The relativity of ionospheric scintillation and geomagnetic field is a key scientific problem in ionospheric physics and space weather fields. A large number of statistical and physical mechanism research show that there is a complicate relativity between ionospheric scintillation and geomagnetic field, especially during magnetic storms. But, how to describe the relativity quantitatively and qualitatively has not been well resolved yet. This problem also restricts the forecasting of ionospheric scintillation. Furthermore, the day-to-day variation of ionospheric scintillation is an important factor causing difficulties of scintillation morphology forecasting. The subject intends to study the relativity of ionospheric scintillation and geomagnetic field using the data mining method. Based on the joint observation of ionospheric scintillation and geomagnetic field, the acquired data is deep mined. Then, combining with physical mechanism, the feature parameters are extracted to establish the ralativity model and describe the relativity of ionospheric scintillation and geomagnetic field comprehensively. Furthermore, the spatiotemperal variation of scintillation morphology is deeply studied and modeled for forecasting in mid-low latitudes in China. This subject can not only provide theoretical basis and technical support for space environment monitoring and protection in heater scale, but also can offer reference for deep understanding of evolution mechanism of ionospheric scintillations and irregularities. The subject has important theoretical value and application prospect.
电离层闪烁与地磁场的相关性问题是电离层物理和空间天气领域广受关注的一个科学问题。大量统计和物理机理研究表明,二者之间的依赖关系复杂,尤其是在磁暴期间。但是,如何定性定量地描述这种相关性,目前并没有得到好的解决,这个问题也制约了电离层闪烁的预测。此外,电离层闪烁还存在复杂的逐日变化,也是造成闪烁形态短时预测困难的一个重要因素。本课题从数据挖掘的角度研究闪烁与地磁之间的相关性,在对电离层闪烁和地磁场进行联合观测的基础上,对获取的数据进行深度挖掘,结合物理机理,提取特征参量,建立各种特征量之间的相关性模式,综合描述闪烁与地磁的相关性。以此为基础,用人工智能方法深入学习闪烁形态时空变化,建立我国中低纬地区的电离层闪烁形态预测模型。本课题不仅可为战区尺度空间环境监测与保障提供理论基础和技术支持,还为深入理解电离层闪烁和不规则体演化机制提供参考,具有重要的理论意义和应用前景。
本项目将数学统计分析、矩阵分解、信号与信息处理、深度学习等领域的方法应用于电离层和地磁场的特性分析与建模中,以实现电离层和地磁变化的相关特性分析和建模,并对电离层闪烁进行建模预测的研究目标。主要研究内容包括:(1)构建实时历史时空矩阵数据仓库和实时时空场模型检验与测试平台,实现海量历史数据和实时数据的高效管理和模型实时性测试。(2)从不同尺度对电离层的时空变化特性进行分析,在全球尺度上,引入张量分解、样本熵等方法分析电离层经纬结构和电离层VTEC复杂度;在局部区域尺度,分析赤道电离层异常(EIA)的经纬向结构时空变化和中纬度夏季夜间异常(MSNA)特性;在战区尺度,对我国低纬度地区的电离层闪烁、不均匀体结构进行统计分析,并从理论和仿真角度分析了不同的不均匀体参数下电离层对天波超视距雷达(OTHR)定位的影响。(3)地磁场时空变化特性分析,采用隐马尔可夫模型(HMM)、HHT方法分析中国大陆地区地磁场时空变化的纬度依赖性、不对称性分析以及时域非平稳性。(4)电离层与地磁场相关性分析,结合地磁场的CHAOS-5模型以及张量秩分解、主成分分析、经验正交函数(EOF)等分析方法,分析了太阳平静期和日冕物质抛射ICME事件发生时,不同纬度地区电离层和地磁场时空变化之间的相互作用。(5)电离层和地磁场建模,利用贝叶斯图模型研究了电离层时空变化动态过程的传播特征,利用Kalman滤波改进电离层层析建模方法、利用同位协同Kriging方法实现地磁场与电离层数据的联合建模。(6)电离层闪烁建模预测,利用深度学习方法对电离层闪烁的S4指数和σФ指数时间序列进行建模预测,提出Informer模型,可降低小粒度、长趋势预测的复杂度,优化模型的推理速度,增强模型的实时性,取得了较好的预测精度。本项目开展的以上研究对深入理解电离层和地磁场的相互作用机制、电离层闪烁和不规则体演化机制具有重要意义,而且为卫星通信、导航制导、远程雷达目标无源定位等空间环境作战保障提供理论基础和技术支持,为提高电离层天气预报能力提供参考,具有重要的理论意义和应用价值。
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数据更新时间:2023-05-31
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