ZH-1卫星得到的中国及邻区顶部电离层背景特征

王秀英， 杨德贺， 周子涵， 崔静， 周娜， 申旭辉

应急管理部国家自然灾害防治研究院， 北京 100085

0 引言

我国第一颗地震电磁试验卫星(China Seismo-Electromagnetic Satellite，CSES)“张衡1号” (以下简称ZH-1)于2018年2月2日成功发射，至今已观测2年多.ZH-1卫星是我国立体地震观测体系中首个天基平台，同时也是中国地球物理场探测卫星计划的首颗卫星，旨在通过对地球物理场中多种电磁信息的探测，研究震前各种电磁扰动异常及与地震的关系.ZH-1卫星的主要科学目标为：获取和重建全球地磁场和电离层环境及其动态模型；探索地震短临预测新方法，发展地震科学理论；研究空间天气活动及地球岩石层-大气层-电离层耦合机制(Shen et al., 2018).

ZH-1卫星上搭载了8种国产载荷、1种国外载荷，大致可分为三类：(1)电磁类，观测电场、磁场的波形和功率谱数据，有电场探测仪(EFD)、高精度磁强计(HPM)、感应式磁力仪(SCM)；(2)电离层类，观测电离层电子密度、温度、成分、速度等参数，有朗缪尔探针(LAP)、等离子分析仪(PAP)、掩星接收机(GOR)和三频信标机(TBB)；(3)高能粒子类，观测不同能段的电子、质子计数、能谱等，包括国产高能粒子探测器(HEPP)以及意大利空间局搭载的高能粒子探测器(HEPD).

电离层及其变化是ZH-1卫星重要的观测对象，8种国产载荷中有4种用于电离层参数的观测.这些电离层参数观测数据，特别是原位观测数据，对于电离层F2层峰值高度以上的顶部电离层研究将是一个重要的数据源.目前只有欧空局的Swarm星座可提供500 km高度左右的原位等离子密度观测数据，但Swarm星座已超过预期飞行寿命，ZH-1卫星将延续这个高度的电离层观测，为顶部电离层的研究提供非常重要的原位电子密度观测数据.

除服务于空间科学的相关研究外，电离层观测数据用于短临地震前兆异常的试验研究也是ZH-1卫星的重要科学目标之一.根据前期对电离层观测数据的研究结果，中强地震，特别是强震前往往会有电离层扰动异常出现(He et al., 2011；Le et al., 2011;He and Heki,2017).因此，电离层观测数据对于地震前兆的试验研究具有重要意义.4种电离层观测载荷中，朗缪尔探针(LAP)用于对卫星飞行高度的原位电子密度、电子温度进行观测.通过对ZH-1卫星LAP电子密度观测数据与同期飞行的Swarm星座原位等离子(LP)观测数据对比显示，虽然LAP观测数据在数值上小于Swarm卫星观测数据，但LAP电子密度观测数据无论在大尺度的全球分布形态、短时间的轨道级观测数据以及昼夜数据的相对变化等方面都表现出了与Swarm卫星观测数据很好的一致性(Wang et al., 2019).因此，LAP观测数据可以用于对电离层相对变化的研究.Yan等(2018)对LAP数据分析结果也显示，ZH-1卫星原位电子密度观测数据在地震前、磁暴期间都有扰动异常出现，表明LAP数据对各种事件具有较好的响应能力.

ZH-1卫星自2018年2月12日开始观测，2018年7月底完成在轨测试.目前已连续运行2年多，产出大量原位电子密度、电子温度观测数据，非常有必要基于这些数据展开更深入的分析工作，为这些数据的后续研究和应用提供必要的参考和验证信息.因此，本文将利用ZH-1卫星LAP载荷2019年全年的原位电子密度数据对中国及周边地区的电子密度月均值背景进行计算，分析研究区在卫星飞行高度电子密度背景的空间分布及季节变化特点.由于电离层本身随时间、空间变化，具有不同的周期成分、不同的空间分布特征，而且会受到太阳活动、地磁活动、台风、海啸、地震等多种因素影响，导致电离层时空分布及变化极为复杂.因此，获取电离层背景信息对于很多研究(如地震电离层前兆扰动异常)极为重要，因为背景信息或者说背景基线对于认定电离层扰动异常及异常的幅度非常关键.

本文结果属于首次利用ZH-1卫星大规模观测数据对我国及附近区域电离层背景的详细研究，不仅可以获得卫星飞行高度电离层较为精细的时空分布及变化特征，同时也是对ZH-1卫星原位电子密度观测数据的一次应用检验.

1 数据及计算方法

1.1 卫星及LAP载荷基本情况

ZH-1为太阳同步轨道卫星，轨道倾角97.4°，飞行高度507 km，观测范围为南北地理纬度65°之间.卫星升轨(由南向北飞)经过地面某点的地方时(Local Time，LT)大概在夜间02∶00左右，降轨(由北向南飞)的地方时约为14∶00.ZH-1卫星绕地球飞行一圈约需94.6 min，每天可飞行约15圈，重访周期为5天；一个重访周期内的平均轨道经度间隔为4.8°，对应赤道区距离大约为500 km.下一个重访周期的轨道将严格按照之前的轨道飞行，这样可以确保重访轨道在空间位置上保持一致(Wang et al., 2019).

星载朗缪尔探针(LAP)包含两个传感器，同时产出两组观测数据，一组为正式发布数据，一组备用，可以观测原位电子密度、电子温度、悬浮电势、等离子电势等参数，其中电子密度参数的观测范围为5×102～1×107cm-3.根据卫星的工作模式，朗缪尔探针在巡查模式(survey mode)下为每3 s采样一次，参考卫星飞行速度(约 7.8 km·s-1)，对应纬度方向的空间分辨率为23.4 km；在经过地震带以及中国区域时将切换为详查模式(burst mode)，每1.5 s采样一次，纬度方向分辨率为11.7 km(Yan et al., 2018).

LAP载荷观测数据按观测轨道每半轨(升/降轨)保存一个h5格式的数据文件，数据分为5个等级，其中0级为原始二进制电压量，1级为初步解析的电子密度、温度及辅助参数，2级为带有轨道参数的物理量数据，3、4级为经过加工计算的产品数据，其中的2级数据是科学研究及产品加工的常用数据.本文研究数据即取自2级观测数据.

1.2 研究区域及计算参数

本文将使用LAP载荷2级观测数据，分别计算白天(降轨，卫星从北向南飞)和夜间(升轨，卫星从南向北飞)数据的背景值.作为示例，图1给出了2019年6月2日得到的同一轨道(编号：7376)升轨和降轨电子密度(electron density, Ne)观测数据随纬度的连续曲线.

图1 升降轨连续观测数据随纬度的变化Fig.1 Variations of continuous measurements with latitude for both ascending and descending orbits

基于连续轨道观测数据计算背景值，其中涉及的参数及计算方法介绍如下.

研究区经纬度范围参数.由于我国领土跨越较大的经纬度范围，为包含全部国土，将周边部分区域也包含在研究区内，由此确定的研究区纬度范围为北纬0°—54°，经度范围为东经70°—140°.

空间窗口参数.所选研究区的纬度范围覆盖了从赤道到中高纬度区，由于电离层电子密度随纬度变化较大，为反映电子密度随纬度各种细节变化，同时兼顾电子密度观测数据在纬度方向上的分辨率以及计算窗口要有足够采样数据的约束条件，确定纬度采用2°窗长；为反映数据随经度的细节变化特征，同时考虑卫星轨道在经度方向的分辨率，为确保每个经度窗长中都有观测数据，经度采用5°窗长.

时间窗口参数.由于使用2019年全年电子密度观测数据，数据量较大，为方便计算，同时考虑电离层周期变化特点，将时间窗口定为月，以自然月为时窗长，分析研究区电离层背景的季节变化.

计算方法.对于每一个空间窗口，选取该网格在一个月内的所有电子密度观测值，计算月均值作为该网格的季节变化背景参数.考虑到电子密度观测数据中偶然会出现的数据突跳现象，为避免极端值对计算结果的影响，在每个窗口挑选出的一个月内的数据序列中，只计算1/4到3/4分位数间的数据均值作为该空间窗口的背景值.这种计算方法可消除极大值、极小值对计算结果的影响，也可消除由于太阳活动、地磁活动导致的扰动变化的影响.

这里需要特别指出，根据研究目的不同，可以选择不同的空间、时间窗口.本文确定的空间参数，即2°×5°空间窗口，基本为ZH-1卫星LAP数据可以确定的最小空间分辨率.对于时间参数，5天的时间窗口是计算背景信息的最小时间分辨率，考虑计算背景参数时要有足够的采样数据以及采样数据均匀分布等细节，时间窗口最好以5天的整数倍确定.另外还要指出由于ZH-1卫星重访轨道在空间位置和观测时间上的一致性，在每一个空间窗口中挑选的数据可以按照日期构建严格的时间序列.

基于上述参数和计算方法，逐网格计算2019年全年电子密度原位观测数据月均值参数.为便于后续分析，这里给出与研究数据同时段的太阳活动、地磁活动情况，如图2所示.由图2，2019年整体太阳活动水平极低，没有大的地磁活动事件；另外，考虑到本文背景值的计算方法，没有采用之前研究中去除有特殊空间天气扰动的数据筛选操作.

图2 2019年太阳活动及地磁活动指数Fig.2 Solar activity and geomagnetic activity indices in 2019

2 研究区电离层背景

2.1 空间分布特征

为分析研究区电离层的空间分布特征，绘制月均值背景数据的逐月空间分布图，结果如图3所示，其中图3a为白天观测数据，图3b为夜间观测数据.

分析图3a白天电子密度观测数据月均值背景在卫星飞行高度的逐月空间分布图像，可得到如下分布特点.

(1)由于研究区内包含了赤道及附近区域，该区域电离层白天观测数据存在赤道异常(Equatorial Ionization Anomaly, EIA)现象，导致地磁赤道及附近区域电离层观测数据远大于中纬区.ZH-1卫星2019年全年观测数据都真实反映了电离层EIA这一空间分布特征.但是，由于EIA的存在，导致中纬区电离层空间分布特征被掩盖，我们将在稍后对其进行分析.

(2)研究区内，地磁赤道几乎与地理纬度平行，EIA随纬度的典型分布形态(磁赤道附近有一个低值槽区trough，磁赤道两侧出现两个峰值区crest)在逐月背景分布中并未观察到.北半球夏季(5—8月)时，地理赤道附近出现低值区，赤道异常区的分布相对地磁赤道并不对称，地磁赤道北侧分布更广.这可能与使用的地磁赤道有关，这里使用的是观测数据中附带的偶极场模型的磁赤道，而非真正的磁赤道.

(3)由于地磁赤道(图3中的虚线)在研究区所在经度范围内在地理赤道以北，导致电离层赤道异常区也向北扩展，最强时覆盖研究区很大范围.而且赤道异常在空间上的分布明显随季节有变化，在北半球冬季，即1、2、11、12月时，赤道异常覆盖区域相对较小，且强度减弱；北半球春夏秋季时，赤道异常覆盖区域增加.赤道异常随纬度的分布，以4月份延伸最远，强度最强；12月份最靠近赤道，也最弱.

图3 电子密度逐月均值背景分布(a) 白天； (b) 夜间.图中虚线为偶极场地磁赤道，数字表示月份.Fig.3 Distribution of monthly mean background of Ne(a) Daytime; (b) Nighttime. Dotted line is the geomagnetic equator in the dipole coordinate, and numbers in each frame indicate month.

(4)研究区域中，除赤道异常区在纬度空间上的分布随季节变化外，在经度空间的分布也呈现了随季节变化的特点，从6月份开始，在约110°—120°到140°的经度范围内，赤道异常区向地磁赤道靠拢，这种情况在6到8月份表现最为明显.与此相反，在70°到约90°的经度范围内，赤道异常区表现出逐渐向远离地磁赤道方向扩展的趋势，这种远离趋势1—3月份都有表现，尤以5月份最为显著.

图3b为夜间电子密度原位观测数据的逐月背景分布，将图3b与图3a对比可以看到，与白天电子密度比较简单、比较规律的背景分布不同，夜间电子密度分布更趋复杂，规律性不明显，可以归纳为如下主要特征.

(1)逐月分布图中全部显示在北纬约40°附近持续存在一个电子密度高值条带，即图3(b-2)中以椭圆标识的区域.这个电子密度增强区域的背景分布也呈现了随经度变化的特征，其中3—6月份，东部区域观测数据明显高于西部区域；9—10月份，整个增强区的观测数据明显高于其他季节.

(2)与白天观测数据在地磁赤道附近区域异常增大现象截然不同，夜间电子密度数据在地磁赤道附近反而明显普遍偏低，甚至是整个研究区的最低值区.地磁赤道附近区域夜间电子密度的分布也呈现了明显的随季节变化的特点，2—4月份夜间电子密度背景明显增强，5月份开始减弱，10—12月份又开始增强.由于受研究区空间限制，更显著特点还需要进一步研究.

(3)在地磁赤道附近区域与北纬40°区域之间存在一个电子密度观测数据偏小的区域，图3(b-12)中以椭圆标识的区域，这个区域在2—3月份及10—12月份表现更为明显.

2.2 中纬区背景分布特征

由于研究区中赤道异常的存在掩盖了中纬度区的空间分布和季节变化特征，这里将赤道异常及附近高背景值所在区域去掉后，重新绘制逐月均值背景的空间分布图，如图4所示.因为图3b中已展示了夜间电子密度的空间分布特征，这里仅给出白天电子密度在中纬度区的空间背景分布.另外还要特别指出的是，由于观测数据涉及的时空范围较大，数据之间的差异也较大，为真实展示逐月背景的空间分布相对变化特征，图4没有使用统一的填图比例，而是根据背景值逐月单独绘制.

分析图4电子密度月均值背景分布图，可以概括如下特点.

(1)与2.1节中夜间电子密度在地理纬度40°附近的高值区相反，白天电子密度的月均值背景在地理纬度40°—45°附近有个明显的低值区，图4(2)中以椭圆标识的区域.这个低值区随季节变化，1—3、6—8及11—12月份表现最明显，4—5月份似有向更高纬度延伸的趋势，需要扩展本文研究区才能确认，我们将在后续研究结果中给出.

(2)在北纬40°—45°的中纬电子密度低值区中，存在以90°E和120°E为中心的两个电子密度低值区，其中1—3及6—8月份的空间分布图上表现最为明显.这两个低值区随季节有所变化，1月份时120°E附近的低值区最明显，2月份时这个区域有所扩大，同时90°E附近的低值区出现，6月及11—12月两个低值区几乎连通，4—5和9—10月，即分季月份这个区域的特征不明显.120°E附近低值区明显向更高纬度扩展，已超出本文研究区.

2.3 季节变化特征

由于研究区中不同纬度电子密度观测值相差多达2个量级，特别是赤道异常区观测数据变化剧烈，掩盖了较高纬度区的年度变化特征.为进一步分析月均值背景随季节及随纬度、经度的变化规律，分别选择北纬0°、10°、20°、30°、40°、50°以及东经70°、90、110°、130°的交叉网格点，绘制每个网格内月均值背景随季节变化的时序曲线，结果如图5所示，其中图5a为白天观测数据，图5b为夜间观测数据.

由图5a白天电子密度的时序曲线可以看到研究区月均值背景的季节变化随纬度呈现出特别明显的特征.

(1)在地理赤道附近，月均值背景时序曲线有明显的双峰特征，第一个峰值出现在3月(春分)，第二个峰值出现在10月，而非9月；而且第一个峰值点的数值明显大于第二个峰值点.

图4 中纬度区白天电子密度逐月均值背景分布图中，横坐标GeoLon表示地理经度，纵坐标GeoLat表示地理纬度.Fig.4 Distribution of monthly mean background of daytime Ne at mid-latitudes In the figure, GeoLon of x axis refers to geographical longitude, and GeoLat of y axis geographical latitude.

图5 不同纬度、经度区电子密度月均值的季节变化(a) 白天； (b) 夜间. 图中顶部数字表示该列网格所在地理经度，右侧数字表示该行网格所在地理纬度；时序曲线的圆点为所在网格计算得到的月均值，垂直线为该月均值的1倍标准差.Fig.5 Seasonal variations of Ne in different latitude and longitude grids(a) Daytime; (b) Nighttime. Numbers on the top indicate the geographical longitude of that column, and numbers on the right indicate the geographical latitude of that row. Points on the time series indicate the monthly mean Ne in that grid, and the vertical bars indicate the one time standard deviation.

(2)在地理赤道附近区域，存在明显的季节异常(seasonal anomaly)现象，即白天电子密度观测数据冬季(12月)大于夏季(6月).这种现象在130°E区域表现尤为明显.进一步的数据分析表明，这种季节异常现象仅出现在地理赤道4°以内，但可覆盖大部分经度区.

(3)在地理纬度10°—20°的位置，时序曲线也大致呈现双峰特征，但秋分附近的峰值已经不明显；而且春分时段的峰值较地理赤道附近的峰值时间延后，出现在4月份，秋分时段的峰值较地理赤道处的峰值时间提前，出现在9月份.

(4)地理纬度30°—50°的位置，基本上只有一个峰值，而且峰值出现的时间随着纬度升高而延迟，30°—40°纬度位置峰值出现时间在夏至之前；到地理纬度50°左右峰值位置出现在北半球夏至前后的时间段.

(5)电子密度月均值季节变化时序曲线在经度方向上的规律性不强，但存在一个明显的低值区，即110°E—120°E的中纬度区电子密度月均值背景明显小于其他网格，反映的是图4中120°E附近低值区.

(6)白天观测数据月均值背景的偏差，除个别数据外，总体变化比较平稳，表明在一个月的计算时窗中，观测数据波动幅度不大，可能与本文的计算方法有关，也可能与研究数据时段太阳活动水平低有关.关于数据波动情况在2.4节还会详细讨论.

研究区白天观测数据随季节的总体变化特征可以概括为：地理赤道附近年度时序变化中有两个峰值时段，随着纬度增加，两个峰值时段逐渐向夏季靠拢，最后逐渐形成在中高纬区仅在夏季出现一个峰值的年周期变化形态，在这个演变过程中秋季峰值随纬度增加越来越不明显.图6直观地展示了季节变化从地理赤道到北纬30°的演变过程，约北纬22°以上，大致开始呈现夏季峰值的变化规律，这种变化规律显然与太阳随季节变化的直射纬度位置密切相关.

图5b展示的夜间观测数据随季节变化，与图3b夜间观测数据在研究区分布反映的信息类似，夜间电子密度观测数据变化较复杂，总体规律性不明显.

(1)在赤道附近的低纬区则呈现了明显的季节变化规律，出现两个峰值时段；与白天电子密度不同，夜间电子密度两个峰值点大致分别出现在2—3月份和11—12月份.随着纬度升高，到20°及以上区域，峰值点逐渐不明显，季节变化规律特征不再明显.

(2)同白天电子密度类似，赤道附近夜间电子密度同样存在季节异常现象，即12月份数据大于6月份，而且夜间电子密度的季节异常可延伸到北纬20°以上，覆盖区域明显大于白天电子密度.

(3)从数值上可清晰看到在地理纬度40°左右区域的观测值明显大于两侧纬度所在区域的对应背景值，对应图3b中夜间电子密度在纬度40°左右的高值分布条带.

(4)同白天电子密度相比，夜间观测数据的标准差偏大，说明夜间电子密度波动更为剧烈.2.4节对此有详细分析.

为进一步分析夜间电子密度随季节、纬度的变化规律，图7给出了夜间观测数据季节变化随纬度的演化过程.从图7中可以明显看到，在北纬22°以下区域，夜间电子密度随季节变化表现为1—3和11—12月份数据大于4—10月份的季节变化规律；而到北纬22°以上区域则逐渐表现为在4—5月份、9—10月份出现两个峰值的季节变化规律，但两个峰值出现的时间较白天电子密度在低纬区的两峰值时间有所差异，峰值持续时间更长，但不够明显，然后逐渐到50°及以上区域后，季节规律不再明显.

为反映昼夜数据相对变化规律，将图5中昼夜数据合并，结果如图8.

根据图8，在地理纬度0°—20°，电子密度白天观测数据月均值背景大于夜间观测数据；从北纬30°开始出现夜间电子密度大于白天电子密度的情形，但仅在某些经度区的秋冬季出现，在110°E及以东区域，基本上全年都存在夜间电子密度大于白天的情况；然后随着纬度增加到北纬40°及以上区域，在研究区全部经度范围内的所有季节都出现夜间月均值大于白天的情况.夜间电子密度与白天电子密度的差异，随着纬度增加而增加，在经度方向上东部观测数据的差异大于西部.

为进一步分析这种夜间电子密度升高现象，将同一网格夜间背景值减去白天背景值，得到该现象空间分布随季节的演化过程，如图9.

从图9可以看到，这种现象可以出现在全年的所有季节，但呈现随季节的明显变化规律，夏季在更高纬度区才能出现，冬季则可以出现在较低纬度一直到研究区的北部边界.所有季节的夜间增强现象的分布中，在约北纬40°附近有一个明显增强的条带，在这一区域昼夜数据差异更大，与之前看到的在研究区中纬度白天电子密度有一个低值条带、夜间电子密度有一个高值带的空间分布是一致的.将图9与图3a对比，夜间升高现象在纬度方向分布随季节的演化过程与EIA现象的纬度分布随季节演化过程具有互补的特性，即：在4月份EIA向更高纬度扩展时，夜间升高现象出现的纬度区则向更高纬度收缩；12月份EIA向赤道收缩时，夜间升高现象则向低纬度扩展；6月份EIA在120°E附近向赤道收缩减弱时，该现象在相应经度区则有所加强.

2.4 背景误差分析

图5中的数据误差只能大致反映数据波动情况，为准确分析此问题，这里给出月均值数据的标准差及相对标准差的分布，如图10分别为白天和夜间观测数据逐月绝对和相对标准差的分布图.

需要着重说明的是，这里的标准差并非观测数据的误差.根据1.2节所述月均值计算方法，每个网格所在空间一个月内全部观测数据去掉首尾波动最剧烈部分后的均值，所以标准差反映的是在月时间尺度上电离层观测数据比较平稳部分的波动范围，较大的标准差意味着电离层观测数据波动较为剧烈，或者说观测数据更加分散.

图6 白天电子密度季节变化随纬度的演化过程(每帧图片上的数字表示所在纬度)Fig.6 Evolution of seasonal variation of daytime Ne with latitudes (Number above each frame indicates latitude)

图7 夜间电子密度季节变化随纬度的演化过程Fig.7 Evolution of seasonal variation of nighttime Ne with latitudes

图8 不同纬度、经度区昼夜电子密度月均值时序曲线对比Fig.8 Comparison of monthly average time series between daytime and nighttime Ne in different latitude and longitude grids

图9 电子密度夜间升高现象空间分布随季节演化过程Fig.9 Seasonal variation of the distribution of nighttime Ne enhancement phenomenon

图10 逐月误差分布图(a)和(b) 分别为白天数据的绝对和相对标准差； (c)和(d) 分别为夜间数据的绝对和相对标准差.Fig.10 Standard error distribution for the monthly Ne(a) and (b) are absolute and relative standard error for daytime Ne, respectively; (c) and (d) are absolute and relative standard error for nighttime Ne, respectively.

由图10可得到ZH-1卫星原位电子密度观测数据的逐月数据波动情况.对于白天观测数据，绝对标准差的分布峰值主要集中在0附近，相对标准差的峰值大都小于10%，说明大多数白天观测数据在一个月内波动比较平稳.白天电子密度观测数据一个明显的特点是数据波动随季节变化明显，冬季(1、2、11、12月)数据峰值更靠近0，分布曲线也更尖锐，说明数据波动较其他季节更小；3—10月份数据，分布曲线右偏，数据波动更大，与观测数据随季节变化规律相符；进一步分析还发现，白天电子密度观测数据在低纬度较高纬度波动更剧烈.对于夜间观测数据，标准差在绝对数值上虽然较白天观测数据小，但总体数据波动更偏大，绝对数据和相对数据的分布形态相似，分布曲线的峰值明显偏离0值，而且夜间观测数据波动没有明显的季节变化规律，说明夜间数据全年波动幅度大致相当；进一步分析也会发现，同白天观测数据类似，夜间数据波动在赤道附近的低纬区较其他区域稍显剧烈.

3 分析与讨论

本文利用ZH-1卫星LAP载荷2019年全年原位电子密度观测数据，对卫星飞行高度，即507 km附近的顶部电离层月均值背景在研究区(0°—54°N，70°E—140°E)的空间分布、季节变化以及数据波动等特征进行了分析.希望通过一些细节特征的展现，来考察LAP载荷原位电子密度观测数据反映电离层时空分布及变化特征的能力，同时进一步认识我国及周边区域顶部电离层背景的时空分布及变化规律.

下面针对与数据有关的卫星轨道参数、观测数据反映空间气候现象以及观测数据的波动情况等逐一展开分析与讨论.在此基础上，结合LAP数据对全球空间气候现象的分析结果，以及与其他同期观测数据集的比较结果，对LAP载荷的数据质量给出了简要的分析与评价.

3.1 观测数据地方时

由于电离层随地方时具有日变的特性，观测地方时对于卫星电离层观测数据的应用非常重要.为达到覆盖全部地方时的目的，很多卫星(如CHAMP、ROCSAT、Swarm等)都采用变化的地方时进行观测，一般需要几个月的时间(如Swarm星座需要4个多月)才能重复到之前的地方时.对于这种情况，电离层观测数据中同时包含了日变和季节变化，进行空间气候现象研究时，无法将日变和季节变化区分开.与此不同，ZH-1卫星采用固定地方时观测，这种方式获得的观测数据可以消除地方时不同导致的日变差异，便于对一些现象进行更精细的随时间变化规律的研究.

另外，ZH-1卫星升轨(卫星从南向北飞)和降轨(卫星从北向南飞)的地方时选择也具有特别的意义，升轨(夜间)约为02∶00LT左右，降轨(白天)约为14∶00LT左右.很多研究结果显示：14∶00LT为赤道异常最为发育的时段，也是白天电离层峰值高度最为发育的时段，02∶00LT属于夜间电离层变化的第二个峰值点时段(Walker, 1981；Xiong et al., 2013; 梅雪飞等, 2019).选择这两个地方时进行观测对于一些空间气候现象的研究非常有利，Walker(1981)曾建议使用观测时间在13∶00—15∶00LT和01∶00—03∶00LT的太阳同步轨道卫星对电离层进行观测研究.ZH-1卫星轨道参数符合这一要求，所以ZH-1卫星原位电离层观测数据对于电离层相关问题的研究将是一个难得的数据资源.

再有，根据ZH-1卫星飞行轨道特点，一个重访周期(5天)内，飞行轨道基本均匀分布，下一个重访周期内的轨道几乎完全沿着之前的轨道飞行.这种观测轨道特点，加之极短的重访周期，可以构造在同一地点具有较高时间分辨率的时间序列，便于展开对时间分辨率要求较高的电离层相关问题的研究(如地震电离层短临扰动异常问题)，同时也便于对具有较大空间尺度的电离层现象展开更多细节变化的研究.

3.2 空间气候现象

对研究区2019年全年数据的空间分布、季节变化规律分析会发现，卫星原位电子密度观测数据对很多空间气候现象，如赤道异常、半年/季节异常、夜间电子密度升高等现象都有反映，研究区背景数据所反映的空间气候现象既有与之前研究结果一致的一面，也有卫星飞行高度电离层独特的特点.下面逐一对它们进行分析.

3.2.1 赤道异常

对于本文研究区，由于地磁赤道在地理赤道北侧，EIA现象占据了研究区较大范围.EIA现象空间分布随季节变化所呈现的特点，与之前研究结果高度一致.

本文研究数据显示，EIA现象在纬度方向延伸随季节变化，最大在约北纬20°附近，最小约北纬15°附近.根据Sunda和Vyas(2013)利用26个台站对70°E—95°E范围在14∶00LT的TEC数据研究结果，EIA北峰的位置大概在18°到25°间，在地磁赤道附近有明显低值区；余侯芳等(2017)利用中国南部地区7个地基台站对110°E沿线的TEC数据研究结果认为EIA北峰位置介于北纬17.5°—22.5°之间，冬季月份相对较低，分季月份相对较高，年平均位置约为北纬20°附近；徐振中等(2012)利用1999—2009年的TEC数据对120°E沿线的研究结果，EIA北峰位置在北纬20°附近，南驼峰的位置在地理赤道0°附近；Wu等(2004)利用太阳活动低年(1996—1997年)的TEC数据对台湾经度区的研究结果表明，北半球EIA峰值约在北纬20°左右；Zhao等(2009)利用TEC数据对亚洲—澳大利亚经度区EIA的研究结果表明，EIA双峰在6月向赤道收缩，对北驼峰，春分比夏至更向北延伸.ZH-1卫星原位电子密度观测数据在纬度方向的延伸范围及延伸范围随季节的变化与这些研究结果基本一致，春夏季向高纬延伸可达北纬20°附近，冬季向赤道收缩在北纬15左右，平均纬度分布略小于TEC数据结果，符合EIA分布随高度变化的规律，稍后还有分析.

本文研究结果显示，EIA现象随经度分布，在70°E—90°E区EIA呈现逐渐扩展的趋势，而从110°E—120°E开始呈现收缩的现象，EIA现象随经度的这种变化与之前研究结果得到的EIA全球4波结构(Wave Number 4,WN4)(Sagawa et al.,2005; Immel et al.,2006；Lin et al.,2007)在东亚区随经度的变化规律是一致的.根据Sunda和Vyas(2013)利用地基TEC数据对70°E—95°E区EIA现象的研究结果，在研究区东侧的延伸范围大于西侧，由西向东EIA逐渐扩展增强.ZH-1卫星观测数据随经度的空间分布也捕捉到了这个特征，而且发现这个特征是随季节变化的，在5月份最明显.Lin等(2007)利用COSMIC卫星2006年6到8月的NmF2数据研究结果显示，EIA的WN4结构在120°E附近两侧峰值向地磁赤道靠拢；田耀宇等(2019)利用CHAMP卫星2001—2010年(高度约400 km)的原位观测数据对EIA的研究结果也表明，从约120°E开始，EIA双峰间的距离在夏季变小，即向赤道收缩；Scherliess等(2008)使用TEC数据对WN4结构的研究结果也显示，在分季和夏季的13∶00—15∶00LT时段，WN4结构在约120°E附近的EIA双侧峰值向赤道靠拢；他们还认为WN4结构，在东亚地区的波形结构在90°E—100°E范围、13∶00—15∶00LT时段最强.ZH-1卫星数据也捕捉到了在120°E附近的这一空间分布特征，但这种向赤道收缩的变化仅在夏季比较明显，与田耀宇等(2019)的原位数据研究结果符合较好，与Scherliess等(2008)随季节变换的结果有所差异，这一特征在分季时并不明显.由于之前的研究是将多年的春、秋季数据合并，所以反映的是综合特征，本文仅用一年单季观测数据，时间尺度上更为精细；另外，之前研究大都使用TEC数据，反映的是电离层整体(更多是峰值高度处的)特性，而本文是顶部电离层原位观测数据.这种细节差异可能更多与数据属性的差异(即不同数据反映不同高度电离层的特性)有关，这个问题值得进一步探讨，我们将在后续研究中跟进.

ZH-1卫星原位电子密度数据对EIA沿纬度方向和经度方向的分布以及这个分布随季节的变化与之前用其他数据集对EIA现象的研究结果一致.但也存在一个很明显的差异，EIA随纬度的“两峰夹一谷”的典型分布特征在ZH-1卫星电子密度观测数据中不明显，我们认为这是由观测数据的差异以及太阳活动性较低等原因造成的.由于ZH-1卫星飞行高度(507 km)位于F2层的峰值高度之上，观测数据仅反映这一高度的电离层分布及变化情况；而TEC数据反映的是从GPS卫星到地面接收站路径上所有电子密度的综合信息，这其中F2峰值的占比更大，更多反映的是F2峰值高度的EIA纬度分布特征.另外，根据黄林峰(2015)利用TEC数据对东南亚赤道异常区的研究结果也显示，在太阳活动较低时，电离层在纬向分布只有一个峰值出现；Xiong等(2013)使用CHAMP和GRACE卫星2001—2009年观测数据对不同高度EIA现象的研究结果显示：CHAMP卫星高度(～400 km)EIA的峰值区更远离地磁赤道，而GRACE卫星(～480 km)EIA峰值更靠近赤道，即EIA随高度增加向赤道收缩；King等(1968)利用Alouette卫星探测数据的研究结果也认为EIA的双峰结构随着高度的升高逐渐减弱，并逐渐过渡为单峰结构；Lin等(2007)利用COSMIC卫星数据对90°E沿线EIA随高度、时间的演化过程也表明，在400 km高度以上，双峰结构基本上已经不明显；到500 km，只有一个较平坦的单峰；Sai Gowtam和Ram(2017)使用COSMIC数据也得到同样结果，即400 km高度及以上，EIA的双峰结构基本消失；Kil等(2006)利用DMSP F15卫星原位观测数据的研究结果也显示在840 km高度时仅有单峰存在.所以ZH-1卫星原位数据在赤道附近EIA现象低谷特征不明显的问题可能与卫星飞行高度的电离层特性有关，还有就是如图2所示2019年太阳活动水平极低，也会导致喷泉效应在卫星飞行高度已经不明显.

因此，综合EIA现象在纬度方向的分布、随经度和季节的变化以及在卫星高度的特点，ZH-1卫星原位电子密度观测数据所呈现的EIA现象与其他数据集结果是一致的.

3.2.2 半年/季节异常

3.2.2.1 白天观测数据

ZH-1卫星原位电子密度的白天观测数据随季节变化呈现了明显的半年异常现象，即观测数据在春秋季的背景值大于夏冬季，但这种半年异常现象仅在地理赤道到低中纬区比较明显.实际上，背景数据在研究区的季节分布随纬度呈现了明显的规律性演变过程：在赤道附近半年异常的两个峰值分别出现在4月和10月，随着纬度升高，半年异常峰值出现的位置逐渐向夏季靠拢，到中纬时逐渐演变成只有一个夏季峰值的年变规律.这个演化过程中第二个峰值随纬度升高很快消失，基本是第一个峰值逐渐向夏季演化，最后形成夏季单峰值的年变规律.很明显，顶部电离层随季节、纬度的这种变化规律与太阳直射的纬度位置变化是一致的，关于该现象的详细分析我们将在后续工作中陆续展开.

除半年异常外，在赤道附近区域观测数据还存在季节异常现象，即白天观测数据12月份背景值大于6月份背景值，也被称为冬季/夏季异常(Balan et al.,1998)，但这种现象仅出现在地理赤道附近4°的纬度区，图5中地理赤道附近的时序曲线可以直观地看到季节异常现象.

下面对研究区背景数据呈现的半年异常和季节异常现象与其他数据集的研究结果进行比较.

梁奉超等(2020)利用位于海南(20.0°N)、广州(23.1°N)和重庆(29.4°N)3个台站2005—2007年(太阳活动低年)的foF2观测数据展开研究，结果显示低到低中纬区的峰值高度处的电离层存在半年异常和季节异常；梅雪飞等(2019)利用IGS(International GNSS Service)网2001—2008年TEC观测数据对120°E沿线EIA现象的研究结果也显示存在季节异常现象；Rishbeth和Mendillo(2001)对中纬度台站NmF2数据的分析结果显示，中纬峰值高度处的电离层同样存在半年异常和季节异常；Yonezawa(1971)同样利用地基台站观测对F2层峰值密度数据的研究结果认为，午间观测数据的季节异常现象甚至可以延伸到地磁纬度40°及以上区域，但赤道附近并未发现季节异常现象，夜间观测数据不存在季节异常现象.

Tsai等(2001)使用位于亚洲区的地基台站TEC数据分析结果显示，EIA两个峰值区都有明显的半年异常现象，但仅在北峰区发现季节异常现象；同样利用120°E的TEC数据，Zhang等(2009)和徐振中等(2012)也都发现EIA的北峰存在半年异常和季节异常；Wu等(2004)利用太阳活动低年(1996—1997年)的TEC数据对台湾经度区EIA研究结果同样显示存在半年异常和季节异常现象，最大值出现在4月，最小值在7月；Mukherjee等(2010)对75°E的TEC数据(2005—2006年)分析结果也显示了白天电子密度存在半年异常和季节异常现象.

King等(1968)使用Alouette卫星探测数据的研究结果认为，白天电子密度在不同高度(400，600，800，1000 km)的观测数据总是夏季大于冬季，与F2层峰值高度总是出现夏季小于冬季的季节异常现象截然不同，即：他们认为峰值高度处的电子密度总是存在季节异常，但该高度以上的电离层不存在季节异常.

Balan等(1998)使用位于日本境内(34.85°N，136.10°E，北磁纬25°)的MU雷达观测数据的研究结果显示：半年异常在所有高度都出现；在500 km高度，白天电子密度的半年异常峰值分别出现在4、10月份，夜间电子密度的半年异常峰值则分布出现在4、9月份.但季节异常仅在400 km高度以下的白天电子密度中出现，夜间观测数据在所有高度上都不存在季节异常现象.需要指出的是，他们使用数据的观测时间(1988—1992年)属于太阳活动水平较高的时段.

Burns等(2012)使用COSMIC卫星2007—2010年(太阳活动低年)的NmF2数据的研究结果显示：半年异常从赤道到中纬区(地磁纬度30°)都存在；随季节变化的第一个峰值出现在3月份，第二个峰值出现在10月，而非9月，春季峰值大于秋季峰值；季节异常也非常明显，12月数据大于6月至少有20%～40%.Lee等(2011)仅使用COSMIC在2007年的数据，得到NmF2在北半球中纬度较大区域都有季节异常现象，但500 km高度的数据仅在地磁赤道附近有季节异常现象.另外，Sai Gowtam和Ram(2017)同样使用COSMIC卫星2008—2012年夏至和冬至日前后(20天)的数据，分析结果显示：在300 km高度，白天电子密度存在明显的季节异常，但在400 km及以上高度则无法看到明显的季节异常现象.

综上，不同数据集对电离层半年异常现象有一致的研究结果，ZH-1卫星原位电子密度数据半年异常现象的结果与这些数据集的研究结果基本是一致的，这种一致性包括半年异常两个峰值的相对强度以及峰值的出现时间等；但在半年异常出现的纬度区域上有差异，本文数据仅在赤道及低纬区存在半年异常，与NmF2数据中该现象可延伸到中纬甚至更高纬度的结果不同，反映了顶部电离层与峰值高度处电离层是有差异的，另外也反映了太阳活动可能对半年异常的分布有影响.对于季节异常，对F2峰值高度处的研究结果不同数据集间基本一致，即该现象可以分布于北半球从低纬到中纬的区域；但在卫星飞行高度(F2层峰值高度以上)的电离层，不同数据集的结果存在较明显的差异，很多数据未发现该现象，个别数据(Sai Gowtam and Ram, 2017)发现该现象，但与本文结果出现的空间位置上有差异；进一步查阅文献，Fatkullin(1970)利用Alouette卫星探测数据的研究结果显示，北半球550 km高度可以出现季节异常现象，而且随着地理纬度降低，季节异常越明显，但他们的数据仅限于北美地区；Liu等(2007)使用DMSP卫星在840 km高度的原位等离子密度数据也发现季节异常在北半球仅出现在赤道附近，与我们的结果是一致的.所以，我们认为ZH-1卫星原位电子密度数据正确反映了飞行高度电离层随季节相对变化的规律.但由不同数据集的结果比较会发现，顶部电离层一些空间气候现象的特点明显不同于底部和峰值高度处的电离层，不同数据集之间的半年异常、季节异常现象存在差异，因此，还需要展开更深入的研究工作，我们将在后续工作中使用更多观测数据对这些问题进行跟踪分析.

3.2.2.2 夜间观测数据

之前的研究中半年异常、季节异常大都针对白天电子密度观测数据展开，我们在夜间观测数据中也发现了类似的现象，在此一并分析.

根据图7的分析结果，ZH-1卫星夜间电子密度的半年异常现象在北纬22°以上区域才开始出现，低纬区并不存在半年异常现象.这一结果与前文提到的Balan等(1998)使用MU雷达夜间观测数据观察到的半年异常出现的纬度位置是一致的；但他们认为400 km以上高度，白天、夜间观测数据都不存在季节异常现象.图7结果则明显展示了夜间电子密度在低纬区有季节异常现象，而且在纬度方向较白天观测数据的季节异常延伸更远.Jakowski等(2015)将这种夜间冬季电离层观测数据大于夏季的现象称为夜间冬季异常(Nighttime Winter Anomaly，NWA)，他们利用不同太阳活动水平下的TEC以及COSMIC的NmF2数据对此现象研究，认为：该现象仅出现在太阳活动水平较低时，而且仅出现在北美经度区的北半球，亚洲经度区的南半球；Meza等(2012)同样使用TEC数据还发现在非洲东北部、大西洋西南部也有这种NWA现象.ZH-1原位观测数据的分析结果显示，与NWA类似的现象在东亚地区的顶部电离层也存在，而且也是处于极低太阳活动水平条件下，可以延伸到北纬20°左右的区域.由ZH-1卫星夜间观测数据发现的NWA现象，进一步扩展了Jakowski等(2015)对此现象出现区域的认定.如前所述，这些研究都采用TEC数据，更多反映的是F2层峰值高度处的特性，该现象在顶部电离层的特性如何，由于目前对夜间电子密度的季节异常现象研究文献很少，我们期待后续工作中可以利用ZH-1卫星原位观测数据对此问题展开更深入的研究.

3.2.3 夜间电子密度升高现象

夜间电子密度升高现象，最早在威德尔海地区发现，被称为威德尔海异常(Weddell Sea Anomaly，WSA)(Bellchamber and Piggott, 1958)，之后Horvath(2006)利用TOPEX卫星TEC数据的研究结果发现，该现象不仅仅局限于威德尔海地区，还可覆盖从东南太平洋到西南大西洋很大的区域；之前的研究认为WSA仅发生于夏季，Jee等(2009)使用TOPEX卫星13年的TEC数据，发现该现象可以发生于除冬季以外的所有季节；之后，Lin等(2010)使用COSMIC数据发现该现象在北半球中纬区的夏季同样存在，将之称为MSNA(Midlatitude Summer Nighttime Anomaly)异常，而且可覆盖北半球中纬区的东亚、欧洲以及中太平洋等经度区，他们对该现象随高度变化的研究结果显示在400 km高度以上该现象已经不明显；但Liu等(2010)利用CHAMP卫星(约400 km)2001—2006年的原位电子密度观测数据研究表明，该现象不仅在400 km高度存在，而且在北半球较大区域都存在，其中以东亚地区最显著，这种现象在太阳活动低年更显著；Wang等(2019)对ZH-1卫星和具有相近飞行高度的Swarm B卫星(510 km)同期原位等离子观测数据对比时，两颗卫星的数据分析结果一致显示：该现象在南半球主要分布于东南太平洋到西南大西洋，在北半球则横跨所有中纬区，而且可以出现在北半球的冬季(11月份).因此，我们认为ZH-1卫星原位电子密度数据在研究区对MSNA现象的反映与之前这些研究的结果是一致的，并且继续完善了对该现象的认识.2.2节中，中纬区发现的白天局部纬度区电子密度减小，以及2.3节中，夜间观测数据出现的中纬区电子密度增强条带，应该与MSNA现象有关，从而导致图9中该现象在约北纬40°左右有一个增强的条带.

从WSA/MSNA现象的研究历程可以看到，随着观测数据的提升，对该现象的认识在不断进步中.之前的研究数据中，TEC数据自身具有局限性，更多反映的是峰值高度处的电离层变化特性，而且会掩盖一些细节变化特征；COSMIC卫星可以提供不同高度的电离层数据，但反演算法的假设条件实际观测中难以满足，数据中会包含误差，同样会掩盖一些细节特征；CHAMP卫星虽可提供原位数据，但卫星飞行高度的不断变化以及观测地方时不固定，也难以对该现象进行系统地分析和研究.ZH-1卫星的原位观测则可以为进一步对该现象展开详细的空间分布、季节变化以及形成机制等研究提供很好的数据源.

3.3 数据波动误差

根据对2019年全年观测数据标准差的分析结果显示，白天观测数据以月为时间尺度时的数据波动较小，较大波动数据占比很小，主要分布在赤道异常区，而且白天电子密度波动还呈现了随季节变化的特征，夏季波动较冬季大；与白天电子密度相反，夜间观测数据全年普遍波动较为剧烈，且没有空间分布上的明显差异，赤道异常区和中纬区波动幅度大致相当.由于白天和夜间观测数据在数值上有较大差异，以数据的相对变化进行对比更具实际意义.对研究区全部白天观测数据的相对误差(标准差/月均值)进行统计，得到平均值为10.67%，标准差为7.33%；夜间观测数据为11.06%，标准差为7.23%.相对误差的分析结果也表明夜间观测数据变化稍显剧烈，但它们之间的差异不是很大.

根据Rishbeth和Mendillo(2001)对13个地基台站数据的分析结果，NmF2白天观测数据的相对变化标准差为20%，夜间为33%；Aravindan和Iyer(1990)对 75°E沿线赤道附近台站在地磁平静日TEC观测数据分析结果，年度TEC数据的相对变化误差，白天在10%～25%，夜间在30%～40%.本文对于白天和夜间观测数据误差的结论与这些研究结果一致，但这些研究结果的相对误差都大于本文结果，虽然本文计算方法会减小数据波动误差，但本文涉及的空间和时间范围更大，这表明空间原位观测的相对数据波动较地面观测更精确.

无论是绝对误差还是相对误差，更大的误差表明数据波动更剧烈，或者说数据更加分散，这时的观测数据更易出现所谓的异常值.因此，以背景及其波动范围为参考来谨慎地判定异常，是非常必要的，尤其在数据本身变化较大的情况下更需要谨慎对待.因为对于具有较大波动幅度的观测数据，这时的异常是数据本身剧烈波动引起，还是真的由某些因素，如地震或其他现象引起，必须通过更多证据才能证实.

一般对于地震电离层扰动前兆异常的研究都使用夜间观测数据，认为夜间电离层变化不受太阳影响，可以更好地反映地震引起的电离层异常变化(He et al., 2011；Li and Parrot, 2013)，但本文及之前研究结果均表明夜间电子密度较白天具有更大的相对波动.这种相对较为剧烈的数据波动增加了地震前兆异常识别的难度，因此对于从电离层识别地震前兆异常的研究需要特别重视对数据背景及背景正常波动范围的分析.

3.4 LAP数据质量简要分析

关于数据质量，不同使用目的用户有不同的定义.对于LAP原位观测数据质量，这里将其定义为：数据真实反映观测对象变化规律的能力.由于数据质量评价是一项比较复杂的科学工作，需要对其中涉及概念的准确定义，以及针对具体质量指标的定量评价.目前关于LAP数据质量的描述尚无参考资料可循，这里将以前期对LAP全球观测数据的计算结果、本文结果以及LAP数据与同期其他数据集对比结果为基础，对LAP数据反映电离层变化规律的能力(本文关于数据质量的定义)做初步简要分析.

在全球尺度下，对LAP数据自2018年8月(完成在轨测试后)至2020年6月全球背景与同期太阳活动指数(F10.7,sunspot)比较结果显示，两者呈现了高度一致的变化规律；由LAP数据得到的全球EIA现象随季节呈现3波、4波的变化规律，与之前研究结果一致；LAP同期昼夜观测数据比较得到的MSNA现象呈现了随季节的变化规律，其与同时段Swarm B卫星数据得到的MSNA现象一致(自2018年8月至2020年6月有5段地方时相近的观测数据)；利用2018年12月、2019年6月和12月以及2020年6月数据对全球夜间冬季异常现象以及其复发性分析与Jakowski等(2015)结果以及DEMETER数据得到的结果一致.在较小空间尺度下(本文结果)，通过前文分析，LAP数据对各种空间气候现象细节的反映与前人研究结果基本一致.在更小的空间尺度下，将LAP数据与Swarm B和COSMIC同期观测数据对比结果表明，LAP数据与这些数据集的相对变化基本一致.

以上这些数据分析结果表明：由LAP数据得到的全球尺度的空间气候现象以及与之相关的一些细节变化与之前研究结果是一致的，LAP数据可以正确反映大尺度的电离层变化规律和特点；LAP捕捉更小尺度细节变化的能力与同期其他观测数据集是相当的.由此我们认为，前述分析中某些细节的差异，更多可能反映了顶部电离层的一些独特特性.

综合以上分析结果，ZH-1卫星原位电子密度在研究区呈现了比较复杂的空间分布以及随季节变化的特点，这些特点反映的赤道异常现象、半年/季节异常现象以及夜间升高现象与之前的研究结果一致，对这些空间气候现象正确的反映，进一步证实了卫星原位电子密度观测数据相对变化的可靠性.同时也发现，原位观测数据与之前研究结果存在一些细节上的差异，数据质量分析结果认为这个差异可能更多反映了顶部电离层的独特特性，ZH-1卫星电离层原位观测数据为进一步对这些特性展开研究提供了一个可用的数据集.另外，对白天和夜间观测数据波动情况的分析结果表明：从具有高度复杂变化的数据中提取地震前兆扰动异常是一个很具挑战性的工作.在地震前兆异常的识别问题上，或者说怎样识别认定地震前兆扰动异常，电离层背景及波动范围应该是一个需要参考的因素.ZH-1卫星观测数据在地方时和地点上的一致性，非常有利于展开电离层扰动前兆异常的试验研究.

4 总结

利用我国首颗地震监测试验卫星ZH-1的原位电子密度观测对中国及周边邻近区域在卫星飞行高度的电离层空间分布和季节变化进行了研究，对2019年全年观测数据的月均值背景在研究区的计算结果进行分析，可概括为如下特征：

(1)赤道异常占据研究区很大范围，赤道异常在纬度方向的延伸范围、随经度方向的分布形态以及它们随季节的变化规律，与现有研究结果一致.

(2)研究区中纬度电离层背景白天呈现一个低值区，夜间呈现一个高值区；昼夜背景数据对比，在中纬区普遍存在夜间电离层电子密度升高现象，该现象的分布区域与现有研究结果是一致的.夜间电子密度升高现象与赤道异常现象在研究区纬度分布上呈现互补的趋势，此强彼弱，反之亦然.

(3)研究区存在半年异常现象和季节异常现象，与以往研究结果一致，也有细节差异，反映了顶部电离层与峰值高度处的电离层既有联系又有区别.白天电子密度，半年异常随纬度、季节呈现规律性变化：在赤道附近，半年异常的峰值出现在4、10月份，随纬度增加，半年异常出现的时间逐渐向夏季靠拢，直到中纬及以上区域呈现夏季单峰的年变规律；季节异常，在卫星飞行高度的电离层仅局限在地理赤道附近的区域，而且几乎可以覆盖研究区所有经度.夜间电子密度，在北纬22°以下呈现季节异常现象，在北纬22°以上呈现半年异常现象.

(4)对全年数据波动情况的分析表明，白天电子密度在赤道异常区波动更剧烈，分季、夏季波动较冬季剧烈；夜间观测数据波动没有表现出空间、季节变化规律，随空间和季节波动水平大致相当；总体上夜间观测数据较白天相对波动更剧烈.

(5)中国及周边区域由于跨越空间范围较大，电离层的时空背景表现出了比较复杂的变化特征，而且不同背景的观测数据也有较大波动，对于电离层相关科学问题的研究，如地震电离层前兆异常的识别研究，尤其需要注意观测数据背景及其波动范围的变化.

ZH-1卫星原位电子密度数据在不同空间尺度上对已公认空间气候现象的正确反映，以及其与同期其他观测数据集的一致相对变化，都表明LAP原位电子密度观测数据相对变化的可靠性.目前对电离层相关空间天气、空间气候现象的研究大都基于：(1)地基测高仪数据，分布范围有限，而且仅能得到F2层峰值高度以下的电离层数据；(2)地基TEC数据，同样存在分布受限的问题，而且TEC数据仅能反映电波穿越路径的电离层整体特性，难以准确反映电离层不同高度的变化特征；(3)卫星掩星数据可以有效弥补前两种数据存在的问题，但掩星数据在反演时基于球对称、直线传播等假设会导致反演误差产生，因此对一些精细特性的研究还需要更精确的观测数据.ZH-1卫星原位电离层观测数据的加入，为研究电离层(特别是紧邻F2层峰值高度区的顶部电离层)的空间分布、时序变化，进一步认识峰值高度以上电离层的变化规律和特征，提供了宝贵的数据资源.尤其是2022年将发射ZH-1的02星，届时两星联合观测，将为研究顶部电离层提供更为丰富的原位观测数据资源.

致谢感谢审稿人的意见和建议，使本文得以完善.本工作使用了中国国家航天局和中国地震局支持的张衡一号的观测数据.