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中国及周边地区电离层预报的初步研究

刘瑞源,徐中华,刘顺林,张北辰 中国极地研究中心，上海，200136

吴健,王光义 中国电波传播研究所，新乡，453003

摘要: 电离层探测在中国有着悠久的历史,已经形成了分布较均匀的分布网，并且一直在进行常规观测。电离层参数的短期预报采用了自相关分析法。对重庆站进行了不同的参数及方法组合的预报，通过估计预报误差，初步结果表明：超过10小时的 foF2的一次预报法较优，少于10小时的预报，采用RDF参数的迭代方法最优。本文还描述了一种适用于中国地区的对国际参考电离层修正的方法（CRI模型）。通过CRI模型引入一有效的电离层指数Ice，可以实现区域预测。

关键词: 电离层；预测；建模；探测

1 引言

除了周日,季节性和太阳周期变化,电离层还存在明显的逐日变化和暴时变化。例如,日常中纬度foF2的变化通常占每月平均价值的15%，但是有时电离层风暴foF2的变化超过30%。为了提高操作陆地和地空间通信、导航和定位系统的操作方便度,电离层的长期预测和短期预测在研究都是十分重要的。

电离层预测的许多技术已经被开发了,其中包括自方法(Muhtarov and Kutiev,1999),多个线性回归方法(Mikhailov et al .,1998,Marin et al.1999)和人工神经网络方法(Cander et al.1998)。Araujo-Pradereetal.(2002a,b)提出了一个风暴时间电离层改正模型，欧洲区域花费251项目来对这个预测工具的框架进行开发（Hambaba,1999）。

中国最早的电离预测开始在1940年(Wu et a,2002)，根据1940年的的中国电离探测设备表1中列出和操作时间可以得知，在这些年间，电离探测仪仍然在中国站运行。大约UT小时的数据被发送到北京，一天至少有两次的互联网传输，除此之外每日还与俄罗斯(4站)和澳大利亚(4站)进行一次电离层数据的交换。一种预测电离层F2的方法和大洋洲地区的AOR方法(太阳,1987))被采用为中国及其周边地区电离层的长期预测方法，这是参考国际标准最终成为中国进行电离层(CRI)预报的一种方法（Liu et al.1994）。

在本文中,我们初步研究电离层并形成一个报告，并且在中国及其周边地区使用，第二节处理一个给定的观测站的电离层预报，第三节处理在一个地区的电离层预测，随后在第四节讨论在一个给定的观测站电离层预报并得出结论。

2 .给定台站的电离层预报

2.1 自相关法

图1 中国电离层探测网

由Muharov和Kutiev (1999)开发的方法，具有短期预报电离层方法的特征，这里简短的概述描述了自相关方法。我们考虑每小时电离层特性的时间序列，当电离层在稳态过程中，对Z(t)的值在时间t内进行预测，对其加权可以获得着一系列的值。

（1）

其中hellip;n-1)是一系列测量值，是各自的权重系数。的加权系数由最小化均方偏差决。

（2）

在条件的平均偏差下预测是零。

（3）

其中，M相关于的所有值的平均值。

表1 中国电离层探测设备和操作时期

介绍自相关系数(归一化自相关函数),

(4)

在上述等式的条件下方程(2)的条件下最小化

（5）

方程(5)的最小化的必要条件是通过求n阶偏导并令其为零。因此,权重系数和拉格朗日系数n可以通过解以下的n 1个方程得到。

（6）

从方程（4）可以计算得出自相关系数。在电离层预报中可以建模为确定周期函数的总和(平均日和半日变化)和一个随机指数自相关函数建模：

（7）

根据振幅A12. A24和时间常数o，从计算中得出的值是最小二乘匹配码。

2.2 预测过程

自相关方法应用于生产预测，预报的值foF2从1 h在提前24小时并且鉴于垂直入射。列出的预测过程如下:

1．根据方程（4）利用前30天的foF2数据来计算出自相关系数。

2．根据方程（7）从自相关系数方面，通过最小二乘拟合可以得到振幅A12， A24和时间常数0。

3．如图所示：我们使用一个n约为12的过滤，大概可以提供足够的电离层预报，然后提前预测m小时和n时间滞后 (t1,t2....tn)foF2的自相关系数和相应的测量值选择的时间间隔(m,96)。

图2 2000年重庆foF2的自相关系数

图3 2000年7月1日重庆的观测值和预测值的对比

4.通过求解方程（6）确定系数和n

5.将代入方程（1）计算得到预测值foF2。

作为一个例子,图2显示了2000年6月在重庆的自相关foF2系数的测量值,一个垂直的电离层站在中国的中部地理坐标(南纬29度36分，东经106度25分)。这个跨符号表示计算值，坚实的曲线表示PI的值，根据所给的拟合值公式(7),这里A24 = 0.5110, A12=0.0614并且to=3.6966，系数是一个很好的近似的计算值。图3显示了2000年7月1号前30天的0000LT到23300LT (从1 h提前24小时)的0000LT之前的测量foF2 lt,通过自相关的测量的值与foF2那天也所示图的值进行比较。

2.3 预测错误和讨论

在实践中foF2不是一个理想的变化，而是随机的稳态过程。计算预测误差

作为预测的标准偏差值测量值:

提前几个小时, N是foF2(量)的测量值foF2样品的总数。作为一个例子,图4显示了2000年7月在重庆foF2预测的错误,以“*”作为符号。横坐标标志着时间，纵坐标显示相对预测误差，显示的误差比例说明标准比预测误差的大foF2的平均(GA)整个月（GAf0F2frac14;9.5 MHz）。这是7月的31天的24小时的所有样本的值。

可以看出,预误差约是8.3%,然后迅速增加，随着时间的间隔增加。它达到一个饱和值，饱和值为14.6百分比，它的预测提前了6小时。整个七月大于标准差的foF2的值约为1.45 MHz,这些说明了电离层的措施日常的可变性。在图4中虚线所示标准差foF2(相对价值)等于15.3%。在实践中有一个简单的“中位数”电离层预报的方法。“中位数”之前的方法取中间值30天，预测值当天和前天一样UT小时。图4中的实线表示的相对预测误差时,简单的“中值”方法使用,约为15.8%。可以看出自相关的预测比“中值”的预测方法,特别是对于几个小时在前面。

图4 2000年7月1日重庆的不同算法下foF2的预报误差

上述方法预测价值foF2时立刻给定任何的提前时间。m的预测时间之前也可以被视为m乘以提前1小时的反复预测。我们称之为“B方法”(或“迭代”)和前面的“方法”(或“一次法”)。方法B也预测错误图4所示的“ ”符号。这是显示方法B不如另一个方法，另一个方法预测误差少于6小时，比方法B多更长时间的预测(大比提前6小时)。

到目前为止,我们选择了电离层特性Z=foF2的foF2下的电离层预报方法。我们又做了一些测试计算：Z=DF=FoF2-foF2和Z=RDF=foF2-foF2/foF2,其中fof2分别是2000年重庆7月每月平均foF2(在实践中,在过去的30天中值)整数UT小时和方法A和b在表2中列出的所有结果(预测的错误foF2)。

从表2可以看出,我们预测超过10小时，提前24小时的方法与foF2的值是可取的BRDF图4所示的“W”的象征着foF2方法预测错误，它可以是近两个最大的改善百分比达到与RDF方法B时使用与foF2相反的方法。当DFRDF用于预测方案的昼夜变化f0F2减少振幅A12和A24。常数to大于那些foF2使用时。因此,最新的几个有更高的自相关测量系数和涉及的预测方案导致较小的预测错误,尤其是预测未来1 h的值。因为错误的变换迭代的性能方法使B变得更糟糕，因为时间会滞后更长时间，然后结合1与foF2(方法一)成为最好的。

不同月份的预测误差是不同的，因为foF2的日常变化是不同，图5显示了预测错误的foF2(相对而言)。在7月4月之前24小时的相对预测误差是9.8%和9.8%。大的平均foF2整个月的2000年4月11.8 MHz,而7月值为9.5 MHz，对不同的月日常变化是不同的，更多的测试计算性能的评估方案是必要的电离层预报方案。

表2 2000年7月不同组合下foF2的预报误差

图5 重庆不同月份foF2的预报误差

中国及周边地区的电离层预报

3.1．国际参考电离层区域,中国国际广播电台在中国使用的纠正方法

中国及其周边地区的电离层预报是基于一个地区长期预测模型，一个有效的驱动因素推导出一个短期预测。在给定foF2码站，每月考虑平均条件在电子密度剖面模型IRI （Bilitza，1990）的方法。基于长期的观察，国际参考电离层在中国使用过程和中国电离层站的预测中，电离层F2层的方法Asia-Oceania地区(太阳,1987)是采用计算foF2和M(3000)F2代替CCIR /无线电系数(CCIR 1986,Rush et al .,1989)和一个电离层指数在国际集成电路介绍了模型。对于一个给定的当地时间(t)月(m),地理纬度(左),和在重庆的电离层指数 (Ic):

其中aktm,bktm cktm,dktm ektm 5矩阵码系数是由历史测量的由f0F2和M(3000)F2 电离层探测 39号站中国及其周边地区所获得的。电离层探测数据用于开发时期,系数在表3中列出，地理分布的电离层探测站数据如所示图6所示。图中的虚线代表地理纬度从北纬65度到南纬40度并且东经60度到东经50度的中国及其周边地区。

图7显示了1977年到1986年在中国foF2的误差地区不同的方法计算, 8点通过f0F2 电离层探测站的观测。可以看出, foF2比CCIR /无线电科学方法提供更准确的值。

表三 电离探测数据时期使用较为优势的方法的地区

3.2 重庆-ic指数

电离层指数在重庆,ic的定义是c

其中n是月时间序列的数量和fmacr;码,foF2是重庆均每月平均值。

Ic用于AOR方法而不是12个月。

平均运行的太阳黑子数量由R12其他长期方法预测，Ic是一种电离层派生指数，略优于太阳活动。

图6 地理分布的电离层参与AOR。

图7 不同模式的标准误差

指数的长期预测电离层的特征。Ic与R12:有一个良好的关系

3.3 一种区域预报模式

Liu er al(1983),Secan 和Wikinson(1997)提出的一个区域预测方案提到的一个有效指数的概念。为短期预测的一种有效指数Ice的反向计算预测foF2(之前)。通过调整优势模型。的平均偏差在一整天的预测价值foF2等于零, Ice值调整输入AOR模型，例如, 重庆2000年7月1，每小时预测的值为foF2，已知在如图所示图3中,我们得到了一个有效的指Ice=10.29。如果我们有预测价值的foF2 M点在该地区使用下列方程获得Ice:

了解ICEf0F2的预测价值,在任何中国及其周边地区给定的点,通过计算插入Ice国际的价值(AOR)模型。

4.结论

中国的电离层探测有着悠久的历史,分布均匀，运行操作常规，本文从上述过程，研究电离层预测计划在中国及其周边区域的使用，包含两个部分:使用自相关方法来获取在给定站(电离层特征重庆在中国的中部)的短期预测；引入一个有效的电离层指数Ice国际(AOR)区域预测模型。通过预测来检查电离层的不同组合特征和算法，估计预测误差的自相关过程，可以看出10小时之前预测的“一次法”foF2是可取的方法。预测提前时间少于10小时与RDF提前“迭代”的方法RDF=(fof2-)/是最好的。所有的自相关预测比简单的“中值”的方法,由使用中间值的前30天作为当前日期的预测在同一UT个小时。这里的区域预测计划建议使用现有的区域长期的优势电离层模型(CRI模型)，这是现实并且可靠的。预测精度依赖长期的电离层模型，有必要做更多的测试性能的评价来计算整个预测方案，是为了进一步改善区域预测,它可能改善长期的电离层模型，另一个需要认真考虑的是电离层预报风暴。

致谢

这项工作是由国家电磁环境重点实验室（51486010104QT8901）和国家自然科学基金会（40390150）支持。

参考文献

Araujo-Pradere, E.A., Fuller-Rowell, T.J., Codrescu, M.V., 2002a. Storm: An empirical storm-time ionospheric correction model, I, model description. Radio Science 37 (5), 3.

Araujo-Pradere, E.A., Fuller-Rowell, T.J., Codrescu, M.V., 2002b. Storm: An emprircal storm-time ionospheric correc-tio

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