Статистический анализ зависимости критической частоты foF2 от различных индексов солнечной активности

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Для детального анализа того, как различные индексы солнечной активности описывают зависимости критической частоты ионосферного слоя F2, foF2, от этой активности, рассматриваются результаты вертикального ионосферного зондирования на ст. Juliusruh в два зимних месяца (январь и февраль), два равноденственных месяца (март и октябрь) и летний месяц июнь. Используются пять индексов солнечной активности: Ly-α, MgII, Rz, F30 и F10.7. Изменения foF2 сравниваются с соответствующими изменениями в 1957–1980 гг. В качестве меры качества описания зависимости foF2 от солнечной активности каждым из индексов используется коэффициент определенности R2 согласно F-тесту Фишера. Получено, что в зимние месяцы наблюдается хорошо выраженный суточный ход величины R2 – эта величина в околополуденные часы выше, чем в ночные. Иначе говоря, днем все индексы лучше описывают поведение foF2, чем ночью. Хорошо выраженный суточный ход R2 наблюдается и в равноденственные месяцы для четырех индексов, тогда как для индекса Rz этот ход выражен гораздо хуже, и наблюдается сильный разброс значений R2. В июне суточный ход величины R2 отсутствует вовсе, и наблюдаются скачки этой величины от часа к часу. На основании проведенного анализа наиболее надежными для описания зависимости foF2 от солнечной активности для всех часов суток представляются индексы MgII, F30 и Ly-α.

Об авторах

А. Д. Данилов

Институт прикладной геофизики
им. акад. Е.К. Федорова Росгидромета (ИПГ)

Email: adanilov99@mail.ru
Россия, Москва

Н. А. Бербенева

Физический факультет Московского государственного университета
им. М.В. Ломоносова

Автор, ответственный за переписку.
Email: adanilov99@mail.ru
Россия, Москва

Список литературы

  1. – Данилов А.Д. Долговременные тренды в верхней атмосфере и ионосфере (обзор) // Геомагнетизм и аэрономия. Т. 52. № 3. С. 291–312. 2012.
  2. – Данилов А.Д., Константинова А.В. Долговременные вариации параметров средней и верхней атмосферы и ионосферы (обзор) // Геомагнетизм и аэрономия. Т. 60. № 4. С. 411–435. 2020а.
  3. – Данилов А.Д., Константинова А.В. Тренды параметров слоя F2 и 24-й цикл солнечной активности // Геомагнетизм и аэрономия. Т. 60. № 5. С. 619–630. 2020б.
  4. – Данилов А.Д., Бербенева Н.А. Тренды критической частоты слоя F2 в последнее десятилетие // Геомагнетизм и аэрономия. Т. 63. № 2. С. 139–146. 2023.
  5. – Bilitza D. International Reference Ionosphere 1990. National Space Science Data Center, NSSDC 90–92, Greenbelt, Maryland. 1990.
  6. – Danilov A.D. Seasonal and diurnal variations in foF2 trends // J. Geophys. Res. – Space. V. 120. P. 3868–3882. 2015. https://doi.org/10.1002/ 2014JA020971
  7. – Danilov A.D., Konstantinova A.V. Trends in foF2 and the 24th solar activity cycle // Adv. Space Res. V. 65. P. 959–965. 2020. https://doi.org/10.1016/j.asr.2019.10.038
  8. – Danilov A.D., Konstantinova A.V. Trends in foF2 to 2022 and various solar activity indices // Adv. Space Res. V. 71. № 11. P. 4594–4603. 2023. https://doi.org/10.1016/j.asr.2023.01.028
  9. – De Haro Barbás B.F., Elias A.G. Effect of the inclusion of solar cycle 24 in the calculation of foF2 long-term trend for two Japanese ionospheric stations // Pure Appl. Geophys. V. 177. P. 1071–1078. 2020.
  10. – De Haro Barbás D.F., Elias A.G., Fagre M., Zossi B.F. Incidence of solar cycle 24 in nighttime foF2 long-term trends for two Japanese ionospheric stations // Stud. Geophys. Geod. V. 64. P. 407–418. 2020.https://doi.org/10.1007/s11200-021-0548 9
  11. – De Haro Barbás D.F., Elias A.G., Venchiarutti J.V., Fagre M.M., Zossi B.S., Jun G.T., Medina F.D. MgII as a solar proxy to filter F2-region ionospheric parameters // Pure Appl. Geophys. V. 178. P. 4605–4618. 2021.
  12. – De Haro Barbás B.F., Zossi B.F., Jun G.T., Bravo M., Ledesma M.M., Venchiarutti V., Gonzalez G., Medina F.D., Trinidad Duran T., Elias A.G. IRI performance considering Mg II as EUV solar proxy // Adv. Space Res. 2023.https://doi.org/10.1016/j.asr.2023.06.0007
  13. – Gulyaeva T.L., Arikan F., Sezen U., Poustovalova L.V. Eight proxy indices of solar activity for the International Reference Ionosphere and Plasmasphere model // J. Atmos. Sol.-Terr. Phys. V. 172. P. 122–128. 2018. https://doi.org/10.1016/j.jastp.2018.03.025
  14. – Laštovička J. Is the relation between ionospheric parameters and solar proxies stable? // Geophys. Res. Lett. V. 46. № 24. P. 14208–14213. 2019. https://doi.org/10.1029/2019GL085033
  15. – Laštovička J. What is the optimum solar proxy for long-term ionospheric investigations? // Adv. Space Res. V. 67. № 1. P. 2–8. 2021a. https://doi.org/10.1016/j.asr.2020.07.025
  16. – Laštovička J. The best solar activity proxy for long-term ionospheric investigations // Adv. Space Res. V. 68. P. 2354–2360. 2021b. https://doi.org/10.1016/j.asr.2021.06.032
  17. – Laštovička J. Long-term changes in ionospheric climate in terms of foF2 // Atmosphere. 13(1). 110. 2022. https://doi.org/10.3390/ atmos13010110
  18. – Laštovička J. Progress in investigating long-term trends in the mesosphere, thermosphere and ionosphere. 2023. https://doi.org/10.5194/egusphere-2023-302
  19. – Laštovička J., Burešová D. Relationships between foF2 and various solar activity proxies // Space Weather. V. 21. e2022SW003359. 2023. https://doi.org/10.1029/2022SW003359
  20. – Lean J., Emmert J.T., Picone J.M., Meier P.R. Global and regional trends in ionospheric electron content // J. Geophys. Res. – Space. V. 116. A00H04. 2011. https://doi.org/10.1029/2010JA016378
  21. – Perna L., Pezzopane M. foF2 vs solar indices for the Rome station: looking for the best general relation which is able to describe the anomalous minimum between cycles 23 and 24 // J. Atmos. Sol.-Terr. Phys. V. 148. P. 13–21. 2016. https://doi.org/10.1016/j.jastp.2016.08.003
  22. – Sivakandan M., Mielich J., Renkwitz T., Chau J.L., Jaen J., Laštovička J. Long-term variations and trends in the E, F and sporadic E (Es) layer over Juliusruh, Europe // J. Geophys. Res. – Space. V.128. e2022JA031097. 2022. https://doi.org/10.1029/2022JA031097
  23. – Venchiarutti J.V., Farge M., Zossi B.S., Tan Juan Rios G., Medina F.D. Mg II as a solar proxy to filter F2-region ionospheric parameters // Pure Appl. Geophys. V. 178. P. 4605– 4618. 2021. https://doi.org/10.1007/s00024-021-02884
  24. – Zhang S.R., Cnossen I., Laštovička J., Elias A.G., Yue X., Jacobi C., Yue J., Wang W., Qian L., Goncharenko L. Long-term geospace climate monitoring // Frontiers in Astronomy and Space Science. V. 10. 2023. https://doi.org/10.3389/fspas.2023.1139230

© А.Д. Данилов, Н.А. Бербенева, 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».