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0~1TECU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。

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_(m)F_(2)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_(m)F_(2)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_(m)F_(2)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_(m)F_(2)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.