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10月28日，記者從中國(guó)科學(xué)院新疆天文臺(tái)獲悉，該天文臺(tái)高級(jí)工程師李明帥及其團(tuán)隊(duì)，利用南山26米射電望遠(yuǎn)鏡臺(tái)址的多年全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)和氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)，構(gòu)建了一種融合門(mén)控循環(huán)單元與長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)的混合深度學(xué)習(xí)模型。該模型可自動(dòng)從大量觀測(cè)數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)大氣延遲變化規(guī)律，從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)天頂對(duì)流層延遲的高精度短期預(yù)測(cè)。相關(guān)研究成果近期發(fā)表于國(guó)際期刊《天文和天體物理學(xué)研究》。

據(jù)了解，由于受空氣密度和水汽含量變化的影響，宇宙中的電磁波在穿越地球大氣時(shí)傳播速度會(huì)減慢，從而產(chǎn)生所謂的“對(duì)流層延遲”。這種延遲被認(rèn)為是甚長(zhǎng)基線干涉測(cè)量和全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)定位中的主要誤差來(lái)源，它如同一層“隱形鏡頭”，讓信號(hào)在大氣中發(fā)生細(xì)微的彎折與滯后，進(jìn)而影響測(cè)量的精度。如何精確建模與預(yù)報(bào)這種延遲，成為了當(dāng)前天文觀測(cè)與大地測(cè)量領(lǐng)域亟需攻克的重要課題之一。

科研團(tuán)隊(duì)對(duì)南山臺(tái)站多年的全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)觀測(cè)進(jìn)行了頻譜分析，發(fā)現(xiàn)對(duì)天頂對(duì)流層延遲變化具有明顯的年周期與半年度周期—夏季偏高、冬季偏低。這種變化與氣溫和水汽含量密切相關(guān)：溫度越高、水汽越多，信號(hào)延遲越顯著。

針對(duì)傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ碗y以捕捉復(fù)雜非線性變化的局限，科研團(tuán)隊(duì)引入深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，將融合門(mén)控循環(huán)單元用于提取短期變化特征，長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)用于記憶長(zhǎng)期趨勢(shì)，兩者結(jié)合后形成“混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”，既能捕捉大氣延遲的短時(shí)波動(dòng)，又能識(shí)別其長(zhǎng)期規(guī)律。結(jié)果顯示，該模型的預(yù)測(cè)誤差約為8毫米，相關(guān)系數(shù)達(dá)96%，顯著優(yōu)于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型和單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

李明帥表示，高精度的對(duì)流層延遲預(yù)測(cè)結(jié)果，可有效提升甚長(zhǎng)基線干涉測(cè)量觀測(cè)的大氣相位修正精度，改善射電源定位與基線解算結(jié)果，同時(shí)也為毫米波天文觀測(cè)提供更準(zhǔn)確的氣象支撐，并在可降水量反演與天氣預(yù)報(bào)中具有廣泛的應(yīng)用前景。該研究展示了人工智能在射電望遠(yuǎn)鏡大氣校正中的應(yīng)用潛力，為未來(lái)奇臺(tái)110米望遠(yuǎn)鏡及多站干涉觀測(cè)的高頻段運(yùn)行奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。