尺度分离的动态模式分解与电离层预测
摘要：模态分解方法用于预测离子层电子密度剖面时间序列的foF2和hmF2参数。该方法基于动态模态分解（DMD），它提供了一种仅依靠测量数据确定时空模态的手段。DMD模型可随着新数据的记录而轻松更新，不需要任何物理学来指导动态。然而，在离子层剖面中，我们发现了一系列广泛的振荡，包括一些远远超过日频率的振荡。因此，我们提出了使用小波分解对DMD进行非平凡扩展的方法。我们称这种方法为尺度分离动态模态分解（SSDMD），因为小波将数据中不同时间尺度上的波动分离成不同的成分。我们展示了该方法提供了峰值等离子体密度的稳定重建，并可用于预测未来时间步长的foF2和hmF2状态。我们在覆盖高太阳活动期和低太阳活动期以及低、中和高纬度地区的数据集上演示了SSDMD方法。
作者：Daniel J. Alford-Lago, Christopher W. Curtis, Alexander T. Ihler, Katherine A. Zawdie
论文ID：2204.10215
分类：Space Physics
分类简称：physics.space-ph
提交时间：2022-09-07