高超，刘黎军，王志强，白伟华，刘小煦，谭广远，邓楠

（1.北京跟踪与通信技术研究所，北京 100094；2.中国科学院国家空间科学中心；3.天基空间环境探测北京市重点实验室；4.中国科学院空间环境态势感知技术重点实验室；5.掩星探测与大气气候应用国际联合实验室：北京 100190；6.中国科学院大学，北京 100049）

0 引言

电离层是近地空间的重要组成部分，其形态结构与太阳活动息息相关。通过观测并分析电离层周期或非周期变化以及对典型的电离层气候学特征的产生机理开展分析与研究，不仅能够对电离层气候变化中驱动源以及驱动过程等的电离层物理研究起到推动作用，同时能够为电离层气候特征的预测与预报提供支撑。电离层气候学研究基于不同电离层参数，例如基于F2层峰值电子密度（NmF2）、F2层峰值高度（hmF2）以及标高（Hm）等电离层参数，从多个维度对电离层随着地理空间尺度、季节、地方时以及太阳活动的变化展开研究。

数据资料是开展电离层气候学研究的基础，其中全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）无线电掩星技术为近20年来高速发展的一门新型无线电遥感探测技术[1]。相较于传统的电离层探测手段，例如垂测仪、非相干雷达或电离层探空仪等，GNSS电离层掩星探测技术通过搭载在低轨卫星上的掩星接收仪接收受电离层折射效应影响的GNSS信号，并通过相应的反演算法获取电离层物理参数信息。该技术可以依托目前正在轨运行的卫星系统，包括全球定位系统（Global Positioning System, GPS）、北斗导航卫星系统（Beidou Navigation Satellite System,BDS）等，因此不仅具有成本低、可全球覆盖、全天时、全天候等优势[2]，其数据产品的长期稳定性以及无须定标的优势使得该数据产品适用于电离层长期变化的气候研究，是电离层气候学特征研究的重要数据资料来源[3]。

我国于2013年发射的“风云三号”C星已成功在轨运行，其上搭载的由中国科学院国家空间科学中心设计与研发的全球导航卫星掩星探测仪（GNSSOccultation Sounder,GNOS）是全球首个可同时接收BDS与GPS电离层掩星信号的探测仪[4]，每天可以探测大约500次GPS与大约200 次BDS大气与电离层掩星事件[5]，为电离层空间天气研究、数值天气预报等提供数据支持。其中电离层观测数据包括L1、L2级数据产品，L1级数据提供单次掩星事件的电离层附加相位及辅助数据，L2级数据提供单次掩星事件的电子密度廓线及辅助数据[6]。然而，当前包括GNOS与美国的COSMIC等所使用的GNSS掩星反演算法均基于球对称假设的双频TEC，因此仍会有一定的反演误差以及失真数据，会对基于数据统计方式的电离层气候特征研究工作产生不利影响。同时，电离层参数会对电离层闪烁以及地磁活动等产生响应，因此在基于GNSS电离层掩星数据开展气候学特征研究之前，应通过行之有效的特征提取与质量控制方法来提高数据的可靠性与真实性，并根据对电离层季节或者年际变化等不同研究需要灵活选择时间与空间窗口对数据进行划分。综上，设计一种易实现、灵活高效且易于模块化的数据处理方法对开展电离层气候学研究具有重要意义。

本文提出一种可应用于电离层气候学研究的数据处理方法。该方法的实施步骤为：首先选取一定时间跨度内的原始GNSS电离层掩星数据产品并对其进行常规质量控制和进阶质量控制，随后提取数据集相应的廓线特征参数（譬如NmF2、hmF2等），再根据研究需要划分具体的时间窗口以及地理空间步长形成全球或区域性数据网格，最后对网格数据进行平滑处理和可视化操作，即可通过直观的图像数据开展电离层气候学特征分析与研究。

1 电离层掩星数据处理方法

1.1 质量控制

GNSS电离层掩星数据质量控制与筛选主要包括数据准备、常规质量控制以及进阶质量控制3部分，其中，数据准备工作是指汇总所需要的时间范围内的原始GNSS电离层数据文件；常规质量控制包括数据文件完整性检测、廓线非单调变化判别以及电子密度数值区间检测；进阶质量控制是依据电离层理论对廓线进一步约束，具体包括hmF2检测、偏差监测、噪声判别、梯度约束以及磁暴判别。

常规质量控制的具体内容包括：

1）数据文件完整性检测：对原始数据文件的完整性进行检验，即筛查每个文件电离层廓线数据在掩星切点处的经度、纬度以及电子密度信息数据是否缺失。

2）廓线非单调变化判别：电子密度廓线具有随海拔高度非单调变化的特性，即廓线中电子密度表现出先增加后降低的趋势，存在明显的电子密度峰值，可基于该特性检测电子密度廓线是否为非单调变化。

3）电子密度数值区间检测：对F2层峰值电子密度的数值范围进行判别，检测其是否在过小（＜5 cm-3）和过大（＞107cm-3）区间内以及是否存在负值。

进阶质量控制的具体内容包括：

1）hmF2检测：对hmF2范围进行判别，检测其是否处于200～450 km 范围内。

2）偏差监测：用平均偏差（mean deviation,MD）对电子密度尖峰进行监测，MD的定义[7]为

式中：N为采样点总数；nei和n分别为第i个采样点的电子密度监测值以及通过数据平滑计算后的电子密度值。

3）噪声判别：用噪声系数（Δ）对由于电离层闪烁作用造成的失真廓线进行判别，判定当前廓线的Δ值是否小于0.01，Δ的定义[8]为

式中：k为300 km 以上的电子密度数据总数；ne(i)和(i)分别为海拔300 km 以上的电子密度监测值以及通过数据平滑计算后的电子密度值。

4）梯度约束：依据查普曼理论，在420～490 km高度范围内的顶部电离层电子密度会随海拔升高而逐渐降低，即表现出负梯度变化[9]。定义电子密度廓线顶部基准标高Hsc以表征F2层峰值电子密度开始呈指数衰减（衰减为1/e 倍）时的海拔高度h(NmF2×0.368)与峰值高度hmF2的差值[10]，即

Hsc阐述了峰值高度以上O+的离子密度分布，在该高度区间内电子密度梯度相对较小。Hsc参量的反常变化与磁暴的发生密切相关，Xu 等[11]通过统计后发现，99%的掩星电子密度廓线的Hsc分布在60～240 km 之间，这也是本工作对电子密度廓线顶部基准标高的约束阈值。

5）磁暴判别：磁暴会使电离层电子密度廓线产生较大波动，对电离层特征参数值产生较大影响，因此需要根据地磁指数Kp来对当前数据是否处于磁暴期间进行判别。

1.2 网格化

为直观体现全球电离层气候特征以及不同时间阶段的特征差异，需对数据集进行可视化处理。首先选取、汇总所需要的GNSS电离层数据参数，然后将其根据时间以及空间约束投影到所需的地理位置，具体包括时间窗口限定、空间网格划分、网格数据处理以及数据平滑4个主要步骤。

1）时间窗口限定：将汇总后的数据集按照所需要的时间尺度进行划分，以便对季节及年际变化或气候学特征进行分析，通常划分的时间尺度包括按季（即3个月为1个时间窗口）、按月划分，或按照某次电离层异常的持续时间（例如2015年3月电离层暴的持续时间跨度）等。

2）空间网格划分：首先根据是否为全球电离层气候学研究或区域性气候学研究将数据根据地理空间范围要求进行划分；随后根据需求的网格点大小，即经度、纬度步长将数据映射到所研究的地理空间，其中，具体步长要满足至少60%的数据网格内的电离层参数数量大于4。值得注意的是，“风云三号”C星电离层掩星探测所对应的水平分辨率约为280 km（对应经、纬度3°），因此，网格尺度的指定不能小于3°。

3）网格数据处理：划分后的数据网格的大部分网格点内存在多个数据，因此应基于任务需求或数据特征计算或选取合适的数据来体现当前网格点的电离层状态。通常可选取的操作有取均值或取中值，以取中值为例，若当前网格内有N个NmF2值，首先将各个数据按照数值大小进行排序，随后基于中值化对网格内数据进行处理，具体计算式为

通过该步骤能够有效降低当前网格内存在的个别异常值的影响。

4）数据平滑：由于部分网格点存在空缺，不仅影响后续的可视化操作也会影响后续对全球电离层气候学特征的分析，所以需要采用九宫平滑的方式对网格进行数据平滑以消除空缺值的影响。如图1所示，空缺值由周围网格数据点进行算术平均获得，当空缺值处于网格内部，如图1(a)所示，其电离层特征数据值由8个邻近网格数据进行算术平均获取；当空缺值位于纬度边界网格点，如图1(b)所示，则通过5个邻近网格进行算术平均获取。

图1 数据九宫平滑示意Fig.1 Data smoothing with scratchablelatex

通过以上电离层数据处理后可获取全球电离层网格化特征数据，将该数据网格进行可视化操作后即可对全球电离层气候学特征展开研究。

2 应用示例以及结果分析

本文选取自2016.035至2017.035的FY3CGNOS电离层掩星数据对全球NmF2电离层气候学特征进行季节性研究分析。

首先对收集后的原始数据集进行质量控制与数据筛选，最终获取共计43 991个符合质量控制条件的数据文件，即获取了43 991条GNSS掩星垂直廓线。随后进行网格化处理，按照季节划分时间窗口，即将2016.035至2017.035按照季节划分为4组数据，包括自2016.035至2016.125的春分季数据集、自2016.128至2016.218的夏至季数据集、自2016.221至2016.311的秋分季数据集以及自2016.311至2017.035的冬至季数据集。时间窗口限定后再对每组数据进行空间网格划分，选取经度、纬度空间步长分别为5°与10°，以春分季为例，划分后的白天全球掩星电离层NmF2网格数量分布如图2所示，其中白色网格表示该网格点具有不少于4个NmF2数据，并占总网格数量的60%，符合既定的网格划分标准。

之后基于中值化对网格数据进行处理，同样以春分季为例，处理后的白天期间全球电离层NmF2分布如图3所示。可以看到当前网格存在部分空缺，因此使用基于九宫平滑的处理方式对空缺处进行数据填充，填充后的春分季白天电离层NmF2全球分布如图4所示。

图2 春分季白天全球电离层NmF2网格数据数量分布Fig.2 Distributions of global ionospheric NmF2 grid data in daytimeduring the vernal equinox season

图3 网格数据处理后的春分季白天电离层NmF2全球分布Fig.3 Global distributions of ionospheric NmF2 in daytime during the vernal equinox season after grid data processing

图4 空缺填充后的春分季白天电离层NmF2全球分布Fig.4 Global distributions of ionospheric NmF2 in daytime during the vernal equinox season after gap filling

根据上述步骤，分别对春分季、夏至季、秋分季和冬至季白天以及夜晚的全球NmF2数据进行质量控制与网格化并进行可视化操作，最终结果如图5～图8所示。

图5 春分季白天与夜晚电离层NmF2全球分布Fig.5 The global distribution of ionospheric NmF2 in the day and night during the vernal equinox season:(a)during the day (08:00-11:00 LT),(b)during the night (20:00-23:00 LT)

图6 夏至季白天与夜晚电离层NmF2全球分布Fig.6 Global distributions of ionospheric NmF2 in the day and night during the summer solstice season:(a)during the day (08:00-11:00 LT),(b)during the night (20:00-23:00 LT)

图7 秋分季白天与夜晚电离层NmF2全球分布Fig.7 Global distributions of ionospheric NmF2 in the day and night during the autumn equinox season:(a)during the day (08:00-11:00 LT),(b)during the night (20:00-23:00 LT)

图8 冬至季白天与夜晚电离层NmF2全球分布Fig.8 Global distributionsof ionospheric NmF2 in the day and night during the winter solsticeseason:(a)during the day (08:00-11:00 LT),(b)during the night (20:00-23:00 LT)

上述各个时间窗口的电离层NmF2全球分布表现出多种典型电离层气候学特征：图5～图8中(a)图均体现出显著的赤道异常现象，即沿低磁纬分布的低值电子密度条带被沿南北中磁纬分布的高值电子密度条带所夹[12]。图6与图8体现出夏季中纬度地区夜间异常，即在中磁纬区域出现的夜间电离层电子密度相对于白天的区域性反常增加现象，具体包括一般威德海异常以及特殊威德海异常[13]，其中图8(b)中的夜间电离层掩星NmF2表现出相对于图8(a)中白天期间的威德海海域的NmF2增强，该现象是特殊威德海异常；图8(b)中的威德海西侧相邻海域以及图6(b)中的东亚地区同样具有与白天相比夜间NmF2呈现区域性增加的特点，该现象是一般威德海异常。图5中的电离层掩星NmF2无论是在白天或是在夜间其值均高于图7中的，此乃被称为“半年异常”的典型电离层气候学特征[14]。

3 结束语

GNSS电离层掩星观测技术是一种新型的遥感探测技术，相较于传统的观测手段其具有高时空分辨率、全球覆盖、全天候、低成本以及无须定标等诸多优势，其数据产品已广泛应用于电离层气候学研究、电离层空间环境监测、电离层数值模型设计以及数值天气预报等领域。本文设计了一种从给定观测时间跨度内的电离层原始数据文件中选取研究所需的电离层数据特征并进行质量控制以及网格化操作最终应用到电离层气候学研究的数据处理方法，具有灵活性高以及鲁棒性好的优点，并基于实例验证了其可靠性，为基于GNSS电离层掩星数据开展长期电离层气候学研究提供了一种新的数据处理方法。