基于克里格重構(gòu)的區(qū)域地磁變化場短時預(yù)測模型

牛 超，劉代志，王躍鋼，李夕海，楊曉君

（第二炮兵工程大學(xué)，西安 710025）

基于克里格重構(gòu)的區(qū)域地磁變化場短時預(yù)測模型

牛 超，劉代志，王躍鋼，李夕海，楊曉君

（第二炮兵工程大學(xué)，西安 710025）

區(qū)域地磁變化場建模與預(yù)測是地磁輔助導(dǎo)航、空間環(huán)境監(jiān)測與預(yù)報等領(lǐng)域的重要研究課題。結(jié)合時域上的單臺站地磁變化場預(yù)測，以及空間域上的區(qū)域地磁變化場重構(gòu)，提出了一種基于克里格重構(gòu)的區(qū)域地磁變化場短時預(yù)測模型。以區(qū)域范圍（101°E~111°E，30°N~40°N）的地磁測站2009年的數(shù)據(jù)為實例，結(jié)果表明：1）基于克里格方法重構(gòu)的區(qū)域地磁變化場 Z分量，準(zhǔn)確合理的反映了其時空變化特性；2）在短時預(yù)測中，區(qū)域模型能緊跟地磁變化場的變化趨勢，說明其能很好地描述變化磁場的時空演化特性，且位于區(qū)域邊緣的臺站預(yù)測誤差稍大。當(dāng)預(yù)測期為1 h、6 h、12 h、24 h時，區(qū)域地磁變化場預(yù)測模型的平均絕對誤差分別為1.67 nT、2.19 nT、2.72 nT、3.14 nT。

克里格重構(gòu)；區(qū)域地磁變化場；預(yù)測模型；地磁導(dǎo)航

地磁導(dǎo)航是利用地球穩(wěn)定磁場（包括主磁場和局部磁異常場）進行匹配制導(dǎo)的一種新型導(dǎo)航方法[1-2]。變化磁場雖然只占地球總磁場的 1%左右，但是對地磁導(dǎo)航的影響巨大，一般來說，其日變幅高達幾十納特[3]。文獻[4]亦指出在我國某區(qū)域，地磁分量值每千米的最大變化量也不過3.6 nT。而目前普通的地磁匹配基準(zhǔn)圖只能反映地球穩(wěn)定磁場，無法對地球變化磁場做出自適應(yīng)的修正。因此，區(qū)域地磁變化場的分析和建模研究很重要，并且其在應(yīng)用地磁學(xué)研究的許多領(lǐng)域都有作用體現(xiàn)，如高精度陸地、海洋磁力測量中的日變改正；震磁效應(yīng)研究等。

變化磁場建模不同于穩(wěn)定磁場。穩(wěn)定磁場中的地殼磁異常場其空間分布復(fù)雜但時間演化上較穩(wěn)定。小至一塊磁性巖石，大至整個地殼，都有其特有的磁場分布，因此，要建立穩(wěn)定磁場模型，需要大量的空間采樣點。而地球變化磁場雖然也具有復(fù)雜的空間分布與時間演化，但其規(guī)律性也較明顯，一個地磁觀測站能夠以一定精度表達一片區(qū)域的變化磁場，如果利用區(qū)域內(nèi)多個地磁測站，則能以更高精度表達較大區(qū)域的變化磁場，循此規(guī)律性利用現(xiàn)代智能信號處理方法輔以地統(tǒng)計學(xué)理論，就可對其做出較高精度的預(yù)測。因此，本文結(jié)合時域上的單臺站地磁變化場預(yù)測，以及空間域上的區(qū)域地磁變化場克里格重構(gòu)，提出了一種基于克里格重構(gòu)的區(qū)域地磁變化場預(yù)測模型。

1 基于改進克里格法的區(qū)域地磁變化場重構(gòu)及精度評估

1.1 區(qū)域地磁變化場的克里格重構(gòu)理論

克里格法是由Krige提出的一種地統(tǒng)計學(xué)方法。已有學(xué)者基于克里格法進行了電離層相關(guān)參數(shù)（如電離層TEC、f0F2）的區(qū)域重構(gòu)問題研究[5-8]，并取得了較好的效果。

將克里格法用于地磁變化場區(qū)域重構(gòu)，設(shè) B(x,y)為地磁變化場的某個地磁分量，已知區(qū)域內(nèi)n個地磁臺站的地磁變化場某地磁分量值 B(xi,xj)，其中 i= 1,2,…, n，則區(qū)域內(nèi)任一點 (x0,y0)的克里格估計量 Bp(x0,y0)可表示為：

式中， Wi為權(quán)重系數(shù)。Benkova[9]指出，在一定空間范圍內(nèi)，地磁變化場的差異性在經(jīng)度和緯度方向上是不同的，緯度效應(yīng)較經(jīng)度效應(yīng)更大些，兩者大概差一個量級。因此，這里對算法中的空間距離進行了改進，以將克里格法用于地磁變化場區(qū)域重構(gòu)。對于空間兩點 Pi和 Pj，引入地磁變化場距離d，則 Pi和 Pj的之間距離 dij定義為：

式中，Lon(i)和Lat(i)分別為i點的經(jīng)度和緯度；ε為尺度因子，以考慮地磁變化場隨空間的分布在經(jīng)向和緯向的區(qū)別，這里選取 ε= 10。

變異函數(shù)采用通過原點的線性型：

可得到用于地磁變化場區(qū)域重構(gòu)的克里格方程組：

該方程組與變異函數(shù)的斜率無關(guān)，及線性模型的斜率并不影響重構(gòu)的結(jié)果。

1.2 重構(gòu)精度評估

地磁變化場的重構(gòu)精度用交叉驗證法（Cross validation）來衡量。計算重構(gòu)值 ZEstimation和實測值ZMeasure之差的均方根值σ(稱為重構(gòu)誤差)，并作為評估重構(gòu)方法優(yōu)劣的標(biāo)準(zhǔn)：

式中，N為參加評估的樣本數(shù)。

2 區(qū)域地磁變化場重構(gòu)實例

2.1 數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

我國有著分布合理的國家地磁臺網(wǎng)和區(qū)域地磁測陣。這些地磁臺站能夠提供比較準(zhǔn)確的地磁分量值，對于區(qū)域地磁變化場的分析與建模有很大幫助。圖 1為所選區(qū)域（101°E～111°E，30°N～40°N）的地磁測站位置示意圖。

圖1 區(qū)域地磁測站的位置示意圖Fig.1 Location map of the geomagnetic observatory in regional area

由于Z分量是地磁輔助導(dǎo)航中地磁場建模與預(yù)測的優(yōu)良匹配分量[10]，因此，本文選擇地磁場Z分量進行區(qū)域重構(gòu)及建模分析。

2.2 重構(gòu)實例

在該區(qū)域內(nèi)，選取了8個地磁臺站（榆林YUL、天水TSY、乾陵QIX、銀川YCB、天星TXI、臨夏LXI、松山SGS、成都CDP，臺站位置見圖1中三角形所示）的2009年實測數(shù)據(jù)，基于改進克里格法，進行區(qū)域地磁變化場重構(gòu)。

地磁變化場Z分量在時間上的演化規(guī)律主要隨地方時變化。午夜時段（0200LT）曲線較為平緩，在太陽升起前一段時間（一般到0800LT），地磁Z分量逐漸增大，此后，隨后隨著太陽高度角的逐漸增大，地磁Z分量逐漸減小，一直到正午（1200LT左右），此時，地磁Z分量達到最低點，之后地磁Z分量開始逐漸增大，一直到日落（2000LT），地磁Z分量趨于平緩。如圖2所示。

因此，這里選取了四個典型時刻（0800LT（日出）、1200LT（午后）、2000LT（日落）、0200LT（午夜））進行地磁Z分量的重構(gòu)。圖3給出了該區(qū)域2009年8月18日0800LT（日出）、1200LT（正午）、2000LT（日落）、2009年8月19日0200LT（午夜）的四幅實測地磁變化場Z分量重構(gòu)圖。根據(jù)該區(qū)域內(nèi)8個地磁臺站實測地磁變化場Z分量值，以30＇×30＇為網(wǎng)格，重構(gòu)了該區(qū)域的地磁變化場Z分量等值線圖。圖中三角形代表地磁臺站位置，臨近的數(shù)字代表相應(yīng)時刻的實測地磁變化場Z分量值，等值線上的數(shù)字代表等值線對應(yīng)的值。

圖 3(a)為 2009.8. 18日出（0800LT）的重構(gòu)圖像，由于太陽從東方升起，所以從圖 3(a)可以看出等值線上的數(shù)值從東向西遞增，東西向梯度較顯著；圖3(b)為2009. 8.18正午（1200LT）的重構(gòu)圖像，由于太陽高度角比較大，地磁變化場Z分量絕對值整體較大，且等值線從北向南逐漸增大，梯度變化也較大，在 25°N 附近達到最大值，這反映了它正處于北半球Sq電流渦焦點處；圖3(c)(d)分別為2009.8.18日落（2000LT）和2009.8.19午夜（0200LT）的重構(gòu)圖像，此時已處于夜晚，所以等值線數(shù)值較小?？梢?，用Kriging方法重構(gòu)區(qū)域范圍的地磁變化場Z分量，以三維的形式（時間，緯度，經(jīng)度）展示了地磁變化場Z分量的變化，合理的反映了其時空變化特性，所以可以預(yù)期把該方法應(yīng)用于區(qū)域地磁變化場Z分量的現(xiàn)報和預(yù)報中。

圖2 地磁變化場Z分量日變化曲線（成都臺站2009.8.13LT0000:2400）Fig. 2 Diurnal curve of geomagnetic Z component (CDP observatory 2009.8.13LT0000:2400)

圖3 地磁變化場Z分量四個典型時刻重構(gòu)等值線分布圖：(a) 0800LT日出；(b) 1200LT正午；(c) 2000LT日落；(d) 0200LT午夜Fig. 3 Reconstruction contour maps of geomagnetic Z component at four typical time: (a) 0800LT Sunrise; (b) 1200LT Noon; (c) 2000LT Sunset; (d) 0200LT Midnight

2.3 重構(gòu)誤差分析

為了評估地磁變化場Z分量重構(gòu)的準(zhǔn)確性和合理性，對其重構(gòu)誤差進行了統(tǒng)計。因地磁變化場具有明顯的勞埃德（Lloyd）季節(jié)變化，3、4、9、10月為分點月份，用E表示，5、6、7、8月為夏至點月份，用J表示，11、12、1、2月為冬至點月份，用D表示，且每天的地磁活動情況均不同，所以為了更全面地說明地磁變化場Z分量的區(qū)域重構(gòu)效果，表1~3分別給出了該區(qū)域2009年8月份四個典型時刻、2009年三個不同勞埃德月份，以及不同地磁活動水平的平均重構(gòu)誤差結(jié)果。

對結(jié)果進行分析發(fā)現(xiàn)：地磁場本身的變化、地磁活動水平和臺站布局是區(qū)域重構(gòu)誤差的主要來源。對于第一個因素，根據(jù)地磁變化場的日變特性，午夜Z分量的數(shù)值較小，且變化比較穩(wěn)定，因此重構(gòu)誤差較小，而在正午時，磁層——電離層電流體系強度較大，Z分量絕對值較大，此時的重構(gòu)誤差就大些，這由表1結(jié)果可以直觀看出。對于第二個因素，不同的地磁活動水平影響著區(qū)域地磁變化場的重構(gòu)精度，從長時間范圍看，主要體現(xiàn)在不同的勞埃德季節(jié)方面，地磁夏至點月份（J）誤差較大，其次為地磁分點月份（E），地磁冬至點月份誤差最?。―），其根源為日地距離不同引起的輻射不同，這由表2可以直觀看出。從短時間范圍來看，重構(gòu)誤差正比于地磁活動水平，地磁活動較劇烈時，重構(gòu)誤差較大，比如發(fā)生大的地磁擾動，甚至磁暴，從表3可以直觀看出。對于第三個因素，從表1-3均可以看出，若一個臺站其周圍有多個臺站，且形成包圍布局，比如天水TSY和乾陵QIX，該臺站的重構(gòu)誤差就比較??；反之，若臺站處于區(qū)域邊緣，則誤差較大。

表1 區(qū)域地磁變化場Z分量重構(gòu)誤差（2009年8月四個典型時刻）Tab.1 Reconstruction error of regional geomagnetic Z component (four typical times in 2009.8) unit: nT

表2 區(qū)域地磁變化場Z分量平均重構(gòu)誤差（不同勞埃德季節(jié)）Tab.2 Reconstruction error of regional geomagnetic Z component (different geomagnetic Lloyd seasons) unit: nT

表3 區(qū)域地磁變化場Z分量平均重構(gòu)誤差（不同地磁活動水平）Tab.3 Reconstruction error of regional geomagnetic Z component (different geomagnetic activity levels) unit: nT

3 基于克里格重構(gòu)的區(qū)域地磁變化場預(yù)測模型

3.1 建模步驟

前期已做了單站地磁變化場的 MEEMD-樣本熵-LSSVM預(yù)測模型相關(guān)研究，這里將時域上的單站地磁變化場Z分量預(yù)測，和地域上的區(qū)域地磁變化場重構(gòu)相結(jié)合，以進行區(qū)域地磁變化場的短時預(yù)測。利用地磁臺站的實測地磁變化場數(shù)據(jù)，給出區(qū)域范圍的預(yù)測等值線，并對該方法的預(yù)測精度進行評估。

預(yù)測任務(wù)：區(qū)域范圍內(nèi)任一地點地磁變化場的短時預(yù)測值（提前1~24 h預(yù)測）。

具體步驟：

1）數(shù)據(jù)處理：將區(qū)域內(nèi)所有地磁臺站的變化磁場Z分量序列最小時間尺度劃歸到10 min，形成各臺站10 min均值的地磁變化場Z分量序列；

2）單站預(yù)測：對區(qū)域內(nèi)的每個地磁臺站，采用MEEMD-樣本熵-LSSVM預(yù)測模型，預(yù)測各個站提前1~24 h的地磁變化場Z分量值，評估單站預(yù)測精度；

3）區(qū)域重構(gòu)及預(yù)測：對區(qū)域內(nèi)N個地磁臺站某一時刻的地磁變化場Z分量預(yù)測值進行區(qū)域重構(gòu)，即可求得區(qū)域內(nèi)任一地點地磁變化場Z分量預(yù)測值，給出提前 1 ~24 h的預(yù)測等值線，評估其預(yù)測誤差。

3.2 短時預(yù)測實例

首先進行單站預(yù)測。用2009.8.13LT0800LT至8.18LT0800T共5天的數(shù)據(jù)做模型訓(xùn)練，用2009.8.18LT0800至2009.8.19LT0800共1天的數(shù)據(jù)做模型預(yù)測檢驗，分別做提前1 h、6 h、12 h、24 h的單站預(yù)測。在此基礎(chǔ)上，對區(qū)域內(nèi) 8個地磁臺站某一時刻的預(yù)測值，進行區(qū)域重構(gòu)。圖4(a)(c)(e)(g)分別為提前1 h、6 h、12 h、24 h預(yù)測的等值線分布圖，網(wǎng)格為30＇×30＇，圖 4(b)(d)(f)(h)為對應(yīng)時刻根據(jù)實測值重構(gòu)的等值線分布圖。提前 1 h預(yù)測的時刻為2009.8.18LT1200，提前 6 h預(yù)測的時刻為2009.8.18LT1400LT，提前12 h預(yù)測的時刻為2009.8.18LT2000，提前24 h預(yù)測的時刻為2009.8.19LT0800。

從圖4(a)(b)(c)(d)可以看出，根據(jù)預(yù)測值以及實測值重構(gòu)的等值線圖，其形狀、大小及尺度很相似，這說明了本文提出的預(yù)測方法在提前1 h和6 h預(yù)測情況下是可以實施的并達到了一定的精度，預(yù)測結(jié)果比較準(zhǔn)確的反映地磁變化場的時空變化特性，但從圖4(e)(f)(g)(h)可以看出，根據(jù)預(yù)測值重構(gòu)的等值線圖與根據(jù)實際觀測值重構(gòu)的等值線圖差異性較大，說明隨著預(yù)測時長的增大，預(yù)測難度增大。

圖4 根據(jù)預(yù)測值和實測值重構(gòu)的等值線分布圖，(a)(c)(e)(g)分別為提前預(yù)測1 h、6 h、12 h、24 h等值線分布圖，(b)(d)(f)(h)分別為對應(yīng)時刻的根據(jù)實測值重構(gòu)的等值線分布圖Fig. 4 Reconstruction contour map of forecasting value and observed value, (a)(c)(e)(g) respectively represent the contour map for 1 h, 6 h, 12 h, 24 h ahead predictions, (b)(d)(f) (h) respectively represent the contour map of observed value for the corresponding time

圖5 區(qū)域內(nèi)檢驗臺站預(yù)測期分別1 h、6 h、12 h、24 h的平均絕對誤差Fig. 5 Mean absolute errors for forecasting period 1 h, 6 h, 12 h, 24 h of test geomagnetic observatory

圖6 區(qū)域內(nèi)檢驗臺站預(yù)測結(jié)果Fig. 6 Forecasting results of test geomagnetic observatory

3.3 區(qū)域預(yù)測精度評估

基于區(qū)域內(nèi)其它幾個檢驗地磁臺站(圖 1中圓點所示臺站)進行精度評估，采用平均絕對誤差(Mean Absolute Error，MAE)作為預(yù)測評價函數(shù)。在所選區(qū)域內(nèi)獲取數(shù)據(jù)的臺站還有：紅沙灣(HSW）、橫梁(HNL)、蘆陽(LYA)、鶯歌(YGE)、蘭州(LZH)、建坪(JPI)、荊竹(JZH)、黃水(HSH)，用這些臺站的數(shù)據(jù)分別做預(yù)測期為1 h、6 h、12 h、24 h的檢驗。圖5為區(qū)域內(nèi)各檢驗臺站預(yù)測期為1h、6 h、12 h、24 h的平均絕對誤差。圖6為檢驗臺站預(yù)測期分別為1 h、24 h的預(yù)測結(jié)果示意圖。

4 結(jié) 論

本文討論了一種基于克里格重構(gòu)的區(qū)域地磁變化場預(yù)測模型，以區(qū)域范圍（101°E~111°E，30°N~ 40°N）的地磁測站2009年的數(shù)據(jù)為實例，結(jié)果表明：1）基于克里格方法重構(gòu)的區(qū)域地磁變化場Z分量，準(zhǔn)確合理地反映了其時空變化特性；2）在短時預(yù)測中，重構(gòu)預(yù)測模型能緊跟地磁變化場的變化趨勢，說明其能很好地描述變化磁場的時空演化特性。本文為實現(xiàn)區(qū)域地磁變化場短時高精度預(yù)測提供了新的思路，對于更好地推動地磁輔助導(dǎo)航等軍事工程應(yīng)用有一定的意義。

（References）：

[1] 朱占龍，楊功流，單友東，等. 一種關(guān)于地磁圖適配型分析的綜合評價方法[J]. 中國慣性技術(shù)學(xué)報，2013，21(3)：375-380.

ZHU Zhan-long, YANG Gong-liu, SHAN Youdong, et al. Comprehensive evaluation method of geomagnetic map suitability analysis[J]. Journal of Chinese Inertial Technology, 2013, 21(3): 375-380.

[2] 王仕成，劉元元，孫淵，等. 基于 Legendre函數(shù)的超高階地磁場建模方法[J]. 中國慣性技術(shù)學(xué)報，2012，20(3)：333-338.

WANG Shi-cheng, LIU Yuan-yuan, SUN Yuan, et al. Method for ultra highorder magnetic model based on Legendre function[J]. Journal of Chinese Inertial Technology, 2012, 20(3): 333-338.

[3] 李軍輝，李琪，王行舟，等.中國大陸地磁場Z分量日變幅的時空特征分析[J]. 中國地震，2012，28(1)：42-50.

LI Jun-hui, LI Qi, WANG Xing-zhou, et al. Spatial and temporal variation of geomagnetic vertical daily ranges in Chinese mainland[J]. Earthquake Research in China, 2012, 28(1): 42-50.

[4] 陳勵華，王仕成，孫淵，等. 地磁緩變區(qū)域的多維特征量匹配方法[J]. 中國慣性技術(shù)學(xué)報，2011，19(6)：720-724.

CHEN Li-hua, WANG Shi-cheng, SUN Yuan, et al. Matching of multi-dimensional feature elements in areas with smooth magnetic fields[J]. Journal of Chinese Inertial Technology, 2011, 19(6): 720-724.

[5] Sparks L, Blanch J, Pandya N. Estimating ionospheric delay using kriging: 1. Methodology[J]. Radio Science, 2011, DOI: 10.1029/2011RS004667.

[6] Foster M P, Evans A N. An evaluation of inter- polation techniques for reconstructing ionospheric TEC Maps[J]. Geoscience and Remote Sensing, 2008, 46(7): 2153-2164.

[7] Wang R, Zhou C, Deng Z, et al. Predicting foF2 in the China region using the neural networks improved by the genetic algorithm[J]. Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics, 2013, 92: 7-17.

[8] Habarulema J B, Mckinnell L A. Investigating the performance of neural network backpropagation algorithms for TEC estimations using South African GPS data [J]. Ann. Geophys., 2012, 30: 857-866.

[9] Benkova N P. Spherical harmonic analysis of the Sq variations[J]. Terr. Mag. Atomos. Elect, 1940, 45, 425.

[10] 齊瑋，王秀芳，李夕海，等. 基于統(tǒng)計建模的地磁匹配特征量選擇[J]. 地球物理學(xué)進展，2010，25(1)：324-330.

QI Wei, WANG Xiu-fang, LI Xi-hai, et al. Selection of characteristic components for geomagnetic matching based on statistical modeling[J]. Progress in Geophysics, 2010, 25(1): 324-330.

Regional geomagnetic short-term forecasting model based on Kriging reconstruction method

NIU Chao, LIU Dai-zhi, WANG Yue-gang, LI Xi-hai, YANG Xiao-jun
(The Second Artillery Engineering University, Xi’an 710025, China)

The modeling and forecasting of regional geomagnetic variation field is an important research topic of geomagnetic navigation and space environment monitoring. Combining the time-domain forecasting of the single geomagnetic observatory and the space-domain reconstruction of the regional geomagnetic variation field, this paper proposes a regional geomagnetic forecasting model based on Kriging reconstruction method. It shows that: 1) the regional geomagnetic Z component reconstructed by Kriging method can reasonably and accurately reflect its spatial-temporal variation characteristics; 2) the regional model can closely keep up with the trend of geomagnetic variation field in short-term forecasting, which indicates that the model can accurately describe the spatial-temporal evolution characteristics. The forecasting errors of geomagnetic observatory located in the area edge are larger. When the forecasting period is 1 h, 6 h, 12 h, 24 h, the mean absolute error of the regional model is 1.67 nT, 2.19 nT, 2.72 nT and 3.14 nT, respectively.

Kriging reconstruction; regional geomagnetic variation field; forecasting model; geomagnetic navigation

牛超 （1986—），男，博士，工程師，從事地磁導(dǎo)航、地磁信息處理等理論與方法研究。E-mail：niuchao0511@163.com

1005-6734(2014)04-0492-06

10.13695/j.cnki.12-1222/o3.2014.04.013

P318.2

A

2014-02-27；

2014-05-30

國家自然科學(xué)基金資助項目（41374154，61304240）