Исследование количественной связи элементов солнечной активности с магнитосферной возмущенностью тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.29, кандидат физико-математических наук Королев, Алексей Викторович

• Королев, Алексей Викторович
• кандидат физико-математических наук
• 2003

Оглавление диссертации кандидат физико-математических наук Королев, Алексей Викторович

ВВЕДЕНИЕ.

Глава 1. Геоэффективность событий космической погоды и методы ее анализа.

§ 1.1 Некоторые геоэффективные события космической погоды, обусловленные солнечной активностью.

§1.2 Индексы солнечной активности.

§1.3 Классические методы прогнозирования индексов солнечной активности

§ 1.4 Сопоставление параметров солнечного ветра с данными о фотосферных магнитных полях как метод анализа явлений космической погоды.

§1.5 Численное МГД моделирование крупномасштабных процессов в солнечном ветре.

§1.6 Искусственные нейронные сети как инструмент решения геофизических задач.

Глава 2. Прогнозирование индексов солнечной активности методом искусственных нейронных сетей.

§ 2.1 Алгоритм и архитектура реализованной ИНС.

§2.2 Методика постановки численных экспериментов и прямое прогнозирование чисел Вольфа.

§2.3 Прогнозирование чисел Вольфа с учетом коронального индекса и значений потока излучения на частоте 2800 Мгц.

§2.4 Итерационное прогнозирование чисел Вольфа.

Глава 3. Проявления солнечной активности в околоземном пространстве.

§3.1. Установление корреляционных связей начальных параметров CME's с возмущениями геоэффективных параметров околоземной плазмы.

§3.2. Исходные уравнения и условия постановки численного МГД моделирования.

§3.3. Установление начальных параметров CME's методом пространственно-временного моделирования ICME's.

§3.4. Эволюция уединённого возмущения в солнечном ветре на пути Wind

Interball.:.

§3.5. Численный эксперимент по пространственно-временному моделированию гипотетического возмущения параметров межпланетного пространства.

Глава 4. Геоэффективные проявления солнечной активности в ионосферных и магнитосферных параметрах.

§4.1. Анализ связи возмущений критической частоты ионосферного слоя F с параметрами CME's.

§4.2. Восстановление индексов геомагнитной активности с учетом параметров солнечного ветра и ММП.

§4.3. Прогнозирование индексов геомагнитной активности по параметрам солнечного ветра и ММП.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Исследование количественной связи элементов солнечной активности с магнитосферной возмущенностью»

Одно из важных и современных направлений в солнечно-земной физике - исследование геоэффективных явлений космической погоды [1, 2]. Подобно тому, как под обычной погодой понимается состояние атмосферы в рассматриваемом месте в определенный момент или за ограниченный промежуток времени, космическая погода означает состояние околоземного космического пространства в интересующей нас области - на Солнце, в солнечном ветре, в магнитосфере, ионосфере или верхней атмосфере Земли. Как и в случае обычной погоды, нам важны в первую очередь возможные неблагоприятные воздействия явлений космической погоды на жизнедеятельность человека. Для решения этой задачи необходимо изучать динамические процессы в межпланетной среде, сопровождающие явления космической погоды, которые в свою очередь способны оказывать воздействие на магнитосферу Земли [3-6]. Прикладной характер таких исследований обусловлен необходимостью прогнозирования электромагнитного состояния околоземной среды при проведении спутниковых наблюдений, радарных наблюдений и в целях уменьшения негативного воздействия космической погоды на работу спутниковых и наземных технических систем. Представляется особенно актуальным исследование геоэффективности проявлений космической погоды и выделение наиболее геоэффективных её параметров [7, 8].

Необходимость прогнозирования явлений космической погоды требует анализа особенностей долговременного поведения уровня солнечной активности, проявлений корональных выбросов масс в околоземном космическом пространстве, влияния возмущений спокойного солнечного ветра и межпланетного магнитного поля на магнитосферу Земли [9]. При этом устанавливаются корреляционные связи начальных характеристик корональных выбросов вещества с возмущениями параметров солнечного ветра вблизи Земли и регулярных ионосферных параметров [10]. Проведение таких исследований стало возможным благодаря наличию банка непрерывных данных параметров космического пространства, включая самые современные, полученные на патрульных космических аппаратах (КА) Wind и SOHO, а также внутримагнитосферных характеристик, полученных на наземных станциях магнитного наблюдения.

Диссертация посвящена разработке методов и анализу эффективности прогнозирования параметров солнечной активности, восстановления и коррекции характеристик магнитосферной активности с учетом изменяющихся условий космической погоды и основанных на технологии искусственных нейронных сетей (ИНС) и численного магнитогидродинамического (МГД) моделирования. Результаты полученные автором и изложенные в диссертации опубликованы в работах [11 - 26].

Методы, используемые в исследовании

Существующие классические методы прогноза элементов долгосрочной солнечной активности [27-29] не всегда дают адекватный результат, поскольку они способны учитывать лишь относительно несложные выделенные закономерности циклических процессов на Солнце. Альтернативный классическим методам прогностический метод искусственных нейронных сетей обладает «внутренним интеллектом» позволяющим обнаружить менее очевидные закономерности. Поэтому метод ИНС как инструмент позволяет решить широкий круг задач по прогнозированию и восстановлению геофизических данных [30 - 34].

В диссертационной работе метод ИНС используется для прогнозирования чисел Вольфа, восстановления и коррекции индексов авроральных электроджетов с привлечением параметров солнечного ветра (ПСВ) и межпланетного магнитного поля (ММП) и выяснении наиболее геоэффективных их параметров.

В последнее время всё большее внимание привлекается к изучению такого крупномасштабного явления солнечной активности, как корональный выброс масс (СМЕ'в) [9, 35]. Распространение возмущений в солнечном ветре плохо поддаётся описанию линейными методами. Привлечение нелинейных аналитических методов затруднено сложностью моделей. Наиболее эффективным методом решения задач подобного рода является методы численного компьютерного моделирования [3, 36 - 39]. В диссертационной работе методом МГД моделирования рассматривается распространение уединённого возмущения в солнечном ветре, моделируется распространение СМЕ'б.

Анализ геоэффективных проявлений СМЕ'б с точки зрения ионосферы и установлений связей между визуальными параметрами СМЕ'э и ПСВ и ММП делается с привлечением корреляционного анализа и метода ИНС.

Цель работы

Основной целью данной диссертационной работы является исследование эволюции и геоэффективности ряда явлений космической погоды, связанных с солнечной активностью, возможности прогнозирования отдельных элементов солнечной активности и коррекции индексов магнитосферной активности различными методами компьютерного моделирования.

Научная новизна

Исследования на основе методики искусственных нейронных сетей (ИНС) позволили решить ряд задач по прогнозированию солнечной активности:

- Разработаны основы методики прямого и итерационного прогноза чисел Вольфа с использованием предыстории процесса, а также данных о корональном индексе, характеризующем излучение в линии Ре XIV (530,3 нм), и потоке излучения на частоте 2800 МГц.

- В рамках установления циклических закономерностей поведения уровня солнечной активности и на основании прогноза чисел Вольфа на конец 23 цикла продемонстрировано нарушение известного правила Гневышева-Оля.

На основе корреляционного анализа связей параметров CME's и солнечного ветра установлены наиболее геоэффективные параметры CME's.

Методы компьютерного МГД моделирования позволили решить ряд задач по переносу крупномасштабных геоэффективных возмущений в солнечном ветре:

Выполнено адекватное наблюдениям моделирование эволюции ICME's на трассе от Солнца до Венеры.

Установлены параметры CME's, соответствующие наблюдаемым вблизи Венеры ICME's.

Проведено моделирование переноса конкретного уединенного геоэффективного возмущения плотности на трассе КА Wind - КА Interball и объяснена его пространственно-временная динамика. Установлена возможность длительного существования устойчивых плазменных образований, если они имеют отношение к стационарным МГД решениям.

Методами искусственных нейронных сетей и корреляционного анализа подтверждены установленные ранее наиболее геоэффективные параметры CME's и проявление корональных выбросов в параметрах ионосферы.

С использованием методики искусственных нейронных сетей решен ряд задач по восстановлению и коррекции индексов авроральных электроджетов и выяснению роли параметров солнечного ветра (ПСВ) и межпланетного магнитного поля (ММП):

Разработаны основы методики коррекции современных авроральных индексов с привлечением данных о ПСВ и ММП к классическим индексам, которые были получены на основе данных с 12 станций. Выполнены коррекция и восстановление индексов авроральных электроджетов с использованием данных о ММП и ПСВ. При этом продемонстрирована высокая эффективность созданной методики. В данном исследовании отмечена высокая геоэффективность Bz-компоненты ММП.

Научная и практическая ценность

Проведённые исследования помогают более глубокому пониманию процессов в межпланетном пространстве, связанных с проявлениями солнечной активности, такими как число солнечных пятен и их групп, вспышки, выбросы коронального вещества. Получен ряд результатов имеющих непосредственную практическую ценность в области прогнозирования космической погоды, относящихся к установлению причинно-следственных солнечно-земных связей и оценке геоэффективности событий с точки зрения магнитосферной и ионосферной возмущённости

Разработаны основы методики прогнозирования посредством искусственных нейронных сетей среднегодовых чисел Вольфа и коронального индекса по предыстории, а также с введением дополнительных данных о других индексах солнечной активности, включающие в себя оригинальный подход, связанный с предварительным "прогревом" ИНС.

В рамках метода численного МГД моделирования объяснена эволюция геоэффективного уединённого возмущения плотности солнечного ветра при его переносе от КА Wind к KA Interball-1 и найдены условия длительного существования подобных возмущений в плазме солнечного ветра. Применение этого метода к моделированию переноса последствий CME's позволило установить их начальные параметры для внутренней короны Солнца, которые не могут быть определены из прямых наблюдений.

Корреляционный анализ связи начальных характеристик корональных выбросов вещества с возмущениями параметров солнечного ветра вблизи Земли и регулярных ионосферных параметров продемонстрировал особенности геоэффективности корональных выбросов вещества. Они заключаются в найденных положительных корреляционных зависимостях угла раскрыва корональных выбросов вещества с возмущениями скорости и концентрации солнечного ветра вблизи Земли. Практическая ценность этого исследования состоит в возможности применения результатов для прогноза геомагнитной обстановки и оперативной коррекции ионосферной модели.

С применением ИНС были разработаны основы методики: коррекции современных индексов полярных электроджетов к классическим индексам с использованием индексов вычисляемых по магнитным данным с работающих на данный момент станций, дополненных данными о параметрах солнечного ветра и межпланетного магнитного поля; восстановления классических индексов по данным только о ПСВ и ММП.

Экспериментальные данные

В работе использованы следующие экспериментальные данные:

- данные об индексах солнечной активности, состоянии межпланетного магнитного поля, индексы авроральных электроджетов, взятые с сервера ftp.ngdc.noaa.gov.

- данные о параметрах CME's коронографов и из каталогов на SMM, SOHO (http://LASCO-wvAV.nrl.navy.mil)

- данные о параметрах солнечного ветра и межпланетного магнитного поля вблизи Венеры со спутников Helios, Pioneer Venus Orbiter (PVO), взятые с сайта nssdca.gsfs.nasa.gov

- данные по состоянию ионосферного слоя F2, предоставленные НИРФИ,

- данные записей со станций магнитных наблюдения с сервера http://swdcdb.kugi.kyoto-u.ac.ip и гренландской цепочки «Greenland chain», предоставленные ИЗМИРАН

- данные о состоянии межпланетной среды со спутников Wind и Interball, предоставленные ИКИ РАН.

Краткое содержание диссертации

В первой главе представлен обзор изучаемых далее в диссертации явлений космической погоды, рассматриваются методы их исследования. В первом параграфе даётся определение «космической погоды». Рассматриваются основные проявления солнечной активности, обуславливающие космическую погоду, такие как солнечные пятна и их число, солнечные вспышки, волокна, корональные дыры, выбросы коронального вещества. Во втором параграфе дан обзор основных индексов солнечной активности. Третий параграф посвящен обзору классических методов прогнозирования солнечной активности. Рассмотрены методы Вальдмаера, Мак-Ниша, Глайсберга, Эйгенсона, Оля. В четвёртом параграфе проведён обзор метода анализа явлений космической погоды, основанный на прямом сопоставлении параметров солнечного ветра с данными о фотосферных магнитных полях. В пятом параграфе рассмотрена методика МГД моделирования крупномасштабных процессов в солнечном ветре и дан обзор современных работ по моделированию переноса МГД волн в солнечном ветре и динамики плазменных потоков в магнитных полях. В шестом параграфе описан инструментарий искусственных нейронных сетей и его применения в задачах солнечно-земной физики.

Во второй главе методом ИНС рассматривается вопрос о возможности разносрочного прогнозирования среднегодовых чисел Вольфа (V/) и среднемесячных значений потока излучения Солнца на частоте 2800 Мгц (БЕш). В первом параграфе описана используемая в исследованиях Элмановская рекуррентная ИНС с обратным распространением ошибки [11]. Во втором параграфе второй главы описывается методика и выполняется прямое прогнозирование на год вперед среднегодовых чисел Вольфа по предыстории среднегодового числа солнечных пятен, рассматриваются вопросы долгосрочного прямого прогнозирования [12]. Описана методика подготовки данных по используемым в исследованиях индексам солнечной активности, методика обучения ИНС. Выполнен поиск оптимальной для данной серии численных экспериментов архитектуры ИНС по количеству скрытых нейронов, длине линии задержки. Проанализировано использование обратной связи. Исследовано влияние на качество прогноза прогрева ИНС на данных за предшествующие началу прогнозирования года. Выполнена проверка прогнозирования среднегодовых чисел Вольфа по предыстории среднегодового числа солнечных пятен на 12-ти летней тестовой последовательности. Сделан прямой прогноз на последнюю часть 23 и начало 24 циклов. В третьем параграфе второй главы исследуются способы улучшения эффективности прямого прогнозирования путём добавления во входные параметры к числам Вольфа коронального индекса (С1) и среднегодовых значений потока излучения Солнца на частоте 2800 Мгц (БР). Описана методика применения прогностической ИНС на относительно небольшом временном интервале известных данных. Рассмотрено влияние на качество прогноза введения во входные величины одного дополнительного ряда данных (БИ или С1). Проанализировано одновременное использование трёх индексов солнечной активности. Выполнена проверка долгосрочного прямого прогнозирования 12-летней тестовой последовательности по всем трём индексам (W, CI, SF) [13]. Проведено прогнозирование среднемесячного потока излучения Солнца на частоте 2800 Мгц на месяц вперёд и исследована возможность улучшения качества прогноза путём совместного использование значений индексов SFm и CIm в качестве входных величин. В четвёртом параграфе второй главы исследуется итерационное долгосрочное прогнозирование среднегодового числа солнечных пятен. Описана методика итерационного прогнозирования. Выполнена проверка итерационного прогнозирования на тестовой последовательности длинной в 14 лет. Итерационным методом сделан прогноз среднегодовых чисел Вольфа на последнюю часть 23 и начало 24 циклов (2000-2010 гг.) [14].

В третьей главе исследуются проявления солнечной активности в околоземном пространстве. В первом параграфе методом корреляционного анализа выполнен поиск связей начальных параметров CME's, регистрируемых по визуальным наблюдениям на коронографах, с возмущениями геоэффективных параметров плазмы солнечного ветра в районе орбиты Земли, т.е. исследуется «запаздывающая» геоэффективность CME's. Использованы такие параметры CME's, как начальная и конечная скорости выброса, угловой раскрыв CME's, значение центрального позиционного угла события. Рассмотрены корреляционные связи этих параметров CME's с концентрацией и скоростью протонов солнечного ветра, значением z-компоненты межпланетного магнитного поля вблизи Земли. Проведён анализ полученных коэффициентов корреляции [15, 16]. Во втором параграфе третьей главы приведено описание используемой в исследованиях программы по исследованию волновых процессов в космической плазме, реализующей МГД уравнения для вязкой жидкости, дополненные уравнением переноса тепла. В третьем параграфе проведено МГД моделирование начальных параметров ICME's и его эволюции в солнечном ветре. Рассмотрено несколько десятков CME's и соответствующих им ICME's, которые были классифицированы по морфологическим признакам CME's и параметрам ICME's. На примере нескольких событий, принадлежащих различным классам методом МГД моделирования эволюции ICME's решается задача установления начальных возмущений параметров солнечного ветра и магнитного поля в CME's. Для этого проведено сопоставление реальных и модельных ICME's, сделан вывод о параметрах CME's, соответствующих ICME's. В четвёртом параграфе третьей главы выполнено одномерное МГД моделирование уединенного резкого и большого возмущения межпланетного магнитного поля и плазмы однородного солнечного ветра. Результаты проведённого численного МГД моделирования эволюции уединённого возмущения плазмы солнечного ветра на пути от КА Wind до КА Interball-1 сопоставлены с реально зарегистрированными параметрами возмущения [17]. Проведён анализ выполненных расчетов на предмет нестационарности уединённого плазменного импульса, вызывающего его эволюцию. Изучены последствия превышения суммарного давления в импульсе над фоновым суммарным давлением. Найдены условия расширения плазменного импульса на пути от КА Штс! до КА 1ШегЬа11-1. [18] В пятом параграфе третьей главы выполнен численный эксперимент по пространственно-временному моделированию гипотетического возмущения параметров межпланетного пространства. Исследование проведено с целью выяснения возможности и условий длительного существования на протяженных трассах устойчивого возмущения плотности в плазме солнечного ветра, возникшего из возмущения магнитного поля. [19,20]

В четвёртой главе исследуется геоэффективность с точки зрения ионосферной и магнитосферной активности одного из проявлений солнечной активности — коронального выброса массы, а также возмущений параметров солнечного ветра и межпланетного магнитного поля. В первом параграфе рассмотрена «мгновенная» геоэффективность СМЕ'э, проявляющаяся в возмущениях критической частоты ионосферного слоя Р2. Методом корреляционного анализа проведён поиск зависимости от угла раскрыва и начальной скорости СМЕ'э отклонения (индекс Б1) критической частоты от среднего значения для слоя ¥2. В этом исследовании при получении индекса с помощью компьютерной обработки значений критической частоты была устранена суточная и сезонная вариации. Исследована «мгновенная» геоэффективность СМЕ'э типа «петля» с точки зрения ионосферной возмущённости [21]. Во втором параграфе четвёртой главы на основе метода ИНС исследована геоэффективность параметров солнечного ветра при коррекции современных индексов полярных электроджетов к классическим [22]. Проведено предварительное исследование возможности коррекции индексов по предыстории в зависимости от сезонов и проанализированы результаты [23]. Рассмотрены способы увеличения качества коррекции введением во входные величины дополнительной информации о параметрах солнечного ветра, межпланетного магнитного поля. На основании полученных результатов сделаны выводы о геоэффективности рассматриваемых параметров [24]. Выполнена проверка достоверности результатов на основании данных по индексу РС, характеризующему магнитную активность в полярных каспах [25]. В третьем параграфе продолжено исследование методом ИНС геоэффективности параметров солнечного ветра и межпланетного магнитного поля на примере восстановления полярных индексов с привлечением данных только о параметрах солнечного ветра, ММП, индекса РС, Проведён анализ полученных результатов эффективности восстановления [26]. Сделаны выводы о наиболее геоэффективных параметрах. В четвёртом параграфе методика спектрального анализа магнитных возмущений в полярной зоне применена к установлению особенностей асимметрии полярной токовой системы.

Заключение диссертации по теме «Физика атмосферы и гидросферы», Королев, Алексей Викторович

Результаты работы регулярно докладывались на семинарах НИРФИ и НГПУ.

Степень достоверности полученных результатов:

Результаты, изложенные в диссертационной работе, согласуются с соответствующими данными экспериментальных наблюдений^ Их сопоставление с аналитическими и численными исследованиями других авторов показали, что полученные результаты дополняют и уточняют эти исследования. Это свидетельствует о достоверности приведенных результатов.

Личный вклад соискателя:

Автор участвовал в постановке задач и выборе метода их решения, принимал участие в получении и анализе результатов, их интерпретации. Диссертант проводил большинство численных экспериментов с использованием компьютерных программ. Диссертантом были выполнены многочисленные расчеты, вошедшие в диссертацию.

Выражаю глубокую благодарность доктору физ.-мат. наук, профессору Бархатову H.A. за научное руководство, постановку задач и постоянное внимание на всех этапах выполнения работы; доктору физ.-мат. наук Левитину А.Е. и доктору физ.-мат. наук Застенкеру Г.И. за плодотворное сотрудничество; кандидатам физ.-мат. наук Фридману Ю.М. и Шейнер O.A. за полезные дискуссии и ценные советы, кандидату физ.-мат. наук Сахарову С. Ю. за помощь в освоении компьютерных программ, разработанных коллективом нашей научной группы.

Заключение

Диссертация посвящена разработке методов и анализу эффективности прогнозирования параметров солнечной активности, восстановления и коррекции характеристик магнитосферной активности с учетом изменяющихся условий космической погоды и основанных на технологии искусственных нейронных сетей (ИНС) и численного магнитогидродинамического (МГД) моделирования.

Все проведенные исследования носят оригинальный характер, основой являются экспериментальные данные, а полученные результаты подтверждаются при анализе и интерпретации наблюдаемых характеристик и параметров солнечной активности, межпланетной среды и околоземного поля. Ниже перечислены задачи, которые рассматривались в диссертации, пути их решения и полученные результаты.

I. Для прямого и итерационного прогнозирования временного ряда индекса и среднемесячного потока излучения на частоте 2800 Мгц (БРш) проанализировано использование рекуррентной ИНС с обратным распространением ошибки и включенной петлей обратной связи исходящей из скрытого слоя. При обучении ИНС и прогнозировании V/ принято во внимание его предыстория, а также среднегодовые значения потока излучения на частоте 2800 Мгц (индекс ББ) и коронального индекса (С1). Прогнозирование БРш выполнено по предыстории и с учетом последовательности среднемесячного коронального индекса (С1ш). Методика прогнозирования включала в себя оригинальный подход, связанный с предварительным "прогревом" ИНС [11 - 14].

1) Проведен поиск оптимальной архитектуры ИНС исходя из минимальной ошибки прямого прогнозирования среднегодовых чисел Вольфа. Наилучший результат получен при 10 нейронах скрытого слоя и линии задержки равной 6.

2) Выполнено прямое прогнозирование среднегодового числа Вольфа на год вперед с эффективностью прогнозирования 86%. Введения "прогрева" ИНС на предыдущих 18 значениях среднегодовых числах Вольфа входивших в обучающую последовательность, улучшает результат прогнозирования до 92%.

3) Проведена проверка точности долгосрочного прямого прогнозирования среднегодовых чисел Вольфа по предыстории среднегодового числа солнечных пятен на участке с 1988 г. по 1999 г, В этом случае получена эффективность прогнозирования — 51 %.

4) Добавление во входные параметры к числам Вольфа коронального индекса и значений потока излучения на частоте 2800 Мгц ведет к некоторому (с 87% до 90%) улучшению эффективности прогноза чисел Вольфа на год вперед.

5) Прямой прогноз по трём индексам (числа Вольфа, коронального индекса, потока излучения на частоте 2800 Мгц) поднимает эффективность прогнозирования до 77 % по сравнению с прогнозированием только по числам Вольфа. Отсутствие полного ряда данных об индексах на настоящий момент ограничивает использование этого более эффективного метода.

6) Проверка точности итерационного прогнозирования среднегодовых чисел Вольфа дает эффективность прогнозирования 66%.

7) Выполнено прямое и итерационное прогнозирование среднегодовых чисел Вольфа на конец 23 и часть 24 цикла. Результат прогноза совпал с реальным изменением уровня солнечной активности: значение максимума W=122 приходится на 2000 г. Получено, что максимум W имеет меньшее значение, чем в предыдущем цикле. Это свидетельствует о нарушении хорошо известного правила Гневышева-Оля.

8) Разработаны основы методики долгосрочного прогнозирования среднегодовых чисел Вольфа и среднемесячных значений потока излучения Солнца на частоте 2800 Мгц.

II. Установлены корреляционные связи начальных характеристик корональных выбросов вещества (CME's) с возмущениями параметров солнечного ветра вблизи Земли. Проведены исследования «запаздывающей» геоэффективности CME's. Они показали положительные корреляционные связи угла раскрыва корональных выбросов вещества с возмущениями скорости (0,63) и концентрации (0,61) солнечного ветра вблизи Земли [15, 16,21].

III. Метод одномерного численного МГД моделирования применён для расчета эволюции событий разных классов ICME's и установления их начальных параметров, соответствующих внутренней короне Солнца.

1) Рассмотрение разных событий типа «фронт» позволило установить ряд закономерностей. Для событий CME's с фоновой компонентой магнитного поля Box, направленной к Солнцу, было определено, что концентрация вещества в выбросе в 3 раза должна превышать фоновую, Bz компонента возмущения отрицательна и в 2 раза больше фоновой Box, направленной к Солнцу, положительная By компонента - в 2 раза больше фоновой Boy, температура - в 1.2 раза выше фоновой.

Для события типа «фронт» с направленной от Солнца Box, определено, что плотность плазмы в возмущении в 2.8 раза должна превышать фоновую. При этом Bz компонента магнитного поля имеет положительное возмущение, амплитуда которого по величине равна амплитуде Box и амплитуде отрицательного возмущения By компоненты магнитного поля. Для этого случая Box положительна, т.е. направлена от Солнца.

Протяженность начальных CME's возмущения типа «фронт» оценена в 0.7 млн.км.

2) Концентрация вещества выброса, соответствующего «спайку», в 3.4 раза превышает фоновую, его скорость ниже фоновой. Каждая из компонент By и Bz для возмущения магнитного поля в 2 раза больше каждой из фоновых компонент Box и Boy. При этом Bz отрицательна и By положительна, а фоновая Box положительна, т.е. направлена от Солнца. Протяженность начального CME's в 2-3 раза выше, чем для «фронта».

3) Для событий класса бесструктурных форм CME's, было найдено, что концентрация начального CME's должна превышать фоновую в 3.4 раза, скорость выброса быть на 10% выше фоновой, которая достаточно высока и в 1.7 раза выше средней скорости солнечного ветра. Температура выброса должна превышать фоновую на 10%, при этом Bz компонента магнитного поля имеет отрицательное возмущение с амплитудой, равной амплитуде направленной к Солнцу Box. Фоновое значение Boy положительно и равно по модулю Box. Протяженность начального CME's этого типа также в 2-3 раза выше, чем для события типа «фронта».

IV. Выполнено МГД моделирование распространения уединенного геоэффективного возмущения межпланетного магнитного поля и плазмы однородного солнечного ветра. Рассмотрена задача об устойчивости подобного возмущения солнечного ветра, образовавшегося достаточно далеко от Земли вверх по потоку. Продемонстрирована возможность длительного существования в солнечном ветре устойчивого плазменного объекта, параметры которого сильно отличаются от фоновых, если этот объект возник как стационарное решение МГД уравнений [17-21].

1) Результаты проведённого численного МГД моделирования эволюции уединённого возмущения плазмы солнечного ветра на пути от КА Wind до КА Interball-1 совпадают с реально зарегистрированными параметрами возмущения.

2) Анализ выполненных расчетов свидетельствует о том, что нестационарность уединённого плазменного импульса, вызывающая его эволюцию, в основном, связана с действием внутреннего магнитного давления.

3) Импульс вследствие превышения суммарного давления в нем над фоновым суммарным давлением расширяется на пути от КА Wind до КА Interball-1 примерно в 1.7 раза, как по данным регистрации, так и в численной модели.

4) Результаты проведённого МГД моделирования возмущения плотности в плазме солнечного ветра, возникшего из возмущения магнитного поля, показали, что, действительно, могут длительное время существовать устойчивые плазменные объекты, соответствующие стационарным МГД решениям.

5) Численные результаты, полученные с помощью созданной программы моделирования МГД процессов в космической плазме, могут адекватно описывать эволюцию крупномасштабных возмущений в солнечном ветре.

V. Исследовалась геоэффективность CME's с точки зрения возмущенности ионосферного слоя F2, т.е геоэффективность, связанная с электромагнитным излучением CME's («мгновенная» геоэффективность) [15,16,21].

1) «Мгновенная» ионосферная эффективность CME's проявляется в установленных зависимостях регулярных ионосферных параметров от угла раскрыва CME's, особенно в дневные часы (коэффициент корреляции 0,82).

2) Методом ИНС отмечена высокая «мгновенная» геоэффективность CME's типа «петля» с точки зрения ионосферной возмущённости.

VI. Методом ИНС исследовалась геоэффективность параметров солнечного ветра на примере корректировки современных индексов полярных электроджетов, рассчитываемых по данным с работающих в настоящее время станций магнитного наблюдения, к классическим, которые были получены на основе данных с 12 станций, и восстановление полярных индексов с привлечением данных о параметрах солнечного ветра и межпланетного магнитного поля [22 - 26].

1) Улучшение эффективности коррекции геомагнитных индексов при использовании в качестве дополнительных входных величин параметров солнечного ветра и межпланетного магнитного поля от 74% (по комбинации АЕб, АЦ, AUe) до 79% (по комбинации АЕб, АЬб, AU6, дополненной В, Bz, V) позволяет говорить о высокой геоэффективности именно этих параметров.

2) Анализ результатов по коррекции классических 12 станционных полярных индексов, с использованием различных комбинаций 6 станционных индексов, параметров солнечного ветра и значений ММП, говорит о наибольшей геоэффективности Bz компоненты магнитного поля.

3) Высокая эффективность коррекции полярных индексов с помощью индекса PC демонстрирует значительную геоэффективность Bz компоненты магнитного поля.

4) При восстановлении 12 станционных классических полярных индексов только по параметрам солнечного ветра и межпланетного магнитного поля достигнута эффективность восстановления индекса АЕ в 69 %. Для этого в качестве входных значений использовались концентрация, скорость, модуль вектора межпланетного магнитного поля и его Bz компонента. Это позволяет подтвердить высокую геоэффективность Bz компоненты магнитного поля.

5) Восстановление с высокой эффективностью полярных индексов с помощью индекса PC (80% для индекса АЕ по PC) ещё раз демонстрирует значительную геоэффективность Bz компоненты магнитного поля.

6) Разработан новый метод определения индексов интенсивности авроральных электроджетов с применением ИНС по параметрам солнечного ветра, межпланетного магнитного поля и индексу PC.

Представление результатов:

Результаты диссертационной работы докладывались на конференциях:

- международной конференции «Солнце в максимуме солнечной активности и солнечно-звездные аналогии», Пулково, 2000 г.,

- Шестой Нижегородской сессии молодых учёных, Дзержинск,

2001 г.,

- Всероссийской конференции по физике солнечно-земных связей, Иркутск, 2001 г.,

- 27th General Assembly, European Geophysical Society, Nice, 2002 г.,

- Седьмой Нижегородской сессии молодых учёных, Дзержинск,

2002 г.,

- Восьмой Нижегородской сессии молодых учёных, Дзержинск, 2003 г.,

- Конференции стран СНГ и Прибалтики "Актуальные проблемы физики солнечной и звездной активности", Нижний Новгород, 2003 г.,

- IUGG XXIII General Assembly, Sapporo, 2003 г.,

- Межведомственной школе-семинаре «Метрологические основы магнитных наблюдений в Сибири и на Дальнем Востоке», с. Паратунка, 2003 г.

Список литературы диссертационного исследования кандидат физико-математических наук Королев, Алексей Викторович, 2003 год

1. Максимов В. П. Солнечные факторы, определяющие изменения космической погоды, и задачи их прогнозирования. // Солнечно-земная физика, Вып. 2, Иркутск, ИСЗФ 2002, С. 13.

2. Ишков В. Н. Солнечные геоэффективные явления: как и когда они воздействуют на околоземное космическое пространство. // Солнечно-земная физика, Вып 2., Иркутск, ИСЗФ 2002, С.10.

3. Подгорный И.М., Подгорный А.И. Исследование потоков плазмы в магнитосфере численное моделирование и физические эффекты. // Геомагнетизм и аэрономия, 2000, Т.40, № 5, С.30.

4. Dryer М., Detman T.R., Wu S.T., Han S.M. Three-dimensional, time-dependent MHD simulations of interplanetary plasmoids. // Adv.Space Res., 1989, V.9, N 4, P.475.

5. Han S.M., Wu S.T., Dryer M. A three-dimensional, time-dependent numerical modeling of super-AlfVenic MHD flow. // Computers and Fluids, 1988, V.16,N 1, P.81.

6. Бархатов H.A. Распространение магнитогидродинамических возмущений в солнечном ветре и околоземном пространстве. Диссертация на соискание ученой степени доктора физ.-мат. наук. Нижний Новгород, 1997,359 с.

7. Иванов К.Г. Солнечные источники межпланетной плазмы на орбите земли. // Геомагнетизм и Аэрономия, Т.36,1996, №2, С. 19.

8. Бархатов H.A., Зырянова М.С., Иванов К.Г., Фридман В.М., Шейнер O.A. Установление солнечных источников геоэффективных возмущений с использованием МГД моделирования. // Геомагнетизм и аэрономия, 2002, Т.42, № 5, С.594.

9. Черток И.М. Корональные выбросы масс и их роль в космической погоде. // Солнечно-земная физика, Вып. 2., Иркутск, ИСЗФ 2002, С.7.

10. Sheiner O.A., Fridman V.F., Krupenya N.D., Mityakova E.E., Rakhlin A.V., Effect of solar activity on the Earth's environment. // Proc. "SOLSPA: The Second Solar Cycle and Space Weather Euroconference", Vico Equense, Italy, September, 2001, P.479.

11. Бархатов H.A., Королев A.B., Рябкова Г.А. Прогнозирование индексов солнечной активности методом искусственных нейронных сетей. // Тезисы докладов Всероссийской конференции по физике солнечно-земных связей, 24-29 сентября 2001, Иркутск, С.31.

12. Королёв A.B. Разносрочное прогнозирование индексов солнечной активности методом искусвенных нейронных сетей// Сб. тезисов докл. Шестой Нижегородской сессии молодых учёных, Изд. ИПФ РАН, Нижний Новгород, 2001 г., С.60.

13. Бархатов H.A., Королев A.B., Пономарев С.М., Сахаров С.Ю. Долгосрочное прогнозирование индексов солнечной активности методом искусственных нейронных сетей. Н Известия ВУЗов Радиофизика, 2001, Т.44, N 9, С.806.

14. Бархатов H.A., Жулина Е.Г., Королев A.B., Рахлин A.B., Фридман

15. Бархатов H.A., Королев A.B., Застенкер Г.Н., Рязанцева М.О., Далин П.А. МГД моделирование динамики резких возмущений межпланетной среды в сравнении с наблюдениями на космических аппаратах. // Космические исследования, 2003 Т.41, N 6, С.1-11.

16. Бархатов Н.А., Королев А.В., Левитин А.Е., Сахаров С.Ю. Пересчет современных индексов полярной активности к классическим. // Известия ВУЗов Радиофизика, 2003 (в печати, прошла рецензирование)

17. Barkhatov N.A., Korolev A.V., Levitin А.Е. Correction of geomagnetic polar indices. // Abstracts of IUGG XXIII General Assembly, Sapporo, Juhe 30 -July 11,2003, GAV.02/01P/D-004, A337.

18. Витинский Ю.И. Солнечная активность. M.: Наука, 1983, -108с.

19. Obridko V.N. Some comments of the problem of solar cycle prediction. // Solar Physics, 1995, V.l56, P.179.

20. Нусинов A.A. Аргументы в пользу большой амплитуды 23-го солнечного цикла. // Тезисы конференции "Новый цикл активности Солнца: наблюдательный и теоретический аспекты", ГАО РАН, 24-29 июня 1998 г., СПб, Пулково, С.63.

21. Бархатов Н.А., Беллюстин Н.С, Левитин А.Е., Сахаров С.Ю. Сравнение эффективности предсказания индекса магнитной активности Dst искусственными нейронными сетями. // Известия Вузов Радиофизика. 2000. T.43.N 5. С.385.

22. Бархатов Н.А., Левитин А.Е., Сахаров С.Ю. Метод искусственных нейронных сетей как способ восстановления пробелов в записях отдельных магнитных обсерваторий по данным других станций. // Геомагнетизм и аэрономия, 2002, Т.42, С. 195.

23. Conway, A. J., Macpherson, К. P., Blacklaw, G., Brown, J. С. A neural network prediction of solar cycle 23. // J. Geophys. Res., 1998, V. 103, No. A12, P. 29,733.

24. Fessant F., Bengio S., Collobert D. On the prediction of solar activity using different neural network models. // Arm Geophysicae, 1996,14 1, C.20.

25. Macpherson K. P., Conway A. J., Brown J. C. Prediction of solar and geomagnetic activity data using neural networks. // J. Geoph. Res., 1995, V.l00, A11, P.21735.

26. O.C.St.Cyr at all, Properties of coronal mass ejections: SOHO LASCO observations from January 1996 to June 1998. // J. Geoph. Res., V.l05, №.A8, P.18,169.

27. Wu C.-C., Dryer M., Wu S.T. Three-dimensional MHD simulation of interplanetary magnetic field changes at 1 AU as a consequence of simulated solar flares. //Ann. Geophysicae, 1996, V.14, P.383.

28. Бархатов H.A., Беллюстин H.C., Сахаров С.Ю., Хурлапов П.Г. Пространственновременная динамика непродольного переноса магнитогидродинамических возмущений в солнечном ветре. // Геомагнетизм и аэрономия, 2000, Т.40, N 4, С.9-14

29. Бархатов H.A., Беллюстин Н.С., Емельянов H.H. Динамика нелинейного взаимодействия неоднородностей потока солнечного ветра с земной магнитосферной системой. Известия ВУЗов "Прикладная нелинейная динамика", 2001, Т.9, N 2, С.82

30. Бархатов H.A., Гольберг К.Ю., Зырянова М.С., Иванов К.Г. Локальное МГД моделирование взаимодействия высокоскоростного потока и медленного солнечного ветра. // Геомагнетизм и аэрономия, 2003, т. 43, № 6, С. 1-11.

31. Холодов Ю.А Магнетизм в биологии. М.: Наука, 1970, 97с.

32. Влияние солнечной активности на атмосферу и биосферу Земли.-М.: Наука, 1971.-256с.

33. Холодов Ю.А. Влияние магнитных полей на биологические объекты. -М.: Наука, 1971.-216с.

34. Пудовкин, М. И., Морозова (Дементеева) А. JI. Вариации высотного профиля температуры в нижней атмосфере во время солнечный протонных событий. // Геомагнетизм и аэрономия. 1997, Т.37, №3, С.84.

35. Морозова А. JI., Пудовкин М. И. Климат Центральной Европы XVI-XX вв. и вариации солнечной активности. // Геомагнетизм и Аэрономия, 2000, Т.40, №6, С.68.

36. Миттон С. Дневная звезда. М.: Мир, 1984,-208с.

37. Смольков Г. Я., Фомичев В. В., Снегирев С. Д. Радиоизлучение Солнца и космическая погода. // Солнечно-земная физика. Вып. 2., 2002, С.31.

38. Акасофу С.И., Чепмен С. Солнечно-земная физика. 4.1,2 М.: Мир, 1974,444 с.

39. Пудовкин М.И. Солнечный ветер. // Соросовский образовательный журнал, 1996, №.12.

40. Гопасюк С.И. Движения плазмы и структура магнитного поля. Вариации глобальных характеристик солнца. — Киев: Наукова думка, 1992.

41. Витинский Ю.И., Копецкий М., Куклин Г.В. Статистика пятно-образовательной деятельности Солнца -М.: Наука, 1986.-296с.

42. Сотникова Р.Т., Солнце в рентгеновских лучах. // Соросовский образовательный журнал, Т.6, №1,2000, С.96.

43. Сотникова Р.Т., Москаленко A.B. // Труды VII симпоз. по солнечно-земной физике России и стран СНГ. Троицк, 1999. С. 156.

44. Могилевский Э.И. Фракталы на Солнце. М.: Физмтлит, 2001,-150с.

45. Гальперин Ю.И., Дмитриев A.B. Влияние космической погоды на безопасность авиа космических полетов. // обзорный доклад, http://www.kosmofizika.ru/pdf/spwtr.pdf.

46. Витинский Ю.И. Прогнозы солнечной активности. JL: Издательство академии наук СССР, 1963.

47. Витинский Ю. И. Цикличность и прогнозы солнечной активности. -Л.: Наука., 1973., 258 с.

48. Гневышев М. Н., Оль А. И. О 22-летнем цикле солнечной активности. // Астрономический журнал, 1948. Т.38. С.18.

49. Иванов К.Г., Ромашец Е.П., Харшиладзе А.Ф. Межпланетные и геомагнитные возмущения после солнечных вспышек балла 1. // Геомагнетизм и аэрономия, 1999, т. 39, №6, С.З.

50. Eddy J.A. The Maunder minimum./ // Science. 1976. V.l92. P.l 189

51. Еселевич В.Г. Физические основы прогнозирования возмущений в околоземной среде по характеристикам солнца. http://www.kosmofizika.ru/pdf/.

52. Хвиюзова Т.А. Солнечные источники и типы потоков солнечного ветра. // Физика околоземного космического пространства, Т.2, Апатиты, 2000.

53. Иванов К.Г., Ромашец Е.П. Некоторые типичные и необычные явления солнечо-земной физики в январе-июне 1999. // Геомагнетизм и аэрономиия, 2000, Т. 40, №5., С. 15.

54. Ландау Л.Д., Лифшиц Е.М. Гидродинамика. М.: Наука, 1986, 736 С.

55. Ландау Л.Д., Лифшиц Е.М. Электродинамика сплошных сред. М.: Наука, 1982,620 С.

56. Zank G.P., Smith C.W., Matthaeus W.H. Evolution of turbulent magnetic fluctuation power with heliospheric distance. // J. Geophys. Res., 1995, V.101, P.17093.

57. Ляцкий В.Б., Мальцев Ю.П. Магнитосферно-ионосферное взаимодействие. М.: Наука, 1983, 192 С.

58. Бархатов Н.А., Беллюстин Н.С. Нелинейная трансформация магнитогидродинамических волн в движущейся плазме. // Известия ВУЗов "Радиофизика", 1996, Т.34, N 5, С.579.

59. Морозов А.И., Савельев В.В. Динамика сверхзвуковых плазменных потоков в магнитном поле. // Физика плазмы, 1996, Т.22, С.З 18.

60. W.S. McCulloch and W. Pitts. A logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity. // Bull. Mathematical Biophysics, V.5, 1943, P.l 15.

61. R.Rosenblatt, Principles of Neurodynamics. New York: Spartan Books, 1962.

62. M. Минский, С. Пейперт. Персептроны. М.: Мир, 1971, 240с.

63. J.J. Hopfield, Neural Networks and Physical Systems with Emergent Collective Computational Abilities. // in Proc. National Academy of Sciencies, USA 79, 1982, P. 2554.

64. P. Werbos, Beyond Regression: New Tools for Prediction and Analysis in the Behavioral Sciences. // Phd Thesis, Dept. of Applied Mathematics, Harvard University, Cambridge, Mass., 1974.

65. Терехов С.А. Лекции по теориям и приложениям искуствееных нейронных сетей, http://alife.narod.ru/lectures/index.html.

66. Anil К. Jain, Jianchang Мао, К.М. Mohiuddin Artificial Neural Networks: A Tutorial. // Computer, V.29, №.3, March, 1996, P.31.

67. Горбань А.Н., Дунин-Барковский B.JI. и др. Нейроинформатика. Новосибирск: Наука, Сибирское предприятие РАН, 1998, 296 с.

68. Patrick К. Simpson, A review of Artificial Neural Systems II: Paradigms, Applications, and Implementations. General dynamics electronics division, July 1988.

69. Gleisner H., Lundstedt H., Wintoft P. Predicting geomagnetic storms from solar-wind data using time-delay neural networks. // Ann Geophysicae, V.14,1996, №.7, P.679.

70. Сахаров С.Ю. Исследование элементов магнитосферной активности методами компьютерного моделирования. Диссертация на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук Нижний Новгород, 2002, 146с.

71. Рязанцева М.О., Далин П. А., Застенкер Г.Н. Статистический анализ быстрых и больших импульсов потока ионов (плотности) солнечного ветра по данным спутника INTERBALL-1. // Солнечно-земная физика, 2002, Вып.2, С.89.

72. Dalin Р.А., Zastenker G.N., Paularena K.I., Richardson J.D. A Survey of large, rapid solar wind dynamic pressure changes observed by INTERBALL-1 and IMP 8. //Annales Geophysicae, 2002, V.20, P.293.

73. Рязанцева M.O., Далин П.А., Застенкер Г.Н., Пархомов В.А., Еселевич В.Г., Еселевич М.В. Свойства резких и больших скачков потока ионов (плотности) солнечного ветра. // Космические исследования, 2003, (в печати).

74. Рязанцева М.О., Далин П.А., Застенкер Г.Н., Ричардсон Дж. Ориентация резких фронтов плазмы солнечного ветра. // Космические исследования, 2003, (в печати).

75. Солнечная и солнечно земная физика. Словарь. М.: Мир, 1980, 254 с.

76. Нишида А. Геомагнитный диагноз магнитосферы, М.: Мир, 1980 г., 300

77. C.Baker, D. N. Pulkkinen, T. I., Hesse, M., McPherron, R. L. A quantitative assessment of energy storage and release in the Earth's magnetotail. //J. Geophys. Res. 1997. V. 102.N A4. P. 7159.

78. Davis T.N., M.Sugiura. Auroral electrojet activity index AE and its universal time variation. // J. Geophys. Res, 1966, V. 71, P.785.

79. Jian-Guo Wu, Henrik Lundstedt Geomagnetic storm prediction from solar wind data with the use of dynamic neural networks. // J. Geophys. Res. 1997, V. 102, NA7, P. 14255.

80. H. Gleisner, H. Lundstedt Response of the aurural electrojets to the solar wind modeled with neural networks. // J. Geophys. Res, 1997, V. 102, N A7, P. 14269.

81. Gosling J.T. The solar flare myth. // J. Geophys. Res. 1993. V. 98. P. 18937.

82. Webb Webb D.F., Cliver E.W., Crooker N.U., St.Cyr O.C., Thompson B.J. Relationship of halo coronal mass ejections, magnetic clouds, and magnetic storms. // J. Geophys. Res. 2000. V. 105. P. 7491.

83. Linker J.A., Mikic Z., Schnack D.D. Global coronal modeling and Space Weather prediction. // Astronomical society of the pacific conference series. V.25, P.20897. http://lasco-www.nrl.navy.mil/cmeclass.html