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IRI2016参考电离层模型在高度60~100km的精度分析 被引量:7
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作者 程胡华 詹彩菊 +2 位作者 赵亮 王益柏 宿兴涛 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期42-54,共13页
60~100 km低电离层对无线电传播、测量具有重大影响。IRI2016作为目前最新的国际参考电离层模型,研究其提供的电子密度在高度60~100 km的精度具有重要实际意义。本文以廊坊中频雷达(位于中纬度地区)提供的电子密度资料(2014—2016年)为... 60~100 km低电离层对无线电传播、测量具有重大影响。IRI2016作为目前最新的国际参考电离层模型,研究其提供的电子密度在高度60~100 km的精度具有重要实际意义。本文以廊坊中频雷达(位于中纬度地区)提供的电子密度资料(2014—2016年)为基准,利用偏差、绝对差、相关系数、相对偏差和Lomb-Scargle周期图方法,定量分析了IRI2016模型电子密度在中纬度地区60~100 km高度范围内的精度特征。结果表明,在中纬度地区60~100 km高度范围内:①电子密度偏差、绝对差、相对偏差与季节有密切关系,在高度86~100 km,随高度增加均快速增大;相关系数同样与季节有密切关系,但随高度增加表现出增大、减小的交替变化特征;②IRI2016模型电子密度精度与太阳活动、地磁条件有关,在太阳活动低年、磁宁静条件下的电子密度精度最高;③中频雷达和IRI2016模型电子密度在82~84 km均显著(通过90%显著性检验)含有准全日潮汐波、准8 h重力波,同时IRI2016模型还显著含有准半日潮汐波,而中频雷达未显著含有准半日潮汐波;在86~92 km均显著含有准全日潮汐波、准半日潮汐波,无准8 h重力波;④中频雷达、IRI2016模型电子密度在同一高度层显著含有的波周期及功率谱存在差异,不同高度层之间显著含有的波周期及功率谱也存在差异;⑤对于高度82~92 km的中频雷达、IRI2016模型电子密度变化特征,准全日潮汐波均为主要作用,准8 h重力波在82 km为次要作用,而准半日潮汐波在86~92 km为次要作用。 展开更多
关键词 iri2016模型 中频雷达 电子密度精度 Lomb-Scargle周期谱
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IRI2016模型的TEC预测能力分析 被引量:2
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作者 钟慧鑫 肖艳鲁 +1 位作者 冯建迪 朱云聪 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2021年第10期54-66,97,共14页
为了研究IRI2016模型对于总电子含量(TEC)的预测能力,该文利用IRI2016模型计算的TEC数据与GPS-TEC、CODE TEC数据,分别从单站、全球和区域(高、中、低纬度)的角度对IRI2016模型预测TEC的能力进行了分析。首先,选取2004—2018年中的偶数... 为了研究IRI2016模型对于总电子含量(TEC)的预测能力,该文利用IRI2016模型计算的TEC数据与GPS-TEC、CODE TEC数据,分别从单站、全球和区域(高、中、低纬度)的角度对IRI2016模型预测TEC的能力进行了分析。首先,选取2004—2018年中的偶数年作为对比年份,在全球范围内选取5个代表性的测站,分别是位于高纬度的Nril站、Palm站,中纬度的Cedu站、Yssk站和低纬度的Bogt站,比较了IRI2016模型和GPS-TEC实测数据;然后,在4个测试年中,将IRI2016模型在四至点上的全球TEC预报图和对应的CODE TEC图进行了对比,并分别将高、中、低纬度地区的数据结果提取出来,绘制出CODE TEC与IRI2016模型差值的分布直方图。结果表明:从单站、全球和中高纬度区域的角度分析,IRI2016模型表现较好。但模型描述的全球TEC分布较粗略,灵活性不高,并且在低纬度区域范围内,模型数据与CODE TEC差值的均方根值较大,模型表现较差。 展开更多
关键词 iri2016模型 GPS-TEC CODE TEC 预报能力分析
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FY-3E掩星反演电离层foF2、hmF2和TEC参数精度评估
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作者 蒋春华 安前芳 +2 位作者 李敏 祝会忠 刘广盛 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2024年第10期1010-1015,共6页
在分析FY-3E提供的每日掩星数据数量及其全球分布特征基础上,利用电离层垂测仪数据获取的F2层临界频率值(foF2)和F2层峰值高度(hmF2)、高精度全球电离层格网(GIM)及国际参考电离层模型(IRI2016)提供的总电子含量(TEC)对FY-3E掩星反演的f... 在分析FY-3E提供的每日掩星数据数量及其全球分布特征基础上,利用电离层垂测仪数据获取的F2层临界频率值(foF2)和F2层峰值高度(hmF2)、高精度全球电离层格网(GIM)及国际参考电离层模型(IRI2016)提供的总电子含量(TEC)对FY-3E掩星反演的foF2、hmF2和TEC精度进行评估。结果表明,电离层垂测仪和FY-3E反演的foF2和hmF2数据的相关系数分别为0.86和0.75,RMSE分别为0.99 MHz和19.26 km。以GIM数据获取的TEC为参考,FY-3E GPS和北斗(BDS)数据反演的TEC精度大致相当。FY-3E TEC精度与太阳活动呈负相关;FY-3E TEC与GIM TEC的相关系数为0.90,RMSE为5.23 TECu。FY-3E TEC与同高度范围的IRI2016 TEC的相关系数为0.88,RMSE为3.70 TECu。 展开更多
关键词 FY-3E F2层峰值参数 TEC GIM iri2016 精度评估
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基于优化神经网络算法的电离层f_oF_2预测 被引量:2
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作者 胡小希 周晨 +3 位作者 赵军 刘祎 刘默然 赵正予 《电波科学学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第6期708-716,共9页
为了提高基于反向传输(back propagation,BP)神经网络的电离层f_oF_2预测的精度,采用了一种改进粒子群优化神经网络的方法,对BP网络的初始权值进行优化,防止出现神经网络训练中的局部最优.通过比较基于粒子群优化的神经网络预测结果与... 为了提高基于反向传输(back propagation,BP)神经网络的电离层f_oF_2预测的精度,采用了一种改进粒子群优化神经网络的方法,对BP网络的初始权值进行优化,防止出现神经网络训练中的局部最优.通过比较基于粒子群优化的神经网络预测结果与遗传算法优化的神经网络预测结果,我们发现对于BP神经网络,两种方法都有很好的性能.此外,和电离层经验模型国际参考电离层模型(international reference ionosphere 2016,IRI2016)结果进行对比,结果表明,本文提出的自适应变异粒子群(adaptive mutation particle swarm optimization,AMPSO)优化神经网络能有效提高f_oF_2的预测精度,并在低纬地区有更好的预测效果. 展开更多
关键词 粒子群优化算法 遗传算法 BP神经网络 iri2016 电离层foF2预测
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一种适合MSNA区域的单站TEC经验模型:以ohi3站为例 被引量:1
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作者 冯建迪 赵珍珍 +2 位作者 韩保民 钟慧鑫 朱云聪 《武汉大学学报(信息科学版)》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期270-279,288,共11页
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
关键词 中纬度夏季夜间异常 单站经验模型 TEC SSM-month iri2016
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国际参考电离层2016模型在陆海区域的精度分析 被引量:8
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作者 张亭 赵庆鑫 +3 位作者 钟慧鑫 张一彬 朱云聪 冯建迪 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2021年第9期14-33,共20页
为了研究IRI 2016模型在陆地、海洋及全球整体的预报精度和差异性问题,该文利用IGS组织提供的2000—2019年全球电离层TEC数据和12个GNSS跟踪站(陆地区域跟踪站6个,海洋区域跟踪站6个)实测TEC数据,基于陆地和海洋独立研究的方法,借助数... 为了研究IRI 2016模型在陆地、海洋及全球整体的预报精度和差异性问题,该文利用IGS组织提供的2000—2019年全球电离层TEC数据和12个GNSS跟踪站(陆地区域跟踪站6个,海洋区域跟踪站6个)实测TEC数据,基于陆地和海洋独立研究的方法,借助数理统计、相关系数及时间序列,分析了IRI 2016模型在陆地与海洋区域的精度特征。结果表明:IRI 2016模型精度与研究区域内跟踪站的数量、纬度有密切关系,跟踪站密集区域、低纬度地区模型精度较高;太阳活动强度与IRI 2016模型精度高度相关,2008年和2019年为太阳活动低年,模型的精度较高。IRI 2016模型在全球范围内,相较于海洋区域,陆地区域模型的精度较高;与春秋冬三季相比,夏季TEC预测值与CODE GIM统计差值最小,模型的精度最高。 展开更多
关键词 IRI 2016模型 电离层TEC CODE GIM GPS-TEC 精度分析
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Comprehensive Analysis of the Ionospheric Response to the 2015 Geomagnetic Storms over Different Station
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作者 Aidashisha Bareh Bornali Chetia 《Atmospheric and Climate Sciences》 2025年第1期175-186,共12页
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
关键词 Electron Density FOF2 Geomagnetic Storm IRI 2016
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