利用人工神经网络预测电离层foF2参数

利用人工神经网络技术实现了电离层f_oF₂参数提前1小时预测.从f_oF₂时间序列本身的变化特征出发,根据时间序列相关分析结果确定网络输入参数.选用当前时刻f_oF₂值,预测时刻前一天的f_oF₂值,预测时刻前7天f_oF₂平均值,当前时刻前7天f_oF₂平均值,f_oF₂的一阶差分及表示当前时刻t的变量共六个参数作为神经网络输入,下一时刻值作为神经网络输出.对于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     

foF2月中值太阳循环变化及单站谱模型研究

利用我国9个电离层观测站第21和22太阳周大约20年的f_oF₂月中值数据,分析太阳活动和地磁活动对电离层f_oF₂的影响,结果显示白天和夏季夜间f_oF₂和太阳黑子数R之间存在着明显非线性关系,并且随着纬度的降低逐渐增强．当回归分析加入地磁Ap指数时,多重回归模型与实测值误差进一步减小,说明同时考虑太阳活动和地磁活动的非线性影响能够更好地描述f_oF₂的变化．基于f_oF₂太阳黑子数R及地磁指数Ap之间的非线性统计关系,利用Fourier 级数建立9个单站谱模型,并与国际参考电离层IRI进行了比较,精度有一定提高．     

中国地区电离层foF2重构方法及其在短期预报中的应用

提出了一种适合于中国地区电离层f_oF₂的重构方法——以中国参考电离层为背景的改进克里格法.该方法把f_oF₂的估计值与中国参考电离层模型值之差值的相对值作为区域化变量,引入电离层距离,采用克里格法实现区域电离层重构.与直接利用f_oF₂进行克里格重构相比,以中国参考电离层为背景场保持了电离层的区域特征,提高了重构的准确性和稳定性.利用我国电离层垂测台站网的数据对该方法应用于中国地区的重构精度进行了评估.该方法与单站预报的自相关分析法相结合可实现中国地区电离层f_oF₂短期预报.     

日本M_W 9.0级特大地震前电离层扰动初步分析

利用JPL提供的TEC地图数据和日本NICT提供的测高仪数据分析了2011年3月11日日本MW9.0级特大地震(Tohoku-oki Earthquake)前上空的电离层变化.GIM TEC地图数据分析发现,3月1～4日GPS TEC在赤道异常区域出现了不同程度的负扰动,其中3月1日和2日的扰动幅度和范围较大,以上很可能是由于3月1日爆发的9小时磁暴所致;此外,震前3天即3月8日04-14UT期间赤道异常区电离层TEC出现了明显的增强现象,异常最大幅度达30TECU,并伴随有南半球磁共轭区增强现象.日本境内的4个电离层测高仪数据分析显示,3月8日4个台站同时出现了foF2增强现象,其中Okinawa和Yamagawa两个站增幅明显.分析发现震前3天地震上空区域电离层参量异常增强,认为这可能与大气层和电离层垂直电场的变化有关,这种电场的变化有可能是地震产生的电磁信号传播所致.     

DEMETER卫星监测到的海地地震前电离层扰动

本文利用法国DEMETER卫星观测到的电离层数据, 对2010年1月12日加勒比海地区海地太子港附近发生的M_S7.1地震震前电离层扰动进行了探索性研究。 通过对电磁场频谱、 等离子体数密度、 温度等物理参量的分析, 探讨了电离层变化与地震的关系。 研究结果表明, 海地地震前出现的异常电磁现象的空间效应是清楚的, 震前几小时磁赤道峰存在剧烈扰动, 震中附近电场分量E₁₂低频谱密度有增强现象。 临震前1天和临震前3天在震中＋5°范围电子数密度(N_e)出现异常, 震前8天氧离子(O⁺)数密度在震中上空出现了异常现象。 震前震中区上空电磁场VLF在40 Hz和120 Hz等低频点出现清晰的电场异常扰动, 震前出现的这种变化可能与地震有关。     

基于DEMETER卫星原位等离子体参量的 震前异常提取方法研究及震例分析

基于法国DEMETER卫星等离子体分析仪和Langmuir探针观测到的原位等离子体参量, 研究了参量随纬度变化、 空间插值、 空间差值、 滑动中值、 相关性分析等5种异常提取方法, 并将这些方法应用于2006年1月—2010年4月期间国内6.0级以上、 国外部分7.0级以上29次地震的震例分析中. 由于等离子体参量具有一定的相关性, 因此对于震中附近的轨道数据大于等于2个参量出现异常时, 本研究才将其视为震前异常. 通过研究发现, 29次地震中有15次出现电离层原位等离子体参量的震前异常, 异常时间大约为1—7天, 震中东西两个方向均可能出现异常, 但异常区域多偏向磁赤道.      

玉树M_S7.1地震前电离层异常扰动分析

本文基于美国JPL实验室提供的全球电离层GPS TEC(GIM)数据和COSMIC掩星探测电子密度剖面,利用滑动四分位异常检测方法,综合分析了2010年4月13日青海玉树MS7.1地震前后15天内电离层异常的时空变化情况。研究结果表明,震前11天电离层TEC开始出现扰动异常,4月13日出现了明显的TEC增强现象,且峰值电子密度也存在相似的变化趋势,综合考虑空间活动水平等因素,认为这些异常很可能与玉树地震有关。     

2005年3月28日苏门答腊8.6级地震前的电离层扰动

2005年3月28日苏门答腊发生8.6级地震,通过分析处在地磁活动平静期的震前15天的数据,发现3月20、22、23和28日在赤道区域多个参量上出现电离层扰动,如电场和等离子体参量,认为这些电离层扰动可能与本次强震有关.震前电子密度异常有两种形态,一种是在原来的峰值变化区电子密度单调增加,幅度超过1σ,如3月20日和28日的异常;另外一种是改变了原来在赤道区的单峰变化形态,而呈现了双峰值和赤道谷值的变化形态,如3月22日和23日的扰动.分析结果显示,这两种形态的电子密度扰动都分布在一个比较大的范围内,经度上跨越100°,纬度范围30°,显示了比较长的异常持续时间和全球变化特性.VLF频段电场频谱的数据分析表明双峰形态的扰动不是磁共轭效应.同时低频电场扰动相对电子密度而言集中在一个相对小范围内,当N_e单调上升时,电场扰动却只出现在离震中最近的轨道上.分析认为震源产生的电场信号直接传播进入电离层是非常困难的,但是它可以通过岩石层-大气层-电离层圈层耦合机制造成电离层扰动.结合离子成分及其变化形态的分析,震前氧离子变化形态与氢、氦离子的形态相反,这与其他地震前的电离层异常扰动形态是类似的.综合分析认为,对于与地震相关的电离层异常的识别需要结合多个观测参量的联合分析.     

台风“鲶鱼”期间电离层TEC变化异常分析

为了分析台风中心区域的电离层异常扰动过程,本文利用CODE提供的全球GIM电离层TEC网格数据,借助滑动四分位距法对2016年超强台风"鲇鱼"发生期间的电离层TEC异常进行了探测和分析.对超强台风"鲇鱼"发生的7个时间段电离层时间序列进行了异常值探测,发现在台风发生前2天,电离层TEC出现异常.此次电离层TEC异常主要发生在当地时间的02:00到12:00,持续时间长达十个小时,台风中心区域最大异常值达到12TECU.台风中心区域附近上空和对应的磁赤道共轭区上空的电离层均出现异常现象,两区域异常现象基本呈现相同变化趋势,而台风中心区域的电离层异常扰动现象很可能是此次台风发生的前兆之一.     

2020年新疆于田6.4级地震前电离层扰动现象分析

基于中国区域GPS反演TEC、 JPL TEC mapping、 张衡一号卫星探测等离子体参量数据, 着重分析了2020年6月26日新疆于田6.4级地震前的电离层异常现象, 结合之前于田发生的两次7级以上地震, 研究认为于田地震前异常集中出现在震前一周内, 以上升异常为主, 异常有明显的局地效应, 部分异常在磁共轭区有同步效应。 多参量综合分析增强了异常的判识能力, 并提高了异常的可靠性。 太阳及空间磁扰活动对电离层地震判识有较大影响, 会极大增加全球异常频次, 但日食现象引起的TEC扰动与地震电离层异常有明显差异, 较易区分, 弱磁扰活动下的地震电离层异常判识能力有待加强。     

Investigation of ionospheric TEC changes related to the 2008 Wenchuan earthquake based on statistic analysis and signal detection

Ionospheric TEC (total electron content) time series are derived from GPS measurements at 13 stations around the epicenter of the 2008 Wenchuan earthquake. Defining anomaly bounds for a sliding window by quartile and 2-standard deviation of TEC values, this paper analyzed the characteristics of ionospheric changes before and after the destructive event. The Neyman-Pearson signal detection method is employed to compute the probabilities of TEC abnormalities. Result shows that one week before the Wenchuan earthquake, ionospheric TEC over the epicenter and its vicinities displays obvious abnormal disturbances, most of which are positive anomalies. The largest TEC abnormal changes appeared on May 9, three days prior to the seismic event. Signal detection shows that the largest possibility of TEC abnormity on May 9 is 50.74%, indicating that ionospheric abnormities three days before the main shock are likely related to the preparation process of the M_S8.0 Wenchuan earthquake.     

利用GPS和DEMETER数据分析汶川地震前电离层变化

利用GPS TEC和法国DEMETER卫星ISL探测器的观测数据,分析了汶川地震前电离层变化.结果表明,电离层TEC在5月6-10日地方时下午有连续的负异常现象,5月9日地方时下午有明显的正异常现象.电离层TEC异常的范围主要位于震中南部区域,EW方向上1 100 ～1 670km,SN方向上1 600 ～3 700km.5月6日的负异常偏震中东南,5月7日的负异常偏震中西南,5月9日的正异常偏震中东南.震中西南和南部地区负异常较东南地区明显,震中南部和东南地区正异常程度较西南地区偏高,震中位置所对应南半球磁力线共轭区都出现了一定程度的正或负扰动.DEMETER卫星观测的电子密度Ne和离子密度N.在5月6-10日也出现了明显的负异常,异常分布与电离层TEC异常分布较为一致,主要集中在震中南部.震中所在的经度带上存在2个负异常峰值,且在纬度上关于地磁赤道对称.最后在上述异常的基础上,对基于岩石圈-大气层-电离层耦合的地震电离层异常机理开展了初步讨论.     

昆仑山口西8.1级地震前电离层与磁场短期异常对比研究

利用中国电离层台站和地磁台网资料, 总结了8.1级地震前出现的电离层f₀F₂(F₂层临界频率)异常以及地磁低点位移、 地磁日变化异常现象。 对比研究了电离层与磁场短期异常分布及特征, 结果显示: 磁场与电离层时空异常特征有较好的一致性。 2001年10月8日出现低点位移, 其突变分界线通过震中地区; 震前1.5个月之内震中及周围地区出现地磁日变化异常, 拉萨台电离层f₀F₂出现明显异常。     

基于GNSS数据的朝鲜核爆电离层效应观测研究

本文分析了电离层对2009年、2013年和2016年朝鲜核试验中地下核爆(Underground Nuclear Explosion,UNE)的响应.利用南北半球IGS站的GNSS-TEC观测数据,发现了在3次核试验期间的磁共轭电离层扰动现象.观测结果表明,3次UNE所产生的电离层扰动分别以228m·s-1、173m·s-1和147m·s-1的速度从核试验爆心地区径向传播.本文研究提出,UNE所产生的电离层TEC扰动是岩石圈-大气层-电离层耦合(Lithosphere-Atmosphere-Ionosphere Coupling,LAIC)电场渗透到电离层高度引发电动力学过程的结果.此外,LAIC电场可以沿磁力线映射到共轭半球,从而在共轭地区造成电离层TEC扰动.因此,在核试验地区附近以及其对应的磁共轭地区,UNE所产生的LAIC电场在电离层TEC扰动的形成中起着关键性的作用.     

Ultra-low-frequency (ULF) and total electron content (TEC) anomalies observed at Agra and their association with regional earthquakes

Employing a three-component search coil magnetometer (f = 0.01–30 Hz) the ultra-low-frequency (ULF) magnetic field observations have been taken in a noise free rural site at Bichpuri, Agra, India since 20 April 2007. We have analysed 7 months of night time data from 01 May to 30 November 2007. The data show seven occurrences of ULF bursts with periods ranging from a few minutes to an hour in a wide frequency range up to 15 Hz. The occurrence of such ULF bursts has been statistically analysed. The polarization parameter analysis shows that two of these bursts occurred from sources in the ionosphere and magnetosphere (Z/X < 1). It is further seen that four bursts correlated very well with some regional earthquakes (M > 4.5), which occurred at distances less than 628 km from the observation site at Agra. In some cases the bursts occurred 1–3 days prior to the main shocks.Since earthquakes are also known to perturb the ionosphere, we have analysed total electron content (TEC) data obtained from a GPS receiver stationed at Agra since June 2006. Analysis of the data for the same period as the magnetic field observations shows that there existed TEC anomalies on all the days when ULF bursts occurred. The TEC anomalies show enhancement and depletion in the data in all cases. While the mechanisms of the ULF and TEC anomalies are not well known, it is expected that the ULF bursts occurred due to microfracturing of the earth's crust during stress accumulation and that the TEC anomalies occurred as a result of the electric field induced in the ionosphere during such processes.     

汶川大地震前后电离层电子含量的扰动分析

为了分析地震前后电离层电子含量的变化,本文选取四川汶川发生8.0级地震前后10天电离层中的电子含量作为研究对象,使用IGS网站提供的VTEC数据,采取统计学分析方法,结合太阳和地磁活动信息,对此次地震前后电离层VTEC资料进行了详细的统计分析和讨论,数据分析结果表明大地震前电离层电子含量会出现明显扰动,电离层中电子含量的异常变化有可能是地震发生的前兆信息.     

Statistical analysis of ionospheric TEC anomalies before global <Emphasis Type="Italic">M</Emphasis><Subscript>w</Subscript> ≥ 7.0 earthquakes using data of CODE GIM

Based on Center of Orbit Determination in Europe (CODE) global ionospheric map (GIM) data, a statistical analysis of local total electron content (TEC) anomalies before 121 low-depth (D ≤ 100 km) strong (M _w ≥ 7.0) earthquakes has been made using the sliding median differential calculation method combining with a new approach of image processing technique. The results show that significant local TEC anomalies could be observed 0–6 days before 80 earthquakes, about 66.1% out of the total. The positive anomalies occur more often than negative ones. For 26 cases, both positive and negative anomalies are observed before the shock. The pre-earthquake TEC anomalies show local time recurrence for 38 earthquakes, which occur around the same local time on different days. The local time distribution of the pre-earthquake TEC anomalies mainly concentrates between 19 and 06 LT, roughly from the sunset to sunrise. Most of the pre-earthquake TEC anomalies do not locate above the epicenter but shift to the south. The pre-earthquake TEC anomalies could be extracted near the magnetic conjugate point of the epicenter for 40 events, which is 50% out of the total 80 cases with significant local TEC anomalies. In general, the signs of the anomalies around epicenter and its conjugate point are the same, but the abnormal magnitude and lasting time are not.     

2022年青海门源6.9级地震前岩石圈磁场异常变化分析

基于青海及甘肃部分地区2020—2021年2期流动地磁测点的观测资料,获得该地区的岩石圈磁场异常变化,通过研究岩石圈磁场各个分量的变化特征,系统分析2022年1月8日青海门源6.9级地震前岩石圈磁场的异常变化特征。结果表明：(1)门源地震前,震中区域岩石圈磁场各个分量具有较为明显的异常显示。具体表现为：震中区域附近岩石圈磁场变化的水平矢量具有方向转向及幅值弱化的异常变化现象;垂直矢量方向出现明显的南向、北向对冲的异常现象;磁偏角在震中附近具有“0”变线和高梯级带分布;总强度和垂直分量在震中附近具有“0”变线分布,并发生弯曲。(2)依据压磁效应分析,冷龙岭断裂北部岩石圈磁场增大,应力变化主要以释放为主,应力变化应处于较低水平;冷龙岭断裂南部岩石圈磁场强度减小,应力变化主要以积累为主,应力变化应处于较高水平。门源地震前,冷龙岭断裂构造应力调整引起的压磁效应可能是造成震中区域岩石圈磁场异常变化的主要原因。     

基于GPS和COSMIC数据分析汶川地震TEC和NmF2扰动

使用相关方法和welch法计算功率谱密度研究汶川地震前后GPS TEC在时域和频域上的变化,并进一步分析N_mF2空间分布变化.得出主要结论, 震前5月9日开始TEC平常具有良好的相关性被打破,24 h全日波、12 h半日波成分功率谱密度幅度值变化明显.5月12日至6月11日N_mF2变化幅度明显增大.研究结果显示,TEC和N_mF2时空分布变化存在电离层震前扰动和同震响应, 并且TEC震后的异常变化相比震前更加显著.表明使用的方法可以有效检测到地震发生前后电离层异常扰动信号.     

利用DEMETER卫星数据分析强震前后的电离层异常

基于法国DEMETER卫星观测的离子温度(T_i)、 VLF电磁场单频点频谱数据探索了2008年5月12日汶川M_S8.0、 2010年1月12日海地M_S7.3和2010年2月27日智利M_S8.8等3次强震前后与地震有关的电离层异常现象. 结果发现, 汶川地震前3天(5月9日)震中北偏西方向离子温度明显升高, 震前4天(5月8日)VLF磁场低于200 Hz的频段范围频谱在震中2°以内有明显突升; 智利地震前9天(2月18日)震中北东方向离子温度有剧烈扰动, 震前4天(2月23日)VLF磁场100—160 Hz频段范围内出现突升; 海地地震震前没有观测到明显的异常现象, 但地震发生当天(震后约4—5小时)的T_i, 40—160 Hz频段电场频谱, 以及120—480 Hz磁场频谱均有明显突升, 应为地震发生后能量释放所引起. 分析认为, 不同地震由于发震机制等各种情况的不同, 其地震前后的表现也各不相同. 虽然目前没有直接的证据表明本文研究的异常变化是由地震的孕育和发生引起的, 但在数据处理中已尽可能排除了太阳、 地磁等因素的影响, 并且研究结果与前人的研究经验吻合, 因此本文发现的异常可能与地震发生的关系较大.