الفهرس 
GNSS Radio Occultation for Ionospheric studies over Egypt
INTRODUCTIONOnly 14 pages are availabe for public view
 |  | from | 143 |  |  |
| | | from | 143 | | |
Abstract
تعتبر طبقة الايونوسفير من الطبقات المعقدة من الغلاف الجوي الخارجي للأرض، يتراوح ارتفاعها تقريباً من 50 إلى 1000 كم، وتلعب دوراً مهما في دراسة انتشار الموجات الراديوية والاتصالات الفضائية وعمل نظام تحديد المواقع العالمي (GNSS). إن توقع سلوك هذه الطبقة أمر بالغ الأهمية لمجموعة واسعة من التطبيقات، لكنه معقد بسبب طبيعتها الديناميكية وغير الخطية، والتي تتأثر بالإشعاع الشمسي والنشاطات الجيومغناطيسية والعديد من الظروف الأخرى التي تتطلب نمذجة دقيقة للتنبؤ بمحتوى الإلكترونات الحر. تختلف طبيعة طبقة الايونوسفير مع دورات الليل والنهار والفصول الأربعة وخطوط العرض الجغرافية، مما يتطلب نماذج متطورة قادرة على استيعاب مثل هذه التغيرات وكذلك فهم الظواهر الشمسية والجيومغناطيسية التي تتسم بالتقلب وصعوبة التنبؤ بشكل كبير على طبقة الايونوسفير، حيث ان الانفجارات الشمسية والعواصف الجيومغناطيسية تتسبب في تغيرات مفاجئة وكبيرة في كثافة الإلكترونات مما يؤثر بدوره على طبقة الايونوسفير.
تعتمد دقة الخرائط الايونوسفيرية بشكل كبير على محطات GNSS الأرضية الموزعة جيداً، ومع ذلك تواجه مصر تحديات بسبب التوزيع غير الكافي للمحطات دائمة الرصد.
لقد ساهمت تقنية الاستتار لأقمار COSMIC-2 في تحسين هذا الوضع بشكل كبير، حيث وفرت عدداً كبيراً من الأحداث الاستتارية في جميع أنحاء مصر لتعزيز الدراسة الأيونية، فقد جعلت هذه التطورات الحصول على نماذج ايونية دقيقة وموثوقة أسهل بكثير. إن أقمار COSMIC-2 مثلت تقدماً كبيراً في مجال دراسة طبقات الغلاف الجوي بدقة عالية وخاصة في تعزيز توزيع الأحداث الاستتارية الراديوية (RO) فوق مناطق مثل مصر، مما أدى إلى جمع بيانات أيونية أكثر دقة واتساقاً. مع تحسن جودة البيانات والتغطية المكانية التي توفرها أقمار COSMIC-2 التي تستخدم إشارات كل من GPS وGLONASS، أصبح تطوير نماذج أيونية دقيقة وموثوقة أمراً أكثر قابلية للتحقيق.
تبرز الشبكات العصبية (NNs)، بتركيباتها المعقدة وقدراتها على التعلم، كأدوات مناسبة للعمل مع مجموعات البيانات الغنية التي توفرها بيانات COSMIC-2 GNSS RO وتعد الشبكات العصبية الأمامية (FFNNs) بارعة بشكل خاص في التقاط العلاقات المعقدة والتغيرات الزمنية المميزة لسلوك الغلاف الأيوني من خلال التدريب على البيانات والوقت الفعلي. يمكن لهذه الشبكات تحديد الأنماط والاستثناءات مما يعزز دقة توقعات المحتوى الالكتروني الحر ويوفر فرصًا جديدة للكشف عن التنبؤات في الوقت الفعلي. ومع استمرار تطور تركيبات الشبكات العصبية وتوفر المزيد من البيانات سوف تتم اتاحة فرص أكثر لتوقعات أدق مما يزيد من دقة القياسات المساحية باستخدام أجهزة GPS.