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第
36
卷第
3
期
2011
年
3
月
武汉大学学报·信息科学版
Geomatics and Information Science of
Wuhan
University
Vo
l.
36
No.3
March 2011
文章编号:
1671-8860C 2011 )03-0267-04
文献标志码
=A
利用时间序列分析预报电离层
TEC
陈鹏
1
姚宜斌
l
吴寒
1
(1
武汉大学测绘学院,武汉市珞喻路
129
号,
430079)
摘
要:以
IGS
发布的电离层总电子含量
C
total electron content,
TEC)
数据为样本,利用时间序列分析进行
预报。将
TEC
时间序列分解为趋势项、周期项和随机项的组合,并利用相关系数和偏相关系数确定模型阶
数。对
IGS
提供的
2008
年
TEC
数据进行预报分析,结果表明,采用时间序列分析能达到较高精度,预报
7
d
时的平均相对精度为
87.75%.
预报精度大于
60%
的预报值占所有预报值的
95%
以上,预报精度大于
85%
的
预报值占所有预报值的
72.6%
,
95.3%
的预报残差小于
+3
TECU
o
关键词:电离层;总电子含量;时间序列分析;预报
中图法分类号
:P228.42
测量电离层中的总电子含量,研究其变化规
律并对其进行预报是→项重大的研究课题
tH]0
20
世纪
90
年代兴起的
GPS
技术,为电离层研究
带来了飞跃式的发展,成为了精度最高的电离层
探测方法[
4-6
J
。目前,常见的电离层预报模型有
Klobuchar
模型、
Bent
模型、
IRI
模型等
[I]
。
GPS
单频接收机一般采用
Klobuchar
模型山,但在一
天内它只能预报出电子含量的
50%~60%.
最乐
观的情形下也不超过
75%
.且对夜间的预报具有
明显的不合理性。由于影响电离层的因素很多,
人们对各因素间的相互关系、变化规律等尚未完
全搞清,这些模型的精度一般都不高。因此,有必
要对电离层
TEC
的精确预报进行研究。
本文利用时间序列分析的方法对
TEC
数据
进行预报。时间序列是按时间顺序的→组数字序
列
L870
时间序列分析就是利用这组数列,应用数
理统计方法加以处理,以预测未来事物的发展阳。
目前,
IGS
每
2
h
给出全球经度方向间隔
5
。、纬度
方向间隔
2.
5
。格网的
TEC
。本文采用
IGS
提供
的全球电离层
TEC
数据,利用时间序列分析进行
预报,检验预报的精度。
1
利用时间序列预报
TEC
TEC
数据可以用时间序列的形式表达,
收稿日期
:2011-01-21
0
TEC(t;
)是
tz
时刻的
TEC
值。将
TEC(t;
)分解
为
3
个部分:趋势变化、周期性变化、随机性变
化问。根据不同情况
.TEC
序列可表示为:
TEC(t;)
=
TEC
(t;)r
+
TEC
(t;)p +
TEC
(tJs
(1)
TEC(t;)
=
TEC
(t)p
X
(TEC
(t;h
+
TEC
(t;)s)
(2)
式中,
TEC
(t)r
为趋势项;
TEC
(t;)
p
为周期项;
TEC(t;)s
为随机项。本文将
TEC
时间序列分
解为式
(2)
所示的形式。
在时间序列分析之前,需要进行必要的数据
预处理。首先,计算季节指数,将周期性变化从时
间序列中分离,得到-组不含周期项的序列;然
后,利用格拉布斯检验法或狄克松检验法
[10J
进行
粗差探测,剔除异常值,并利用拉格朗日插值法对
时间序列进行修补,再利用多项式拟合法将趋势
项从时间序列中分离(由于短期
VTEC
时间序列
的趋势变化不显著,该项工作可以不进行)
,并进
行中心化和差分,得到一组零均值的平稳时间序
列(随机项)。
根据所用时间序列的物理背景,本文选用比
较普遍适用的
ARMA
忡
,
q)
模型民]进行时间序列
分析。设
{X;
}为电离层总电子含量
TEC
所构成
的时间序列,且满足:
X ,
CPl
X r-- l +
CP2
X'-2
+
…十
cppX
、叶+
ê ,
(3)
项目来源:国家自然科学基金资助项目
(40774008);
国家
973
计划资助项目
(2006CB701301
)。