本文是一篇计算机论文，本文借助深度学习神经网络时间序列模型，对极区电离层的NmF2及总电子含量（Total Electron Content, TEC）实现了有效预测。
第一章 绪论
1.1 研究背景和意义
随着无线电科学的发展，电离层被越来越多的人关注。电离层是地球大气的一个独特部分，其位置处于地表上方约60至1000公里的高度区间内[1]。在此高度范围，大气中的分子和原子受到太阳紫外线、宇宙射线以及高能粒子的强烈作用而发生电离，生成大量的自由电子和离子[2]。当无线电波穿越电离层时，会遭遇自由电子和离子的影响，导致折射、散射及吸收等现象的发生，从而改变无线电波的传播路径，进而影响卫星导航定位精度。因此，深入理解电离层电子密度的变化特性对于确保有效的无线电通信至关重要。两极地区是地理极点和地磁极点的所在地，极区电离层与地球磁层、底层大气紧密耦合。因其特殊的物理形态和机理，极区电离层结构十分复杂，与中低纬度有明显不同。磁层与太阳风相互作用下，大尺度磁层电场沿磁力线传输至高纬度区域对极区电离层的结构产生重要影响，致使极区电离层电子密度发生变化。
就实际应用而言，电离层不仅能够反射低频无线电信号，还能显著影响穿越其区域的高频无线电波的传播方向、速度、状态等。正常情况下电离层能促进远距离通信的实现，在航空航天、通信、导航、广播、教育、气象、资源探测、海洋利用以及减灾防灾等领域发挥关键作用。然而，当太阳活动异常时，将巨大的能量和物质抛向地球，导致电离层发生剧烈变化，会对载人航天、卫星通信和导航系统等构成严重威胁，可能引发航天器受损或失常、卫星和地面通信设备中断以及导航与定位失准等问题，对人类正常活动产生破坏性影响。
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1.2 国内外研究现状
近年来，电离层预报变得日益重要。因此，众多研究人员致力于构建高效且准确的预报方法，以预测电离层的相关参数，进而深入探索电离层的变化规律和分布情况。建立高精度的电离层预报模型不仅有助于更好地理解和应对空间天气事件，还为卫星通信、导航等关键技术的稳定运行提供了重要保障。电离层预报的参数，根据预测对象的不同，主要分为总电子含量（TEC）、NmF2以及F2层临界频率（foF 2）等。而从预测方式上划分，主要可以分为两大类：传统预测模型和机器学习预测模型。
1.2.1 传统预测模型
传统经验模型是根据较长一段时间内收集到的观测资料建立起来的反映电离层变化规律的经验公式。常用的电离层经验预测模型模型主要包括国际电离层参考模型（International Reference ionosphere，IRI）[4]、Bent模型[5]、NeQuick[7]模型、Klobuchar[8]模型等。IRI模型是目前应用最为广泛的模型，通过IRI模型可以得到电子密度、电子温度、离子温度和某个高度的电子总含量。IRI模型已经演化出许多重要版本，其中IRI-2020是IRI模型的最新更新版本[6]。然而由于极区观测数据的匮乏，IRI模型对极区电离层进行预测时，很大程度上沿用的还是中低纬的模式，导致其在极区的适用性较差。研究学者们根据电离层观测发展，不断完善电离层模型，建立了许多区域电离层模型[11]。NeQuick已被用作伽利略卫星导航系统的单频电离层校正算法，经过多次验证显示了优秀的性能。该模型可通过数据摄取技术与实际观测相结合，生成逼真的电离层场景并进行三维建模，有效提升定位精度及科学研究中的电离层参数反演效果[12]。王泽民[13]等研究对比了GPS的Klobuchar模型、BDs Klobuchar模型和NeQuick模型三种广播电离层模型在极区模型的效果，表明在极区电离层预报方面仍有提升空间。北极高纬电离层经验模型（E-CHAIM）采用区域建模的方法，加入高纬粒子沉降过程，在高纬地区比IRI模型表现较好[14]。Shubin[15]等利用静磁场重新校准的太阳黑子数时间序列，建立了全球经验模型（gmf2-F2层全球模型）来预测foF 2和hmF2。
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第二章 电离层基础知识及预测模型理论
2.1 电离层概述
电离层的主要特征参数涵盖电子温度、电子密度、离子温度、离子密度以及总电子含量等多个方面。在重力作用下，由不同等离子体密度所构成的电离层呈现出垂直方向上的分层结构。参照图2-1所示，电离层的分层主要包括D层、E层以及F层，其中F层进一步细分为F1层和F2层。在低于60公里的大气中，自由电子数量稀少，不足以影响无线电波的传播，故电离层的界定自60公里高度起始。D层位于海拔60至90公里之间，主要由夜间存在的氧离子和少量自由电子构成，由于富含中性分子，对电磁波的短波辐射具有较强的吸收能力，且在日落后会逐渐消散。E层则位于海拔90至150公里的高度，主要包含自由电子和正离子，其主要电离来源为太阳X射线和紫外线，对短波辐射的吸收相对较小。F层位于海拔150至500公里的位置，其中的最高电子密度点被称为F层密度峰值。F层的电子密度分布与地理位置的纬度密切相关。F层通常被划分为F1层和F2层，其中夜间F1层会消失，仅存F2层。F2层作为电离层中电子密度最高且物理过程最为复杂的区域，主要由自由电子和正离子组成，对短波辐射具有显著的反射效应，是无线电传播的重要反射层面之一。通常情况下，通信系统的传输活动多发生在F层。
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2.2 电子密度影响因素
电离层电子密度受纬度、经度、地方时、季节、太阳活动、地磁活动等多因素影响，表现出动态变化。这些变化包括周期波动和非周期性变化。基于源头，可分为太阳活动、地磁活动参数和其他偶发性事件影响。为精准预测极区电离层电子密度，需将这些环境因素考虑在内。本文构建预测模型时，纳入了反映各类活动强度的相关参数。
2.2.1 太阳活动指数
太阳辐射是电离层变化的关键驱动力。Chapman理论揭示太阳紫外线引发的大气光电离，形成有规律的电子密度分布，随太阳高度角变化。电离层特性取决于太阳辐射强度。地球自转与公转决定了辐射周期性变化，影响电离环境。电离层日间变化显著，电子浓度随太阳辐射增强而升高，夜晚则下降。季节更迭也带来电子密度变化。此外，太阳自身约27天的自转周期，伴随着太阳黑子的出现与消失，对电离层产生了约27天的循环性影响。太阳活动周期约为11年，在太阳活动高峰期，增强的太阳辐射强度会导致大气中氧、氮分子更强的电离现象，进而提高电离层的电子密度；而在太阳活动低谷期，太阳辐射强度锐减，导致电子密度显著下滑。科研人员用太阳活动指数衡量强度，如F10.7指数和太阳黑子数。F10.7指数易观测且反映紫外辐射强度，常用于研究电离层变化规律。
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第三章 基于Hiformer的极区电离层NmF2预测研究 ........................ 17
3.1 引言 ............................... 17
3.2 数据来源与处理方法 ................................... 17
第四章 基于CEEMDAN-BiLSTM-Attention机制的TEC模型构建与应用研究 ............. 32
4.1 引言 ..................................... 32
4.2 数据与模型 ............................... 32
第五章 总结与展望 ..................................... 47
5.1 总结 ......................................... 47
5.2 展望 ............................................ 48
第四章 基于CEEMDAN-BiL STM-Attention机制的TEC模型构建与应用研究
4.2 数据与模型
4.2.1 数据选取
本文从国家地球物理分中心提供的Madrigal数据镜像网站（http://madrigal.iggcas.ac.cn/）中获取netC DF格式的TEC数据。建立全球精品数据镜像服务系统，极大地方便国内及周边地区相关科研人员下载所需的最新科研数据。Madrigal作为一个全球范围内广泛应用的高层大气科学数据库，具备出色的数据管理和提供能力。它能够高效处理并呈现来自多种高层大气科学仪器的不同格式档案和实时数据，这一特性使得科研工作者能够更便捷地获取所需信息。由于该数据库在数据处理过程中相对简洁，减少了繁琐的数据处理步骤，在观测到电离层TEC的数据时只有较少的数据处理，因此能够更好地保证数据的真实性。
基于地磁活动指数和太阳活动指数对第27个太阳活动周的空间天气状况进行分析，发现地磁场大部分时间处于平静状态，太阳活动高峰分别出现在2012年2月和2014年4月，之后太阳活动进入减弱阶段。因此，本文选择2014年的TEC数据进行建模预测。 如图所示图4-1展示了南极高纬度2014年1月1日的TEC网格分布，图4-2展示了北极高纬度2014年1月1日的TEC网格分布的TEC图，经纬度格点精度为（1°×1°）从图中可以看出TEC数据有明显的日变化规律。
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第五章 总结与展望
5.1 总结
本文主要研究了基于Hiformer模型的NmF2预测和基于深度学习组合模型的TEC预测。通过对南极中山站和北极Tromso站大约一个太阳活动周NmF2数据构建了Hiformer模型，并与RNN模型、LSTM模型、IRI-2020模型预测的NmF2数据进行对比分析，为了检验模型效果，选用不同地磁暴事件对南极中山站和北极Tromso站进行预测。随后又基于组合模型的方法，使用国家地球物理分中心提供的南极中山站、长城站和北极Tromso站、黄河站网格点TEC数据，对TEC数据进行训练，与其他模型对比进一步检验模型效果。总结如下：
（1）通过使用相关参数建立了Hiformer模型，从平均绝对误差、均方根误差、决定系数对极区电离层NmF 2预测的适用性进行了评估。为了检验Hiformer模型的适应度以及准确度，本文分别从总结果和地磁暴事件下分析了极区电离层参数NmF2的预测精度。总结果表明在中山站与IRI-2020模型相比，Hiformer模型的RMSE降低了36.43%。与RNN相比RMSE减少0.114×1011el/m3。与LSTM模型相比RMSE减少0.101×1011el/m3；两个台站预测精度相比在南极中山站预测精度高于北极Tromso站精度，该模型在南极中山站的拟合程度为0.891，在北极Tromso站的拟合程度为0.739。对典型地磁暴事件下分析两个台站预测效果，结果表明在两次地磁暴事件下两个台站的预测效果都不错拟合程度都大于0.7，波动趋势较好。总体来说该模型对南极中山站和北极TRO站NmF2预测的效果优于RNN模型、LSTM模型、IRI-2020模型。 IRI-2020经验模型对极区电离层NmF2的预测趋势平滑，与RNN、LSTM结果相比表现出优越性。
（2）提出了一种基于CEEMDAN-BiLSTM-Attention的组合模型，并将该方法用于极区电离层参数TEC预测。使用在非线性和非平稳数据方面表现出色的CEEMDAN分解方式对极区电离层TEC进行分解，后利用引入注意力机制的双向BiL STM模型用于分解后的数据，有效捕捉前后向关系。关系实验表明CEEMDAN-BiLSTM-Attention模型预测效果优于BiL STM-attention模型、BiL STM模型。总体预测模型在南极中山站、长城站以及北极Tromso站网格点拟合程度达0.9以上。验证了提出模型的优越性能。 在地磁宁静条件下预测精度最高达到0.95。相比于地磁平静期TEC参数的预报，地磁扰动期的预测效果虽略有逊色，但最高拟合程度也达到0.8以上。
参考文献（略）