CAJ | 학술논문

对国内外电离层参数短期预报方法进行了综述,重点介绍了几种作者最新研究的电离层foF2参数短期预报方法.包括基于混沌时间序列分析的电离层foF2参数提前15 min(分钟)准实时预测方法、基于人工神经网络技术的提前1 h(小时)现报方法、提前1～3 d(天)的神经网络预测方法、相似日短期预报方法以及综合预报模型方法.利用中国垂测站多年的观测数据对各种算法的预测精度进行了评估,并与国内外相关算法进行了定性或定量比较,各种预报方法都在前人的预报精度基础之上有了一定的提高.其中提前15 min(分钟)预测方法平均相对误差小于4%,平均绝对误差小于0.2 MHz,可以用于实时性和精度要求较高的短波系统;提前1小时预报方法在太阳活动高年平均预测相对误差小于6%,均方根误差小于0.6 MHz,太阳活动低年平均预测相对误差小于10%,均方根误差小于0.5 MHz,平均相对误差比前人研究的自相关方法提高3个百分点左右;对于提前1～3 d(天)短期预报,综合预报模型方法充分利用了神经网络方法、自相关方法以及相似日方法的优点,获得了高于任何一种单一方法的精度,对于中国9个垂测站(海口、广州、重庆、拉萨、兰州、北京、乌鲁木齐、长春、满洲里)在不同太阳活动性条件下的历史数据进行了精度测试,提前1天和提前3天预测的平均相对误差分别小于10%和小于15%,达到了国内先进水平.此外,该方法还可以综合更多预报方法,具有进一步提高预报精度的潜力.文中提出的针对不同尺度进行电离层参数预测的方法具有一定的理论基础,且精度高、易实现,对从事电离层短期预报算法研究及相关专业的学者具有一定的参考价值.
대국내외전리층삼수단기예보방법진행료종술,중점개소료궤충작자최신연구적전리층foF2삼수단기예보방법.포괄기우혼돈시간서렬분석적전리층foF2삼수제전15 min(분종)준실시예측방법、기우인공신경망락기술적제전1 h(소시)현보방법、제전1～3 d(천)적신경망락예측방법、상사일단기예보방법이급종합예보모형방법.이용중국수측참다년적관측수거대각충산법적예측정도진행료평고,병여국내외상관산법진행료정성혹정량비교,각충예보방법도재전인적예보정도기출지상유료일정적제고.기중제전15 min(분종)예측방법평균상대오차소우4%,평균절대오차소우0.2 MHz,가이용우실시성화정도요구교고적단파계통;제전1소시예보방법재태양활동고년평균예측상대오차소우6%,균방근오차소우0.6 MHz,태양활동저년평균예측상대오차소우10%,균방근오차소우0.5 MHz,평균상대오차비전인연구적자상관방법제고3개백분점좌우;대우제전1～3 d(천)단기예보,종합예보모형방법충분이용료신경망락방법、자상관방법이급상사일방법적우점,획득료고우임하일충단일방법적정도,대우중국9개수측참(해구、엄주、중경、랍살、란주、북경、오로목제、장춘、만주리)재불동태양활동성조건하적역사수거진행료정도측시,제전1천화제전3천예측적평균상대오차분별소우10%화소우15%,체도료국내선진수평.차외,해방법환가이종합경다예보방법,구유진일보제고예보정도적잠력.문중제출적침대불동척도진행전리층삼수예측적방법구유일정적이론기출,차정도고、역실현,대종사전리층단기예보산법연구급상관전업적학자구유일정적삼고개치.