利用GPS观测数据和IRI模型对比分析太阳活动低年广州地区电离层TEC变化

蔡超军，曹 静，黄 江， 黄林峰，邓柏昌，徐 杰

(1.华南理工大学理学院，广东 广州 510640;2.广州气象卫星地面站，广东 广州 510640)

利用GPS观测数据和IRI模型对比分析太阳活动低年广州地区电离层TEC变化

蔡超军1，曹 静2，黄 江2， 黄林峰1，邓柏昌1，徐 杰2

(1.华南理工大学理学院，广东 广州 510640;2.广州气象卫星地面站，广东 广州 510640)

电离层TEC是描述电离层特性的一个重要参量，利用GPS观测数据（包括广州站接收的GPS-TEC数据和国际GNSS提供的IGS-TEC数据）与IRI-2007模型计算的TEC预测值对太阳活动低年2008年的广州地区TEC周日和季节变化以及年变化特征等进行了多方面的对比分析。结果表明：TEC观测值白天较高且变化迅速，夜间较低且变化缓慢，同时表现出明显的季节依赖性和半年变化特性，全年在春秋分季节出现两次峰值，IRI-TEC预测值能较好地反映GPS观测值，但局部上也存在着一些偏差，并对其中的物理机制和产生差异的原因给出了合理的分析和解释。

电离层；TEC；观测值；预测值；模型

0 引言

电离层电子浓度总含量（TEC）是以底面为一个单位面积，沿信号传播路径贯穿整个电离层的一个柱体中所包含的总电子数，无论是在电离层物理的理论研究中，还是在电离层电波传播的实际应用中，TEC都是非常有研究价值的一个参量。TEC的空间及时间分布，反映了电离层的主要特性，因此通过探测和分析电离层TEC参量，可以研究电离层不同时空尺度的分布与变化特性，如电离层扰动，电离层的周日、逐日变化，电离层年度变化，以及电离层的长期变化等。电离层的观测与研究已有近百年的历史，许多研究者进行了大量的实际观测和理论研究，有关电离层的模式也多种多样，既有经验模式，也有理论模式；既有具体层区的模式也有具体地理区域上空的电离层模式，其中应用比较广泛的是国际参考电离层（IRI）模型。

本文通过选取广州地区（23.2°N，113.3°E）上空的电离层为研究对象，利用广州站GPS双频接收机电离层TEC数据（GPS-TEC），统计分析TEC年变化，季节变化以及周日变化特征，与IRI-2007模型计算得到的TEC预测值（IRI-TEC）进行对比分析，并利用国际GNSS提供的TEC数据（IGS-TEC）进行了多方面对比验证，重点分析了TEC预测值与观测值之间的相关性和差异性，并对差异产生的原因进行分析。

1 IRI模型简介

IRI模型是一个全球的电离层经验模式，是利用全球地面几百个电离层观测站及卫星的观测资料，在国际空间研究委员会 (COSPAR)和国际无线电委员会 (URSI)的联合资助下，从60年代后期开始由IRI工作组通过40多年的努力，利用可以得到的数据资料（包括非相干散射雷达、卫星资料、探空火箭资料等）建立的标准经验模型，其版本不断更新，目前IRI的最新版本是IRI-2007，它融汇了多个大气参数模型，引入了太阳活动和地磁活动指数的月平均参数，描述了电离层在地磁宁静条件下特定时间、特定地点上空60～2 000 km范围内的电子密度，临界频率，电子温度，离子温度，离子成分和总电子含量等月平均值[1，2]。IRI模型把电子密度剖面划分为六个区域，分别是：顶部、F2层、F1层、中间区域、E层峰和谷、E层底部和D层，其区域边界由电子密度剖面特征参数确定。它通过电离层参量计算各区域的电子密度剖面函数，最后由电子密度剖面函数积分间接得到TEC[1]。

IRI模型是一种统计预报模式，反映平静电离层的平均状态，能够给出较好的给出全球电离层形态。该模型也适用于实时快速的GPS接收机定位时进行电离层延迟改正，同时，该模型不受地域的限制，适用于全球的任何地方。早期版本的IRI模型在计算TEC值时出现过不同程度的偏差[4]，而新版本IRI-2007是在前一版本IRI-2001顶层电子密度模型做了改善而来,模式采用了最新的NeQuick模型计算顶层电子浓度，使得IRI模型对于顶层电子浓度有较好的预测效果。

2 数据收集与处理方法

从2005年起，广东省气象局、广东省国土资源厅共同建设了广东地区GPS-TEC接收基站，目前共有24个站点分别位于广东省内各地，连续监测TEC数据已有5年以上。利用伪距观测值和载波相位数据可分别计算电离层绝对TEC和相对TEC变化值，但由于多径效应以及伪距观测信噪比小，通过载波相位计算的相对TEC比绝对TEC精确度要高得多[5,6]，因此利用GPS载波相位解算TEC是目前国内外学者常采用且精确度较高的方法。双频GPS载波相位解算相对TEC的公式为：

其中f1，f2分别为GPS双频接收机L1，L2信号波段的频率，λ1，λ2分别对应于两个频率的波长，φ1，φ2为相位观测量，N1，N2表示整周模糊度，c为真空中的光速。

本文GPS-TEC数据为垂直TEC(VTEC)[5]，单位为TECU(1TECU=1016电子/m2)。计算公式为：

其中θ为卫星仰角，RE为地球半径，hmax为相对地面电离层垂直高度 (广州站选取的是350 km），双频GPS接收机采样频率为30 s，单个接收机在其接收范围内每次可以监测到8～10颗GPS卫星，而低仰角由于受多路径效应和对流层散射的影响，误差较大，因此，本文剔除了仰角在25°以下的数据，并对满足条件的所有卫星的数据求平均得到每小时的TEC值。

IRI-TEC是利用IRI-2007模型web版，通过设定顶部电子浓度参数为NeQuick，底部厚度参数为B0 Table，以及用URSI系数计算F2层峰值如f0F2等得到的。在衡量TEC预测值与观测值之间的差异上，选用了百分比偏差（或称相对误差），计算公式为：

国际GNSS服务（IGS）每两小时给出经度方向间隔5°、纬度方向间隔2.5°的TEC数据，这样每两小时全球共有5184（72×72）个网格点数据，对这5184个网格上的TEC进行预报在理论上是可以考虑的一种选择，对于不在网格上的地区，如广州，可以选取邻近的四个网格点通过二维插值得到广州地区的TEC数据。

3 统计结果对比分析

3.1 TEC季节变化和周日变化

我们选取太阳活动低年2008年的TEC数据，对比分析了广州站GPS-TEC数据和IRITEC预测值之间的相关性和差异性，图1为GPS-TEC观测值与IRI-TEC预测值季节变化对比结果，广州处于北半球低纬地区，因此将每年的3～5月作为春季，6～8月作为夏季，9～11月作为秋季，12、1、2月份作为冬季，统计方法是将每个季节所有天的数据按世界时间求平均，得到相应时间的均值。

从图1（a）～图1（d)GPS-TEC观测值曲线可以看出，广州地区在一天中7:00～08:00 UT左右，TEC值达到最大值，而在16:00～17:00UT左右达到最小值，这一变化规律四季相差不大，变化趋势几乎一致，但明显可以看出春季TEC值最高（图1e），峰值达到40 TECU左右，夏季TEC值较低，峰值也只维持在22 TECU左右。而从图1（a）～图1（d)IRI-TEC预测值曲线来看，TEC峰值基本上出现在7:00～08:00 UT左右，15:00 UT开始达到一天中低谷值，一直持续到22:00 UT左右，而且与GPS-TEC变化趋势较为一致，但两者之间也存在一些差异，如GPS-TEC峰值比IRI-TEC要延迟1 h左右，这可能是由于我们采样北京时间 (LT=UT+8)，若按广州地区经度来计算 (113/15≈7.5)，即LT=UT+7.5，这样相差不大，而且夏季峰值比其他季节出现得要晚1 h左右，可能原因是由于夏至季节，太阳直射在北回归线附近，而广州正好处在这一区域，白昼较长，相应的电离层被电离且积累效应较长，TEC峰值一般出现较晚。此外，从图1(e)和图1(f)对比来看，IRI-TEC日峰值最大值不仅仅只是出现在春季，而是春秋分季节，最小值出现在夏冬季节，此外，除了部分时间段IRI预测值高于TEC观测值外，IRI-TEC普遍比GPS-TEC偏低。

图2为选取的两分与两至期间，广州站GPS-TEC观测数据和IGS-TEC数据与IRI-TEC预测值对比分析的结果。从上至下依次是2008-03-19～21，2008-6-19～21，2008-9-23～25和2008-12-29～31（由于GPS-TEC观测数据部分缺失，因此选取冬至之后的几天数据作为研究）分别代表春分、夏至、秋分及冬至期间TEC周日变化曲线。ISG-TEC数据时间分辨率为2 h，利用线性插值得到每隔1 h的数据。

图1 GPS-TEC观测值与IRI-TEC预测值季节变化对比Fig.1 Contrast of Diurnal and Seasonal Variation between TEC Observed and IRI Predicted Values

从图2可以看出，三者TEC曲线变化趋势基本一致，特别是夏至和秋分期间符合程度最好，GPS-TEC观测值周日变化最大值大多出现在7:00～08:00 UT之间，即当地时间下午3、4点左右，夏至期间较迟，在9:00～10:00 UT之间；春分期间TEC值较大（最大值达到40 TECU以上），比春季TEC平均值要高（对比图1），说明春季TEC峰值基本集中在春分前后，TEC值在夏至和冬至期间较小。从三者曲线对比来看，GPS-TEC比IGS-TEC高，最大相差达10 TECU左右（主要发生午夜后），IRI-TEC预测值普遍较低，特别是夜间，几乎接近0 TECU，但秋分期间IRI-TEC峰值比GPS-TEC和IGS-TEC均要高，此外，在整体上，IRI表现出平滑的变化，而GPS-TEC在10:00-14:00 UT左右，即日落后开始出现上升，在午夜前后 (16:00 UT)出现峰值，即夜间增强现象[8]，春分季节比较明显。这可能是由于广州处于赤道异常北驼峰附近，由Raleigh-Taylor不稳定性,使得夜间赤道F层底部电子密度发生波动并产生东向极化电场，导致F层底部等离子不规则体产生，并在上升过程中演变成等离子体气泡，当这些等离子气泡上升到赤道F层顶部时，分裂成微小尺度的等离子体，并沿磁力线向两极扩散到赤道异常驼峰区域[9]，使得广州地区夜间TEC出现增强现象。

分析上述现象出现差异性的原因可能是：IRI模型是一种依据长时期内收集到的观测资料而建立起来的反映电离层平均变化规律的经验模型，它忽略了极光粒子沉降的影响，描述的是地磁宁静的条件下的电离层特征，所以，对于局部不明显的变化得不到很好的体现[2]，IGS-TEC数据是基于GPS观测值得到的实测数据，各布设站实测数据利用球谐函数得到的空间分布均匀的全球网格点数据，一些不规则的变化能够在模型中得到反映，而广州监测站观测到的GPS-TEC数据中，采样频率高，数据点多，因此对于局部时间内的变化也可以得到比较明显的反映。

3.2 TEC年变化对比分析

图2 两分与两至期间GPS-TEC，IGS-TEC与IRI-TEC周日变化对比Fig2 Comparison among GPS-TEC,IGS-TEC and IRI-TEC for diurnal variation during equinoctial and solstice

在分析TEC年变化和半年变化特性时，选取了太阳活动低年2008年一整年的三种TEC数据，并提取每天06:00 UT，即广州地区下午14:00LT数据，图3(a)为IGS-TEC与IRI-TEC预测值对比曲线，其中黑实线是IGS-TEC值经过滑动平均而得到的曲线，这里的滑动窗选取的是连续15 d，图3b为广州站GPS观测数据与IRI模型预测值对比曲线，从两幅图都可以看出，TEC观测值和IRI预测值有较好的相关一致性，整个变化曲线均出现“双峰”的特点，春秋分季节出现 “峰值”，夏季和冬季出现 “低谷”现象，表现出很明显的半年变化特性[10、11]，即一年中，TEC值由低值逐渐上升，达到最大值后又逐渐下降到最低值，好像出现两次循环；可能的原因是：在全年，太阳星下点在南北回归线之间来回运动，在春秋季，太阳直射点在赤道附近，此时太阳辐射产生的光化电离作用达到最强，白天赤道上空E层极化电场产生的赤道电急流也发展最盛，E×B漂移引起的 “喷泉效应”则发展到最强，而在两至季节，太阳星下点移至南北回归线附近，因此，“喷泉效应”则减弱[12]；另一方面，在春秋分季节，在磁子午面的白天经向风向两极吹，引起离子沿磁力线向两极方向扩散，所以引起赤道异常区电子浓度增加。

此外，从整个变化曲线来看，GPS实测值和IRI预测值之间也存在了局部的差异，如IRI-TEC变化相对比较平缓，而GPS-TEC和IGS-TEC相对波动较大，为了分析观测值与预测值之间的差异程度，分别按照 (3)式计算TEC偏差，得到的结果如图4。

从图4可以看出，全年的TEC偏差基本在50%以内，而广州站GPS观测值在250～300 d出现较大的偏差，IRI-TEC预测值在总体上比GPS-TEC观测值偏高，且比较图4（a），图4（b）两图，也可以看出，IGS-TEC应用与广州地区计算TEC值有较好的效果。

图3 TEC观测值与IRI-TEC预测值年变化对比曲线Fig.3 Correlation Curve for Annual Variation of TEC Observed and IRI-Observed TEC values

4 结语

本文利用广州站双频GPS接收机监测的TEC数据和IGS中心提供的全球TEC网格数据与IRI-2007模型计算的TEC预测值，对太阳活动低年2008年的广州地区TEC变化特征进行了初步的对比分析，得到如下的结果：

（1）广州地区TEC表现出典型的周日变化特征，在当地时间下午14:00～16:00之间达到最大值，在午夜前23:00(15:00 UT)到凌晨06:00(21:00 UT)左右达到一天中最低值，且白天值比夜间高很多，这一变化特征四季相差不大。

（2）TEC表现出明显的半年变化特性和季节依赖性，全年在春秋分季节出现两次峰值，夏季和冬季出现两次低谷，且对比观测值和预测值，全年的TEC偏差基本在50%以内。

（3）TEC预测值与观测值有较好的一致性，能较好地反映广州地区TEC的变化特征，但局部也存在一些差异，如：TEC预测值普遍比观测值偏低，且相对变化较为平缓，日峰值出现的时刻也有点偏差，另外，IGS-TEC与GPS-TEC之间也达到比较好的一致性，起到了很好的对比验证作用。

总体来说，TEC预测值与观测值白天具有较好的一致性，夜间偏差较大，由于IRI模型较少利用中国地区的数据，应用于广州地区会出现局部较大的偏差，因此，IRI模型在广州地区的适用性还需要进一步的完善和修正，目前该模型还在不断发展，版本也在不断更新，基于此，加入中国地区的电离层数据，建立更好的模型，进行更深入和更全面的分析研究和探索将是以后的发展方向，当然要进一步又全面的研究工作还需要积累更长时间的观测资料。

图4 TEC观测值与IRI-TEC预测值百分比偏差Fig.4 Percentage Deviation between TEC Observed and IRI-TEC Predicated Values

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Abstract：The ionospheric total electron content(TEC)is an important parameter to describe the character of the ionosphere.GPS observation data (GPS-TEC data recorded at Guangzhou Meteorological Satellite Ground Station and IGS-TEC data provided by the International GNSS Service) as well as predicted TEC data derived from IRI-2007 model are used to conduct contrastive analysis on the weekday,seasonal and annual variation characteristics of TEC over Guangzhou during 2008,a low solar activity year,from various perspectives.The results show that the observed TEC value is high at daytime and low at nighttime,with obvious semi-annual and seasonal variation characteristic,and two peak values in Spring and Autumnal Equinox.A good agreement is found between IRI-TEC and GPS-TEC at daytime,whereas a little large deviation at nighttime.Physical mechanism to explain the variation character of TEC and some reasons to explain the deviation between IRI-TEC and GPS-TEC are also given in this paper.

Keywords： Ionospheric TEC； Dual frequency receiver； observed value； predicted value； IRI model

GPS-Observation-Data-and IRI-Model-based Contrastive Analysis on Ionospheric TEC Changes of Guangzhou Region during Low Solar Activity Years

CAI Chaojun1,CAOJing2，HUANG Jiang2， HUANG Linfeng1， XU Jie2
(1.South China University of Technology,Guangzhou,510640,China；2.Guangzhou Meteorological Satellite Ground Stations,Guangzhou 510640,China)

P315.717

A

1001-8662（2012）02-0051-08

2011-06-06

国家高技术研究发展计划 (863计划)(2009AA12Z137)

蔡超军，男，1986年生，在读硕士研究生，主要从事电离层闪烁与TEC研究.E-mail：chygoom@163.com.