对2008—2014年由气象、电离层和气候卫星联合观测系统(Constellation Observing System for Meteorology Ionosphere and Climate,COSMIC)掩星观测与最新版国际电离层参考模型IRI-2016输出得到的电离层峰值参数(峰值密度NmF2与峰值高度...对2008—2014年由气象、电离层和气候卫星联合观测系统(Constellation Observing System for Meteorology Ionosphere and Climate,COSMIC)掩星观测与最新版国际电离层参考模型IRI-2016输出得到的电离层峰值参数(峰值密度NmF2与峰值高度hmF2)在中国区域进行了比较。IRI-2016模型输出值与COSMIC掩星反演值的相关性在太阳活动高年(2011—2014年)整体上高于太阳活动低年(2008—2010年)。在低年春秋季的当地时间(local time,LT)12:00—14:00,IRI-2016相对于COSMIC掩星在30°N^55°N区域内对NmF2和hmF2分别存在低估和高估现象,在15°N^30°N区域内则恰恰相反。对于NmF2,采用IRI_CCIR和IRI_URSI两种选项的模型输出值在中午时分均存在高估,在低年高估更为显著。对于hmF2,采用IRI_CCIR和IRI_AMTB两种选项的模型输出值在低年各季节均存在高估,且IRI_AMTB选项高估更显著,冬季最突出。结果表明,在中国区域由IRI-2016模型计算NmF2和hmF2时,分别推荐使用IRI_CCIR和IRI_Shubin选项。展开更多
随着空间目标活动和卫星导航系统的增多,观测电离层数据的途径越来越多,探测精度也越来越高.在Kalman滤波的基础上,利用2016年的国际参考电离层(IRI-2016)模型中电离层垂直电子含量(Vertical Total Electron Content, VTEC),结合地基反...随着空间目标活动和卫星导航系统的增多,观测电离层数据的途径越来越多,探测精度也越来越高.在Kalman滤波的基础上,利用2016年的国际参考电离层(IRI-2016)模型中电离层垂直电子含量(Vertical Total Electron Content, VTEC),结合地基反演得到的VTEC值,利用数据融合算法提高电离层VTEC的近实时反演精度.针对加拿大附近高纬度区域(130°W–150°W, 60°N–70°N)、朝鲜、韩国和日本周边中纬度区域(115°E–135°E, 32.5°N–42.5°N)、洪都拉斯和危地马拉附近低纬度区域(80°W–100°W, 10°N–20°N)进行了观测,比较发现地基反演和数据融合技术得到的电离层VTEC精度都比较高,但是数据融合得到的电离层VTEC在3个区域的精度都明显更好.该算法能够很好地应用在地面基准站数量较多的区域,同时也能应用在地面基准站数量较少或者海洋、沙漠等布设地面基准站不方便的区域,提高电离层VTEC的精度.展开更多
中纬度夏季夜间异常(midlatitude summer nighttime anomaly,MSNA)区域内的总电子含量(total electron content,TEC)的日变特性存在季节性差异,能否有效描述MSNA的特征是检验电离层TEC经验模型精度的关键指标之一。针对MSNA现象,提出了...中纬度夏季夜间异常(midlatitude summer nighttime anomaly,MSNA)区域内的总电子含量(total electron content,TEC)的日变特性存在季节性差异,能否有效描述MSNA的特征是检验电离层TEC经验模型精度的关键指标之一。针对MSNA现象,提出了一种适合MSNA区域的单站电离层TEC经验模型,命名为SSM-T2(single station model type2)模型;以位于MSNA区域内的南极半岛上的奥伊金斯站(ohi3)为例,验证了该模型的有效性。SSM-T2模型由3部分组成,分别是TEC日变化分量、季节变化分量和随太阳活动分量,模型中的系数由非线性最小二乘拟合得到。在南极半岛的ohi3站上,模型拟合测试结果表明,SSM-T2-ohi3模型与建模数据GPS-TEC拟合得很好,较好地描述了MSNA现象。通过模型对比分析发现,在外推时间点上,SSM-T2-ohi3与CODE GIMs、SSM-month模型符合得很好,能有效描述MSNA的特征,具有较好的预测能力,且总体上优于IRI2016模型。展开更多
The fundamental problem of ionospheric physics lies in understanding and modeling the ionosphere’s dependence on solar activity. This challenge encompasses such as Variables across Solar Cycles, Response to Solar Fla...The fundamental problem of ionospheric physics lies in understanding and modeling the ionosphere’s dependence on solar activity. This challenge encompasses such as Variables across Solar Cycles, Response to Solar Flares and CMEs, Daily and Seasonal Effects, Spatial Variability and long term prediction models. This dependency on solar activity helps provide information that is fundamental to comprehend the changes in the ionosphere and its processes. In this work, the ionospheric critical frequency foF2 and electron density are applied to characterize large-scale ionosphere responses during the 2015 geomagnetic storm. Using data from the International Reference Ionosphere (IRI-2016 model), an empirical standard model of the Ionosphere, this work tries to construct a correspondence between the solar activity and the change in the Ionosphere’s characteristics across three different stations at different altitudes. It has been observed that the electron density decreases from (1.098E + 12 to 7.844E + 11) for low latitude, (6.358E + 11 to 3.650E + 11.) for mid latitude and (4.765E + 11 to 2.740E + 11) for high latitude on the day of the solar event. A similar decrease in foF2 by 40% - 70% can also be seen for the three different stations on the geomagnetic storm day.展开更多
文摘对2008—2014年由气象、电离层和气候卫星联合观测系统(Constellation Observing System for Meteorology Ionosphere and Climate,COSMIC)掩星观测与最新版国际电离层参考模型IRI-2016输出得到的电离层峰值参数(峰值密度NmF2与峰值高度hmF2)在中国区域进行了比较。IRI-2016模型输出值与COSMIC掩星反演值的相关性在太阳活动高年(2011—2014年)整体上高于太阳活动低年(2008—2010年)。在低年春秋季的当地时间(local time,LT)12:00—14:00,IRI-2016相对于COSMIC掩星在30°N^55°N区域内对NmF2和hmF2分别存在低估和高估现象,在15°N^30°N区域内则恰恰相反。对于NmF2,采用IRI_CCIR和IRI_URSI两种选项的模型输出值在中午时分均存在高估,在低年高估更为显著。对于hmF2,采用IRI_CCIR和IRI_AMTB两种选项的模型输出值在低年各季节均存在高估,且IRI_AMTB选项高估更显著,冬季最突出。结果表明,在中国区域由IRI-2016模型计算NmF2和hmF2时,分别推荐使用IRI_CCIR和IRI_Shubin选项。
文摘随着空间目标活动和卫星导航系统的增多,观测电离层数据的途径越来越多,探测精度也越来越高.在Kalman滤波的基础上,利用2016年的国际参考电离层(IRI-2016)模型中电离层垂直电子含量(Vertical Total Electron Content, VTEC),结合地基反演得到的VTEC值,利用数据融合算法提高电离层VTEC的近实时反演精度.针对加拿大附近高纬度区域(130°W–150°W, 60°N–70°N)、朝鲜、韩国和日本周边中纬度区域(115°E–135°E, 32.5°N–42.5°N)、洪都拉斯和危地马拉附近低纬度区域(80°W–100°W, 10°N–20°N)进行了观测,比较发现地基反演和数据融合技术得到的电离层VTEC精度都比较高,但是数据融合得到的电离层VTEC在3个区域的精度都明显更好.该算法能够很好地应用在地面基准站数量较多的区域,同时也能应用在地面基准站数量较少或者海洋、沙漠等布设地面基准站不方便的区域,提高电离层VTEC的精度.
文摘中纬度夏季夜间异常(midlatitude summer nighttime anomaly,MSNA)区域内的总电子含量(total electron content,TEC)的日变特性存在季节性差异,能否有效描述MSNA的特征是检验电离层TEC经验模型精度的关键指标之一。针对MSNA现象,提出了一种适合MSNA区域的单站电离层TEC经验模型,命名为SSM-T2(single station model type2)模型;以位于MSNA区域内的南极半岛上的奥伊金斯站(ohi3)为例,验证了该模型的有效性。SSM-T2模型由3部分组成,分别是TEC日变化分量、季节变化分量和随太阳活动分量,模型中的系数由非线性最小二乘拟合得到。在南极半岛的ohi3站上,模型拟合测试结果表明,SSM-T2-ohi3模型与建模数据GPS-TEC拟合得很好,较好地描述了MSNA现象。通过模型对比分析发现,在外推时间点上,SSM-T2-ohi3与CODE GIMs、SSM-month模型符合得很好,能有效描述MSNA的特征,具有较好的预测能力,且总体上优于IRI2016模型。
文摘The fundamental problem of ionospheric physics lies in understanding and modeling the ionosphere’s dependence on solar activity. This challenge encompasses such as Variables across Solar Cycles, Response to Solar Flares and CMEs, Daily and Seasonal Effects, Spatial Variability and long term prediction models. This dependency on solar activity helps provide information that is fundamental to comprehend the changes in the ionosphere and its processes. In this work, the ionospheric critical frequency foF2 and electron density are applied to characterize large-scale ionosphere responses during the 2015 geomagnetic storm. Using data from the International Reference Ionosphere (IRI-2016 model), an empirical standard model of the Ionosphere, this work tries to construct a correspondence between the solar activity and the change in the Ionosphere’s characteristics across three different stations at different altitudes. It has been observed that the electron density decreases from (1.098E + 12 to 7.844E + 11) for low latitude, (6.358E + 11 to 3.650E + 11.) for mid latitude and (4.765E + 11 to 2.740E + 11) for high latitude on the day of the solar event. A similar decrease in foF2 by 40% - 70% can also be seen for the three different stations on the geomagnetic storm day.
