基于电离层时空域指纹特征的震前异常诊断算法研究

地震监测预警是国家公共安全面对的严峻挑战，而震前电离层异常监测是实现短临预警的潜在途径。由于电离层动力学系统高度复杂，受日地空间多种因素影响，复杂环境下特别是地磁活动干扰下震前电离层异常的辨识与诊断难题亟待解决。项目拟以高精度、高时空分辨率的TEC数据为主要数据源，基于电离层异常的时变与非线性特征，采用小波与神经网络相结合的方法，以提取异常的瞬时指纹特征为突破口，对异常提取、辨识与诊断方法进行深入研究。重点解决基于小波包变换的异常提取方法、基于连续小波变换的异常指纹定义与提取方法、以及基于神经网络敏感性分析的异常诊断算法等关键问题；进而综合研究地震和地磁活动两类最难辨识的驱动源所致电离层异常的指纹特征差异，建立典型地区TEC扰动指纹库，软件实现诊断算法,进行诊断实验与反馈分析；由此形成多因素影响下电离层异常驱动源辨识、地震电离层异常诊断的方法依据及技术基础，为典型地区地震监测预警提供参考。

地震孕育期、临震前电离层扰动探测分析是当前地球科学研究热点之一。电离层异常变化监测已成为实现震前短临预警的潜在重要途径。然而，局部电离层中出现的异常电磁信号除了可能受孕震活动影响之外，还可能受到其他因素影响。因此，复杂环境下震前电离层异常的辨识与诊断是本项目的主要研究目标。本项目以GNSS为观测手段，以GNSS TEC为主要数据源，围绕地震电离层异常探测、分析和诊断中的若干关键问题开展研究，主要成果包括：1）针对地震监测中GNSS站点稀疏区域电离层参量反演的实际需求，发展了一种基于单站GNSS数据的高精度电离层垂直TEC(VTEC)反演算法。在对整周模糊度、伪距噪声、卫星和接收机的硬件延迟偏差以及多路径效应的影响进行了消除或减弱基础上，建立了高精度单站VTEC反演方程，并用最小二乘法进行解算；2）非线性的太阳活动性变化的存在使得电离层异常变化分析非常困难，在高太阳活动期，甚至无法获得有效的电离层异常变化信息。为克服太阳活动性对电离层参量变化分析的不利影响，提出了一种基于多分辨率小波变换的电离层参量非线性太阳活动性背景去除方法。实验结果表明算法提取的电离层太阳活动性背景与实测的太阳活动性指数相关性高达0.9以上；3）开展了震前电离层异常信号指纹特征研究。针对电离层异常扰动的统计特征，总结了电离层异常扰动分析中小波基的选取准则，构造了一种适合于电离层参量异常扰动能量谱提取的解析小波基。在此基础上，定义解析小波能量密度谱和地震电离层扰动指数等指纹特征；4）开展了中小磁暴驱动的电离层扰动指纹库研究，分析总结磁暴引起的电离层扰动的强度、频率、持续时间、平均速度及扰动传播方位等特征，初步建立了中小磁暴驱动的电离层TEC扰动指纹库；5）电离层变化除受太阳活动性控制外，还受地磁活动显著影响。地磁活动不仅可以引起全球电离层变化，而且同样可以产生局部电离层异常。因此，在电离层异常分析中需要对是否为地磁活动所驱动的电离层扰动进行诊断分析。鉴于此，提出了一种基于交叉小波变换的电离层异常-地磁活动诊断算法。实验结果表明，所提出的算法可实现较好的诊断分析效果，尤其是在比较困难的中小磁暴诊断分析中亦能发挥作用；6）对前述所有算法，利用MATLAB和C语言进行了程序实现，进而详细分析了日本3•11地震、汶川地震和芦山地震等典型地震前电离层异常变化特征，并对选定的典型区域的电离层变化进行了跟踪分析。