2015年3月特大磁暴期间中国区域电离层TEC NeuralProphet预报模型研究

延迟是全球卫星导航定位中重要的误差源之一,提高电离层TEC建模和预报精度对改善卫星导航定位精度至关重要.本文构建了以太阳辐射通量指数F_(10.7)、地磁活动指数Dst、地理坐标和中国科学院(Chinese Academy of Sciences,CAS)GIM数据为输入参数的NeuralProphet神经网络模型(NP模型),实现在2015年3月特大磁暴期中国区域电离层TEC短期预报.为验证NP模型的预报精度,本文同时构建了长短期记忆神经网络(Long Short-term Memory Neural Network,LSTM)模型进行对比分析.结果统计分析表明,NP模型在磁暴期(2015年DOY076-078)TEC预报值RMSE和RD分别为0.83 TECU和3.13%,绝对和相对精度较LSTM模型分别提高1.49 TECU和10.25%;且NP模型RMSE优于1.5 TECU的比例达97.24%,远高于LSTM模型.NP模型预报值与CAS具有较好一致性和无偏性,偏差均值仅为-0.01 TECU,而LSTM模型预报值的均值偏大,偏差均值为1.49 TECU.从低纬到中纬度的三个纬度带内,NP模型RMSE分别为1.12、0.83和0.44 TECU,精度比LSTM模型提高1.94、1.56和1.23 TECU.整体上,在磁暴期NP模型预报性能明显优于LSTM模型,能够精细描述中国区域电离层TEC时空变化.

京津冀区域电离层TEC多参数融合预测模型

本文利用中国地壳观测网络(陆态网络)GPS站点实测总电子含量(Total Electron Content, TEC)数据,建立了京津冀区域电离层经验模型,并通过引入太阳通量和地磁活动数据来提高模型的性能。本文研究了电离层TEC的日变化、季节变化和地磁影响分量的函数模型,采用非线性最小二乘法拟合待定系数,提出了一种多参数经验融合模型——电离层TEC京津冀区域模型(Multi-Parameter Empirical Fusion Model-Ionospheric TEC Beijing-Tianjin-Hebei Region, MEFM-ITBTHR)——来预测京津冀区域电离层TEC。结果表明,MEFM-ITBTHR模型能够很好地拟合建模数据集。本文还对MEFM-ITBTHR模型的性能进行了地理位置变化分析、季节变化分析和地磁扰动分析。结果表明,在京津冀区域,MEFM-ITBTHR模型在不同经纬度、不同季节、不同地磁扰动下与实测TEC的预测效果、线性相关性、模型精度都优于IRI2020和NeQuick2模型。本文构建的区域TEC经验模型可为GNSS单频用户提供新的电离层延迟改正方法,同时对建立其他新的和改进现有的电离层经验模型具有重要的参考意义。

子午工程二期GNSS电离层TEC与闪烁监测仪样机测试及数据对比分析

子午工程二期电离层TEC与闪烁接收机布网采用国产设备.经过连续3天的运行测试,本文以同台站同天线的国外对比设备PolaRx5数据为参考,对样机的数据进行质量评估.对于科学研究,数据的连续性和有效性,VTEC、幅度闪烁指数、相位闪烁指数这三项数据的精度是最重要的指标.本文根据科研场景设计了这些方面的数据比较标准,评估样机的数据质量,并对两种设备探测结果特征的原因进行了分析,为数据准确性的评估提供参考和借鉴.

电离层层析辅助等离子体泡的TEC空间梯度研究

在严重的电离层活动时,发生的极端电离层扰动会对GNSS地基增强系统(Ground-based Augmentation Systems, GBAS)的用户构成完好性威胁,例如中国低纬地区出现的等离子体泡现象。本文针对等离子体泡造成的TEC空间梯度展开研究,提出了一种电离层层析辅助研究等离子体泡造成的TEC空间梯度的方法。首先,通过多分辨率电离层层析成像技术重构中国及周边中低纬地区在2017-09-08T12:00—17:00UT扰动最强烈时段的电离层层析图像,发现该时段内中国低纬地区出现电子密度耗竭的等离子体泡现象;其次,利用短基线双站法和时间步长法两种方法计算等离子体泡附近区域TEC空间梯度;最后,结合两者进行比较研究,验证了较大的TEC空间梯度往往存在于等离子体泡的侧壁周围,如本文在14:06UT出现在香港空域附近的最大TEC空间梯度为133.16 mm/km。同时还可以看出:层析反演的电离层图像不仅能直观地分析等离子体泡的三维电子密度分布,还可以帮助发现TEC空间大梯度产生的原因。

基于SSA-PSO-LSTM模型的电离层TEC预报

受多种因素影响,电离层电子总含量(TEC)时间序列具有非线性、非平稳性特征,为提升长短期记忆(LSTM)神经网络模型在电离层TEC预报中的精度,本文在该神经网络模型的基础上,引入奇异谱分析(SSA)与粒子群优化(PSO)算法,构建了新的SSA-PSO-LSTM模型。一方面,利用了SSA对TEC时间序列进行数据预处理;另一方面,利用粒子群优化算法改进LSTM神经网络模型参数。选用欧洲地球参考框架(EUREF)提供的格网点电离层TEC时间序列数据进行实验,实验结果表明,在磁平静期与磁暴期,该组合模型的TEC预报结果均方根误差分别为0.28个总电子含量单位(TECu)、0.83个TECu,平均相对精度分别为96.35%、91.33%,均优于对比模型,验证了本文提出的组合预报模型的有效性与优越性。平均相对精度分别为96.35%、91.33%,均优于对比模型,验证了本文提出的组合预报模型的有效性与优越性。

他莫昔芬联合TEC方案治疗晚期乳腺癌的近期疗效及对肿瘤标志物的影响

目的 观察他莫昔芬联合TEC方案治疗晚期乳腺癌的近期疗效及对肿瘤标志物的影响。方法 选取2021年2月—2022年2月南华大学附属长沙中心医院收治的晚期乳腺癌患者70例作为研究对象,采用随机数字表法分为观察组和对照组,各35例。对照组常规行TEC方案治疗,观察组在对照组基础上加予枸橼酸他莫昔芬片治疗,连续治疗至疗程结束。比较2组患者近期疗效,治疗前后肿瘤标志物[糖类抗原19-9(CA19-9)、糖类抗原125(CA125)、癌胚抗原(CEA)]、血脂指标[总胆固醇(TC)、三酰甘油(TG)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)]及不良反应。结果 观察组患者疾病控制率为97.14%,高于对照组的80.00%(χ^(2)=5.081,P=0.024);治疗后,2组CA19-9、CA125、CEA水平和TC、TG水平均较治疗前下降,HDL-C水平较治疗前升高,且观察组下降/升高幅度大于对照组(P<0.05或P<0.01);观察组不良反应总发生率为5.71%,低于对照组的25.71%(χ^(2)=5.285,P=0.022)。结论 他莫昔芬联合TEC方案治疗晚期乳腺癌的近期疗效较好,可促进患者肿瘤标志物、血脂水平改善,且不增加不良反应发生风险。

EC-wP、EC-T和TEC新辅助化疗方案治疗乳腺癌的疗效比较

目的探讨表柔比星+环磷酰胺序贯紫杉醇(EC-wP)方案、表柔比星+环磷酰胺序贯多西他赛(EC-T)方案及多西他赛+表柔比星+环磷酰胺(TEC)方案治疗乳腺癌的疗效。方法将90例乳腺癌患者根据化疗方案不同分为EC-wP组、EC-T组、TEC组,每组30例。比较3组患者的治疗总有效率、预后、血清肿瘤标志物[癌胚抗原(CEA)、糖类抗原125(CA125)、糖类抗原153(CA153)、基质金属蛋白酶9(MMP9)]水平及不良反应发生情况。结果3组患者的治疗总有效率比较,差异无统计学意义(P>0.05)。EC-wP组患者3年无病生存率和总生存率均高于EC-T组和TEC组患者,差异均有统计学意义(P<0.05)。化疗后,3组患者各血清肿瘤标志物水平均较化疗前降低,EC-wP组和EC-T组患者各血清肿瘤标志物水平均低于TEC组,EC-wP组患者各血清肿瘤标志物水平均低于EC-T组,差异均有统计学意义(P<0.05)。EC-wP组和EC-T组患者中性粒细胞减少发生率均低于TEC组,EC-wP组患者中性粒细胞减少发生率低于EC-T组,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论EC-wP、EC-T、TEC化疗方案在乳腺癌治疗中均具有良好的效果,但相较于EC-T、TEC化疗方案,EC-wP化疗方案的安全性较高,治疗效果较为显著,治疗后可有效抑制肿瘤的生长。

联合半参数和长短期记忆神经网络的全球电离层TEC短期预报

半参数球谐函数(Semiparametric Spherical Harmonic,Semi-SH)模型能减少电离层预报模型误差以及残余周期带来的系统误差.但是半参数球谐函数模型中窗宽参数的选取会带来一定的估计偏差,本文利用长短期记忆神经网络(Long-Short Term Memory Networks,LSTM)在非平稳性时间序列预报中的良好适应性,提出了一种联合Semi-SH与LSTM(Semi-SH-LSTM)的全球电离层TEC短期组合预报模型,适用于1—5天的短期预报.Semi-SH-LSTM模型通过预报球谐函数系数解算全球电离层TEC,利用二次多项式和半参数核估计方法分别拟合球谐系数趋势项和周期项,最后基于LSTM对拟合残差进行补偿预报.本文利用欧洲定轨中心(Center for Orbit Determination in Europe,CODE)球谐函数系数产品,采用单天预报和多天预报两种实验方案验证Semi-SH-LSTM模型的有效性.实验结果表明,相比于Semi-SH模型和综合半参数与自回归模型,Semi-SH-LSTM模型的单天全球TEC预报残差RMS值分别提升了12.6%和13.1%;误差小于1 TECU占比分别提升了4.9%、4.6%.基于Semi-SH-LSTM模型的多天全球TEC预报残差RMS值分别提升了10.5%和8.5%,误差小于1 TECU占比提升了3.9%和3.2%.同时,半参数LSTM组合预报模型每预报一天耗时约在2 h以内.

一种改进的单站TEC快速估计与短期预报方法

为解决电离层产品大多基于格网形式及传统预报模型精度较低等问题,采用加权函数方法计算单站TEC,并提出一种基于滑动窗口改进的MEA-BP(MW-MEA-BP)预报模型。选取不同纬度的IGS测站,分别对太阳活动低年和太阳活动高年的观测数据进行分析验证。结果表明,本文单站TEC估计方法快速可靠,在短期预报方面,MEA-BP模型较BP模型有明显改进。当TEC变化剧烈时,本文MW-MEA-BP模型的预报精度较BP模型提高71.8%~90.6%,较MEA-BP模型提高13.9%~54.4%。本文研究结果可为定位用户提供先验准确的电离层信息。

基于法拉第旋转角的TEC反演技术研究

基于星载船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)法拉第旋转角的测量原理,提出一种计算全球电离层电子总含量(total electron content,TEC)的新方法.通过“天拓五号”卫星上搭载的AIS接收机和极化天线,利用极化天线接收到的功率信息计算出法拉第旋转角,通过TEC与法拉第旋转角之间的转换关系反演出TEC值,并基于Kriging方法估算出的TEC值进行区域TEC地图的构建.结果表明,利用本文方法测量出的TEC值与IGS探测到的TEC值最大误差比例为10%左右,误差一般在0.3~0.8 TECU,估计值与IGS探测到的TEC值最大相差1.5 TECU.估算结果与IGS探测得到的TEC值具有很好的一致性,验证了本文方法的可行性.

Analysis of Anomalous Enhancement in TEC and Electron Density in the China Region Prior to the 17 March 2015 Geomagnetic Storm Based on Ground and Space Observations

Total Electron Content(TEC)and electron density enhancement were observed on the day before 17 March 2015 great storm in the China Region.Observations from ground-and space-based instruments are used to investigate the temporal and spatial evolution of the pre-storm enhancement.TEC enhancement was observed from 24°N to 30°N after 10:00 UT at 105°E,110°E and 115°E longitudes on March 16.The maximum magnitude of TEC enhancement was more than 10 TECU and the maximal relative TEC enhancement exceeded 30%.Compared with geomagnetic quiet days,the electron density of Equatorial Ionization Anomaly(EIA)northern peak from Swarm A/C satellites on March 16 was larger and at higher latitudes.NmF2 enhanced during 11:30—21:00 UT at Shaoyang Station and increased by 200%at~16:00 UT.However,TEC and electron density enhancement were not accompanied by a significant change of hmF2.Most research has excluded some potential mechanisms as the main driving factors for storm-time density enhancements by establishing observational constraints.In this paper,we observed pre-storm enhancement in electron density at different altitudes and Equatorial Electrojet(EEJ)strength results derived from ground magnetometers observations suggest an enhanced eastward electric field from the E region probably played a significant role in this event.

AMI并发室性心律失常患者QTc、Tp-Tec间期变化及其与心功能的相关性

目的探讨急性心肌梗死(AMI)并发室性心律失常患者矫正后心室收缩时间(QTc)、校正后T波峰末(Tp-Tec)间期变化,并分析其与心功能的相关性。方法选取2020年6月至2022年12月聊城市人民医院收治的130例AMI患者的临床资料,根据住院期间室性心律失常发生情况分组,其中52例有室性心律失常的患者作为观察组,78例无室性心律失常的患者为对照组。比较两组心功能指标[美国纽约心脏病协会(NYHA)分级、N末端脑利钠肽前体(NT-proBNP)、肌钙蛋白(cTnI)、左室射血分数(LVEF)、每搏输出量(SV)]、QTc、Tp-Tec间期,采用Pearson法分析QTc、Tp-Tec间期与心功能的相关性。结果观察组NYHA分级Ⅲ~Ⅳ级患者多于对照组,NT-proBNP、cTnI水平均明显高于对照组,LVEF、SV均明显低于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05);观察组入院时QTc、Tp-Tec间期均明显高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);两组出院时QTc、Tp-Tec间期比较,差异无统计学意义(P>0.05);经Pearson相关性分析显示,QTc、Tp-Tec间期与NYHA分级、NT-proBNP、cTnI均呈正相关,与LVEF、SV均呈负相关(P<0.05)。结论AMI并发室性心律失常患者QTc、Tp-Tec间期明显升高,且QTc、Tp-Tec间期与心功能均具有明显相关性,临床上应予以密切关注。

基于KF-LSTM组合模型的短期电离层TEC预测

针对电离层总电子含量(TEC)时间序列非线性、非平稳性等特点,提出以卡尔曼滤波对电离层TEC数据进行预处理为基础,融合长短期记忆神经网络模型,构建KF-LSTM短期电离层组合模型预测TEC的方法,并利用该模型预测2016年和2018年4个时段的高、中、低纬度及赤道地区36个格网点提前1 d的电离层TEC。结果表明,KF-LSTM组合模型预测效果优于传统BP神经网络模型和单纯的LSTM模型。在赤道地区,其预测效果与C1PG模型相当;在15°~75°N地区,其预测效果优于C1PG模型。

2023年2月6日土耳其两次强震前卫星热红外及TEC趋势异常分析

2023年2月6日土耳其连续2次7.8级地震是一次显著的地质构造运动,也是一个特别典型的科学实验场景。当前各类观测数据较为丰富,为全球学者验证自己的猜想和进行模型实验提供了绝佳的机会。本文利用自行研究的热红外年均线差值振幅增强比法和TEC(Total Electron Content,电离层总电子含量)微观异常事件滑动年均线法研究发现,分别于2022年4月底至5月上旬、8月,在震中区域东西两侧曾出现高强度热红外异常;震前约1个月,震中东西两侧及北部区域同步热红外活跃性显著增强,尤其是北部区域其年线差值振幅增强比值在2023年1月31日创新高,是2018年以来最高记录,且为震前4年平均水平的2.5倍。TEC微观异常事件滑动年均线法研究显示,震中及附近区域TEC微观异常事件年线值从2021年开始快速下降,震前均值创历史最低水平,其年均值降至2000年以来高点的25%。热红外及TEC 2种异常在时间、空间上存在高度重叠,且地震发生在以上2种异常区域内,说明2种异常与本次地震系列可能存在密切联系。

基于TEC的恒温电路控制系统

为了适应不同功率,在对自动控制理论进行深入研究基础上,设计了一种高精度,并且适用于多种功率半导体制冷器(TEC)的恒温控制系统,以STM32单片机作为控制核心,运用自适应算法PID对目标温度进行差别矫正,温控精度可达0.1℃,功率涵盖范围广,具有体积小、效率高、可靠性高、驱动能力强等特点,能为各类应用场合提供恒定的温度条件。

利用IGS数据分析全球TEC的周年和半年变化特性

利用太阳活动高年(2000年)IGS提供的全球TEC数据,采用傅里叶展开的方法,分析了白天电离层TEC周年和半年变化的全球特征.结果显示:电离层TEC周年变化幅度在南北半球中高纬度地区较大、赤道和低纬地区很小.半年变化的幅度在“远极地区”(远离地球南北地磁极点的东北亚和南美地区)比“近极地区”(靠近地球南北地磁极点的北美和澳大利亚)大得多.进一步的统计显示,全球大部分地区TEC在春秋月份出现最大值,北半球近极地区最大值在冬季出现.南半球的南美和澳大利亚部分地区,最大值出现在夏季.同样,采用傅里叶方法分析了中性大气模式MSIS90计算的全球大气原子分子浓度比值([O/N2])的数据,发现在南北半球中高纬度地区,中性成分[O/N2]周年变化幅度较大且有明显的冬季异常现象,依据Rishbeth等提出的理论,我们认为大气成分[O/N2]可能对TEC周年变化的产生有重要作用,并且也是TEC在近极地区出现冬季异常现象的主要原因.TEC半年变化的全球分布特征形成的原因较复杂,我们初步分析可能是由于中性成分[O/N2]、太阳天顶角控制的电离层光化学产生率变化共同作用而产生的.

中国地区电离层TEC暴扰动研究

电离层总电子含量(TEC)是空间天气研究和监测预报的重要参量.本文引入了电离层TEC扰动指数DI,对青岛等6个台站的DI数据进行分析,选取DI>0.35(DI≤-0.30)作为正(负)相电离层TEC扰动的强度标准,并以连续6h及以上的DI满足该值来判定电离层TEC暴扰动事件.对电离层TEC暴扰动事件的统计分析表明,在地方时日落后至子夜前为发生高峰时段,正(负)相暴扰动事件平均持续时间约为10.9h(10.5h),正相暴发生率以冬季为多,夏季为少,而负相暴则以夏季略高.发现位于赤道异常驼峰区的广州站和位于高中纬度的海拉尔站比典型中纬地区的北京站电离层TEC暴扰动更易发生,且低纬地区以正相暴扰动为主.分析表明,约有70%的电离层TEC暴扰动伴随着有地磁扰动,但是电离层TEC暴扰动并不完全由地磁扰动所引起,强烈气象活动等局地环境因素也可能对电离层TEC暴扰动有着重要影响.

震前电离层TEC异常探测新方法

本文提出一种利用时间序列法(ARIMA模型)进行震前电离层异常探测的新方法.首先,对比分析了该方法与传统探测方法(四分位距法、滑动时窗法)预测TEC背景值的精度.结果表明,时间序列法预测背景值的精度要明显高于传统方法,且预报背景值的平均偏差要比传统方法小2倍左右,说明传统探测方法预测的背景值具有较大系统偏差.为更准确地探测震前电离层扰动,除了得到准确的参考背景值,还需得到更加合理的探测限值,由此本文提出一种更为合理的限差确定策略.最后,以2012年1月10日苏门答腊岛7.2级地震为例,利用该方法分析了其震前电离层的异常扰动情况,并验证了该方法的有效性,实验结果表明:在震前第13天、第8～9天、第1～2天和地震当天电离层均会发生较为明显的异常.而且,其正异常(观测值高于正常值)一般发生在震中以北,距发震时间相对较远;负异常(观测值低于正常值)则在震中各方向均会出现,且距发震时间较近.同时,通过对异常结果分时段统计,发现在发震时刻前,距发震时刻越近的时段发生异常的频率越高,此规律将会对未来更为准确的预报发震时段提供重要参考.

中国电离层TEC现报系统

作为最重要的电离层参量之一,电离层电子浓度总含量(TEC)可以通过当前广泛使用的全球定位系统(GPS)的信标进行观测.我们在我国北起漠河、经北京和武汉、南到三亚四个观测站建立了GPS接收站,经单站数据处理后将原始的单站GPS TEC观测数据上载到北京数据处理中心;采用我们发展的经验基函数模式算法,用实测数据估算格点TEC并提供给用户,同时生成覆盖中国疆域的TEC地图并在因特网上实时发布.这一电离层TEC现报系统是我国首个类似的技术系统,在观测站布局和TEC地图算法上有所创新.该系统已用于实时监测我国电离层环境,并可为我国卫星定位导航和测控等技术系统的电波修正提供实测电离层数据.

利用GPS对磁暴期间极区TEC变化与极区碎片(Polar Patches)的研究

利用2004年11月6-10日磁暴发生期间南极区域内的中国中山站GPS常年跟踪站（ZHON）和国际GPS服务站（CAS1,MCM4,SYOG,MAW1）的GPS观测数据,计算了可观测卫星传播路径上的TEC和ROT值,进而依据TEC的波动频率和幅度推估出极区碎片的个数,分析了极区磁暴期间电离层响应及其极区碎片特性.最终所得TEC和ROT结果与极区地磁场Dst和Kp指数信息相吻合,如实地反映了磁暴事件和极区碎片的出现.本文所做工作在国内尚未开展,因此所用方法和结论为将来这一方向的研究提供了一定的参考.