Геофизический центр РАН
Уфа, Россия
Институт физики Земли им. О.Ю. Шмидта РАН
Москва, Россия
Институт физики Земли им. О.Ю. Шмидта РАН
Геофизический Центр РАН
Москва, Россия
Институт космических исследований РАН
Уфа, Россия
Разработана интерактивная компьютерная модель краткосрочного (с горизонтом 30–70 мин) прогноза интенсивности полярных сияний в виде веб-ориентированной геоинформационной системы. В качестве базового математического обеспечения используется эмпирическая модель OVATION-Prime, устанавливающая статистические связи между параметрами солнечного ветра, межпланетного магнитного поля и потоками авроральных частиц. На базе этой модели построена система, моделирующая пространственное планетарное распределение вероятности наблюдения полярных сияний и ряда сопутствующих величин. Визуализация данных осуществляется на базе технологии виртуального глобуса и предоставляется конечному пользователю посредством специализированного веб-сервиса. Верификация прогноза проведена путем сопоставления предсказаний модели с данными 16 камер, ведущих непрерывные наблюдения полярных сияний в видимом спектре. Доля совпадений предсказанных и наблюдаемых сияний составила 86 %. Разработанный сервис дает возможность прогноза и анализа прошедших событий. Система обеспечивает возможность работы с пользовательскими слоями, т. е., например, сопоставления картины пространственного распределения вероятности полярных сияний с сетью железнодорожных транспортных систем для территории РФ.
полярные сияния, магнитные бури, авроральная зона, космическая погода, геоинформационная система
1. Вахнина В.В., Кувшинов А.А., Шаповалов В.А. Механизмы воздействия квазипостоянных геоиндуцированных токов на электрические сети. М., Инфра-инженерия, 2018. 256 с.
2. Воробьев А.В., Пилипенко В.А., Еникеев Т.А., Воробьева Г.Р. Геоинформационная система для анализа динамики экстремальных геомагнитных возмущений по данным наблюдений наземных станций. Компьютерная оптика. 2020. Т. 44, вып. 5. С. 782-790. DOI:https://doi.org/10.18287/2412-6179-CO-707.
3. Воробьев А.В., Пилипенко В.А., Еникеев Т.А. и др. Система динамической визуализации геомагнитных возмущений по данным наземных магнитных станций. Научная визуализация. 2021. № 13.1. С. 162-176. DOI:https://doi.org/10.26583/sv.13.1.11.
4. Демьянов В.В., Ясюкевич Ю.В. Космическая погода: факторы риска для глобальных навигационных спутниковых систем. Солнечно-земная физика. 2021. Т. 7, № 2. С. 30-52. DOI:https://doi.org/10.12737/szf72202104.
5. Захаров В.И., Чернышов А.А., Милох В., Джин Я. Влияние ионосферы на параметры навигационных сигналов GPS во время геомагнитной суббури. Геомагнетизм и аэрономия. 2020. Т. 60, № 6. С. 769-782. DOI:https://doi.org/10.7868/S0023420616010143.
6. Касинский В.В., Птицына Н.Г., Ляхов Н.Н. и др. Влияние геомагнитных возмущений на работу систем железнодорожной автоматики и телемеханики. Геомагнетизм и аэрономия. 2007. Т. 47, № 5. С. 714-718.
7. Пенских Ю.В., Лунюшкин С.Б., Капустин В.Э. Геомагнитный метод автоматической диагностики границ авроральных овалов в двух полушариях Земли. Солнечно-земная физика. 2021. Т. 7, № 2. С. 63-76. DOI:https://doi.org/10.12737/szf-72202106.
8. Пилипенко В.А. Воздействие космической погоды на наземные технологические системы. Солнечно-земная физика. 2021. Т. 7, № 3. С. 73-110. DOI:https://doi.org/10.12737/szf-73202106.
9. Птицына Н.Г., Тясто М.И., Касинский В.В., Ляхов Н.Н. Влияние космической погоды на технические системы: сбои железнодорожной аппаратуры во время геомагнитных бурь. Солнечно-земная физика. 2008. Вып. 12. Т. 2. С. 360-363.
10. Розенберг И.Н., Гвишиани А.Д., Соловьев А.А. и др. Влияние космической погоды на надежность функционирования железнодорожного транспорта в арктической зоне России. Железнодорожный транспорт. 2021. № 12. С. 48-54.
11. Соколова О.Н., Сахаров Я.А., Грицутенко С.С., Коровкин Н.В. Алгоритм анализа устойчивости энергосистем к геомагнитным бурям. Известия РАН. Энергетика. 2019. С. 33-52. DOI:https://doi.org/10.1134/S0002331019050145.
12. Хорошева О.В. Пространственно-временное распределение полярных сияний. М.: Наука, 1967. 82 с.
13. Afraimovich E.L., Astafyeva E.I., Demyanov V.V., Gamayunov I.F. Mid-latitude amplitude scintillation of GPS signals and GPS performance slips. Adv. Space Res. 2009. Vol. 43. P. 964-972. DOI:https://doi.org/10.1016/j.asr.2008.09.015.
14. Boteler D.H. Modeling geomagnetic interference on railway signaling track circuits. Space Weather. 2021. No. 19. e2020SW002609. DOI:https://doi.org/10.1029/2020SW002609.
15. Hardy D.A., Holeman E.G., Burke W.J., et al. Probability distributions of electron precipitation at high magnetic latitudes. J. Geophys. Res. 2008. Vol. 113. A06305. DOI:https://doi.org/10.1029/2007JA012746.
16. Kosar B.C., MacDonald E.A., Case N.A. A case study comparing citizen science aurora data with global auroral boundaries derived from satellite imagery and empirical models. J. Atmos. Solar-Terr. Phys. 2018. Vol. 177. P. 274-282. DOI:https://doi.org/10.1016/j.jastp.2018.05.006.
17. Martines-Bedenko V.A., Pilipenko V.A., Hartinger M.D., et al. Correspondence between the latitudinal ULF wave power distribution and auroral oval in conjugate ionospheres. Sun and Geosphere. 2018. Vol. 13, no. 1. P. 41-47.
18. Newell P.T., Sotirelis T., Wing S.J. Diffuse, monoenergetic, and broadband aurora: The global precipitation budget. Geophys. Res. 2009. No. 114. A09207. DOI:https://doi.org/10.1029/2009JA014326.
19. Newell P.T., Liou K., Zhang Y., et al. OVATION Prime-2013: Extension of auroral precipitation model to higher disturbance levels. Space Weather. 2014. No. 12. P. 368-379. DOI:https://doi.org/10.1002/2014SW001056.
20. Pulkkinen A., Lindahl S., Viljanen A., Pirjola R. Geomagnetic storm of 29-31 October 2003: Geomagnetically induced currents and their relation to problems in the Swedish high-voltage power transmission system. Space Weather. 2005. No. 12. S08C03. DOI:https://doi.org/10.1029/2004SW000123.
21. Vorobev A.V., Pilipenko V.A., Krasnoperov R.I., et al. Short-term forecast of the auroral oval position on the basis of the “virtual globe” technology. Russ. J. Earth Sci. 2020. No. 20. P. ES6001. DOI:https://doi.org/10.2205/2020ES000721.
22. Vorobev A., Soloviev A., Pilipenko V., et al. An approach to diagnostics of geomagnetically induced currents based on ground magnetometers data. Applied Sciences. 2022. No. 12. P. 1522. DOI:https://doi.org/10.3390/app12031522.
23. Vorobjev V.G., Yagodkina O.I. Effect of magnetic activity on the global distribution of auroral precipitation zone. Geomagnetism and Aeronomy. 2005. Vol. 45, no. 4. P. 438-444.
24. Yasyukevich Y., Vasilyev R., Ratovsky K. Small-scale ionospheric irregularities of auroral origin at mid-latitudes during the 22 june 2015 magnetic storm and their effect on GPS positioning. Remote Sensing. 2020. Vol. 12, no. 10. P. 1579. DOI:https://doi.org/10.3390/rs12101579.
25. URL: https://www.swpc.noaa.gov/products/aurora-30-minute-forecast (дата обращения 4 октября 2021 г.).
26. URL: https://en.vedur.is/weather/forecasts/aurora (дата обращения 4 октября 2021 г.).
27. URL: https://www.gi.alaska.edu/monitors/aurora-forecast (дата обращения 4 октября 2021 г.).
28. URL: https://github.com/lkilcommons/OvationPyme (дата обращения 4 октября 2021 г.).
29. URL: https://www.swpc.noaa.gov (дата обращения 4 октября 2021 г.).
30. URL: https://omniweb.gsfc.nasa.gov (дата обращения 4 октября 2021 г.).
31. URL: https://developers.arcgis.com/javascript/3 (дата обращения 4 октября 2021 г.).
32. URL: http://aurora-forecast.ru (дата обращения 4 октября 2021 г.).
