王振东 王粲 袁洁浩 毛丰龙

摘要：利用2010.0—2016.0年中国国际地磁交换台站和中国邻近地区共14个地磁台站的X，Y，Z分量观测数据，结合世界资料中心发布的静扰日数据，计算了台站十日静日午夜均值，并进行三次多项式拟合，得到X，Y，Z分量的长期变化和年变率。同时，利用CHAOS-6和IGRF-12模型计算了2010.0—2016.0年F分量的长期变化，分别得到了CHAOS-6及IGRF-12模型计算值与台站观测值的差值。结果表明：同一地区的台站X，Y，Z分量变化趋势基本一致;Z分量的平均年变率与X，Y分量相比偏大;CHAOS-6和IGRF-12模型描述的F分量的长期变化与台站观测值之间的差值的绝对值分别为4.8～253.7nT和0.9～420.0nT。产生上述误差的原因主要是CHAOS-6和IGRF-12模型是描述全球地磁场的模型，而地磁场及其长期变化具有显著的区域特征和局部特征。

关键词：地磁场;长期变化;IGRF;CHAOS;中国及邻近地区

中图分类号：P315.721文献标识码：A文章编号：1000-0666（2019）01-0102-10

0引言

地磁場是随时间和空间而变化的矢量场，可分为外源场、内源场和感应场（徐文耀，2003）。外源场的时间变化剧烈，能量较弱;内源场的时间变化缓慢，是地磁场的主要能量成分（徐文耀，2014）。地磁场及其长期变化不仅具有全球性的总体形态，还具有区域性和局部性的变化特征（安振昌，2002）。准确地描述地磁场及其长期变化是地磁学的重要研究内容之一（安振昌，2003;徐文耀等，2005;高金田等，2006;康国发等，2008;顾左文等，2009;陈斌等，2010，2011a;王振东等，2017）。精确的地磁场模型不仅具有重要的科学意义，而且在能源、矿产、环境、通信、航天、地质等领域有着广泛的实际应用（傅承义等，1985）。

国际地磁参考场（IGRF）是国际上通用的地磁标准模型，是根据全球地磁台站记录数据、卫星磁测数据和野外观测数据综合计算得出的，描述的是全球地磁内源场及其长期变化。1968年国际地磁学与高空物理学协会（IAGA）发布了第1代IGRF模型（IGRF-1）（Zmuda，1971），随后每5年更新一次IGRF模型（Peddiie，1982;Barraclough，1987;Langel，1992;Barton，1997），最新的第12代IGRF模型（IGRF-12）于2014年12月发布（Thébaultetal，2015）。为了解IGRF模型的功能与实际应用的有效性，陈斌等（2012a，b）评估了IGRF模型在中国地区实际应用中的精度和误差。IGRF模型在岩石圈磁异常变化分析及地震监测预报中具有重要的实际应用（顾左文等，2006;顾春雷等，2010;陈斌，2011b;倪喆等，2014a，b，2017;王粲等，2017;苏树朋等，2017;张忠龙等，2017;丁新娟等，2017;Wangetal，2018，2019）。

CHAOS也是一种描述全球地磁场及其长期变化的模型，最初是由丹麦国家空间中心于2006年提出的。与IGRF模型不同的是，CHAOS模型不仅描述地磁内源场，还给出了地磁外源场及其变化。第1代CHAOS模型是利用CHAMP、rsted和SAC-C卫星磁测数据计算得到的（Olsenetal，2006），2008—2015年先后提出了xCHAOS，CHAOS-2，CHAOS-3，CHAOS-4和CHAOS-5模型（Olsenetal，2009，2014）。其中，CHAOS-3和CHAOS-5模型分别作为IGRF-11和IGRF-12的候选模型（Olsenetal，2010;Finlayetal，2015）。最新一代CHAOS-6模型是2016年提出的，该模型是利用Swarm卫星数据和160个地面台站数据计算得到的（Finlayetal，2016）。

本文计算了2010.0—2016.0年中国国际地磁交换台站和中国邻近地区14个地磁台站X，Y，Z分量十日静日午夜均值的长期变化，对2011—2015年所有台站三个分量的年变率进行分析;对比了F分量的长期变化以及利用CHAOS-6模型和IGRF-12模型描述的F分量的长期变化，分别获得了台站观测值与CHAOS-6模型和IGRF-12模型计算值之间的差值，对不同台站之间的差异进行了分析。

本文采用2010.0—2016.0年4个中国国际地磁交换台站和中国邻近地区10个地磁台站的观测数据，地磁台站的分布如图1所示。

地磁台站数据来源于INTERMAGNEThttp：//www.intermagnet.org.，CHAOS-6模型相关资料来源于丹麦国家空间中心http：//www.space.dtu.dk.，IGRF-12模型相关资料来源于国际地磁学与高空物理学联合会（IAGA）http：//www.iaga-aiga.org.，数据处理过程中使用的静扰日数据来源于世界资料中心（WDCKyoto，Japan）http：//wdc.kugi.kyoto-u.ac.jp.。

图1所示14个地磁台中，ABG台2015年前后无数据;BMT台2012—2013年无数据;HYB台2014年前后无数据;JAI台从2011年开始有数据，2012—2013年以及2015年前后无数据;AAA台，IRT台，KAK台及KNY台2014年无数据;MMB台从2011年开始有数据，2013—2014年无数据;NVS台2012和2014年无数据;PHU台2011年前后以及2013年无数据;JAI和MMB台数据连续性较差。

由于部分台站的数据连续性较差，因此在数据处理时采用多项式拟合的方法获取缺失的数据。经过对比，三次多项式拟合效果更好，优于二次多项式和线性拟合，所以本文采用三次多项式进行拟合。

2地磁台站各分量长期变化及年变率

地磁台站各分量长期变化的数据处理步骤如下：

（1）将地磁台站X，Y，Z分量的分钟值数据转换为时均值数据;（2）根据世界资料中心每个月发布的静扰日数据，依次判断2010.0—2016.0年每10天中的静日（最后10天以实际剩余的天数为准）;（3）计算每10天中所有静日的午夜00：00—03：00时（地方时）的平均值，得到十日静日午夜均值;（4）将十日静日午夜均值进行三次多项式拟合;（5）计算2011—2015年各台站X，Y，Z分量十日

静日午夜均值每年的年变率以及平均年变率。

图2给出了中国及邻近地区14个地磁台站的X，Y，Z分量的长期变化曲线。从图2中可以看出：2010.0—2016.0年，除ABG和HYB台X分量变化较为平缓外，其余台站X分量均呈现出单调减小的趋势;对Y分量而言，AAA，ABG，HYB和JAI台呈现单调增大的趋势，其余台站呈现单调减小的趋势;所有台站Z分量均呈现单调增大的趋势。另外，日本的KAK，KNY和MMB台三分量的长期变化形态一致;俄罗斯的IRT和NVS台三分量的长期变化形态一致;印度的ABG，HYB和JAI臺Y，Z分量的长期变化形态一致，ABG和HYB台X分量的长期变化形态与JAI台相反。

表1给出了2011—2015年14个地磁台X，Y，Z分量十日静日午夜均值的年变率，并分析了每个地磁台5年平均年变率变化。对于X分量，除了ABG和HYB台平均年变率为正值外，其余台站的平均年变率均为负值;IRT台的平均年变率最大，HYB和KAK台的平均年变率最小。对于Y分量，AAA、ABG、HYB和JAI台平均年变率为正值，其余台站的平均年变率均为负值;ABG和KNY台的平均年变率最大，NVS台的平均年变率最小。对于Z分量，所有台站的平均年变率均为正值;PHU台的平均年变率最大，IRT台的平均年变率最小。总体来说，各台站Z分量的平均年变率比X和Y分量的平均年变率偏大。

图3给出了14个地磁台站X，Y，Z分量十日静日午夜均值的平均年变率的等值线分布图。从图中可以看出，随着纬度的增加，X，Z分量年变率近

似呈现减小的趋势，Y分量年变率随着经度的增大呈现先减小后增大的趋势。总体来说，中国、印度和中亚地区地磁场X，Y，Z分量的平均年变率分

布相对比较均匀;日本地区的X分量的平均年变率分布相对均匀，Y，Z分量呈现明显的局部特征;蒙古及俄罗斯地区的3个分量的平均年变率呈现明显的局部特征。

3地磁台站观测值与两种模型描述的F分量长期变化差异分析利用CHAOS-6和IGRF—12模型分别计算2010.0—2016.0中国及邻近地区14个地磁台站F分量的十日静日午夜均值，并进行三次多项式拟合，与台站描述的F分量的长期变化进行了对比分析。

图4给出了中国及邻近地区14个地磁台站F分量观测值与CHAOS-6和IGRF-12模型描述的F

分量的长期变化的对比曲线。从图4可以看出：2010—2015年，14个地磁台站观测数据与CHAOS-6和IGRF-12模型描述的F分量都呈现出逐渐增大的趋势（近似于线性增大），三者描述的F分量的长期变化整体趋势基本一致。除了CHAOS-6模型描述的JAI台F分量和IGRF-12模型描述的GZH和PHU台F分量幅值与台站观测数据基本一致外，其余台站两个模型描述的F分量幅值与台站观测数据均有一定的偏差。

其中，AAA，CNH，KAK，KNY，LZH和MMB台两个模型描述的F分量幅值均大于台站观测数据，ABG，BMT，HYB和NVS台两个模型描述的F分量幅值均小于台站观测数据。另外，ABG，BMT，HYB，IRT，JAI和MMB台CHAOS-6模型描述的F

分量与台站观测值的差值小于IGRF-12模型描述的F分量与台站观测值的差值，AAA，CNH，GZH，KAK，KNY，LZH，NVS和PHU台IGRF-12模型描述的F分量与台站观测值的差值小于CHAOS-6模型描述的F分量与台站观测值的差值。

4结论

本文利用2010.0—2016.0年中国及邻近地区14个地磁台站X，Y，Z分量资料，及世界资料中心发布的静扰日数据，计算了台站观测数据十日静日午夜均值。由于地磁台站数据不连续（有些台站数据质量较差），对台站数据进行了三次多项式拟合，最终得到三个分量长期变化和年变率。结果表明：拟合结果与地磁台站观测数据的长期变化形态一致;同一地区的地磁台站X，Y，Z分量变化趋势基本一致;Z分量的平均年变率相比X和Y分量的平均年变率偏大;中国、印度和中亚地区地磁场X，Y，Z分量的平均年变率分布相对比较均匀，日本地区X分量的平均年变率分布相对均匀，Y，Z分量呈现明显的局部特征，蒙古及俄罗斯地区X，Y，Z分量的平均年变率呈现明显的局部特征。

利用CHAOS-6和IGRF-12模型计算了所有台站2010.0—2016.0年F分量的长期变化，与台站F分量的三次多项式拟合结果进行了对比分析。结果表明：CHAOS-6模型计算值与台站观测值之间的差值的绝对值为4.8～253.7nT，IGRF-12模型计算值与台站观测值之间的差值的绝对值为0.9～420.0nT。

CHAOS-6和IGRF-12模型在描述某一区域时会产生较大的差异，而且CHAOS-6和IGRF-12模型在描述同一区域时，也会存在较大的差异性。产生误差的主要原因是这两个模型都是描述全球范围的地磁场，而中国以及中国邻近地区地磁场及其长期变化都存在明显的区域特征和局部特征。

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Abstract

Usingtheobservationdata（X，Y，Zcomponentsofgeomagneticfield）of4Chinainternationalgeomagneticexchangeobservatoriesand10geomagneticobservatoriesinChinasneighboringregionsduringtheperiod2010.0—2016.0，andcombiningwiththequietestandmostdisturbeddatareleasedbytheWorldDataCenter，wecalculatedthemeanvaluesatthemidnightofevery10daysintheaboveobservatories，whichisfittedwithcubicpolynomialsoastoobtaintheanalysisofgeomagneticsecularvariationandannualvariationofX，Y，Zcomponentsofgeomagneticfield.Atthesametime，usingtheCHAOS-6modelandtheIGRF-12model，wecalculatedthegeomagneticsecularvariationoftheFcomponentduringtheperiod2010.0—2016.0，andobtainedthedifferencebetweenthecalculatedvaluesoftheCHAOS-6andIGRF-12modelsandtheobservedvaluesofobservatoriesrespectively.TheresultshowsthatthevariationtrendsofX，Y，Zcomponentsofobservatoriesarebasicallyconsistentinthesamearea，andtheaverageannualvariabilityoftheZcomponentislargerthanthatoftheX，Ycomponents.TheabsolutevaluesofthedifferencebetweengeomagneticsecularvariationoftheFcomponentdescribedbytheCHAOS-6andIGRF-12modelsandtheobservedvaluesofobservatoriesare4.8～253.7nTand0.9～420.0nT，respectively.ThemainreasonfortheaboveerroristhattheCHAOS-6modelandtheIGRF-12modeldescribtheglobalgeomagneticfield，whilethegeomagneticfieldanditssecularvariationshavesignificantregionalandlocalcharacteristics.

Keywords：geomagneticfield;secularvariation;IGRF;CHAOS;Chinaanditsneighboringregions