Москва, Россия
Москва, Россия
г. Москва и Московская область, Россия
г. Москва и Московская область, Россия
УДК 52 Астрономия. Астрофизика. Исследование космического пространства. Геодезия
Предложена методика выделения вклада геомагнитной активности в медиану критической частоты F2-слоя foF2med на средних широтах. Она основана на анализе этого вклада для dfoF2 — отношения foF2med/foF2q в процентах, где foF2q — критическая частота F2-слоя для спокойных условий. Величины foF2q и dfoF2 зависят от солнечной и геомагнитной активности соответственно. Эти зависимости учтены с помощью приближенных индексов F12 (среднего за 12 месяцев потока солнечного радиоизлучения на длине волны 10.7 см) и Apm (среднего за месяц значения Ap-индекса геомагнитной активности), что обеспечивает возможность использования данной методики для прогноза foF2med. На основе этой методики по данным ст. Слау (51.5° N, 0.6° W) для полудня и полуночи за 1954–1995 гг. установлено, что для полуночи зависимость dfoF2 от Apm значима (при доверительном уровне 95 %) в равноденствия и летом. Для полудня эта зависимость менее отчетлива и значима с апреля по июль. В равноденствия и летом увеличение Apm приводит к уменьшению dfoF2. Для полуночи эта закономерность более отчетлива, чем для полудня. Данная закономерность сохраняется и для средних за год значений Apm и dfoF2.
среднеширотная ионосфера, F2-слой, критическая частота, медиана, геомагнитная активность, закономерность
ВВЕДЕНИЕ
Считается, что медиана критической частоты слоя F2 за месяц foF2med является оптимальной характеристикой критической частоты F2-слоя для долгосрочного прогноза ионосферы [Zolesi, Cander, 2014]. Например, базовый вариант международной модели ионосферы IRI дает именно foF2med [Bilitza et al., 2014]. Зависимость foF2med от солнечной активности учтена во всех известных моделях ионосферы, включая IRI, с помощью индексов солнечной активности или эффективных ионосферных индексов. Эффективный ионосферный индекс определяется по экспериментальным значениям foF2med так, чтобы минимизировать ошибку foF2med при замене обычного индекса солнечной активности на ионосферный индекс [Liu et al., 1983; Caruana, 1990; Mikhailov, Mikhailov, 1995]. Во многих случаях такая замена позволяет увеличить точность прогноза foF2med для конкретной станции [Liu et al., 1983; Caruana, 1990; Mikhailov, Mikhailov, 1995]. Данное преимущество эффективного ионосферного индекса объясняют тем, что изменения foF2med с циклом солнечной активности зависят не только от уровня этой активности, но и от ряда других факторов, включая геомагнитную активность, которые неявно учтены в ионосферном индексе.
Явная зависимость foF2med от геомагнитной активности анализировалась только в нескольких работах и была основана на поиске зависимости foF2med от Apm — среднего за данный месяц [Sole, 1998] или Ap12 — среднего за 12 месяцев [Xu et al., 2008] значения Ap-индекса геомагнитной активности. Кроме того, зависимость от геомагнитной активности учитывалась при анализе долговременных изменений foF2med [Bremer, 1998; Laštovička et al., 2006; Mielich, Bremer, 2013]. В указанных работах предполагались линейные или нелинейные зависимости foF2med от индексов солнечной и геомагнитной активности.
Возможен и другой подход к оценке вклада геомагнитной активности в foF2med. Он основан на анализе зависимости отношения foF2med/foF2q от геомагнитной активности, где foF2q — критическая частота F2-слоя для спокойных условий, которая зависит от солнечной активности и не зависит от геомагнитной. Это позволяет приближенно считать, что отношение foF2med /foF2q зависит только от геомагнитной активности для фиксированных месяца года и мирового времени. Аналогичный подход использовался для анализа эффектов геомагнитных бурь в относительных изменениях критической частоты F2-слоя или концентрации максимума этого слоя [Pietrella, Perrone, 2008; Pietrella, 2012; Деминов и др., 2015].
Главной целью настоящей работы были первые оценки возможности использования такого подхода для выделения вклада геомагнитной активности в foF2med. При этом мы стремились сохранить прогностическую направленность foF2med через учет индексов солнечной и геомагнитной активности, для которых возможен долгосрочный прогноз. Ниже приведены результаты, полученные путем анализа данных ионосферной станции Слау (Slough, 51.5° N, 0.6° W) для местных полудня и полуночи за 1954–1995 гг. Последовательно представлены методика выделения вклада геомагнитной активности в foF2med, результаты анализа этого вклада, обсуждение и основные выводы.
1. Деминов М.Г., Деминова Г.Ф., Жеребцов Г.А., Полех Н.М. Свойства изменчивости концентрации максимума F2-слоя над Иркутском при разных уровнях солнечной и геомагнитной активности // Солнечно-земная физика. 2015. Т. 1, № 1. С. 56-62. DOI:https://doi.org/10.12737/6558.
2. Bilitza D., Altadill D., Zhang Y., et al. The International Reference Ionosphere 2012 - a model of international collaboration // J. Space Weather Space Clim. 2014. V. 4, A07. DOIhttps://doi.org/10.1051/swsc/2014004.
3. Bremer J. Trends in the ionospheric E and F regions over Europe // Ann. Geophysicae. 1998. V. 16, N 8. P. 986-996.
4. Buonsanto M.J. Ionospheric storms - a review // Space Sci. Rev. 1999. V. 88. P. 563-601. DOI:https://doi.org/10.1023/A: 1005107532631.
5. Caruana J. The IPS monthly T index // Solar-Terrestrial Prediction: Proc. Workshop at Leura, Australia (October 16-20, 1989). 1990. V. 2. P. 257-263.
6. Cliver E.W., Kamide Y., Ling A.G. The semiannual variation of geomagnetic activity: phases and profiles for 130 years of aa data // J. Atmos. Solar-Terr. Phys. 2002. V. 64, N 1. P. 47-53. DOI:https://doi.org/10.1016/S1364-6826(01)00093-1.
7. Deminov M.G. Solar activity index for long-term ionospheric forecasts // Cosmic Res. 2016. V. 54, N 1. P. 1-7. DOI:https://doi.org/10.1134/S0010952516010068.
8. Deminov M.G., Deminova G.F. What solar and geomagnetic activities does F2-layer critical frequency median correspond to in midlatitudes? // Geomagn. Aeron. 2015. V. 55, N 3. P. 326-332. DOI:https://doi.org/10.1134/S0016793215030068.
9. Deminov M.G., Zherebtsov G.A., Pirog O.M., Shubin V.N. Regular changes in the critical frequency of the F2 layer of the quiet midlatitude ionosphere // Geomagn. Aeron. 2009. V. 49, N 3. P. 374-380. DOI:https://doi.org/10.1134/S0016793209030116.
10. Deminov M.G., Deminova G.F., Zherebtsov G.A., Polekh N.M. Statistical properties of variability of the quiet ionosphere F2-layer maximum parameters over Irkutsk under low solar activity // Adv. Space Res. 2013. V. 51, N 5. P. 702-711. DOI:https://doi.org/10.1016/j.asr.2012.09.037.
11. Echer E., Gonzalez W.D., Gonzalez A.L.C., et al. Long-term correlation between solar and geomagnetic activity // J. Atmos. Solar-Terr. Phys. 2004. V. 66, N 12. P. 1019-1025. DOI:https://doi.org/10.1016/j.jastp.2004.03.011.
12. Fuller-Rowell T.J., Araujo-Pradere E., Codrescu M.V. An empirical ionospheric storm-time correction model // Adv. Space Res. 2000. V. 25, N 1. P. 139-146. DOI: 10.1016/ S0273-1177(99)00911-4.
13. Joselyn J.A. Geomagnetic activity forecasting: The state of the art // Rev. Geophys. 1995. V. 33, N 3. P. 383-401. DOI:https://doi.org/10.1029/95RG01304.
14. Kutiev I., Muhtarov P. Modeling of midlatitude F region response to geomagnetic activity // J. Geophys. Res. 2001. V. 106, N A8. P. 15501-15509. DOI:https://doi.org/10.1029/2001JA900018.
15. Kutiev I., Muhtarov P. Empirical modeling of global ionospheric foF2 response to geomagnetic activity // J. Geophys. Res. 2003. V. 108, N A1. 1021. DOI:https://doi.org/10.1029/2001JA009134.
16. Laštovička J., Mikhailov A.V., Ulich T. et al. Long-term trends in foF2: a comparison of various methods // J. Atmos. Solar-Terr. Phys. 2006. V. 68, N 17. P. 1854-1870. DOI: 10.1016/ j.jastp.2006.02.009.
17. Liu R., Smith P., King J. A new solar index which leads to improved foF2 predictions using the CCIR atlas // Telecommun. J. 1983. V. 50, N 8. P. 408-414.
18. Mielich J., Bremer J. Long-term trends in the ionospheric F2 region with different solar activity indices // Ann. Geophys. 2013. V. 31. P. 291-303. DOI:https://doi.org/10.5194/angeo-31-291-2013.
19. Mikhailov A.V., Mikhailov V.V. A new ionospheric index MF2 // Adv. Space Res. 1995. V. 15. N 2. P. 93-97.
20. Picone J.M., Hedin A.E., Drob D.P., Aikin A.C. NRLMSISE-00 empirical model of the atmosphere: statistical comparisons and scientific issues // J. Geophys. Res. 2002. V. 107, N A12. 1468. DOI:https://doi.org/10.1029/2002JA009430.
21. Pietrella M. A short-term ionospheric forecasting empirical regional model (IFERM) to predict the critical frequency of the F2 layer during moderate, disturbed, and very disturbed geomagnetic conditions over the European area // Ann. Geophysicae. 2012. V. 30, N 2. P. 343-355. DOI:https://doi.org/10.5194/angeo-30-343-2012.
22. Pietrella M., Perrone L. A local ionospheric model for forecasting the critical frequency of the F2 layer during disturbed geomagnetic and ionospheric conditions // Ann. Geophysicae. 2008. V. 26, N 2. P. 323-334. DOI:https://doi.org/10.5194/angeo-26-323-2008.
23. Prolss G.W. Seasonal variations of atmospheric-ionospheric disturbances // J. Geophys. Res. 1977. V. 82, N 10. P. 1635-1640. DOI:https://doi.org/10.1029/JA082i010p01635.
24. Ramachandran K.M., Tsokos C.P. Mathematical statistics with applications. Oxford: Elsevier Academic Press, 2009. 824 p.
25. Shubin V.N., Anakuliev S.K. Ionospheric storm negative phase model at middle latitudes // Geomagn. Aeron. 1995. V. 35, N 3. P. 363-369.
26. Sole J.G. Relations between hourly monthly median values of foF2 and some geophysical indices. Their application to an ionospheric single station model // Acta Geophys. Polonica. 1998. V. 46, N 1. P. 77-88.
27. Wrenn G.L. Time-weighted accumulations ap() and Kp() // J. Geophys. Res. 1987. V. 92, N A9. P. 10125-10129. DOI:https://doi.org/10.1029/JA092iA09p10125.
28. Wrenn G.L., Rodger A.S. Geomagnetic modification of the mid-latitude ionosphere: toward a strategy for the improved forecasting of foF2 // Radio Sci. 1989. V. 24, N 1. P. 99-111. DOI:https://doi.org/10.1029/RS024i001p00099.
29. Xu T., Wu Z-S., Wu Jian, Wu Jun. Solar cycle variation of the monthly median foF2 at Chongqing station, China // Adv. Space Res. 2008. V. 42, N 1. P. 213-218. DOI:https://doi.org/10.1016/j.asr.2008.01.012.
30. Zolesi B., Cander L.R. Ionospheric Prediction and Forecasting. Berlin; Heidelberg: Springer-Verlag, 2014. 240 p. DOI:https://doi.org/10.1007/978-3-642-38430-1.
31. URL: http://spidr.ngdc.noaa.gov (дата обращения 30 июня 2017 г.).
32. URL: http://www.ukssdc.ac.uk/wdcc1 (дата обращения 11 июня 2017 г.).
33. URL: http://wdc.kugi.kyoto-u.ac.jp (дата обращения 1 июля 2017 г.).
