北京上空電離層8小時潮汐波對2018年SSW的響應研究

張雯敏, 馬錚,2*, 龔韻,2, 張紹東,2,3, 李國主

1 武漢大學電子信息學院, 武漢 430072 2 地球空間環境與大地測量教育部重點實驗室, 武漢 430079 3 武漢大學測繪遙感信息工程國家重點實驗室, 武漢 430079 4 中國科學院地質與地球物理研究所, 北京 100029

0 引言

平流層爆發性增溫(Sudden stratospheric warming, SSW)是發生在冬季半球極區平流層大氣的一種突變現象，主要表現為高緯地區平流層溫度在幾天之內的迅速上升(Matsuno, 1971)．此外，SSW期間中高緯地區平流層的西風迅速減弱，甚至可能反轉為東風．一般將10 hPa高度上南北緯60°緯向平均緯向風是否反轉作為SSW事件主增溫(Major)和次增溫(Minor)的分類標準(Baldwin et al., 2020)．Butler等(2015)對SSW事件的不同分類方法進行了更加詳細的介紹，除風反轉外，依據極渦類型，SSW也常常分為極渦位移型(displacement)和極渦分裂型(split)．盡管該事件主要發生在高緯極區的平流層，越來越多的研究表明SSW的影響可延伸至其他高度和緯度．例如，中緯度中間層和低熱層(mesosphere and lower thermosphere, MLT)區域常有與SSW相關的行星波增強現象(Yuan et al., 2012; Matthias et al., 2012; Ma et al., 2017, 2020a; Gong et al., 2018a; Li et al., 2020; Koushik et al., 2020)，低緯電離層在SSW爆發期間也常常有較為明顯的潮汐波增強(Liu et al., 2019; Chau et al., 2012; Goncharenko et al., 2013, 2020; Gong et al., 2013, 2018b; Zhang et al., 2020)．

潮汐波是一種由太陽輻射加熱作用產生的大尺度波動，周期一般為一個太陽日的整數分之一，如周期為24小時的周日潮汐，周期為12小時的半日潮汐以及周期為8小時、6小時的潮汐波．依據潮汐波的傳播是否與太陽運動同步，可將潮汐波分為遷移潮汐和非遷移潮汐．行星波是另一種大氣波動，常見的周期主要為2天、5天、10天和16天左右，近年來周期為6.5天的行星波也引起了科學家們的廣泛關注(Huang et al., 2017)．許多研究表明，SSW事件的發生會引起潮汐波和行星波的擾動．Pedatella和Forbes(2010)利用全球定位系統(GPS)提供的電離層總電子含量(total electron content, TEC)數據發現2009年SSW期間西向半日非遷移潮明顯增強．Gong等(2018a)和Ma等(2017)報道了中緯地區MLT區域準5天和準2天行星波在2013年SSW事件作用下的增強現象．準16天波在SSW期間的增強也被認為是一種常規現象(Gong et al., 2019; Ma et al., 2020a)．實際上，潮汐波和行星波在SSW期間也具有一定的關聯性．例如，Gong等(2013)利用低緯Arecibo非相干散射雷達的研究表明SSW期間電離層潮汐波受到了行星波的調制．利用TEC和赤道電急流(equatorial electrojet, EEJ)數據，Laskar等(2014)和Sridharan(2017)認為準16天波的調制作用是引起SSW期間周日潮汐和半日潮汐振幅擾動的原因之一．Pedatella和Liu(2013)利用數值模擬的方法研究發現，在SSW期間潮汐波和行星波的非線性相互作用是導致低緯電離層非遷移半日潮異常增強的主要原因．Liu等(2010)通過模型分析的方法發現行星波對SSW的響應出現在高緯地區，但行星波和潮汐波的非線性相互作用可能會導致全球范圍內潮汐波的增強．

由于8小時潮汐波振幅相對于周日潮汐波、半日潮汐波較弱(Jhuang et al., 2018)，關于電離層8小時潮汐波的研究相對較少．Gong等(2013)報道了2010年SSW事件期間8小時潮汐波振幅在低緯電離層F層增強，E層減弱的現象．Fuller-Rowell等(2011)利用WAM全大氣模型對2009年SSW期間全球大氣動力學和電動力學的變化進行預測，結果表明在低熱層8小時潮汐波振幅會大幅增加．不過中緯度地區8小時潮汐波在SSW期間的擾動現象鮮有發表，其與行星波之間的相互作用尚不明確．2018年2月SSW事件發生后北京上空電離層8小時潮汐波振幅有明顯擾動現象且持續時間較長，這為我們提供了很好的研究機會．本文利用多種數據深入分析了此次SSW事件期間北京上空電離層8小時潮汐波的變化過程以及產生機制．本文章節內容安排如下：第1節，數據及分析方法，主要介紹了本文所使用的數據以及研究方法，并簡要介紹了2018年SSW事件的基本情況；第2節，數據分析結果，詳細描述了北京上空電離層8小時潮汐波對2018年SSW事件的響應；第3節，分析與討論，進一步探究了引起電離層8小時潮汐波擾動的原因；最后第4節，總結了本文的研究內容和主要結論．

1 數據及分析方法

1.1 數據介紹

本研究用到的電離層TEC觀測數據來自于中國科學院地質與地球物理研究所建設的東亞/東南亞電離層不均勻體/閃爍觀測網(Ionospheric Observational Network for Irregularity and Scintillation in East and Southeast Asia, IONISE)(Li et al., 2019; Sun et al., 2020)，主要基于該網絡中北京中科院地質與地球物理研究所站(BJGG, 40.0°N, 116.4°E)和北京懷柔站(BJHR, 40.3°N, 116.6°E)兩個站點的GNSS TEC接收機數據進行分析．該接收機可接收GPS、北斗以及GLONASS衛星信號，并提供時間間隔為30 s的電離層VTEC數據．為得到北京上空電離層TEC的連續變化情況，本文選用北斗同步衛星(Geostationary satellite, GEO)VTEC數據作為研究對象．北斗衛星導航系統是我國自主建設運行的全球衛星導航系統，共有5顆地球同步衛星，分別位于赤道面軌道東經58.75°，80°，110.5°，140°和160°的位置．由于位置更靠近于北京所在的經度，且同一站點接收的相鄰兩個GEO衛星信號經緯度差異較小(Lei et al., 2018; Huang et al., 2019)，我們選用位于五顆同步衛星中間位置的GEO VTEC數據作為研究對象．

盡管單地基站點TEC數據時間精度高，但其分析結果不能反映潮汐波緯向波數的信息，為進一步研究遷移潮汐分量和非遷移潮汐分量對SSW事件的響應，本文利用全球導航衛星服務系統(International Global Navigation Satellite Systems Service, IGS)提供的全球電離層地圖(Global Ionospheric Maps, GIM)數據進行輔助研究．IGS自1998年6月起向全球用戶提供經緯度分辨率為5°×2.5°、時間分辨率為2 h的全球電離層VTEC分布圖，以表征電離層的時空變化情況．由于數據可靠且精度高，該數據被廣泛應用于電離層變化的研究中，也經常作為模型計算精度的參考標準(Orús et al., 2002; Hernández-Pajares et al., 2009; Wang et al., 2016)．

由于電離層中的潮汐波與行星波常與低層大氣所激發的擾動有關，本文利用中國科學院地質與地球物理研究所于2002年建設、2008年底升級改造完成的北京站(40.3° N, 116.2° E)流星雷達風場數據進行輔助研究．流星雷達(meteor radar)是利用流星余跡反演大氣風場或溫度場信息的地基無線電雷達，北京站流星雷達可以提供MLT區域內(70～110 km)的大氣水平風場數據．該數據的時間分辨率為1 h，高度分辨率為2 km．具體的設備介紹、數據質量以及風場獲取方式可參考Yu 等(2013)、Yi 等(2019)、Ma等(2018, 2021)和Gong等(2020)的相關研究．由于各高度上流星雷達風場數據的質量參差不齊，本研究只采用了數據有效獲取率達到70%以上的高度進行研究，即80～94 km高度范圍內的數據．

1.2 數據分析方法介紹

功率譜分析是大氣動力學研究中非常重要的一種分析方法，通過對觀測數據進行譜分析，可以得到其中較為明顯的波動頻率分量及其相對強度．本研究采用了Lomb-Scargle(LS)譜分析方法對數據進行處理，該方法主要基于離散傅里葉變換理論，具體表達形式如公式(1)所示:

(1)

其中，x(ti)為輸入信號的時間序列，f為測試頻率，τ為時間偏移量，n為采樣數據量．

在利用北斗GEO VTEC數據提取潮汐波的振幅和相位時，本研究主要利用了諧波擬合的方法，具體表達形式如公式(2)所示:

(2)

利用GIM VTEC數據擬合40°N上的8小時遷移潮汐和非遷移潮汐波振幅時，需要考慮波動的緯向波數，具體表達形式如公式(3)所示(Luan et al., 2012; Pancheva and Mukhtarov, 2012):

(3)

其中，TEC是輸入的40°N上GIM VTEC數據，DC表示直流分量，ω0=2π/24，λ為弧度制經度，t表示以小時為單位的時間，φ為相位．各波動分量的振幅為An．公式(3)中n表示一個太陽日的次諧波，s表示緯向波數，s>0表示西向傳播，反之表示東向傳播，當s=n時表示遷移潮汐，反之表示非遷移潮汐．為了表述方便，8小時潮汐波用TWs/TEs來表示，其中T表示8小時潮汐波，W/E表示西向/東向傳播，s表示緯向波數，本研究主要關注TW1、TW2、TW3(8小時遷移潮汐波)以及TE1、TE2、TE3等分量的變化．

1.3 2018年SSW事件簡介

圖1 2018年1月21日至3月5日平流層溫度、緯向風、Kp以及F10.7指數的日變化結果(a) 90°N、10 hPa高度的大氣溫度； (b) 60°N、10 hPa高度的緯向平均緯向風； (c) Kp指數； (d) F10.7指數．Fig.1 Temporal variations of the temperature, zonal wind, Kp, and F10.7 from 21 January to 5 March in 2018(a) Temperature at 90°N and 10 hPa, (b) zonally mean zonal wind at 60°N and 10 hPa, (c) Kp indices, and (d) F10.7 indices.

許多學者對2018年2月的SSW主增溫事件進行了報道．King等(2019)認為此次事件與歐洲地區對流層的極端天氣有關．Ma等(2020b)利用MERRA2位勢高度數據研究發現，在此次SSW事件中心日期前后極渦有異常的演化過程，并指出此次SSW事件為極渦分裂轉位移型．Luo等(2021)利用中緯地區流星雷達鏈報道了此次SSW事件期間準10天波增強所具有的緯度變化特征．Liu等(2019)認為這次事件能影響到赤道地區的TEC和EEJ變化．圖1給出了2018年SSW事件前后平流層溫度、緯向風場及地磁、太陽活動的日變化情況，其中平流層緯向平均溫度和緯向平均風數據來源于MERRA2提供的再分析數據，太陽活動指數F10.7和地磁活動指數Kp為美國國家航空航天局公開數據．圖1a為90°N、10 hPa高度處緯向平均溫度隨時間變化的曲線，從圖中可以看出，極區溫度在1月27日后有短暫增強，在2月中旬開始顯現明顯的上升趨勢，并維持在230 K以上直到3月．圖1b為60°N、10 hPa高度處緯向平均緯向風隨時間變化的曲線．從圖中可以看出，2月4日緯向風開始減弱后，于2月12日由西風反轉為東風．根據前文所述定義，本次SSW事件為主增溫事件且2月12日為中心日期(Central Date)，這與Ma等(2020b)和Luo等(2021)定義的2018年SSW事件中心日期一致．圖1(c、d)為地磁活動指數Kp及太陽活動指數F10.7隨時間的變化情況．可以看出，SSW發生前后，Kp值均低于3，F10.7值均低于80 sfu(太陽通量Solar Flux Unit, sfu=10-22W·m-2/Hz)．太陽、地磁活動是引起電離層擾動的重要原因之一(Liu et al., 2021)，2018年SSW事件期間太陽、地磁活動比較平靜，這為我們研究電離層中的行星波、潮汐波對此次SSW事件的響應提供了一個較好的背景環境．

2 數據分析結果

由于北斗GEO VTEC數據時間精度高，有利于研究高階潮汐分量，本文利用該數據對2018年SSW事件期間北京上空電離層潮汐波的變化過程進行分析．為了完整觀測到此次SSW事件對潮汐波的影響，我們選取了SSW中心日期前后20天的數據(2018年1月23日至3月3日)進行研究．為保證研究結果的準確性，我們同時對BJGG和BJHR兩個站的數據進行了LS譜分析．圖2給出了包括周日潮汐、半日潮汐以及8小時潮汐波的歸一化LS周期圖. 其中黑色虛線和黑色實線分別表示SSW中心日期前、后20天的結果．從圖中可以明顯看出，2018年2月的SSW發生后兩個站點上的電離層8小時潮汐波分量均有明顯增強，周日潮汐略有增強，而半日潮汐無明顯變化．因此，本文主要針對增強最為明顯的8小時潮汐波進行深入研究．

圖2 2018年SSW中心日期前后20天 BJGG站(a)和BJHR站(b)GEO VTEC歸一化LS周期圖，黑色虛線為前20天，黑色實線為后20天Fig.2 Normalized LS periodogram of the GEO VTEC at BJGG (a) and BJHR (b) stations during 20 days before (dashed lines) and after (solid lines) the central date of the 2018 SSW

基于對GEO VTEC數據的LS譜分析結果，我們進一步擬合了此次SSW事件期間8小時潮汐波的振幅隨時間變化情況．本文采用窗長為48 h，步長為30 min的滑動窗，利用最小二乘法對2018年SSW期間BJGG站和BJHR站的北斗GEO VTEC數據進行擬合．圖3a和圖3b分別表示BJGG站和BJHR站8小時潮汐波振幅隨時間變化的曲線，黑色虛線表示2018年SSW事件的中心日期．從圖3中可以看到，在SSW中心日期前，北京兩個站上空電離層8小時潮汐波的振幅均小于1 TECu，而中心日期后兩個站點的8小時潮汐波振幅均明顯增強，且持續時間較長，最大值都超過1.5 TECu．盡管2月初左右由于位于110°E的衛星所提供的有效數據量少于70%，兩個站點8小時潮汐波的振幅變化結果有一定的缺失，但是根據其他北斗GEO VTEC數據(如位于140°E和80°E的同步衛星)的擬合結果，8小時潮汐波的絕對振幅值仍未超過1 TECu，因此，部分數據缺失不影響本文的相關結論．

圖3 2018年1月21日至3月5日(a)BJGG站、(b)BJHR站上空電離層8小時潮汐波振幅隨時間變化情況黑色虛線表示2018年SSW事件的中心日期.Fig.3 The amplitudes of the terdiurnal tide at BJGG (a) and BJHR (b) stations from 21 January to 5 March in 2018 Black dashed lines represent the central date of the 2018 SSW.

地基單站點得到的8小時潮汐波振幅結果常被認為是多個8小時潮汐波分量的疊加．為了研究圖3中8小時遷移和非遷移潮汐波的貢獻程度，我們利用2018年SSW期間40°N的IGS GIM數據，采用窗長為48 h，步長為8 h的滑動窗，通過最小二乘法，從IGS GIM數據中提取出了8小時潮汐波的遷移和非遷移分量，結果如圖4所示．圖中紅色曲線表示8小時遷移潮汐波TW3振幅隨時間的變化情況，黑色虛線表示SSW中心日期．從圖中可以看出，2018年SSW發生前無論是8小時遷移潮汐波還是非遷移潮汐波，振幅基本都小于0.3 TECu，但在SSW爆發之后遷移潮TW3振幅明顯增強，最大值超過0.6 TECu，而非遷移潮TW1、TW2、TE1、TE2、TE3的振幅無明顯變化．為確認8小時遷移潮汐波增強的可信度，我們利用2018年全年40°N的IGS GIM數據對擬合方法進行了誤差分析．首先基于全年數據計算得到的均值和標準差生成一個高斯隨機序列，再用最小二乘法滑動擬合包括8小時遷移和非遷移潮汐波的振幅及各分量的標準差，通過計算(振幅均值與兩倍的標準差之和)得到TW1、TW2、TW3、TE1、TE2、TE3各分量的95%置信度分別為0.266 TECu、0.267 TECu、0.257 TECu、0.266 TECu、0.281 TECu和0.257 TECu．可以看到，在SSW事件發生后，TW3的振幅逐漸上升，且最大值超過0.6 TECu，遠高于95%的置信度，由此可知8小時遷移潮汐波確實對2018年SSW產生了響應．因此我們認為北京上空電離層8小時潮汐振幅在2018年SSW期間的增強主要也是來源于8小時遷移潮汐波的貢獻．

圖4 2018年1月21日至3月5日北緯40°8小時遷移潮汐波和非遷移潮汐波的振幅隨時間變化曲線 黑色虛線表示2018年SSW中心日期.Fig.4 Temporal variations of the migrating and nonmigrating terdiurnal tides at 40°N from 21 January to 5 March in 2018The black dashed line represents the central date of the 2018 SSW.

3 分析與討論

觀察圖3a中BJGG站8小時潮汐波振幅隨時間變化的曲線可知，振幅在2月17日、2月22日以及2月28日三次達到峰值，圖3b中BJHR站振幅的變化趨勢與BJGG站一致．這表明2018年2月SSW事件發生后，北京上空電離層8小時潮汐波振幅變化有可能存在更長時間的周期性振蕩，其周期約為5～6天左右．為確定該振蕩的準確周期，我們對8小時潮汐波的振幅數據進行了LS譜分析，結果如圖5所示．由圖5可以看到，兩個站點上空的電離層8小時潮汐波在SSW發生后均出現了最強的周期為6.5天左右的振蕩，而在其他周期的行星波分量上變化不明顯．同時，8小時潮汐波中6.5天振蕩的幅值遠遠大于原始TEC中6.5天的幅值，這說明6.5天振蕩對電離層中8小時潮汐波的調制確實占據主要地位．一般認為電離層中潮汐波所展現的周期性起伏是由于行星波的調制作用，而結合圖1所示的Kp指數變化，我們注意到8小時潮汐波振幅增強的時間附近，Kp指數存在類似的起伏過程，由此，我們需要進一步討論8小時潮汐波所展現的周期性振蕩究竟是地磁活動的作用還是行星波的作用．

圖5 2018年SSW發生前后20天(a)BJGG站和(b)BJHR站8小時潮汐波振幅(紅色)和原始觀測的TEC(藍色)歸一化LS周期圖，虛線為前20天，實線為后20天Fig.5 Normalized LS periodogram of the amplitude of terdiurnal tide (red) and TEC (blue) at (a) BJGG and (b) BJHR stations during 20 days before (dashed lines) and after (solid lines) the central date of the 2018 SSW

我們對SSW發生期間的Kp指數進一步做了小波分析，結果如圖6a所示，白色實線所包圍的區域超過了95%置信區間，由于選取了更長的數據，故圖6a中已經消除了邊緣效應的影響．可以發現Kp指數在SSW發生后僅展現出周期約為4天的變化規律, 而缺少其他行星波周期的變化特征．特別是Kp指數在6.5天附近的周期性變化譜成分并沒有超過95%的置信區間，這表明其與8小時潮汐波中展現的以6.5天為周期的振蕩相關性不高．為進一步確定Kp指數變化對北京上空電離層8小時潮汐波的影響，我們在圖6(b—d)中展示了2018年4月的一次磁暴期間的Kp變化過程以及兩個站點上空的電離層8小時潮汐波變化過程．可以看出，Kp指數在4月20日時達到6，但是兩個站點的8小時潮汐波振幅均未展現出明顯的增強現象，甚至整體呈下降趨勢，這表明北京上空電離層8小時潮汐波振幅與Kp指數的變化可能缺乏一一對應的關系．同時，在2018年SSW事件發生期間Kp值均小于4，屬于地磁活動平靜期，前人研究證實SSW期間當Kp值小于4時，其對電離層的驅動不是占主導作用(Goncharenko and Zhang, 2008; Goncharenko et al., 2013; Chen et al., 2016; Gong et al., 2018b)．由此我們推測，2018年SSW期間8小時潮汐波所展現的周期性振蕩并非由Kp的變化所調制，而很可能是受到了6.5天行星波的調制作用，這或許是導致8小時潮汐波振幅長時間增強的原因之一．

圖6 (a) 2018年1月23日至3月3日Kp指數的小波分析結果，白色虛線表示2018年SSW中心日期，白色實線表示95%置信度；(b)2018年4月磁暴期間Kp指數和(c)BJGG站、(d)BJHR站8小時潮汐波振幅變化情況Fig.6 (a) Wavelet spectra of the Kp indices from 23 January to 3 March in 2018, the white dashed line represents the central date of the 2018 SSW, the white solid line is the 95% confidence level. (b) The evolutions of the Kp index from 18 April to 24 April in 2018. (c—d) The amplitudes of the terdiurnal tide at BJGG and BJHR stations during the geomagnetic storm in April 2018

前人研究對低緯電離層F層中的準6天波已有報道，這些準6天波的信號常常被發現存在于赤道附近的電離層參數中(Yamazaki, 2018)，而這些準6天波的激發機制尚不清楚．基于南半球2019年爆發的一次較強的SSW事件，Miyoshi和Yamazaki(2020)進一步分析了電離層中6天波的激發機制，他們認為低緯電離層TEC和EEJ中的6天波現象實際上來源于10～14小時的波動分量的周期性變化，而這種周期性變化可能是低層大氣在SSW期間激發的6天波與潮汐的相互作用所產生的結果．不過，他們認為2019年南半球SSW期間低層大氣增強的6天波的來源還不清楚(Miyoshi and Yamazaki, 2020)，這主要是由于其發生在9月，與準6天波在秋分附近的季節性增強無法被明確地區分(Gan et al., 2018)．Ma等(2022)也進一步揭示了這次南半球SSW期間全球低層大氣準6天波的激發機制，他們證實了在北半球中緯地區所激發的6天波來自于季節性增強和跨半球傳播的共同作用．

2018年SSW事件發生在2月，而準6天波的常規激發一般在春分和秋分前后，這為我們提供了一次較好的機會來研究其與電離層8小時潮汐波中觀測到的6.5天波之間的關系．我們對2018年SSW期間北京站流星雷達提供的MLT區域風場數據進行了LS譜分析．在MLT區域的緯向風中6.5天波在SSW發生前后沒有明顯的幅度差異，甚至在82 km以上還有減弱趨勢．Hough模式的分析結果也表明周期5～7天的Rossby正態波模在北緯40°附近的緯向速度的歸一化振幅接近于0(Forbes and Zhang, 2017)．因此，本研究中不對北京站MLT區域緯向風中的6.5天波動進行深入討論．圖7分別給出了此次SSW中心日期前20天(圖7a)和后20天(圖7b)內MLT區域經向風中周期在5～8天內的行星波歸一化周期圖，黑色實線所包圍區域的置信度大于95%．對比可知，SSW爆發前MLT區域沒有觀測到明顯的6.5天波活動，而SSW爆發后6.5天波活動明顯增強，這表明此次6.5天波活動的增強極有可能與2018年的SSW事件密切相關．Guharay和Batista(2019)認為SSW期間低頻潮汐波可以在平流層或MLT區域被行星波調制，通過潮汐波動的上傳進而導致電離層中的潮汐振幅展現出行星波特征的擾動，而我們在本次事件期間MLT區域的8小時潮汐波中并未觀測到明顯的6.5天波調制特征．這意味著2018年SSW期間在低層大氣激發的6.5天波只可能有兩種方式作用于電離層中的8小時潮汐波，一是直接上傳至電離層高度對TEC產生調制作用，二是通過與潮汐波的非線性相互作用產生了以6.5天為周期的調制特征．由于中間過程區域缺少有效的觀測手段，究竟屬于哪種方式還需要應用更多的模式分析手段來進一步探索，這也是我們未來準備研究的內容．

圖7 北京站MLT區域經向風在SSW中心日期前20天(a)和后20天(b)的歸一化LS周期圖黑色實線表示95%的置信度.Fig.7 Normalized LS periodogram of the meridional wind in the period of 20 days before (a) and after (b) the central date of the 2018 SSWThe black solid line represents a 95% confidence level.

4 結論

基于東亞/東南亞電離層不均勻體/閃爍觀測網(IONISE)中北京中科院地質與地球物理研究所站(BJGG, 40.0°N, 116.4°E)和北京懷柔站(BJHR, 40.3°N, 116.6°E)兩個站點的GNSS TEC接收機提供的北斗GEO VTEC數據、北緯40°的IGS GIM數據以及北京站流星雷達的風場觀測數據，我們對2018年SSW主增溫事件期間北京站上空電離層8小時潮汐波的變化過程進行了研究，得到的主要結論如下：

(1)2018年SSW主增溫事件爆發后，BJGG和BJHR站上空電離層TEC中的8小時潮汐波振幅明顯增強，最大振幅均超過了1.5 TECu；

(2)通過分析北緯40°上不同經度的IGS GIM數據，我們發現北京上空電離層8小時潮汐波在SSW爆發后的增強主要來源于8小時遷移潮汐波分量的貢獻；

(3)2018年SSW發生后，北京上空電離層8小時潮汐波波幅出現了明顯的周期為6.5天的振蕩．通過研究我們推測電離層中的8小時潮汐波很可能受到了來自中間層和低熱層區域的準6.5天振蕩的調制．

本研究首次報道了中緯度電離層TEC中的8小時潮汐波對SSW事件的響應過程，分析了其主要成分以及波動特征，研究結果初步表明SSW期間低層大氣所激發的行星波能夠影響電離層中的8小時潮汐波活動．未來將開展更多模式研究，進一步揭示SSW期間中緯度大氣行星波對電離層潮汐波的作用機制．

致謝感謝中國科學院地質與地球物理研究所為本研究提供了電離層TEC觀測數據和流星雷達觀測數據，感謝IGS提供的GIM數據，同時感謝美國國家航空航天局提供的再分析數據和太陽與地磁活動數據．