Индекс солнечной активности для критической частоты E-слоя

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Индекс P = (F1 + F81)/2 является оптимальным индексом солнечной активности для критической частоты E-слоя foE, где F1 и F81 – поток радиоизлучения Солнца на длине волны 10.7 см в данный день и среднее за 81 день значение этого потока, центрированное на данный день. Поэтому для вычисления F81 в данный день необходимо знание F1 не только в этот и предыдущие дни, но и на 40 дней вперед. Вместо индекса F81 в задачах краткосрочного прогноза этого индекса может быть использован F(27, 81) – средневзвешенный индекс солнечной активности с характерным временем 27 дней за данный и предыдущие 80 дней. Поэтому для вычисления индекса F(27, 81) достаточно знания F1 в данный день и предыдущие дни. В данной работе представлены первые оценки эффективности такой замены для foE. Для этого проанализированы изменения точности расчетов foE при замене индекса P на P * = (F1 + F(27, 81))/2 в эмпирических моделях, построенных по данным foE ионосферных станций в дневные часы на средних и субавроральных широтах за 1959–1995 гг. Получено, что индексы P и P * практически эквиваленты для вычисления foE по построенным эмпирическим моделям на этих широтах: разница коэффициентов вариации для foE не превышает 0.3% в каждый из сезонов на разных фазах солнечных циклов. Следовательно, индекс P * может быть рекомендован для использования в задачах краткосрочного прогноза foE, поскольку он основан на индексах F1 за данный и предыдущие дни в отличие от индекса P, для вычисления которого необходим прогноз F1 на 40 дней вперед.

Об авторах

М. Г. Деминов

Институт земного магнетизма, ионосферы и распространения радиоволн
им. Н.В. Пушкова РАН (ИЗМИРАН)

Email: deminov@izmiran.ru
Россия, Москва, Троицк

В. И. Бадин

Институт земного магнетизма, ионосферы и распространения радиоволн
им. Н.В. Пушкова РАН (ИЗМИРАН)

Email: deminov@izmiran.ru
Россия, Москва, Троицк

Р. Г. Деминов

Казанский федеральный университет

Email: deminov@izmiran.ru
Россия, Казань

Е. В. Непомнящая

Институт земного магнетизма, ионосферы и распространения радиоволн
им. Н.В. Пушкова РАН (ИЗМИРАН)

Автор, ответственный за переписку.
Email: deminov@izmiran.ru
Россия, Москва, Троицк

Список литературы

  1. – Антонова Л.А., Иванов-Холодный Г.С., Чертопруд В.Е. Аэрономия слоя E (учет вариаций УФ-излучения и геомагнитных возмущений). М.: Янус, 168 с. 1996.
  2. – Гальперин Ю.И., Сивцева Л.Д., Филиппов В.М., Халипов В.Л. Субавроральная верхняя ионосфера. Новосибирск: Наука, Сиб. отд-ние, 192 с. 1990.
  3. – Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высш. шк., 479 с. 2003.
  4. – Деминов М.Г., Михайлов А.В., Михайлов В.В., Шубин В.Н., Цыбуля К.Г. Ионосферное моделирование и прогнозирование / Системный мониторинг ионосферы. Сб. науч. тр. (Ред. Н.Г. Котонаева). М.: ФИЗМАТЛИТ. С. 286−343. 2019.
  5. – Деминов М.Г. Индекс солнечной активности для критической частоты E-слоя на средних широтах // Геомагнетизм и аэрономия. Т. 62. № 2. С. 206−210. 2022а. https://doi.org/10.31857/S0016794022020055
  6. – Деминов М.Г. Эффективный индекс солнечной активности для краткосрочного прогноза среднего индекса этой активности // Геомагнетизм и аэрономия. Т. 62. № 3. С. 302–306. 2022б. https://doi.org/10.31857/S0016794022030051
  7. – Деминов М.Г., Рогов Д.Д. Индекс солнечной активности для критической частоты E-слоя на субавроральных широтах // Геомагнетизм и аэрономия. Т. 62. № 5. С. 627– 634. 2022. https://doi.org/10.31857/S0016794022050042
  8. – Нусинов А.А. Детерминированная модель среднеширотного и экваториального E-слоя (описание и сравнительные характеристики точности) // Ионосферные исслед. № 44. С. 94–99. 1988.
  9. – Bilitza D. IRI the international standard for the ionosphere // Adv. Radio Sci. V. 16. P. 1–11. 2018. https://doi.org/10.5194/ars-16-1-2018
  10. – Kouris S.S., Muggleton L.M. Diurnal variation in the E-layer ionization // J. Atmos. Terr. Phys. V. 35. P. 133–139. 1973a. https://doi.org/10.1016/0021-9169(73)90221-3
  11. – Kouris S.S., Muggleton L.M. World morphology of the Appleton E-layer seasonal anomaly // J. Atmos. Terr. Phys. V. 35. 141–151. 1973b. https://doi.org/10.1016/0021-9169(73)90222-5
  12. – Nava B., Coisson P., Radicella S.M. A new version of the NeQuick ionosphere electron density model // J. Atmos. Sol.-Terr. Phy. V. 70. P. 1856–1862. 2008. https://doi.org/10.1016/j.jastp.2008.01.015
  13. – Nikolaeva V., Gordeev E. SPAM: Solar spectrum prediction for applications and modeling // Atmosphere. V. 13, 226. 2023. https://doi.org/10.3390/atmos14020226
  14. – Nusinov A.A. Seasonal-latitudinal variations of ionospheric E-layer critical frequencies dependence on solar activity in empirical models // Adv. Space Res. V. 37. P. 433–436. 2006. https://doi.org/10.1016/j.asr.2005.11.017
  15. – Nusinov A.A., Kazachevskaya T.V., Katyushina V.V. Solar extreme and far ultraviolet radiation modeling for aeronomic calculations // Remote Sens. V. 13, 1454. 2021. https://doi.org/10.3390/rs13081454
  16. – Pavlov A.V., Pavlova N.M. Comparison of NmE measured by the boulder ionosonde with model predictions near the spring equinox // J. Atmos. Sol.-Terr. Phy. V. 102. P. 39–47. 2013. https://doi.org/10.1016/j.jastp.2013.05.006
  17. – Richards P.G., Fennelly J.A., Torr D.G. EUVAC: A solar EUV flux model for aeronomic calculations // J. Geophys. Res. V. 99. P. 8981–8992. 1994. https://doi.org/10.1029/94JA00518
  18. – Richards P.G., Woods T.N., Peterson W.K. HEUVAC: A new high resolution solar EUV proxy model // Adv. Space Res. V. 37. P. 315–322. 2006. https://doi.org/10.1016/j.asr.2005.06.031
  19. – Solomon S.C., Qian L. Solar extreme-ultraviolet irradiance for general circulation models // J. Geophys. Res. V. 110. A10306. 2005. https://doi.org/10.1029/2005JA011160
  20. – Solomon S.C. Numerical models of the E-region ionosphere // Adv. Space Res. V. 37. P. 1031–1037. 2006. https://doi.org/10.1016/j.asr.2005.09.040
  21. – Taylor J.R. An introduction to error analysis. Mill Valley, CA: Univer. Sci. Books, 270 p. 1982.
  22. – Titheridge J.E. Re-modeling the ionospheric E region // Kleinheubacher Berichte. V. 39. P. 687–696. 1996.
  23. – Wrenn G.L. Time-weighted accumulations ap(τ) and Kp(τ) // J. Geophys. Res. V. 92. P. 10125–10129. 1987. https://doi.org/10.1029/JA092iA09p10125
  24. – Yang Z., Ssessanga N., Tran L.T., Bilitza D., Kenpankho P. On improvement in representation of foE in IRI // Adv. Space Res. V. 60. P. 347–356. 2017. https://doi.org/10.1016/j.asr.2016.11.008

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2.

Скачать (359KB)

© М.Г. Деминов, В.И. Бадин, Р.Г. Деминов, Е.В. Непомнящая, 2023

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».