Соответствие вариаций AE и Apo индексов в 23–24-м солнечных циклах

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Индекс авроральной электроструи АЕ часто используется в прогностических моделях как характеристика источника распространения возмущения в геосфере от полюса к средним и низким широтам. Однако эти данные не предоставляются в цифровом виде с января 2020 г. Вместо АЕ-индекса в данной работе предлагается использовать недавно введенный 1-часовой Apo-индекс, учитывая близкое расположение сетей магнитометров для этих индексов в высоких широтах и наличие Apo-индекса в реальном времени. С этой целью проанализирована их корреляция во время 276 интенсивных бурь за 1995−2017 гг. Профили бурь построены методом совмещения эпох с началом отсчета t0 = 0 при пороговом значении AЕ ≥ 1000 нТл. Проведено сравнение профилей бурь AE(t), Apo(t), межпланетного электрического поля E(t) и скорости солнечного ветра Vsw(t) в течение 72 ч: 24 ч до пика бури t0, и 48 ч после него. Получено хорошее соответствие между рядами AE(t) и Apo(t) с коэффициентом корреляции 0.70. Сравнение с межпланетными параметрами показало корреляцию AЕ(t) и Apo(t) с электрическим полем Е(t) и отсутствие их прямой связи со скоростью солнечного ветра Vsw(t). Выведена двухпараметрическая формула зависимости индекса авроральной электроструи AE(t) от межпланетного электрического поля E(t) и геомагнитного индекса Apo(t) для использования в прогнозах геомагнитных бурь. В случае отсутствия данных E(t) предложены формулы прямой зависимости АЕ(t) от Aро(t) для применения в реальном времени и обратной зависимости Aро(t) от АЕ(t) для реконструкции 1ч Apo-индекса до 1995 г. Проверка предложенных моделей по данным 5 интенсивных бурь в 2018 г. показала соответствие модельных расчетов наблюдательным данным АЕ-индекса с высоким коэффициентом определенности R2 в пределах от 0.62 до 0.81.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Т. Л. Гуляева

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

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

Список литературы

  1. Белюченко К.В., Клименко М.В., Клименко В.В., Ратовский К.Г. Связь возмущений полного электронного содержания с AE-индексом геомагнитной активности во время геомагнитной бури в марте 2015 г. // Солнечно-земная физика. Т. 8. № 3. С. 41−48. 2022. https://doi.org/10.12737/szf-83202206
  2. Гуляева Т.Л. Прогноз глобального электронного содержания в ионосфере в процессе развития геомагнитной бури / Тр. XX Всероссийской ежегодной конф. “Солнечная и солнечно-земная физика – 2016”. СПб, 10–14 октября 2016 г. Ред. А.В. Степанов, Ю.А. Наговицын. С. 85−88. 2016а.
  3. Гуляева Т.Л. Идентичность AE и Apo индексов в 23−24 циклах солнечной активности / Тр. XXVII Всероссийской ежегодной конф. “Солнечная и солнечно-земная физика – 2023”. СПб, 9–13 октября 2023 г. Ред. А.В. Степанов, Ю.А. Наговицын. С. 85−88. 2016б. https://doi.org/10.31725/0552-5829-2023-85-88
  4. Куражковская Н.А., Куражковский А.Ю. Эффект гистерезиса между индексами геомагнитной активности (Ap, Dst) и параметрами межпланетной среды в 21−24 циклах солнечной активности // Солнечно-земная физика. Т. 9. № 3. С. 73−82. 2023. https://doi.org/10.12737/szf-93202308
  5. Шубин В.Н., Иванов-Холодный Г.С., Ситнов Ю.С. Использование интегральных индексов для описания динамики магнитных бурь // Геомагнетизм и аэрономия. Т. 38. № 4. C. 16–23. 1998.
  6. Adebesin B.O. Investigation into the linear relationship between the AE, Dst and ap indices during different magnetic and solar activity conditions // Acta Geod. Geophys. V. 51. № 2. P. 315–331. 2016. https://doi.org/10.1007/s40328-015-0128-2
  7. Bergin A., Chapman S.C., Gjerloev J.W. AE, DST, and their SuperMAG counterparts: The effect of improved spatial resolution in geomagnetic indices // J. Geophys. Res. – Space. V. 125. № 5. ID e2020JA027828. 2020. https://doi.org/10.1029/2020JA027828
  8. Cade III W.B., Sojka J.J., Zhu L. A correlative comparison of the ring current and auroral electrojects using geomagnetic indices // J. Geophys. Res. – Space. V. 100. № 1. P. 97−105. 1995. https://doi.org/10.1029/94JA02347
  9. Crooker N.U., Gringauz K.I. On the low correlation between long-term averages of solar wind speed and geomagnetic activity after 1976 // J. Geophys. Res. – Space. V. 98. № 1. P. 59–62. 1993. https://doi.org/10.1029/92JA01978
  10. Davis T.N., Sugiura M. Auroral electrojet activity index AE and its universal time variations // J. Geophys. Res. V. 71. № 3. P. 785–801. 1966. https://doi.org/10.1029/jz071i003p00785
  11. Echer E., Gonzalez W. D., Alves M.V. On the geomagnetic effects of solar wind interplanetary magnetic structures // Space Weather. V. 4. № 6. ID S06001. 2006. https://doi.org/10.1029/2005SW000200
  12. Fares Saba M.M., Gonzalez W.D., Cluúa de Gonzalez A.L. Relationships between the AE, ap and Dst indices near solar minimum (1974) and at solar maximum (1979) // Ann. Geophys. V. 15. № 10. P. 1265−1270. 1997. https://doi.org/10.1007/s00585-997-1265-x
  13. Göker Ü.D. Short- and long-term changes in the neurophysiological status of pilots due to radiation exposure caused by geomagnetic storms // Medical Research Archives. V.11. № 9. 2023. https://doi.org/10.18103/mra.v11i9.4395
  14. Gu Y., Wei H.-L., Boynton R.J., Walker S.N., Balikhin M.A. System identification and data-driven forecasting of AE index and prediction uncertainty analysis using a new cloud-NARX model // J. Geophys. Res. – Space. V. 124. № 1. P. 248–263. 2019. https://doi.org/10.1029/1018JA025957
  15. Gulyaeva T.L., Stanislawska I. Magnetosphere associated storms and autonomous storms in the ionosphere−plasmasphere environment // J. Atmos. Sol.-Terr. Phy. V. 72. № 1. P. 90–96. 2010. https://doi.org/10.1016/j.jastp.2009.10.012
  16. Gulyaeva T.L. Interaction of global electron content with the Sun and solar wind during intense geomagnetic storms // Planet. Space Sci. 2024. V. 240. ID 105830. https://doi.org/10.1016/j.pss.2023.105830
  17. Klimenko M.V., Klimenko V.V., Ratovsky K.G., Goncharenko L.P., Sahai Y., Fagundes P.R., de Jesus R., de Abreu A.J., Vesnin A.M. Numerical modeling of ionospheric effects in the middle- and low-latitude F region during geomagnetic storm sequence of 9–14 September 2005 // Radio Sci. V. 46. № 3. ID RS0D03. 2011. https://doi.org/10.1029/2010RS004590
  18. Li Sh., Galas R., Ewert D., Peng J. An empirical model for the ionospheric global electron content storm-time response // Acta Geophys. V. 51. № 1. P.253–269. 2015. https://doi.org/10.1515/acgeo-2015-0067
  19. Luo B., Li X., Temerin M., Liu S. Prediction of the AU, AL, and AE indices using solar wind parameters // J. Geophys. Res. – Space. V. 118. № 12. P. 7683–7694. 2013. https://doi.org/10.1002/2013JA019188
  20. Nesse Tyssøy H., Partamies N., Babu E.M., Smith-Johnsen C., Salice J.A. The predictive capabilities of the Auroral Electrojet index for medium energy electron precipitation // Front. Astron. Space Sci. V. 8. ID 714146. 2021. https://doi.org/10.3389/fspas.2021.714146
  21. Prikryl P., Gillies R.G., Themens D.R., Weygand J.M., Thomas E.G., Chakraborty S. Multi-instrument observations of polar cap patches and traveling ionospheric disturbances generated by solar wind Alfvén waves coupling to the dayside magnetosphere // Ann. Geophys. V. 40. № 6. P. 619–639. 2022. https://doi.org/10.5194/angeo-40-619-2022
  22. Rostoker G. A quantitative relationship between AE and Kp // J. Geophys. Res. − Space. V. 96. № 4. P. 5853−5857. 1991. https://doi.org/10.1029/90JA02752
  23. Samwel S., Miteva R. Correlations between space weather parameters during intense geomagnetic storms: Analytical study // Adv. Space Res. V. 72. № 8. P. 3440−3453. 2023. https://doi.org/10.1016/j.asr.2023.07.053
  24. Schrijver C.J. Socio-economic hazards and impacts of space weather: The important range between mild and extreme // Space Weather. V. 13. № 9. P. 524–528. 2015. https://doi.org/10.1002/2015SW001252
  25. Tsurutani B.T., Goldstein B.E., Smith E.J., Gonzales W.D., Tang F., Akasofu S.I., Anderson R.R. The interplanetary and solar causes of geomagnetic activity // Planet. Space Sci. V. 38. № 1. P. 109–126. 1990. https://doi.org/10.1016/0032-0633(90)90010-N
  26. Yamazaki Y., Matzka J., Stolle C., Kervalishvili G., Rauberg J., Bronkalla O., Morschhauser A., Bruinsma S., Shprits Y.Y., Jackson D.R. Geomagnetic activity index Hpo // Geophys. Res. Lett. V. 49. № 10. 2022. https://doi.org/10.1029/2022GL098860
  27. Yenen S.D., Gulyaeva T.L., Arikan F., Arikan O. Association of ionospheric storms and substorms of Global Electron Content with proxy AE index // Adv. Space Res. V. 56. № 7. P. 1343–1353. 2015. https://doi.org/10.1016/j.asr.2015.06.025

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Сети магнитометров, поставляющие данные для производства AE- и Apo-индексов.

Скачать (181KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Профили интенсивных бурь за 1995−2017 гг., центрированные к моменту пика АЕ-индекса: (а) профили AE(t); (б) Apo(t); (в) E(t); (г) Vsw(t). Индивидуальные профили − черные линии, медиана − белая кривая.

Скачать (680KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Регрессионные зависимости между индексами АЕ и Apo: (а) зависимость AE от Apo; (б) зависимость Apo от AE.

Скачать (263KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Двухпараметрическая зависимость профиля бурь AE-индекса от параметров E и Apo.

Скачать (185KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Данные наблюдений и расчеты по модели во время бури с 17 по 19 марта 2018 г. (а) 1 − наблюдения АЕ-индекса; 2 − расчет по модели (2); 3 − расчет по модели (4); (б) наблюдения электрического поля E; (в) наблюдения индекса Apo.

Скачать (170KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Аналогично рис. 5 для бури с 25 по 27 августа 2018 г.

Скачать (167KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 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».