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题名武汉地区电离层电子浓度总含量的统计经验模式研究
被引量：22
- 1
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作者
陈艳红
万卫星
刘立波
李利斌
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机构
中国科学院武汉物理与数学研究所
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出处
《空间科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2002年第1期27-35,共9页
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基金
国家自然科学基金(49974039)
国家重点项目(40134020)
国家重点某础研究规划项目(G2000078407)资
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文摘
由武汉电离层观象台一个太阳黑子周期（１９８０—１９９０年）的实测电离层电子浓度总含量（ＴＥＣ）资料，统计分析得出了武汉地区的一个 ＴＥＣ经验模式．模式很好地再现了武汉地区的ＴＥＣ观测值．其预测误差在太阳活动高年稍大，低年较小；在春秋两季稍大，冬夏两季较小；在当地时间白天和傍晚稍大，夜间和早晨较小．此外，与国际参考电离层模式ＩＲＩ的计算结果比较，本模式预测的ＴＥＣ值更接近于实际观测结果．同时，本文也初步探讨了ＴＥＣ的半年变化特征和冬季异常现象．
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关键词
TEC
统计经验模式
武汉地区
电离层电子浓度总含量
观测结果
太阳活动参数
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Keywords
Ionosphere, Ionospheric total electron content. Statistical and empirical model
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分类号
P352
[天文地球—空间物理学]
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题名利用神经网络预报电离层f_0F_2
被引量：14
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作者
陈艳红
薛炳森
李利斌
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机构
中国科学院空间科学与应用研究中心
中国科学院武汉物理与数学研究所
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出处
《空间科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2005年第2期99-103,共5页
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基金
中国科学院知识创新工程项目资助(242305AS)
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文摘
由中国武汉电离层台站和澳大利亚Hobart台站的电离层F2层临界频率(f0F2)的资料,利用三层 前向反馈神经网络(BP网络),提出一种提前24 h预测,f0F2的方法,该方法以前5天观测的,f0F2数据拟合 的5个系数以及太阳活动参数作为输入,以当天24 h的,f0F2作为输出对网络进行训练,训练好的网络可以实 现对,f0F2提前24 h的预报.预测结果显示,利用神经网络预测的,f0F2与实际观测结果变化趋势较一致,并且 比IRI的计算结果更加准确.误差分析表明,在南半球Hobart(-42.9°,147.3°)台站比中国武汉站(30.4°, 114.3°)的结果要好,在低年比高年要好,在冬夏季节比春秋季节稍好.本文说明利用神经网络对电离层参量进 行预报是一种切实可行的方法.
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关键词
神经网络
电离层预报
F0F2
太阳活动参数
空间探测
预报方法
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Keywords
Neural network, Ionospheric forecast, f0F_2
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分类号
P352
[天文地球—空间物理学]
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