一种全球电离层建模方法，该方法整合了多源数据，并考虑了空间分布和数据量因素

《IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing》：A Global Ionospheric Modeling Method Integrating Multi-Source Data with Consideration of Spatial Distribution and Data Volume

　　

摘要：

整合多种大地测量技术来构建多源数据融合的全球电离层模型，可以有效解决单源GNSS生成的全球电离层地图（GIMs）的精度限制问题。然而，在多源数据融合建模过程中，GNSS观测数据与其他数据类型之间存在显著的量级差异。传统的加权方法仅考虑数据精度而忽略这些量级差异，导致融合后的GIMs精度提升有限。因此，本研究提出了一种新的加权方法——精度-覆盖范围-体积综合加权（PCVIW）。该方法通过将不同数据源的权重表示为精度因子和数据量因子的乘积来平衡它们的相对贡献，从而提高GIMs的精度。利用这种方法，我们整合了GNSS、卫星高度计和DORIS数据，开发出了GADGN产品。实验结果表明，新加权方法在提高GNSS数据稀疏区域的GIMs精度方面优于方差分量估计（VCE）方法。与仅使用GNSS数据的GNSG产品相比，GADGN在海洋区域的精度提升了36.13%，平均提升了15.78%，其性能可与UQRG相媲美甚至略胜一筹。相对于基于VCE的GADG产品，GADGN在GNSS数据缺失区域的日平均估计误差减少了0.32 TECU，平均减少了0.26 TECU。此外，其GPS差分斜向总电子含量评估结果的均方根误差（RMSE）最大减少了0.23 TECU，平均减少了0.10 TECU。在海洋区域，GADGN的精度最大提升了25.07%，平均提升了11.50%。