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电离层是近地空间环境中的一个重要组成部分,其下与地球中层大气相连,其上与磁层相连。电离层中的各种热力学、化学、动力学过程都对人类日常的生产生活有着很大影响。因此为了能更清楚的认识日地空间系统,从而更好的为人类的空间活动服务,我们对电离层的研究就有着重大的意义。近年来,随着人类对于通讯系统使用的愈加频繁、人类空间活动次数的日益增多,我们对于电离层基本状态的认识,与电离层强烈扰动的监测与预报的需求变得越来越迫切。在此基础上,我们引进了气象领域常用的资料同化方法,通过融合观测数据与理论模式,以求更准确地对电离层的状态进行描述,进而实现电离层的现报与预报。本文基于此,开展了如下工作:首先进行的第一项工作是基于GNSS(Global Navigation Satellite System,全球卫星定位系统)观测的电离层电子密度廓线反演技术的研究。近年来,GNSS测量的电离层TEC(Total electron content,电子浓度总含量)数据被广泛应用,然而与传统的测高仪等设备相比,GNSS只能测量电子浓度的总含量,而不能获得电子密度的垂直剖面信息,这也是它的一个主要不足。因此如何能够在传统GNSS观测到的电离层总量基础上,进一步获得电子密度的垂直信息,从而满足更多的应用需求,就成为了近年来电离层GNSS数据应用的一个重要方向。本文提出了一种基于经典电离层理论,电离层电子密度剖面Chapman的函数的最小二乘反演方法,并对其进行了可行性实验。相对于层析等其他反演方法,本文所用的这种方法具有计算效率高、时效性强等特点。随后经过与观测数据的对比,发现该方法具有较高的反演精度,可以有效的描述电离层在垂直结构上的特点。其次,第二项工作是本文对电离层数据同化模型进行了研究。在学习研究了几种常用的同化方法,例如变分法和Kalman滤波法之后,我们发现,无论使用何种同化方法,背景误差协方差矩阵都作为一个重要参量在同化过程中起到非常关键的作用。然而在实际数据同化算法应用过程中,背景误差协方差矩阵的数据量极大,计算过程复杂,因此为了减小同化算法过程中的运算量,提高其计算的效率,就需要我们对背景误差协方差矩阵进行合理估计,并对其进行模式化构造。本文正是基于此,通过研究全球TEC地图观测数据,求出各格网点上的误差协方差矩阵,并分析其所在的时间分布与空间分布特征,从而更好的研究与了解电离层在各种变化过程中的相关尺度特征,以求更准确地构造电离层背景误差协方差,为背景场误差结构的分析和电离层同化模式的建立提供帮助,最终改善电离层资料同化系统。