41、利用RNN基于GPS数据预测印尼地震期间电离层总电子含量并与IRI模型对比

利用RNN基于GPS数据预测印尼地震期间电离层总电子含量并与IRI模型对比

1. 引言

总电子含量（TEC）是描述地球电离层的一个重要指标，它指的是空间发射机和地面接收机之间路径上的电子总数，也就是电离层中的电子数量。TEC会受到太阳活动和各种灾害的影响，如太阳耀斑、紫外线辐射、地磁风暴、地震（EQ）和海啸等。

地震是由于能量释放产生向各个方向传播的波。地球有多个地壳层，板块因摩擦被困在边缘时会产生冲击波，影响电离层的TEC。此前已有很多关于地震期间TEC异常的研究：
- 有研究分析了2019年6月24日和2018年8月19日印尼两次地震期间电离层的扰动，发现地震前TEC异常与三颗卫星获得的臭氧数据有良好相关性。
- Dogan等人监测了1999年8月17日土耳其马尔马拉地震的TEC变化，发现地震前3天出现了TEC异常。
- 还有研究分析了2014年1月25日、2016年2月12日和2月17日印尼三次地震的TEC异常，发现TEC异常与其中两次地震相关，与另一次不匹配。

以往也有使用神经网络、SWIF、SPM、ARMA等技术进行TEC预测的研究，但基于AI模型利用TEC异常进行短期地震预测的重要研究较少。本研究采用RNN模型，利用与电离层地震学相关的参数进行训练，以预测地震事件前的TEC，作为地震的前兆指标，并通过与国际参考电离层对比来验证模型。

2. 方法

本次研究的方法流程如下：

graph LR
    A[数据收集] --> B[RNN模型训练]
    B --> C[TEC预测]
    C -->