空间环境数据 是指地球周围空间中的各种物理参数和状态信息，包括太阳活动指数（如F10.7射电流量）、地磁指数（Ap/Kp）、高层大气密度、粒子辐射环境等关键参数。这些数据由全球空间监测机构通过卫星、地面观测站等设备实时采集。在轨道预报领域，我们整合这些多源异构数据，经过严格的质量控制和同化处理，构建高精度的空间环境模型。

我们的轨道预报 通过同化技术将空间环境数据与大气模型结合，动态修正大气阻力系数。具体应用中：

1) 太阳辐射数据用于计算卫星表面充电效应；

2) 地磁指数驱动大气密度变化模型；

3) 实时大气密度数据通过卡尔曼滤波融入轨道积分器。

这种融合方法使GEO卫星位置预报误差降低40%，LEO卫星7天轨道预报精度提升至50米级。系统还建立了空间环境-轨道误差的关联数据库，通过机器学习算法实现异常数据的自动识别与补偿，显著提高了长期轨道演化预测的可靠性。