一、时间：2025年11月25日   14:00-15:30

二、地点：文德楼S616

三、报告题目：基于深度学习的电离层总电子含量时空预测技术研究

四、主讲人：

刘海军，中国地质大学地球探测与信息技术专业博士，南京大学计算机科学与技术专业博士后，奥克兰理工大学访问学者，防灾科技学院应急技术与管理学院副教授，硕士导师。主要从事机器学习、深度学习有关的教学和科研工作。第一作者及通讯作者发表SCI论文20余篇。其中中科院1区TOP期刊3篇，中科院二区期刊10篇。担任中科院一区TOP期刊TGRS，中科院二区期刊space weather的审稿人。

全球卫星导航系统（GNSS）是能在地球表面或近地空间的任何地点为用户提供全天候的3维坐标和速度以及时间信息的空基无线电导航定位系统，被广泛应用于军事、资源环境、防灾减灾、测绘、交通运输等领域。而GNSS定位并非绝对精确,其主要误差源为电离层延迟。电离层总电子含量与电离层延迟成正比，可以被用于计算电离层延迟，辅助修正GNSS系统的工作误差。此外，极端天气和地质灾害也会反映到电离层总电子含量变化中。其预测有助于提前感知电离层异常，从而实现极端天气和地质灾害的精准预报，降低空间天气灾害对人类生产和生活的影响。因此，电离层总电子含量预测具有重要的现实意义和巨大的应用价值。