研究團隊在前期工作中利用經(jīng)驗模型對全球電離層突發(fā)E層進行建模,但缺乏對小尺度結構的預報能力。在最新的工作中,我們基于子午工程的電離層數(shù)字測高儀數(shù)據(jù),初步探索了不同驅動因素對電離層E區(qū)不均勻體演化的影響。結合天基衛(wèi)星觀測,進一步提出了更精確的E區(qū)不均勻體的氣候學重構模型(圖1),有效捕捉了外界變化與電離層E區(qū)不均勻體之間的復雜關系(圖2)。聯(lián)合多個國內電離層數(shù)字測高儀(北京、武漢、漠河、三亞和邵陽)進行對比驗證,進一步證實了模型的有效性和優(yōu)越的預報能力。此外,研究團隊基于該模型開發(fā)了全球范圍的預測應用(圖3),該應用可以為研究人員提供覆蓋完整太陽活動周期(2002-2025)的E區(qū)不均勻體預報信息,預計對極端空間天氣事件的預警做出重大貢獻。

圖1 基于人工智能技術重構全球電離層E區(qū)不均勻體示意圖

圖2 全球電離層E區(qū)不均勻體氣候學觀測結果和模型預測結果

圖3 研究團隊開發(fā)的SELF-ANN(Sporadic E Layer Forecast using Artificial Neural Networks)應用和有效預測的時間范圍
該研究成果為AI在空間天氣建模領域提供了新思路。隨著我國子午工程二期建設和深空探測日益推進,本項工作可為深入理解和預測空間環(huán)境變化提供模型支持,更好地評估中高層大氣對無線電波傳播的影響,這對保證長距離空間通信的穩(wěn)定性和安全性至關重要。
該研究成果以“Ionospheric irregularity reconstruction using multisource data fusion via deep learning”為題發(fā)表于國際權威學術期刊Atmospheric Chemistry and Physics上。該研究工作得到了量子科技創(chuàng)新計劃、深空探測實驗室前沿科學研究計劃、中科院穩(wěn)定支持基礎研究領域青年團隊計劃、科技部重點研發(fā)計劃、國家自然科學基金等資助。同時,中國科學技術大學超級計算中心為本研究提供模擬支持。
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https://doi.org/10.5194/acp-23-13413-2023