摘要:
电离层F2层的临界频率(foF2)的平方与峰值电子密度(NmF2)成正比,是影响GNSS性能的关键参数之一,提升电离层foF2的预测精度对于优化GNSS广播电离层模型性能并提升GNSS的定位精度具有重要意义. 本文基于中国及周边区域的18个测高仪台站和COSMIC(constellation observing system for meteorology, ionosphere, and climate)掩星观测数据,综合考虑世界时、年积日、地理位置、太阳和地磁活动等多维特征,利用随机森林(random forest,RF)算法构建了电离层foF2预测模型. 通过与国际参考电离层(international reference ionosphere, IRI)-2020模型对比分析,验证了该模型的预测精度. 研究结果表明,与IRI 国际无线电咨询委员会(International Radio Consultative Committee, CCIR)和IRI 国际无线电科学联盟(International Union of Radio Science, URSI)模型相比,RF模型的平均绝对误差(mean absdute error, MAE)分别降低了14.81%和17.11%,均方根误差(root mean squared error, RMSE)分别降低了11.21%和13.14%. 此外,该模型在不同纬度、地方时、太阳活动和地磁活动条件下,均展现出优于IRI-2020的预测精度. 本研究不仅有效提升了中国及周边区域电离层foF2的预测精度,还为提高GNSS的准确性和可靠性奠定了重要基础.