我國中緯電離層TEC變化特征與IRI-2016預測性能分析

肖艷魯，張東水*，韓用順，韋建超，王 鵬

（1.湖南科技大學 地理空間信息技術國家地方聯合工程實驗室，湖南 湘潭 411201；2.湖南科技大學 地球科學與空間信息工程學院，湖南 湘潭 411201）

作為使用最廣泛的電離層經驗模型之一，國際參考電離層模型（IRI）是由國際無線電科學聯盟和空間研究委員會共同建立的標準經驗預報模型，對電離層研究具有重要意義[1]。該模型基于Ionosondes、非相干散射雷達、衛星觀測數據等數據，可輸出非極區地磁平靜條件下50～1 500 km的電子密度、總電子含量（TEC）等多種電離層參數[2]。1972年以來，IRI模型不斷改進并發行了IRI-90、IRI-2012、IRI-2016等多個版本，當前的最新版本為IRI-2016。電離層TEC是描述電離層特征的重要參量，單位為TECU，其時空尺度分布與變化規律對于電離層經驗模型的性能分析具有重要意義。

國內外學者已對電離層TEC與IRI模型展開了一系列研究，如梅文祥[3]等將IRI-2012數據與三亞地區測高儀觀測數據進行比較，分析了2012年電離層中foF2和hmF2參數的周日和季節變化特性；Tariku Y A[4]主要研究了2011—2017年GPS、IRI-2016、IRI-Plas2017和NeQuick2在南極上空不同高度推斷的VTEC變化模式；Chauhan V[5]等對比了GPS-TEC數據與IRI-TEC預測值，通過分析印度赤道異常區TEC的周日變化和季節變化特征發現，IRI-TEC能較好地反映GPS-TEC。上述研究工作已取得了一些成果，但對最新版IRI-2016的研究以國外居多，我國對IRI-2012及以下版本的研究較多且大多集中在低緯地區，缺乏對IRI-2016模型在我國中緯地區預測TEC性能的研究。我國位于電離層低緯異常區和東亞電離層Es高發區，又受到青藏高原等特殊地形影響，電離層具有復雜的區域變化特性[6]。此外，IRI模型是一個全球性的電離層模型，基于全球幾百個電離層觀測站數據更新預測電離層特征參數，但使用的我國電離層數據較少。因此，有必要檢驗IRI-2016模型得到的電離層TEC在我國中緯地區的精度，為IRI模型的進一步完善以及建立我國中緯地區TEC預報模式提供參考信息。本文以我國中緯地區Lhaz測站（29°N，91°E）和Urum測站（44°N，88°E）的GPS-TEC觀測數據為基準，對比了IRI-2016模型預測的IRI-TEC數據，分析了TEC的周日、季節和半年變化特征以及IRI-TEC在太陽活動低年（2008年）與太陽活動高年（2012年）的表現情況，進而探討了IRI-2016模型在我國中緯地區的預測性能。

1 數據來源與模型

1.1 GPS-TEC觀測值及其組合

如今GPS衛星探測研究電離層已成為從事現代電離層研究的重要手段，GPS探測數據不僅可精確計算分析區域或全球電離層的分布特性和結構特點，還能監測反演電離層的各種活動變化[7]。本文采用的GPS-TEC來源于國際GNSS服務（IGS）提供的我國中緯地區Lhaz測站（29°N，91°E）和Urum測站（44°N，88°E）的觀測數據，由雙頻GPS接收機對GPS衛星進行連續載波相位測量得到，可從International Center for Theoretical Physics網站下載。

GPS雙頻載波接收機可提供兩個GPS衛星信號的衛星到接收機之間的雙頻載波相位觀測量以及衛星仰角和方位角等軌道參數。雙頻GPS載波相位解算相對TEC的公式為：

式中，f1、f2為衛星信號的兩個載波頻率；N1、N2為整周模糊度；?1、?2為雙頻載波相位觀測量；c為光速；λ1、λ2為波長；f1=154×10.23 MHz=1 575.42 MHz，f2=120×10.23 MHz=1 227.60 MHz。

式（1）中得到的TEC為斜向TEC，需轉化為垂直TEC[8]，計算公式為：

式中，θ為衛星仰角；RE為地球半徑；hmax為相對地面電離層垂直高度。

1.2 IRI-2016模型

IRI模型是利用全球幾百個電離層地面垂測站數據和衛星觀測資料建立的全球性電離層經驗模型，數據主要由非相干散射雷達和電離層探測衛星數據等組成[9-10]。IRI模型的最新版本為IRI-2016，可進行在線計算。與其他版本不同，IRI-2012和IRI-2016在預測電離層頂層電子密度時均采用了3種電離層經驗模式（IRI2001、IRI01-corr、NeQuick）。IRI-2016模型輸出值 可 從http://irimodel.org/網站獲取。IRI軟件包由FOR-TRAN子程序、模型系數、索引文件、README文件和許可文件組成。用戶在IRI軟件的主頁面輸入測站坐標、測站高度等相關參數（表1），IRI即可調用相關子程序進行計算[11]。

表1 IRI模型計算TEC輸入選項

2 研究結果分析

2.1 TEC周日變化特征

Lhaz、Urum測站在太陽活動低年（2008年）和太陽活動高年（2012年）兩分兩至日GPS-TEC與IRI-TEC隨世界時UT的日變化曲線如圖1～4所示，可以看出，兩種TEC曲線變化趨勢基本一致，根據地方時計算公式LT=UT+(Lon/15)，IRI-TEC與GPS-TEC的峰值均出現在4:00—10:00 UT（12:00—16:00 LT）左右，且均表現為白天TEC值較高、夜間TEC值較低的周日變化特征。周日變化特征主要受太陽高度角變化的影響，從8:00LT開始，太陽高度角逐漸升高，在12:00—16:00 LT太陽光照最強，電子濃度最高；夜間太陽光照減弱并逐漸消失，電離層活動減弱，TEC逐漸減小且變化平緩[12]。

圖1 2008年Lhaz測站IRI-TEC與GPS-TEC的周日變化對比圖

Lhaz、Urum測站在太陽活動低年（2008年）和太陽活動高年（2012年）IRI-TEC的周日變化等值線如圖5、6所示，可以看出，IRI-TEC表現出典型的周日變化特征；Urum測站IRI-TEC在20:00—24:00 LT出現夜間TEC增加的現象，且太陽活動低年（20:00 LT左右出現TEC峰值）的異常表現強于太陽活動高年，即“中緯夏季夜間異常”[13]，也稱威德爾海異常[14]。CHEN Y[15]等發現夜間增強的全球分布特征與NmF2值、熱層密度分布、頂部電離層和等離子體層中等離子密度的分布以及等離子體的分布有關。

2.2 TEC季節變化特征

以每年的3—5月為春季，6—8月為夏季，9—11月為秋季，12月—次年2月為冬季，由圖5、6可知，2012年冬季日間TEC值明顯高于夏季，即“冬季異常”現象[16]，而2008年這種異常現象表現并不明顯；IRI-TEC在春、秋季出現峰值，分別約為1 000 TECU和950 TECU，夏季變化不大（約為550～650 TECU），冬季日間TEC相比夏季明顯偏高，該現象可能是由大氣成分的季節變化，特別是中性成分O和N2濃度比的變化造成的[17]。

圖2 2008年Urum測站IRI-TEC與GPS-TEC的周日變化對比圖

圖3 2012年Lhaz測站IRI-TEC與GPS-TEC的周日變化對比圖

2.3 TEC半年變化特征

由圖5、6可知，IRI-TEC呈現非常顯著的“雙峰”結構，該現象被稱為電子濃度的“半年異常”現象[18]，即在春、秋季電子濃度增強，呈現兩個波峰；夏、冬季電子濃度相對減弱，呈現波谷。主流的解釋認為[19-20]這種異常可能是由于在一個恒星年里，太陽星下點一直移動于南北回歸線之間，春秋分時太陽直射在赤道附近，此時太陽輻射的光化電離效應最強，白天赤道上空E層極化電場產生較強烈的赤道電流，“噴泉效應”達到最強，大量等離子氣泡上升到赤道上空F2層及以上并沿磁力線向兩極方向運動，從而導致春秋分時期電離層電子濃度顯著增加；而在夏冬兩至，太陽星下點又移至南北回歸線附近，“噴泉效應”影響減弱，電子濃度也相應較小。此外，熱層大氣溫度的半年變化、赤道電場等也被認為是導致半年變化特性的原因[21]。

圖4 2012年Urum測站IRI-TEC與GPS-TEC的周日變化對比圖

觀察圖5、6發現，IRI-TEC在春、秋季的波峰不對稱，春分點時期的波峰極值大于秋分點時期；春分點時期的峰值在900～950 TECU之間，秋分點時期的峰值在750～800 TECU之間，且從時間范圍來看，春季的電子濃度波峰范圍更廣。劉勇[22]等認為電子濃度的春秋分不對稱性與大氣中O和N2濃度比的春秋分不對稱性有關，實驗得到春分點時期電離層F2層峰高的O和N2濃度比高于秋分點時期，白天F2層峰高附近的電子濃度近似正比于O和N2濃度比[23]，因此可解釋春分點時期的電子濃度峰值大于秋分點時期。

2.4 太陽活動對IRI-2016模型預測TEC性能的影響

圖6 Urum測站IRI-TEC的周日變化分布圖

為進一步探究IRI-2016模型在我國中緯地區的適用性，本文分析了IRI-2016模型預測TEC在太陽活動低年（2008年）和太陽活動高年（2012年）的表現情況。2008年和2012年Lhaz、Urum測站的GPS-TEC與IRI-TEC的散點圖如圖7所示，其中紅色實線代表GPS-TEC等于IRI-TEC，黑色虛線為兩個數據的擬合直線，R、S分別為相關系數和擬合線斜率，可以看出，2008年 的 相 關 系 數（0.71）高 于2012年（0.65），說明IRI-2016模型對TEC的預測能力在太陽活動低年優于太陽活動高年；由S值可知，與GPS-TEC相比，在2008年IRI-2016模型明顯高估了TEC；而在2012年IRI-2016模型明顯低估了TEC。

圖7 GPS-TEC與IRI-TEC的散點圖/TECU

為了進一步定量分析太陽活動低年和高年GPS-TEC與IRI-TEC的差異，本文計算了兩種TEC差值的中誤差，即觀測值與真值差值的平方與觀測次數比值的平方根。本文以GPS-TEC為真值，IRI-TEC為觀測值，其計算公式為：

式中，W為真誤差，即IRI-TEC與GPS-TEC的差值；n為觀測個數。

IRI-TEC和GPS-TEC差值的中誤差如表2所示，可以看出，無論是Lhaz測站還是Urum測站，太陽活動高年的STDEV均高于太陽活動低年；中誤差越小，IRI-TEC與GPS-TEC的相關性越高，即對于我國中緯地區，IRI-2016模型對TEC的預測能力在太陽活動低年優于太陽活動高年。

表2 IRI-TEC和GPS-TEC差值的中誤差

3 結語

本文利用我國中緯地區Lhaz測站（29°N，91°E）和Urum測站（44°N，88°E）的GPS-TEC觀測數據以及IRI-2016模型的輸出值IRI-TEC，分析了TEC的周日、季節和半年變化特征以及IRI-TEC與GPS-TEC在太陽活動低年和太陽活動高年的相關性，探討了IRI-2016模型在我國中緯地區的預測性能。

1）IRI-TEC與GPS-TEC均能表現白天TEC值較高、夜間TEC值較低的周日變化特征，TEC峰值均出現在12:00—16:00 LT，低谷值均出現在23:00—6:00 LT。

2）Urum測站的IRI-TEC表現出“中緯夏季夜間異常”現象，即在20:00—24:00 LT夜間TEC增加，太陽活動低年出現峰值。

3）太陽活動高年冬季日間的IRI-TEC值明顯高于夏季，出現了“冬季異常”現象。

4）IRI-TEC表現出“半年異常”現象，呈現非常顯著的“雙峰”結構；還表現出典型的春秋季波峰不對稱現象，春分的波峰極值大于秋分，在時間范圍上，春季的TEC波峰持續時間更長。

5）與GPS-TEC相比，IRI-2016在太陽活動低年對TEC存在明顯高估，而在太陽活動高年存在低估。IRI-TEC與GPS-TEC在太陽活動低年的相關性更好，表明對于我國中緯地區，IRI-2016模型對TEC的預測性能在太陽活動低年優于太陽活動高年。