多源数据三维电离层层析算法及电离层异常扰动特性研究

Space environment is closely related to human survival. The ionospheric sounding is one of the ways for human to cognize space environment. With the development of sounding technique, the computerized ionospheric tomography for the understanding and refining of the space environment is a new way. However, involved in the modeling data information is lack and its derivative tomographic pattern have inherently ill-posed problems, which become the main bottleneck restricting popularization and application of the technique. This project combined many kinds of geodetic observation data which are ground-based GNSS, LEO occultation, satellite altimetry and so on to establish more effective inversion model of ionospheric electron density three-dimensional space characteristics, which are fully complementary different observation time and space distribution characteristics and use the strict method of data fusion. In view of the difficulties of the ionospheric mathematical functions and parameters selection, we propose a kind of CIT model used bayesian method and multivariate adaptive-regression splines, and realize multi-source data of tomographic imaging mode. On this basis, we use the data under the condition of magnetic storm and magnetic static to analyze and research the characteristics of ionospheric electron density three-dimensional space structure change and its mechanism. This project aims to study of multi-source data fusion and the expansion of CIT mode, so as to effectively improve the data information and refine the existing CIT analysis model, and lay the theoretical and technical foundation for our understanding of the space environment.

空间环境与人类的生存息息相关，电离层探测是人类认知空间环境的手段之一。随着探测技术的发展，电离层层析成像技术的出现为对空间环境的认知精细提供了一个新途径。然而，参与建模的数据信息不足及其衍生的层析模式所固有的不适定性问题，成为制约该技术推广应用的主要瓶颈。本项目联合地基GNSS、LEO 掩星、卫星测高等多类大地测量观测数据，充分互补不同观测值时空分布特点，采用严密的数据融合方法，建立能更加有效反演电离层电子密度三维空间特性的模型。针对电离层数学函数和参数选取的困难性，提出一种贝叶斯MARS的电离层层析模型，实现基于多源数据的层析成像模式。在此基础上，利用磁暴以及磁静等空间环境下的资料，对电离层电子密度三维空间结构变化特征及其产生机制进行分析研究。本项目旨在研究多源数据的融合以及层析模式的拓展，从而有效的改善数据信息不足和精化现有的电离层层析模式，为人类对空间环境的认知奠定理论和技术基础。

利用GNSS观测数据精确的计算和分析区域或者全球的电离层结构及其空间分布特性，以及监测电离层的各种物理活动及其特性，在很大的程度上取决于电离层总电子含量以及电子密度的时空分布的精度和可靠性。GNSS电离层的相关研究，对提高测量定位精度、深入认识电离层结构和变化规律以及推动相关科学的理论研究和发展有着重大科学意义。. 本项目主要研究内容如下：(1) 联合地基GNSS、LEO 掩星、卫星测高等多类大地测量观测数据，充分互补不同观测值时空分布特点，采用严密的数据融合方法，建立了更加有效反演电离层电子密度三维空间特性的模型。(2) 从时空角度分析多源数据融合在GNSS稀疏区域的电离层异常扰动的变化特性以及异常监测的优势。利用层析技术反演的三维电子密度，能够有效地解决电离层TEC不能监测电子密度垂直分布的困难。反演并分析磁暴发生期间区域电离层时空结构的变化情况，特别是垂直结构的变化情况。利用最大熵互谱分析法对GPS数据计算的电离层TEC扰动进行特征提取。通过TEC二维图像来分析区域电离层行进式扰动结构的产生、发展和消亡过程，并通过谱分析方法来提取其传播特性。 (3) 通过电离层层析成像技术和电离层TEC对同震电离层异常的时空分布及其演变特性进行分析，科学地解释了观测到电离层各层电子密度的异常变化。同时，获取电离层扰动幅度和TEC扰动的水平传播速度，分析解释地震电离层扰动的物理机制。. 此外，开发了多源数据融合的电离层层析建模和电离层空间环境监测科研软件，可用于分析空间环境的精细结构，为导航定位以及极端空间环境灾害监测提供服务。