Forecast of Modulation of Cosmic Rays with Rigidity of 10 GV in the 25th Solar Activity Cycle

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

Based on a forecast of solar activity parameters and the model developed by the authors for modulation of Galactic cosmic rays, we forecasted cosmic ray variations in the 25th solar activity cycle. The cosmic ray flux forecast is based on correlation with the number of sunspots (single-parameter model) or with a set of solar (mainly magnetic) parameters (multiparameter model). The forecast for the number of sunspots was taken from published data; the forecast for other solar parameters was done in the study. It is shown that variations in cosmic rays over three years of the current 25th cycle, in general, do not contradict the forecasts and indicate that the 25th solar activity cycle is expected to be slightly more active compared to the 24th.

Texto integral

Acesso é fechado

Sobre autores

V. Yanke

Pushkov Institute of Terrestrial Magnetism, Ionosphere, and Radio Wave Propagation

Autor responsável pela correspondência
Email: yanke@izmiran.ru
ORCID ID: 0000-0001-7098-9094
Rússia, Moscow, Troitsk

A. Belov

Pushkov Institute of Terrestrial Magnetism, Ionosphere, and Radio Wave Propagation

Email: yanke@izmiran.ru
ORCID ID: 0000-0002-1834-3285
Rússia, Moscow, Troitsk

R. Gushchina

Pushkov Institute of Terrestrial Magnetism, Ionosphere, and Radio Wave Propagation

Email: yanke@izmiran.ru
ORCID ID: 0000-0002-5247-7404
Rússia, Moscow, Troitsk

P. Kobelev

Pushkov Institute of Terrestrial Magnetism, Ionosphere, and Radio Wave Propagation

Email: kobelev@izmiran.ru
ORCID ID: 0000-0002-9727-4395
Rússia, Moscow, Troitsk

L. Trefilova

Pushkov Institute of Terrestrial Magnetism, Ionosphere, and Radio Wave Propagation

Email: yanke@izmiran.ru
ORCID ID: 0000-0002-2563-5550
Rússia, Moscow, Troitsk

Bibliografia

  1. Белов А.В., Гущина Р.Т., Обридко В.Н., Шельтинг Б.Д., Янке В.Г. Прогноз и эпигноз долгопериодных вариаций космических лучей на основе различных индексов солнечной активности // Изв. РАН. Сер. физ. 2005. Т. 69. № 6. С. 890—892.
  2. Белов А.В., Гущина Р.Т. Индекс долговременного влияния спорадической солнечной активности на модуляцию космических лучей // Геомагнетизм и аэрономия. 2018. Т. 58. № 1. С. 3—10. https://doi.org/10.7868/S0016794018010030
  3. Белов А.В., Гущина Р.Т., Янке В.Г. Вариации космических лучей в 23—24 циклах солнечной активности по данным мировой сети станций космических лучей // Тр. конф. “Астрономия-2018”. ГАИШ МГУ. 22—26 октября 2018. 2018. Т. 2. С. 27—30. https://doi.org/10.31361/eaas.2018-2.006
  4. Гущина Р.Т., Белов А.В., Янке В.Г. Спектр долгопериодных вариаций в минимуме солнечной активности 2009 // Изв. РАН. Сер. физ. 2013. Т. 77. № 5. С. 577—580. https://doi.org/10.7868/S0367676513050244
  5. Гущина Р.Т., Белов А.В., Тлатов А.Г., Янке В.Г. Корональные дыры в долговременной модуляции космических лучей // Геомагнетизм и аэрономия. 2016. T. 56. № 3 C. 275—282. https://doi.org/10.7868/S0016794016030068
  6. Дорман Л.И. Вариации космических лучей и исследование космоса М.: Изд-во РАН СССР, 1963. 1027 с.
  7. Емелин А. Справочник. 2023. http://mathprofi.net
  8. Ишков В.И. Текущий 25 цикл солнечной активности: начальный этап // Физика плазмы в солнечной системе. 2022.
  9. Ишков В.Н. Итоги и уроки 24 цикла — первого цикла второй эпохи пониженной солнечной активности // Астрон. журн. 2022. Т. 99. № 1. С. 54—69. https://doi.org/10.31857/S0004629922020050
  10. Колданов А.П., Колданов П.А. Теория вероятностей и математическая статистика. Изд. дом ВШЭ, 2023. 248 c. https://doi.org/10.17323/978-5-7598-2544-9
  11. Крымский Г.Ф. Дифференциальный механизм суточной вариации космических лучей // Геомагнетизм и аэрономия. 1964. Т. 4. № 6. С. 977—986.
  12. Крымский Г.Ф., Кузьмин А.И., Кривошапкин П.А. Космические лучи и солнечный ветер. Новосибирск: Наука, 1981. 224 с.
  13. Крымский Г.Ф., Кривошапкин П.А., Герасимова С.К., Григорьев В.Г., Мамрукова В.П. Модуляция космических лучей гелиосферным нейтральным слоем // Геомагнетизм и аэрономия. 2001. Т. 41. № 4. С. 444—449.
  14. Любимцев О.В., Любимцева О.Л. Линейные регрессионные модели в эконометрике. 2016. https://bibl.nngasu.ru/electronicresources/uch-metod/economic_statistics/859984.pdf
  15. Янке В Г., Белов А.В., Гущина Р.Т. О долговременной модуляции космических лучей в 23—24 циклах солнечной активности // Изв. РАН. Cер. физ. 2021. Т. 85. № 9. C. 1354—1357. https://doi.org/10.31857/S0367676521090350
  16. Янке В.Г., Белов А В., Гущина Р.Т. Вариации космических лучей разной энергии в минимумах циклов солнечной активности // Геомагнетизм и аэрономия. 2022. Т. 62. № 4. С. 426—435. https://doi.org/10.31857/s0016794022040174
  17. Янке В.Г., Белов А.В., Гущина Р.Т., Кобелев П.Г., Трефилова Л.А. Об остаточной модуляции галактических космических лучей в гелиосфере // Космич. исслед. 2023. Т. 61. № 1. C. 43—51. https://doi.org/10.31857/S0023420622060115
  18. Bajaj A. Time Series Prediction: How is it different from other machine learning? https://neptune.ai/blog/time-series-prediction-vs-machine-learning. 2023.
  19. Cliver E.W., Ling A.G. The Floor in the Solar Wind Magnetic Field Revisited // Sol. Phys. 2011. V. 274. P. 285—301. https://doi.org/10.1007/s11207-010-9657-6
  20. Cliver E.W., von Steiger R. Minimal Magnetic States of the Sun and the Solar Wind: Implications for the Origin of the Slow Solar Wind // Space Sci. Rev. 2017. V. 210. P. 227—247. https://doi.org/10.1007/s11214-015-0224-1
  21. Hathaway D.H. The Solar Cycle // Living Rev. Sol. Phys. 2015. V. 12. Article number 4. https://doi.org/10.1007/lrsp-2015-4
  22. Krainev M.B., Gvozdevsky B.B., Kalinin M.S., Aslam O.P.M., Ngobeni M.D., Potgieter M.S. On the solar poloidal magnetic field as one of the main factors for maximum GCR intensity for the last five sunspot minima // Proc. 37th ICRC. Berlin, Germany, July 12–23, 2021. PoS(ICRC2021)1322. 2021.
  23. Labonville F., Charbonneau P., Lemerle A. A dynamo-based forecast of solar cycle 25. // Sol. Phys. 2019. V. 294. Article № 82. https://doi.org/10.1007/s11207-019-1480-0
  24. Li F., Kong D., Xie J., Xiang N., Xu J. Solar cycle characteristics and their application in the prediction of cycle 25 // J. Atmos. Solar-Terr. Phys. V. 181 P. 110—115. https://doi.org/10.1016/j.jastp.2018.10.014
  25. Martucci M., Munini R., Boezio M., et al. Proton Fluxes Measured by the PAMELA Experiment from the Minimum to the Maximum Solar Activity for Solar Cycle 24 // The Astrophysical Journal Letters. 2018. V. 854. L2. № 1. https://doi.org/10.3847/2041-8213/aaa9b2
  26. Miao J., Wang X., Ren T., Li Z. Prediction verification of solar cycles 18—24 and a preliminary prediction of the maximum amplitude of solar cycle 25 based on the Precursor Method // RAA, 2020. V. 20. № 1. Article № 004. https://doi.org/10.1088/1674-4527/20/1/4
  27. Nandy D. Progress in solar cycle predictions: Sunspot cycles 24—25 in perspective // Sol. Phys. 2021. V. 296. Article ID 54. https://doi.org/10.1007/s11207-021-01797-2
  28. NASA/NOAA Predicted-sunspot-number-and-radio-flux // Space weather prediction center. 2019. https://www.spaceweatherlive.com/ru/solnechnaya-aktivnost/solnechnyy-cikl.html https://www.swpc.noaa.gov/products
  29. Obridko V.N., Shelting B.D. Structure of the heliospheric current sheet as considered over a long time interval (1915—1996) // Solar Phys. 1999. V. 184. № 1. P. 187—200. https://doi.org/10.1023/A:1005041329043
  30. Parker E.N. Cosmic ray modulation by solar wind // Physical Reviews. 1958. V. 110. P. 1445. https://doi.org/10.1103/PhysRev.110.1445
  31. Parker E.N. Interplanetary dynamical processes. New York: Interscience Publishers, 1963. 272 p.
  32. Parker E.N. The passage of energetic charged particles through interplanetary space // Planetary and Space Sciences. 1965. V. 13. P. 9—49. https://doi.org/10.1016/0032-0633(65)90131-5
  33. Pesnell W.D. Solar Cycle Predictions (Invited Review) // Solar Phys. 2012. V. 281. P. 507—532. https://doi.org/10.1007/s11207-012-9997-5
  34. Pesnell W.D., Schatten K.H. An Early Prediction of the Amplitude of Solar Cycle 25 // Sol. Phys. 2018. V. 293. Article № 112. https://doi.org/10.1007/s11207-018-1330-5
  35. Petrovay K. Solar cycle prediction // Living Rev. Sol. Phys. 2020. V.17. Article № 2. https://doi.org/10.1007/s41116-020-0022-z
  36. Rankin J.S., Bindi V., Bykov A.M., Cummings·A.C., Torre S.D., Florinski V., Heber B., Potgieter M.S., Stone E.C., Zhang M. Galactic Cosmic Rays Throughout the Heliosphere and in the Very Local InterstellarMedium // Space Science Reviews. 2022. V. 218. Article № 42. https://doi.org/10.1007/s11214-022-00912-4
  37. Rob J.H., Athanasopoulos G. Forecasting: principles and practice. Australia: Monash University, 2014. https://otexts.com/fpp2
  38. Sarp V., Kilcik A., Yurchyshyn V., Rozelot J., Ozguc A. Prediction of Solar Cycle 25: a non-linear approach // Mon. Not. Roy. Astron. Soc. 2018. V. 481. № 3. P. 2981—2985. https://doi.org/10.1093/mnras/sty2470
  39. Shi X., Fu H., Zhenghua Huang Z., et al. The Solar Cycle Dependence of In Situ Properties of Two Types of Interplanetary CMEs during 1999—2020 // The Astrophysical Journal. 2022. V. 940. Article № 103. https://doi.org/10.3847/1538-4357/ac9b20

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar
2. Fig. 1. The spread of the predicted maximum number of sunspots for the 25th solar cycle. Squares are the predicted values according to NOAA/NASA data [NASA/NOAA, 2019] and the work of [Pesnell et al., 2018].

Baixar (114KB)
Metadados
3. Fig. 2. Observed (average monthly and 13-month smoothed for the 23rd and 24th cycles) and predicted sunspot numbers from [NASA/NOAA, 2019] and [Pesnell et al., 2018]. Points are the average values of the number of sunspots obtained for the entire observation period.

Baixar (107KB)
Metadados
4. Fig. 3. Measured (or calculated) and predicted by empirical (25th cycle) and ARIMA methods (25th and 26th cycles) CA parameters.

Baixar (267KB)
Metadados
5. Fig. 4. The scattering diagram and the regression line of the system of linear equations (2).

Baixar (99KB)
Metadados
6. Fig. 5. Contribution to the variation of cosmic rays of various parameters of solar activity of the multiparametric model of variations (upper panel) and the long-term course of the observed and simulated variations and their discrepancy (lower panel). The calculated values are shown on the left side of each panel, and the predicted contribution values of various factors for the 25th CA cycle (gray fill) are shown on the right side.

Baixar (292KB)
Metadados
7. Fig. 6. Comparison of the variations of galactic cosmic rays observed before July 2023 and the variations predicted by different models for the 25th CA cycle. The right scale shows the intensities of galactic CL for various phases of CA.

Baixar (60KB)
Metadados

Declaração de direitos autorais © Russian Academy of Sciences, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».