ВВЕДЕНИЕ
Одной из важнейших характеристик декаметрового радиоканала является максимальная применимая частота (МПЧ) радиотрассы. С одной стороны, МПЧ служит индикатором космической погоды в исследуемом регионе, с другой, значения МПЧ важны с практической точки зрения для организации эффективной работы декаметровых радиотехнических систем радиосвязи. Значения МПЧ определяются параметрами среды (ионосферы) и механизмами распространения радиоволн от излучателя до точки приема. В практике радиосвязи выделяют три вида прогнозов МПЧ: долгосрочный (ДП), краткосрочный (КП) и оперативный (ОП) [Иванов, Рябова, 2007]. ДП МПЧ используется для предсказания долгопериодических, регулярных процессов на не-сколько месяцев вперед на основе модели распространения радиоволн и модели ионосферы как функции пространственных координат, местного времени, сезона и уровня солнечной активности [Vertogradov et al., 2007; Барабашов, Анишин, 2013; Пономарчук и др., 2016]. КП дается на период от нескольких часов до нескольких суток. Прогнозирование состояния ионосферы опирается на индексы, характеризующие поток солнечного излучения (индекс F10.7 или число Вольфа) и возмущенность магнитного поля Земли (индекс Kp или Dst). Существует несколько путей решения задачи. Один из них заключается в использовании эффективных поправок в модели ионосферы, учитывающих вариации МПЧ с изменением солнечной и магнитной активности [Благовещенский, Борисова, 1989; Крашенинников и др., 2008]. Другим является метод, основанный на корреляционной связи МНЧ с ключевыми геоэффективными параметрами межпланетной среды: солнечным ветром и межпланетным магнитным полем [Бархатов и др., 2006]. Однако при такой постановке задачи, несмотря на многолетние исследования, практически значимые методики еще не разработаны. Обусловлено это прежде всего сложностью реакции ионосферы на возмущающие факторы и несоответствия моделей реальным процессам, протекающим в околоземном пространстве в результате воздействия солнечного излучения. Под ОП обычно понимается экстраполяция по времени измеренных ионосферных параметров или значений МПЧ на период от нескольких минут до нескольких часов вперед. Такой прогноз в основном базируется на наличии инерционности временных рядов или выявленных физических закономерностях. Как правило, ОП опирается на данные наземного зондирования (ВЗ, НЗ) ионосферы или данные ГНСС [Барабашов и др. 2016; Пономарчук и др. 2013; Barabashov et al., 2006; Смирнов и др. 2013]. ОП отличается от ДП главным образом тем, что учитывает текущие данные измерений. В задачах, связанных с анализом временных рядов, под прогнозом понимают экстраполяцию функции, заданной отсчетами.
В настоящее время неотъемлемым элементом современной системы коротковолновой (КВ) связи считается ионосферно-волновая и частотная диспетчерская служба [Ионосферно…, 1998]. Одной из задач, решаемых техническими средствами службы, является оперативное прогнозирование условий радиосвязи, которое заключается в выработке рекомендаций по проведению в ближайшем будущем сеанса связи применительно к выделенному частотному ресурсу и доступным средствам передачи данных. Исходными данными для прогнозирования служат результаты проведенных ранее сеансов зондирования, например сигналами с линейной частотной модуляцией (ЛЧМ). Для практической радиосвязи допустимой считается относительная погрешность определения МПЧ не более 10 %.
Практически можно выделить два вида ОП МПЧ радиотрассы [Рябова, Иванов, 2002]: по временным рядам МПЧ для данной (или близкой) трассы [Куркин и др., 1997; Киселев, 2017] и по модели ионосферы, скорректированной в одной или нескольких точках по текущим данным зондирования ионосферы [Кузьмин, Чалкина, 2013; Арефьев и др., 2016]. Строго говоря, второй вид ОП является не столько прогнозом, сколько способом определения радиофизических параметров трассы в реальном времени.
В работе для оперативного прогноза МПЧ предлагается метод экстраполяции по времени сглаженной по долгосрочному прогнозу последовательности максимальных наблюдаемых частот на заданной трассе. Долгосрочный прогноз МПЧ проводился на базе метода кривых передачи [Кияновский, 1971] с использованием модели ОПЭМИ [Поляков и др., 1986; Dvinskikh, 1988] для коротких трасс и метода нормальных волн [Куркин и др., 1981, Пономарчук и др., 2016] с моделью IRI [Bilitza et al., 2017] для длинных трасс (более 2000 км). Проведено обоснование методики фитирования текущих данных по долгосрочному прогнозу. Апробация метода проводилась по экспериментальным данным, полученным на сети ЛЧМ-зондирования ИСЗФ СО РАН в периоды сильной и слабой солнечной активности.
