连接数据点:用于电离层预测模型的机器学习就绪数据集
Connecting the Dots: A Machine Learning Ready Dataset for Ionospheric Forecasting Models
arXiv:2511.15743v2 宣布类型:替换交叉摘要:由于观测稀疏、跨地理空间层的复杂耦合,以及对及时、准确预测日益增长的需求,电离层运行预报仍然是关键的空间天气挑战,这些预测支持全球导航卫星系统(GNSS)、通信、航空安全以及卫星操作。作为2025年NASA日球实验室的一部分,我们呈现了一个经过筛选的、开放获取的数据集,将多种电离层和日球测量数据整合成一个连贯的、适用于机器学习的结构,专门设计用于支持相关研究。
