电离层F2层临界频率的短期和暴时预报研究

　　题名:电离层F2层临界频率的短期和暴时预报研究
　　作者:陈春
　　学位授予单位:西安电子科技大学
　　关键词:电离层短期预报;;人工神经网络;;支持向量机;;单站模型;;电离层暴
　　摘要:
　　本文依据我国近四十年电离层f0F2数据,分析了电离层的主要控制因素及电离层的长期和短期变化规律,建立了中低纬电离层短期预报Rare earth magnets、区域预报和电离层暴的预报方法。上述研究对空间天气的感知、电波环境预报、警报和效应评估能力具有重要意义。主要研究成果如下：
　　1)基于F10.7指数的短期预报方法。
　　依据我国中低纬地区的满洲里、长春、乌鲁木齐、北京、兰州、重庆、广州和海口8个电离层观测站1958-2006的f0F2和太阳射电流量F10.7数据,通过对电离层历史数据和F10.7的回归分析,提出单站电离层f0F2的短期预报方法,并用不同台站数据对预报性能进行了检验。分析在不同太阳活动水平、季节以及地方时条件下其预报误差的变化特性。表明,该方法能够预测未来1-3天的f0F2。
　　2)基于非线性网络的电离层短期预报方法。
　　分析了太阳活动和地磁活动对电离层f0F2的非线性影响,利用人工神经网络(NN)对单站电离层f0F2进行预报,分析了其预报误差在太阳活动高、低年和不同季节的变化特征。引入卡尔曼滤波和集合卡尔曼滤波方法对神经网络的预报结果做进一步修正和优化。其预报效果优于单纯的神经网络模型和IRI模型。
　　建立了利用支持向量机(SVM)单站电离层f0F2预报方法,分别实现了提前1-5小时和24小时f0F2预报。SVM预报结果与观测数据符合良好,比自相关分析法和Persistence方法更具有实用性。
　　3)电离层区域预报。
　　根据f0F2时间和空间相关性,利用人工神经网络建立了提前1-5小时的电离层f0F2区域预报方法,结合Kriging算法,引入电离层距离、经度因子和纬度因子等参数实现了电离层区域重构。利用我国电离层f0F2的数据,对该方法的重构精度进行了评估,实现了中国地区的电离层区域预报。
　　4)电离层暴的预报。
　　研究中低纬电离层暴时季节、位置和地方时的扰动形态,分析了中低纬电离层在地磁暴期间的响应特性。
　　利用地磁指数Dst和AE以及电离层临界频率f0F2的数据,通过分析磁扰期间成分扰动带的赤道向传播以及穿透电场引起的等离子体漂移对电离层的影响,提出一种提前1小时预报暴时低纬电离层f0F2的经验方法。通过对2004-2005年10次磁暴期间的预报结果进行检验表明,该方法能够预测低纬电离层暴的演化。
　　基于地磁时间累积指数ap(τ)比瞬时地磁指数相关性好的特点,通过分析地磁时间累积指数ap(τ)与f0F2的相关性,确定了τ值的最优取值。利用支持向量机网络,建立了提前1小时预报暴时f0F2方法。对2001-2006年67次磁暴期间的预报结果的检验表明,该方法能够较好的预测中纬电离层暴的演化,其预报性能优于STORM模型和Persistence模型。
　　学位年度:2010