基于CMONOC GPS数据的SSA电离层预测模型研究

论文摘要

利用基于CMONOC的GPS观测数据反演中国大陆区域高精度的RIM,并将奇异谱分析（SSA）方法应用于TEC预报,判断不同序列长度对预测结果的影响,并根据w-correlation选取合适的RC迭代阶数和窗口长度。结果发现,当TEC时间序列长度为27 d,窗口长度为序列长度的1/3、迭代SSA分解的前5项时,预测效果最好。提取RIM中心网格点的TEC数据,分别以年积日1～27、101～127、201～227、301～327等4个时段的TEC序列为原始数据,基于SSA进行7 d的预测,同时建立ARMA预测模型。结果显示,相较于ARMA预测,SSA方法总体预测精度提高约10%,预测时段更长。进一步对4个时段RIM中2 911个网格点处的TEC进行预测,发现RMSE随着纬度减小而增大,预测相对精度呈现中纬度比高、低纬度略高的特点,但无论哪种精度指标,SSA预测模型均优于ARMA预测模型。

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类型: 期刊论文

作者: 史坤朋,郭金运,张永明,狄文强

关键词: 电离层预报,奇异谱分析,模型

来源: 大地测量与地球动力学 2019年11期

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 自然地理学和测绘学

单位: 山东科技大学测绘科学与工程学院,山东科技大学矿山灾害预防控制省部共建国家重点实验室

基金: 国家自然科学基金(41374009),山东省自然科学基金(ZR2013DM009),山东科技大学研究生科技创新项目(SDKDYC180207)~~

分类号: P228.4

DOI: 10.14075/j.jgg.2019.11.011

页码: 1153-1158+1177

总页数: 7

文件大小: 6949K

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标签：电离层预报论文;  奇异谱分析论文;  模型论文;