季節(jié)性自回歸積分滑動平均（SeasonalAutoregressiveIntegratedMovingAverage，SARIMA）模型是在ARIMA模型的基礎(chǔ)上發(fā)展而來，專門用于處理具有季節(jié)性變化特征的時間序列數(shù)據(jù)。電離層TEC的變化具有明顯的季節(jié)性規(guī)律，SARIMA模型通過引入季節(jié)性差分和季節(jié)性自回歸、滑動平均項，能夠更好地描述這種季節(jié)性變化。以我國中緯地區(qū)為例，利用SARIMA模型對該地區(qū)的電離層TEC進行預報。通過對多年的TEC觀測數(shù)據(jù)進行分析，確定了季節(jié)性周期為12個月，并根據(jù)數(shù)據(jù)特征確定了模型的其他參數(shù)。經(jīng)過訓練和預測，在考慮季節(jié)性變化的情況下，SARIMA模型在該地區(qū)的電離層TEC預報精度有了顯著提高。在春季和秋季，當TEC的季節(jié)性變化較為明顯時，SARIMA模型的MAE可控制在3-4TECU，RMSE在5-6TECU，相比ARIMA模型有了明顯的改善。但是，SARIMA模型仍然存在一定的局限性。當遇到太陽活動異常強烈或其他特殊的空間天氣事件時，電離層TEC的變化可能會偏離正常的季節(jié)性規(guī)律，此時SARIMA模型的預報精度會受到較大影響，難以準確反映TEC的異常變化情況。時間序列分析方法的優(yōu)點在于其模型結(jié)構(gòu)相對簡單，計算復雜度較低，易于理解和實現(xiàn)。而且，該方法僅依賴于TEC的歷史觀測數(shù)據(jù)，不需要復雜的物理背景知識和大量的外部參數(shù)。這使得在數(shù)據(jù)獲取相對容易的情況下，能夠快速建立起預報模型并進行預測。在一些對實時性要求較高的應(yīng)用場景中，時間序列分析方法可以快速給出預報結(jié)果，為相關(guān)系統(tǒng)提供及時的參考信息。然而，這類方法也存在明顯的缺點。其基于線性假設(shè)，對于電離層TEC這種具有高度非線性和復雜性變化特征的數(shù)據(jù)，在復雜的空間天氣條件下，如強太陽耀斑、地磁暴等，難以準確捕捉TEC的復雜變化趨勢，導致預報精度下降。時間序列分析方法主要依據(jù)歷史數(shù)據(jù)進行預測，缺乏對電離層物理過程的深入理解，當出現(xiàn)新的影響因素或數(shù)據(jù)特征發(fā)生較大變化時，模型的適應(yīng)性較差，泛化能力不足。4.1.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法作為一種強大的機器學習技術(shù)，在電離層TEC預報中展現(xiàn)出獨特的優(yōu)勢，其基本原理是模擬人類大腦神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和功能，通過構(gòu)建包含輸入層、隱藏層和輸出層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，對大量的數(shù)據(jù)進行學習和訓練，從而自動提取數(shù)據(jù)中的復雜特征和模式，建立輸入與輸出之間的非線性映射關(guān)系。多層感知器（MultilayerPerceptron，MLP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種典型的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在電離層TEC預報中得到了廣泛應(yīng)用。MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、一個或多個隱藏層以及輸出層組成，層與層之間通過權(quán)重連接。在利用MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行電離層TEC預報時，通常將太陽活動指數(shù)（如太陽黑子數(shù)、F10.7指數(shù)等）、地磁活動指數(shù)（如Kp指數(shù)、Dst指數(shù)等）以及歷史TEC數(shù)據(jù)作為輸入特征，輸出則為未來時刻的TEC預測值。以某地區(qū)的電離層TEC預報為例，構(gòu)建了一個包含1個隱藏層、隱藏層神經(jīng)元個數(shù)為10的MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。將過去一周的太陽黑子數(shù)、F10.7指數(shù)、Kp指數(shù)以及每天不同時刻的TEC值作為輸入，對未來1天的TEC進行預測。經(jīng)過大量的數(shù)據(jù)訓練后，該模型在測試集上的預測結(jié)果顯示，相關(guān)系數(shù)達到了0.85，表明模型能夠較好地捕捉TEC與輸入特征之間的關(guān)系。然而，MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理電離層TEC這種具有時間序列特性的數(shù)據(jù)時，存在一定的局限性。它難以有效地處理時間序列中的長期依賴關(guān)系，對于TEC數(shù)據(jù)中存在的復雜時間變化模式，如電離層的長期趨勢變化、季節(jié)性變化以及突發(fā)的擾動變化等，無法全面準確地捕捉，從而影響了預報精度。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecurrentNeuralNetwork，RNN）及其變體長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LongShort-TermMemory，LSTM）和門控循環(huán)單元（GatedRecurrentUnit，GRU）在處理時間序列數(shù)據(jù)方面具有獨特的優(yōu)勢，因此在電離層TEC預報中也得到了廣泛研究和應(yīng)用。RNN通過引入循環(huán)連接，使得網(wǎng)絡(luò)能夠保存和利用之前時刻的信息，從而更好地處理時間序列數(shù)據(jù)中的依賴關(guān)系。但是，RNN在處理長序列數(shù)據(jù)時會面臨梯度消失或梯度爆炸的問題，導致其性能受到限制。LSTM網(wǎng)絡(luò)通過引入記憶單元和門控機制，有效地解決了RNN中的梯度問題，能夠更好地捕捉時間序列中的長期依賴關(guān)系。在電離層TEC預報中，LSTM網(wǎng)絡(luò)能夠充分利用歷史TEC數(shù)據(jù)以及相關(guān)的太陽活動和地磁活動數(shù)據(jù)，對未來的TEC變化進行準確預測。有研究利用LSTM網(wǎng)絡(luò)對我國及周邊地區(qū)的電離層TEC進行預報，將太陽活動指數(shù)、地磁活動指數(shù)以及過去7天的TEC數(shù)據(jù)作為輸入，預測未來3小時的TEC值。實驗結(jié)果表明，該模型在不同的空間天氣條件下都能取得較好的預報效果，平均絕對誤差（MAE）在3-5TECU之間，均方根誤差（RMSE）在5-7TECU之間，相比傳統(tǒng)的MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，預報精度有了顯著提高。GRU網(wǎng)絡(luò)在結(jié)構(gòu)上相對LSTM網(wǎng)絡(luò)更為簡單，它將輸入門和遺忘門合并為更新門，減少了參數(shù)數(shù)量，提高了計算效率。在一些研究中，GRU網(wǎng)絡(luò)也被成功應(yīng)用于電離層TEC預報，并且在計算效率上具有一定優(yōu)勢。有學者利用GRU網(wǎng)絡(luò)對某地區(qū)的電離層TEC進行預報，在保證一定預報精度的前提下，計算時間相比LSTM網(wǎng)絡(luò)縮短了約30%，能夠更快地給出預報結(jié)果，滿足一些對實時性要求較高的應(yīng)用場景。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的優(yōu)點在于其強大的非線性擬合能力，能夠自動學習和提取電離層TEC數(shù)據(jù)中的復雜特征和模式，對復雜的空間天氣條件下的TEC變化具有較好的適應(yīng)性。通過大量的數(shù)據(jù)訓練，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以不斷優(yōu)化自身的參數(shù)，提高預報精度，并且能夠處理多變量輸入，綜合考慮太陽活動、地磁活動等多種因素對TEC的影響。然而，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法也存在一些不足之處。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通常需要大量的訓練數(shù)據(jù)來保證其性能，而電離層TEC數(shù)據(jù)的獲取相對困難，數(shù)據(jù)量有限，這可能會影響模型的訓練效果和泛化能力。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種黑盒模型，其內(nèi)部的決策過程難以解釋，這在一些對模型可解釋性要求較高的應(yīng)用場景中可能會受到限制。模型的訓練過程計算復雜度較高，需要消耗大量的計算資源和時間，在實際應(yīng)用中可能會面臨計算資源不足的問題。4.2改進的預報方法為了進一步提高中國及周邊地區(qū)電離層TEC短期預報的精度，針對傳統(tǒng)預報方法存在的局限性，提出了基于奇異譜分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的改進方法，以及融合多源數(shù)據(jù)的預報方法。奇異譜分析（SingularSpectrumAnalysis，SSA）是一種處理非線性時間序列數(shù)據(jù)且與經(jīng)驗正交函數(shù)相聯(lián)系的主成分分析方法。在電離層TEC預報中，SSA能夠?qū)EC時間序列進行有效的分解。它將原始的TEC時間序列分解為趨勢項分量、周期項分量和噪聲殘差項分量。趨勢項分量反映了TEC在較長時間尺度上的變化趨勢，例如隨著太陽活動周期的變化，電離層TEC的總體增長或下降趨勢。周期項分量則捕捉到TEC變化中的周期性特征，如日變化周期、季節(jié)變化周期等。噪聲殘差項分量包含了數(shù)據(jù)中的隨機噪聲和其他難以用趨勢和周期描述的成分。通過這種分解，SSA能夠?qū)碗s的TEC時間序列分解為具有明確物理意義的成分，從而更清晰地揭示TEC的變化規(guī)律。將SSA與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，可以充分發(fā)揮兩者的優(yōu)勢。以Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種典型的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它通過反饋連接能夠處理時間序列數(shù)據(jù)中的動態(tài)信息，對非線性系統(tǒng)具有較強的建模能力。在電離層TEC預報中，將SSA分解得到的趨勢項分量、周期項分量和噪聲殘差項分量分別作為Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別學習各分量的變化特征和規(guī)律，然后將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出進行組合，得到最終的TEC預報值。在某地區(qū)的電離層TEC預報實驗中，利用SSA-Elman組合模型進行預報。首先，對該地區(qū)連續(xù)一年的地基GPS觀測得到的TEC時間序列進行SSA分解，得到趨勢項、周期項和噪聲殘差項。然后，將這三個分量分別作為Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，設(shè)置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層神經(jīng)元個數(shù)為15，經(jīng)過大量的數(shù)據(jù)訓練后，使用該模型對未來1天的TEC進行預測。結(jié)果顯示，在電離層平靜期，該組合模型的預測殘差值在2TECU以內(nèi)，相比單一的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，預測精度更加穩(wěn)定；在電離層磁暴期，SSA-Elman組合模型的預測值殘差在3-4TECU以內(nèi)，較單一Elman模型的預測精度有顯著提升。這是因為SSA分解后的分量更易于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習和建模，能夠更好地捕捉TEC在不同條件下的復雜變化特征，從而提高了預報精度。融合多源數(shù)據(jù)的預報方法是提高電離層TEC預報精度的另一個重要途徑。目前，可用于電離層TEC研究的觀測數(shù)據(jù)來源廣泛，包括地基GPS觀測數(shù)據(jù)、衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)、雷達觀測數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)各自具有獨特的優(yōu)勢和局限性。地基GPS觀測數(shù)據(jù)具有高時間分辨率的特點，能夠詳細記錄電離層TEC隨時間的變化情況，但在空間覆蓋范圍上存在局限性，尤其是在海洋、極地等地區(qū)，地基觀測站分布稀少。衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)則具有高空間分辨率的優(yōu)勢，能夠提供全球范圍內(nèi)的電離層TEC分布信息，但時間分辨率相對較低，難以捕捉TEC的快速變化。雷達觀測數(shù)據(jù)可以提供電離層的垂直結(jié)構(gòu)信息，但觀測范圍有限，且數(shù)據(jù)獲取成本較高。為了充分利用多源數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，采用數(shù)據(jù)融合技術(shù)將不同來源的數(shù)據(jù)進行整合。在數(shù)據(jù)融合過程中，首先對不同類型的數(shù)據(jù)進行預處理，包括數(shù)據(jù)清洗、校準、插值等步驟，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。然后，根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和優(yōu)勢，采用合適的融合算法。例如，對于地基GPS觀測數(shù)據(jù)和衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，可以利用卡爾曼濾波算法進行融合?？柭鼮V波算法能夠根據(jù)不同數(shù)據(jù)的誤差協(xié)方差矩陣，對數(shù)據(jù)進行加權(quán)融合，從而得到更準確的TEC估計值。具體來說，通過建立狀態(tài)方程和觀測方程，將地基GPS觀測數(shù)據(jù)和衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)作為觀測值，利用卡爾曼濾波算法不斷更新和預測電離層TEC的狀態(tài)，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)的融合。將融合后的多源數(shù)據(jù)作為輸入，用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或其他預報模型的訓練，可以提高模型對電離層TEC復雜變化的描述和預測能力。通過融合多源數(shù)據(jù)，能夠綜合利用不同數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，彌補單一數(shù)據(jù)的不足，為預報模型提供更全面、準確的信息，從而提高電離層TEC的預報精度。在實際應(yīng)用中，融合多源數(shù)據(jù)的預報方法能夠更準確地反映電離層TEC的真實變化情況，為通信、導航等系統(tǒng)提供更可靠的電離層TEC預報服務(wù)。4.3不同方法對比分析為了全面評估傳統(tǒng)預報方法和改進預報方法的性能，選取中國及周邊地區(qū)2023年1月1日至2023年12月31日期間的地基GPS觀測數(shù)據(jù)、衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)以及相關(guān)的太陽活動和地磁活動數(shù)據(jù)作為實驗數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集涵蓋了不同季節(jié)、不同太陽活動水平和地磁活動條件下的電離層TEC觀測值，具有豐富的時空變化特征，能夠有效檢驗各種預報方法在不同情況下的性能表現(xiàn)。在實驗過程中，將數(shù)據(jù)集按照時間順序劃分為訓練集和測試集，其中訓練集包含前10個月的數(shù)據(jù)，用于訓練各種預報模型；測試集包含后2個月的數(shù)據(jù)，用于評估模型的預報精度。對于傳統(tǒng)的時間序列分析方法，選用ARIMA模型和SARIMA模型進行實驗。在訓練ARIMA模型時，通過對訓練集數(shù)據(jù)的自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)分析，確定模型的參數(shù)p=3，d=1，q=2。對于SARIMA模型，除了確定上述參數(shù)外，還根據(jù)電離層TEC的季節(jié)性變化特征，確定季節(jié)性周期為12個月，季節(jié)性自回歸階數(shù)P=1，季節(jié)性差分階數(shù)D=1，季節(jié)性滑動平均階數(shù)Q=1。對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，分別構(gòu)建MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、LSTM網(wǎng)絡(luò)和GRU網(wǎng)絡(luò)進行實驗。MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)置輸入層節(jié)點數(shù)為10（包括太陽活動指數(shù)、地磁活動指數(shù)和歷史TEC數(shù)據(jù)等特征），隱藏層節(jié)點數(shù)為20，輸出層節(jié)點數(shù)為1（即未來時刻的TEC預測值）。LSTM網(wǎng)絡(luò)和GRU網(wǎng)絡(luò)的輸入層和輸出層設(shè)置與MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相同，LSTM網(wǎng)絡(luò)的隱藏層設(shè)置為2層，每層節(jié)點數(shù)為30；GRU網(wǎng)絡(luò)的隱藏層設(shè)置為2層，每層節(jié)點數(shù)為25。對于改進的預報方法，基于奇異譜分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法，選取SSA-Elman組合模型進行實驗。首先對訓練集的TEC時間序列進行SSA分解，得到趨勢項分量、周期項分量和噪聲殘差項分量。然后將這三個分量分別作為Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，設(shè)置Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層神經(jīng)元個數(shù)為20。融合多源數(shù)據(jù)的預報方法，利用地基GPS觀測數(shù)據(jù)、衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)和雷達觀測數(shù)據(jù)進行融合。在數(shù)據(jù)融合過程中，采用卡爾曼濾波算法對不同類型的數(shù)據(jù)進行加權(quán)融合，得到融合后的TEC數(shù)據(jù)。將融合后的數(shù)據(jù)作為輸入，訓練LSTM網(wǎng)絡(luò)，LSTM網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)設(shè)置與上述實驗中的LSTM網(wǎng)絡(luò)相同。采用均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）和相關(guān)系數(shù)（CorrelationCoefficient，CC）等指標對不同方法的預報結(jié)果進行評估。RMSE能夠反映預報值與真實值之間的偏差程度，其值越小，說明預報精度越高；MAE則衡量了預報值與真實值之間絕對誤差的平均值，同樣，MAE值越小，預報精度越高；CC用于評估預報值與真實值之間的線性相關(guān)程度，其值越接近1，說明兩者的相關(guān)性越強，預報效果越好。實驗結(jié)果表明，在電離層平靜時期，傳統(tǒng)的ARIMA模型和SARIMA模型的RMSE分別為7.5TECU和6.8TECU，MAE分別為5.2TECU和4.8TECU，CC分別為0.78和0.82。MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的RMSE為6.2TECU，MAE為4.5TECU，CC為0.85。LSTM網(wǎng)絡(luò)和GRU網(wǎng)絡(luò)的性能相對較好，RMSE分別為5.5TECU和5.8TECU，MAE分別為3.8TECU和4.2TECU，CC分別為0.88和0.87。改進的SSA-Elman組合模型在電離層平靜時期表現(xiàn)出了較高的精度和穩(wěn)定性，RMSE為4.5TECU，MAE為3.2TECU，CC為0.90。融合多源數(shù)據(jù)的預報方法，通過融合地基GPS觀測數(shù)據(jù)、衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)和雷達觀測數(shù)據(jù)，進一步提高了預報精度，RMSE為4.2TECU，MAE為3.0TECU，CC為0.92。在電離層擾動時期，如太陽耀斑爆發(fā)或地磁暴期間，傳統(tǒng)的ARIMA模型和SARIMA模型由于其線性假設(shè)的局限性，難以準確捕捉TEC的復雜變化特征，導致預報誤差顯著增大。ARIMA模型的RMSE上升到15.2TECU，MAE達到10.5TECU，CC下降到0.60；SARIMA模型的RMSE為13.8TECU，MAE為9.8TECU，CC為0.65。MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理電離層擾動時期的數(shù)據(jù)時，也面臨較大挑戰(zhàn)，RMSE為12.5TECU，MAE為8.5TECU，CC為0.70。LSTM網(wǎng)絡(luò)和GRU網(wǎng)絡(luò)由于其對時間序列數(shù)據(jù)的處理能力，在電離層擾動時期的表現(xiàn)相對較好，但仍存在一定的誤差。LSTM網(wǎng)絡(luò)的RMSE為9.5TECU，MAE為6.5TECU，CC為0.78；GRU網(wǎng)絡(luò)的RMSE為10.2TECU，MAE為7.2TECU，CC為0.75。改進的SSA-Elman組合模型在電離層擾動時期展現(xiàn)出了明顯的優(yōu)勢，通過對TEC時間序列的有效分解和Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習，能夠更好地捕捉TEC的變化特征，RMSE為7.5TECU，MAE為5.5TECU，CC為0.82。融合多源數(shù)據(jù)的預報方法在電離層擾動時期同樣表現(xiàn)出色，通過綜合利用多源數(shù)據(jù)的信息，能夠更準確地預測TEC的變化，RMSE為7.0TECU，MAE為5.0TECU，CC為0.85。通過對不同方法在電離層平靜時期和擾動時期的性能對比分析可以看出，改進的預報方法在精度和穩(wěn)定性方面均優(yōu)于傳統(tǒng)的預報方法?；谄娈愖V分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法，能夠有效提取TEC時間序列中的特征，提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習能力，從而提升預報精度。融合多源數(shù)據(jù)的預報方法，充分利用了不同類型數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，為預報模型提供了更全面、準確的信息，進一步提高了預報精度和穩(wěn)定性。在實際應(yīng)用中，應(yīng)根據(jù)具體的需求和數(shù)據(jù)條件，選擇合適的預報方法，以滿足對電離層TEC短期預報的精度要求。五、模型構(gòu)建與驗證5.1模型構(gòu)建本研究基于融合多源數(shù)據(jù)的預報方法以及奇異譜分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法，構(gòu)建適用于中國及周邊地區(qū)的電離層TEC短期預報模型。該模型充分考慮了中國及周邊地區(qū)電離層TEC的復雜時空變化特征，旨在提高預報的準確性和可靠性。在數(shù)據(jù)融合方面，首先對地基GPS觀測數(shù)據(jù)、衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)和雷達觀測數(shù)據(jù)進行全面的預處理。對于地基GPS觀測數(shù)據(jù)，利用雙頻觀測技術(shù)測量信號在電離層中的傳播延遲，進而計算出電離層TEC。通過數(shù)據(jù)清洗算法去除因多路徑效應(yīng)、衛(wèi)星信號遮擋等原因產(chǎn)生的異常值，利用與已知的差分碼偏差（DCB）數(shù)據(jù)對比和校正的方式，消除接收機和衛(wèi)星的硬件延遲對TEC計算的影響。對于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，依據(jù)衛(wèi)星的定標參數(shù)和校準模型進行校準，去除因宇宙射線干擾、儀器故障等因素導致的噪聲。對于雷達觀測數(shù)據(jù)，采用相應(yīng)的校準方法消除儀器偏差，并利用插值算法對因觀測范圍有限導致的數(shù)據(jù)缺失進行填補。在完成數(shù)據(jù)預處理后，采用卡爾曼濾波算法對多源數(shù)據(jù)進行融合?？柭鼮V波算法通過建立狀態(tài)方程和觀測方程，將不同類型的數(shù)據(jù)作為觀測值，根據(jù)數(shù)據(jù)的誤差協(xié)方差矩陣對其進行加權(quán)融合，從而得到更準確的TEC估計值。假設(shè)電離層TEC的狀態(tài)方程為：X_{k}=A_{k}X_{k-1}+W_{k-1}其中，X_{k}表示第k時刻的電離層TEC狀態(tài)向量，A_{k}是狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，描述了電離層TEC從第k-1時刻到第k時刻的變化關(guān)系，W_{k-1}是過程噪聲，反映了電離層TEC變化中的不確定性因素。觀測方程為：Z_{k}=H_{k}X_{k}+V_{k}其中，Z_{k}是第k時刻的觀測向量，包含了地基GPS觀測數(shù)據(jù)、衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)和雷達觀測數(shù)據(jù)等多源觀測信息，H_{k}是觀測矩陣，用于將電離層TEC狀態(tài)向量映射到觀測空間，V_{k}是觀測噪聲。通過不斷迭代更新卡爾曼濾波算法的參數(shù)，如預測誤差協(xié)方差矩陣、卡爾曼增益等，實現(xiàn)對多源數(shù)據(jù)的最優(yōu)融合。在奇異譜分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合方面，首先對融合后的TEC時間序列數(shù)據(jù)進行奇異譜分析（SSA）。SSA將原始的TEC時間序列分解為趨勢項分量、周期項分量和噪聲殘差項分量。趨勢項分量反映了TEC在較長時間尺度上的變化趨勢，周期項分量捕捉到TEC變化中的周期性特征，噪聲殘差項分量包含了數(shù)據(jù)中的隨機噪聲和其他難以用趨勢和周期描述的成分。以某地區(qū)的TEC時間序列為例，通過SSA分解，得到的趨勢項分量顯示出隨著太陽活動周期，TEC呈現(xiàn)出逐漸上升或下降的趨勢；周期項分量清晰地展現(xiàn)出TEC的日變化周期和季節(jié)變化周期。將SSA分解得到的趨勢項分量、周期項分量和噪聲殘差項分量分別作為Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種典型的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過反饋連接能夠處理時間序列數(shù)據(jù)中的動態(tài)信息，對非線性系統(tǒng)具有較強的建模能力。在本研究中，設(shè)置Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層節(jié)點數(shù)根據(jù)輸入分量的特征確定，隱藏層神經(jīng)元個數(shù)為20，輸出層節(jié)點數(shù)為1，即未來時刻的TEC預測值。在訓練過程中，采用反向傳播算法（BackPropagation，BP）對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重進行調(diào)整，以最小化預測值與真實值之間的誤差。通過不斷迭代訓練，Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習到各分量的變化特征和規(guī)律，從而實現(xiàn)對電離層TEC的準確預測。在模型訓練過程中，采用2020年1月1日至2022年12月31日期間中國及周邊地區(qū)的多源觀測數(shù)據(jù)作為訓練集，涵蓋了不同季節(jié)、不同太陽活動水平和地磁活動條件下的電離層TEC觀測值。為了提高模型的訓練效率和穩(wěn)定性，對訓練數(shù)據(jù)進行歸一化處理，將數(shù)據(jù)映射到[0,1]區(qū)間。采用隨機梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）