基于CMONOC GPS数据的SSA电离层预测模型研究

• 作者: 史坤朋 张永明 狄文强 郭金运
• 来源期刊: 大地测量与地球动力学
• 学科: 地球科学
• 关键词: CMONOC TEC 电离层预报 奇异谱分析 ARMA模型
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 现代大地测量
• 页码范围: 1153-1158,1177
• 页数: 7页
• 分类号: P228
• 字数: 5195字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14075/j.jgg.2019.11.011

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7d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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭金运	山东科技大学测绘科学与工程学院	80	443	10.0	17.0
5	史坤朋	山东科技大学测绘科学与工程学院	3	5	1.0	2.0
6	张永明	山东科技大学测绘科学与工程学院	1	1	1.0	1.0
7	狄文强	山东科技大学测绘科学与工程学院	1	1	1.0	1.0