Метод моделирования и прогнозирования ионосферных данных на основе совмещения вейвлет-преобразования и моделей авторегрессии-проинтегрированного скользящего среднего

  1. Институт космофизических исследований и распространения радиоволн ДВО РАН, Россия
  2. Камчатский государственный технический университет, Россия

   Работа направлена на создание технологий и программных систем по изучению
   временного хода параметров ионосферы, и выявлению аномалий, возникающих в
   периоды ионосферных возмущений. Предложен метод моделирования спокойного
   (фонового) хода критической частоты ионосферы, основанный на совмещении
   кратномасштабного анализа с методами авторегрессии-проинтегрированного
   скользящего среднего (АРПСС). Метод позволяет выделить характерный ход
   ионосферных данных, построить их прогноз с шагом упреждения пять часов и
   выявить аномалии, формирующиеся в периоды ионосферных возмущений.
   Применение кратномасштабного анализа позволяет разложить временной ряд на
   составляющие и упростить сложную структуру регистрируемых ионосферных
   данных. Разработанные на его основе вычислительные алгоритмы обеспечивают
   выделение информативных составляющих и подавление шума. Полученные
   составляющие моделируются АРПСС-методами. Прогнозирование и анализ
   остаточных ошибок моделей позволяют выявить аномалии, формирующиеся в
   периоды ионосферных возмущений. Предложенный метод моделирования
   ионосферных данных также может быть использован для решения задачи
   заполнения пропусков в данных, с учетом их суточного и сезонного хода.

   Для оценки метода использовались данные критической частоты ионосферы
   станции Паратунка (п-ов Камчатка, ИКИР ДВО РАН), а также данные о полном
   электронном содержании в ионосфере над Камчаткой. В процессе моделирования
   и анализа остаточных ошибок полученных моделей выделены особенности,
   связанные с солнечной активностью, а также возникающие в периоды сильных
   землетрясений на Камчатке.