地磁变化场的MEEMD-样本熵-LSSVM预测模型

针对地磁变化场时间序列的混沌特性,提出了一种改进的集成经验模态分解(modified ensemble empirical mode decomposition,MEEMD)-样本熵-最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LSSVM)的地磁变化场预测模型。首先,利用MEEMD-样本熵将非平稳的地磁变化场时间序列分解为一系列复杂度差异明显的地磁变化场子序列;然后,针对每一个子序列分别建立LSSVM模型,选择各自适合的最优模型参数;最后,以地磁台站实测的地磁变化场数据为例进行实验,并与基于单一LSSVM以及RBF径向基神经网络的两种预测模型进行比较。实验结果表明,MEEMD-样本熵-LSSVM模型的预测值能紧跟地磁变化场的变化趋势,相比另外两种模型,体现出更好的预测效果,在地磁Kp指数小于3时,预测3h平均绝对误差为1.63nT。     

位场向下延拓的改进迭代维纳滤波法

根据维纳滤波理论导出的位场向下延拓滤波器为最佳下延滤波器,但因其实现需要已知待求位场和噪声的功率谱而在实际应用中受到限制.针对该问题,本文首先提出一种基于位场径向平均功率谱的位场噪声水平估计方法,进而利用偏差准则求取正则化参数,实现位场正则化向下延拓;然后将位场正则化下延结果的功率谱作为待求位场功率谱的估计初值,采用带修正项的迭代维纳滤波方法来更新对待求位场功率谱的估计,最后提出本文的位场向下延拓改进迭代维纳滤波方法.基于理论重力模型数据及航磁实测数据进行了向下延拓对比试验,结果表明,改进迭代法具有较好的收敛性,且下延精度优于Tikhonov正则化法和递增型维纳滤波法.     

太阳平静期地磁场与电离层时空变化相互作用分析

作为地球空间环境的重要组成部分,地磁场和电离层是地球物理研究中的重要方向.新的观测数据和处理方法为人们更加深入地认识地磁场和电离层时空变化之间的相互作用发挥了巨大的促进作用.本文利用欧洲轨道测定中心(CODE)提供的全球电离层垂直总离子浓度地图(GIM)数据和Swarm卫星的观测数据,基于数据统计的方法,对太阳平静期不同纬度地区地磁场和电离层时空变化之间的相互作用进行了分析.从地磁场对电离层时空变化的作用来看,本文利用Swarm卫星数据发现电离层电子浓度在赤道地区呈"马鞍"形分布,在高纬度地区变化剧烈,验证了因地磁场对电离层时空变化影响导致的电离层赤道异常和极盖吸收等现象的存在,同时利用GIM数据通过张量秩-2分解和主成分析发现沿地磁场方向电离层的空间变化更加迅速,体现出地磁场对电离层时空变化的约束作用.从电离层对地磁场时空变化的作用来看,基于CHAOS-5模型对地磁内源场和磁层环电流磁场的预测,本文从Swarm卫星磁测数据中分离出电离层中电流体系的磁效应,其中包括赤道电集流、中纬度地区的Sq电流体系和极区电集流的磁效应,为进一步反演电离层电流体系奠定了基础.