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2019年6月17日四川宜宾市长宁县发生MS6.0地震.为了检测地震电离层电子浓度总含量(TEC)异常变化,采用自回归滑动平均模型(ARIMA)和先知(Prophet)两种方法来描述TEC时间序列,检测长宁地震前后TEC异常变化.地磁指数Kp,Dst,Ap和F10.7用于区分与太阳—地磁活动等空间因素相关的其他异常.结果显示,使用ARIMA方法,除了在地震发生前13天5:45 UTC检测到TEC数据时间序列中的显著电离层异常外,其他电离层异常变化全部发生在震后2～6 d;而使用Prophet方法在地震发生前16天7:45 UTC、13天9:30 UTC、5天8:30 UTC以及3天09:30 UTC检测到多处异常现象.综合分析表明,使用Prophet方法比ARIMA更易检测出震前异常.同时,Prophet由于其非线性学习的能力相对较强可作为地震电离层异常检测的鲁棒预测工具. 相似文献
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本文提出一种利用时间序列法(ARIMA模型)进行震前电离层异常探测的新方法.首先,对比分析了该方法与传统探测方法(四分位距法、滑动时窗法)预测TEC背景值的精度.结果表明,时间序列法预测背景值的精度要明显高于传统方法,且预报背景值的平均偏差要比传统方法小2倍左右,说明传统探测方法预测的背景值具有较大系统偏差.为更准确地探测震前电离层扰动,除了得到准确的参考背景值,还需得到更加合理的探测限值,由此本文提出一种更为合理的限差确定策略.最后,以2012年1月10日苏门答腊岛7.2级地震为例,利用该方法分析了其震前电离层的异常扰动情况,并验证了该方法的有效性,实验结果表明:在震前第13天、第8~9天、第1~2天和地震当天电离层均会发生较为明显的异常.而且,其正异常(观测值高于正常值)一般发生在震中以北,距发震时间相对较远;负异常(观测值低于正常值)则在震中各方向均会出现,且距发震时间较近.同时,通过对异常结果分时段统计,发现在发震时刻前,距发震时刻越近的时段发生异常的频率越高,此规律将会对未来更为准确的预报发震时段提供重要参考. 相似文献
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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. 相似文献
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本文将半参数平差模型引入电离层球谐函数系数的预报中,建立了半参数球谐函数模型(Semiparametric-Spherical Harmonic,Semi-SH)来预测全球电离层总电子含量.首先,通过快速傅里叶变换获得球谐函数系数的周期和振幅,将振幅高的主周期归入趋势函数,振幅低的剩余周期归入随机信号,建立了半参数模型,同时利用核估计方法拟合趋势函数,解算随机信号,并在时间域上进行外推,得到了预报时间的球谐函数系数,代入15阶电离层球谐函数模型,最后得出电离层总电子含量(Total Electron Content,TEC)的预报值.本文基于欧洲定轨中心(CODE)发布的球谐函数系数进行电离层TEC长期预报和短期预报分析,其中长期预报采用四年预报两年的模式对球谐函数系数进行预报,短期预报设计了三个算例,采用前30天预报后一天的模式,分别预报1天、滑动预报7天和滑动预报30天.实验结果表明:长期预报能够较好地反映全球电离层TEC的变化趋势和波动情况,Semi-SH模型对全球电离层TEC平均值(Mean TEC global,MTECglobal)的拟合值和预报值与MTECglobal实际值的相关系数分别为0.8743和0.8010,呈现出高度相关性.短期预报中,在太阳活动高年和太阳活动低年,Semi-SH模型在中纬度地区预报精度较CODE发布的电离层TEC 1天预报产品(CODE′S 1-Day Predicted GIM,C1PG)有较大提升,在高纬度与低纬度地区两种模型预报精度相当;Semi-SH模型在太阳活动高年和太阳活动低年30天滑动预报精度的均值均高于C1PG模型.实验结果说明了Semi-SH模型预报电离层TEC值的有效性. 相似文献
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基于中国陆态网络地基GPS-TEC观测,针对2008～2019年发生在中国区域的7个MS≥6.0地震,采用滑动四分位距法分析了地震前后的电离层扰动时空分布特征。结果显示,5个地震的震前2～6天,GPS-TEC值出现负异常扰动,地震发生期间及震后电离层TEC出现正异常扰动,主要集中在震后2～7天;GPS观测站距离震中越近,垂直上空的TEC扰动越明显,扰动空间最大范围可达2000km。随着震级的增加,震前电离层TEC异常扰动的发生率有所增加,且异常覆盖的范围也有所扩大。因此,认为震前一周内的电离层TEC变化可能提供揭示电离层扰动与地震活动之间关系的线索。 相似文献
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通过中国地壳运动网络提供的GPS观测数据,获取了高精度电离层TEC分布,采用滑动四分位法分析了中国西南区域2008年4—10月(太阳和地磁活动平静时段)6次连续的MW6.0以上地震期间孕震区电离层TEC长时间变化及其异常分布;并在此基础上利用GIM数据对比分析了全球TEC变化特征。鉴于电离层主要受到太阳和地磁等空间天气的影响,将TEC变化与太阳EUV辐射、行星际磁场南向分量IMF Bz以及地磁活动指数Dst和Kp进行了比较。结果发现,该时段内电离层TEC异常扰动与太阳和地磁活动有很好的相关性;除汶川地震外,其他地震前没有发现明显的跟地震相关的TEC异常扰动现象。同时,对比分析了与上述研究区位于同一地磁纬度的"检验区"(30°~50°E,15°~35°N)的GPS TEC随时间变化和异常分布情况,结果显示TEC异常分布的时空特征与研究区域较为一致。由于电离层是一个复杂的系统,其扰动具有多源性,而且地震电离层扰动现象是复杂多变的,因此需要联合地基和天基手段共同观测,并加强其机理研究。 相似文献
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延迟是全球卫星导航定位中重要的误差源之一,提高电离层TEC建模和预报精度对改善卫星导航定位精度至关重要.本文构建了以太阳辐射通量指数F10.7、地磁活动指数Dst、地理坐标和中国科学院(Chinese Academy of Sciences, CAS)GIM数据为输入参数的NeuralProphet神经网络模型(NP模型),实现在2015年3月特大磁暴期中国区域电离层TEC短期预报.为验证NP模型的预报精度,本文同时构建了长短期记忆神经网络(Long Short-term Memory Neural Network, LSTM)模型进行对比分析.结果统计分析表明,NP模型在磁暴期(2015年DOY076-078)TEC预报值RMSE和RD分别为0.83 TECU和3.13%,绝对和相对精度较LSTM模型分别提高1.49 TECU和10.25%;且NP模型RMSE优于1.5 TECU的比例达97.24%,远高于LSTM模型.NP模型预报值与CAS具有较好一致性和无偏性,偏差均值仅为-0.01 TECU,而LSTM模型预报值的均值偏大,偏差均值为1.49 TECU.从... 相似文献
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利用地基GPS观测数据研究与地震有关的电离层异常 总被引：3，自引：0，他引：3
利用中国大陆GPS连续站观测数据, 根据电离层单层模型, 计算得到中国大陆上空电离层电子总含量TEC(Total Electron Content)值的时间序列。 选取2001—2008年发生在中国大陆地区的11个MS≥6.0地震, 分析了这11个地震前后TEC值时间序列的变化特征。 分析结果显示, 地震活动期间距离震中700 km以外的GPS连续观测站上空TEC值的异常现象不明显, TEC值变化基本在0.5 TECU之内。 11个震例中有6个震例TEC值出现了负异常现象, 主要表现在震前1～5 d, 并且观测站距离震中越近, TEC值变化越明显, 少数震例在地震发生期间TEC值明显增加。 研究认为, 利用GPS连续观测数据研究与地震有关的电离层前兆是可能的。 相似文献
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SONG Dong-mei XIANG Liang SHAN Xin-jian YIN Jing-yuan WANG Bin CUI Jian-yong 《地震地质》2019,41(6):1511-1528
There are many factors related to the variations of TEC, and the changes of TEC caused by earthquake only occupy a small portion. Therefore, it is vital how to exclude the ionospheric interference of non-seismic factors accurately in the process of seismic ionospheric anomaly extraction. This study constructed a TEC non-seismic dynamic background field considering the influence of solar and geomagnetic activities. Firstly, the TEC components of half-year cycle and annual cycle are extracted by wavelet decomposition. Then, it establishes a regression model between TEC in which periodic factors are removed and solar activity index, geomagnetic activity index with SVR method(support vector regression)in non-seismic period. Finally, based on the constructed model, the solar activity index and geomagnetic activity index is used to reconstruct aperiodic components of TEC in earthquake's period. From the reconstructed aperiodic components of TEC plus the half-year periodic components and annual periodic components of TEC in the same period, the non-seismic dynamic background field is obtained. Comparing the residuals relative to original TEC values in non-seismic dynamic background field and traditional sliding window background, there are apparent monthly periodic change and semi-annual periodic change in the residuals of sliding window background, which can have obvious impacts on the subsequent seismic ionospheric anomaly detection. In order to test the validity of seismic TEC anomaly detection based on the background field construction method, this paper investigated the long time series TEC anomalies near Wenchuan city(30°N, 100°E)from March 1 to September 26 in 2008. It is found that under the condition of non-seismic disturbance such as solar activity and geomagnetic activity, TEC abnormal disturbance is rarely detected by non-seismic dynamic background field method, when compared with the traditional sliding time-window method. And before the earthquake, more TEC anomalies were detected based on the proposed method, also, they were more intense than those extracted by sliding window method. Therefore, the TEC background field construction method based on SVR(support vector regression)has superiorities in both system errors elimination, which are caused by solar, geomagnetism, the non-seismic ionospheric disturbance events and periodic fluctuations of TEC, and in reducing the false alarm rate of seismic TEC anomaly. Moreover, it can also improve the seismic TEC anomaly detection ability. In addition, this paper analyzed the time-spatial distribution of TEC anomaly before three earthquakes on May 12, August 21 and August 30, 2008. They were mainly negative abnormal perturbations and often distributed on the equatorial side of epicenter. 相似文献
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Investigation of ionospheric TEC changes related to the 2008 Wenchuan earthquake based on statistic analysis and signal detection 
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下载免费PDF全文 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 MS8.0 Wenchuan earthquake. 相似文献
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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NmF2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NmF2变化幅度明显增大.研究结果显示,TEC和NmF2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. 相似文献
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本文基于我国西南地区电离层垂测网普洱站和乐山站的基础数据,结合空间天气事件指数,通过限定不同阈值的滑动平均方法,提出靠近南部的普洱站应选取中值M±1.5σ(标准差)作为限定阈值,靠近北部的乐山站应选取中值M±IQR(四分位距)作为限定阈值．在此基础上,利用本文提出的扰动识别方法,对2015年4月25日尼泊尔MS 8.1地震予以分析.研究结果显示,震前1天普洱站和乐山站均出现了正向扰动,震前3小时乐山站持续出现负异常．根据规划,我们还将在西南地区建立1—2个垂测台站,架设数台被动接收垂测仪信号的电离层斜向探测仪,通过组网对西南地区上空的电离层进行监测,为分析震前电离层扰动提供数据支持． 相似文献
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电离层掩星观测中，当低轨卫星（LEO）轨道高度较低时，轨道以上的电离层电子总含量（TEC）对掩星反演的影响不能忽略.目前，一般采用指数函数等外推方法来处理该问题，对反演结果可能引起较大误差.为提高电离层掩星反演精度，本文研究利用LEO处于非掩星一侧GPS观测数据的改正TEC新反演方法.用三维射线追踪程序计算出电离层掩星观测模拟数据，分别应用改正TEC方法和外推方法进行反演，将反演结果与所用模式值进行比较.结果表明：对于轨道高度约800km的GPS/MET掩星模拟数据，外推方法和改正TEC方法反演结果都与模式值基本一致；对于轨道高度约400km的CHAMP掩星模拟数据，外推方法误差较大，改正TEC方法反演结果与模式值相符得较好.将改正TEC方法应用于GPS/MET实测数据的反演，取得了合理的结果.这些说明，改正TEC算法是一种有效的电离层掩星反演方法，尤其是对于轨道较低的LEO的电离层掩星观测反演特别有用. 相似文献
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《Journal of Atmospheric and Solar》2008,70(15):1919-1928
This paper investigates the features of pre-earthquake ionospheric anomalies in the total electron content (TEC) data obtained on the basis of regular GPS observations from the International GNSS Service (IGS) network. For the analysis of the ionospheric effects of the 26 September 2005 Peru earthquake, Global Ionospheric Maps (GIMs) of TEC were used. The possible influence of the earthquake preparation processes on the main low-latitude ionosphere peculiarity—the equatorial anomaly—is discussed. Analysis of the TEC maps has shown that modification of the equatorial anomaly occurred a few days before the earthquake. In previous days, during the evening and night hours (local time—LT), a specific transformation of the TEC distribution had taken place. This modification took the shape of a double-crest structure with a trough near the epicenter, though usually in this time the restored normal latitudinal distribution with a maximum near the magnetic equator is observed. Additional measurements (CHAMP satellite) have also confirmed the presence of this structure. To compare the vertical TEC measurements obtained with GPS satellite signals (GPS TEC), the International Reference Ionosphere, IRI-2001, was used for calculating the IRI TEC. 相似文献