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摘要: 为了对区域电离层延迟进行实时模型化,利用中国区域GPS实测资料,基于球冠谐函数模型、低阶球谐函数模型、多项式模型和Kriging内插方法,构建了电离层延迟模型。重点讨论了电离层垂直总电子含量(vertical total electron content,VTEC)的空间变异性、相关性的统计计算和Kriging内插估计方法,实现了中国区域VTEC格网实时建模。验证结果表明,高纬度地区VTEC拟合精度优于低纬度地区,Kriging内插估计和多项式模型结果的拟合内符合精度明显优于球冠谐函数模型和低阶球谐函数模型。但多项式拟合的格网,其方差则存在明显的边际效应,拟合区域中央精度较高,区域边缘地带精度明显下降;Kriging算法估计的格网点VTEC方差更符合实际情况,穿刺点多的地方,格网点精度较高。Abstract: For real-time regional VTEC(vertical total electron content) modeling over China, ionospheric modeling is realized based on spherical cap harmonic functions, low-degree spherical harmonic functions, polynomial models and Kriging interpolation techniques. This paper focuses on the spatial variability and relevance of VTEC and Kriging interpolation methodology to achieve real-time regional VTEC modeling using China regional GPS data. Results indicate that fitting accuracy in the high latitude areas is better than in lower latitude areas, Kriging interpolation and polynomial modeling show better performance than the spherical cap harmonic function and low-degree spherical harmonic function. But polynomial modeling has a marginal effect as fitting precision decreases rapidly while the distance to the center of the modeling region is increased. The variance of grid VTEC estimated using Kriging algorithm, in contrast conforms closely to the actual situation, with shows higher precision when the number of IPPs increases over the region.
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图 2 经验半变异函数及其拟合函数分布
Figure 2. Distribution of Empirical Semivariogram and Its Fitting Function
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图 3 4种区域电离层延迟模型实时建模结果精度对比
Figure 3. Precision of Four Real-Time Ionospheric Delay Modeling Results in Comparison
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图 4 DOY218不同地方时Kriging和POLY格网点估计精度对比
Figure 4. GRID VTEC Estimation Precision of Kriging and POLY in Comparison at Different Local Time (DOY218)
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图 5 中国区域地方时14:00(DOY218)4种区域模型与IGS GIM的差异分布
Figure 5. Difference Between Four Regional Models and IGS GIM at China Local Time 14:00 (DOY218)
表 1 Kriging内插结果CRIM与GIM的差异
Table 1 Difference Between CRIM and GIM Using Kriging Algorithm
年积日 差异/TECU 时段 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 218 RMS 3.90 2.28 3.42 5.02 4.11 4.85 5.12 5.60 4.11 3.80 2.27 2.52 mean -1.61 -1.36 -1.20 -0.61 -0.52 -1.18 0.64 1.38 0.46 0.52 0.44 -1.36 219 RMS 3.19 2.56 4.28 4.17 4.66 4.25 3.36 3.82 3.02 2.57 1.88 2.11 mean -1.95 -1.34 0.94 -1.44 0.28 -0.92 -0.95 -2.04 -2.07 -0.34 -0.12 -0.72 220 RMS 2.78 2.14 3.18 4.56 5.43 6.17 5.94 4.84 3.68 4.38 2.48 1.88 mean -1.54 -0.87 -0.76 -0.62 -0.28 0.43 1.96 1.18 -0.13 1.43 0.05 -0.96 221 RMS 2.98 2.41 3.42 5.23 4.60 6.78 8.92 3.27 3.32 3.79 2.20 1.92 mean -0.60 -1.57 -1.68 -0.53 -0.15 -0.03 2.81 -0.52 -0.30 0.47 -0.56 -1.34 222 RMS 2.86 2.16 3.57 3.46 4.49 6.23 4.52 4.45 2.82 3.24 1.92 1.64 mean -1.14 -0.10 -0.25 0.10 0.42 1.06 -0.53 -0.31 -1.02 -0.35 -0.43 -0.43 223 RMS 2.85 2.30 2.73 4.95 5.96 4.25 4.53 8.23 4.09 5.48 3.60 2.04 mean -0.38 -1.0 -1.0 -0.46 1.39 -0.02 0.62 1.79 -0.37 0.89 -0.36 -0.89 224 RMS 2.29 2.23 2.06 3.42 3.86 5.39 5.40 4.42 2.61 2.25 1.90 1.74 mean -1.01 -1.59 -1.24 -1.73 -0.27 -0.38 -0.40 -0.90 -1.68 -1.24 -1.0 -0.96 
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