سیده سمیرا جعفری پور

یونسفر یکی از پدیده های پیچیده است که شامل مولکول های یونیزه شده توسط خورشید می باشد. ضرورت مطالعه یونسفر و مدل سازی آن از این حقیقت ناشی می شود که محتوای الکترونی یونسفر به پارامترهای زیادی بستگی دارند که دائما در حال تغییر هستند. انتشار امواج الکترومغناطیس در لایه یونسفر تحت تأثیر الکترون های آزاد این محیط بوده، بنابراین مدل سازی یونسفر در بسیاری از زمینه ها از قبیل ارتباطات مخابراتی، ناوبری و تعیین موقعیت ماهواره ای، سیستم های راداری و سایر فناوری های فضایی مورد توجه می باشد. طبیعت پیچیده یونسفر باعث شده مدل ها و روش های مختلف دو بعدی و سه بعدی جهت رسیدن به یک برآورد مناسب از مقدار محتوای الکترون یونسفر پایه گذاری، ارزیابی و مقایسه شوند. در این مقاله از شبکه های عصبی موجک جهت مدل سازی مقدار محتوای الکترون لایه یونوسفر (TEC) در ایستگاه های چهار شهر اهواز، ساری، کرمان و سقز در 365 روز از سال 2014 استفاده شده است. نتایج مدلسازی با روش های مذکور برای داده های مکانی و دماهای مختلف در ایران ارزیابی و مقایسه شده و به صورت کمی ارائه گردید. داده های مورد استفاده، نقشه های یونسفری می باشند که نمایشگر میزان محتوای مجموع الکترونی هستند. نتایج این تحقیق نشان دهنده تأثیر مؤلفه های مکانی و دما در کارایی شبکه عصبی موجک در برآورد محتوای الکترونی یونسفر می باشد. میانگین خطای نسبی به دست آمده برای حالت تلفیقی پارامترهای مکان، زمان و دما با استفاده از شبکه های عصبی موجک برابر 52/11 درصد بوده است. این مقدار برای حالت تلفیقی دو پارامتر به طور میانگین برابر 05/15 درصد به دست آمده است. مقایسه صورت گرفته در مورد خطا نشان دهنده برتری حالت تلفیقی سه پارامتر دما، مکان و زمان نسبت به سایر حالت ها در برآورد محتوای الکترونی یونسفر بوده است. همچنین در این مقایسه، بهترین مدل مربوط به حالت های مکان- دما- زمان، مکان- زمان و دما- زمان به ترتیب مربوط به شبکه های عصبی RBF, MLP و B-spline با تلفیق موجک مورلت بوده است.