摘要：利用基于CMONOC的GPS观测数据反演中国大陆区域高精度的RIM,并将奇异谱分析(SSA)方法应用于TEC预报,判断不同序列长度对预测结果的影响,并根据w-correlation选取合适的RC迭代阶数和窗口长度。结果发现,当TEC时间序列长度为27d,窗口长度为序列长度的1/3、迭代SSA分解的前5项时,预测效果最好。提取RIM中心网格点的TEC数据,分别以年积日1~27、101~127、201~227、301~327等4个时段的TEC序列为原始数据,基于SSA进行7d的预测,同时建立ARMA预测模型。结果显示,相较于ARMA预测,SSA方法总体预测精度提高约10%,预测时段更长。进一步对4个时段RIM中2911个网格点处的TEC进行预测,发现RMSE随着纬度减小而增大,预测相对精度呈现中纬度比高、低纬度略高的特点,但无论哪种精度指标,SSA预测模型均优于ARMA预测模型。

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