Том 39, номер 02, статья № 6

Аннотация:

Во время возмущений в околоземном космическом пространстве возникают сбои в работе наземных и спутниковых технологических систем вплоть до катастрофического отказа. Поэтому проблема создания методов, обеспечивающих анализ и контроль состояния природной среды в режиме реального времени с приемлемой точностью, приобретает особую актуальность. В настоящей статье представлен новый автоматизированный метод обнаружения и оценки интенсивности аномалий в наблюдениях нейтронных мониторов (НМ). Для обнаружения аномалий применялись дискретные вейвлет-разложения с адаптивными пороговыми функциями, параметры которых оценивались автоматически (по мере поступления данных в систему обработки) с использованием правил теории статистических решений. Эти правила позволили получить решение с ошибкой, не превышающей априори заданной величины. Интенсивность аномалий в наблюдениях НМ далее вычислялась путем суммирования амплитуд вейвлет-коэффициентов, превышающих оцененные пороги. Исследованы периоды сильных и экстремальных геомагнитных бурь 2024–2025 гг. Анализируются корреляционные зависимости между значениями Dst-индекса и интенсивности аномалий в наблюдениях НМ; результаты показали существенное возрастание корреляционной связи во время геомагнитных бурь. Задержка максимумов Dst-индекса относительно максимумов I составила несколько часов, что свидетельствует о важности наблюдений НМ и их учета при решении задач космической погоды. Результаты работы могут быть использованы в методиках прогноза космической погоды для раннего обнаружения спорадических вариаций в потоке космических лучей.

Ключевые слова:

космические лучи, наблюдения нейтронных мониторов, Форбуш-эффект, космическая погода, вейвлет-разложения, правила теории статистических решений

Иллюстрации:

Список литературы:

1. 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: 10.12737/szf-72202104.
2. Стрекаловская А.А., Паршина С.С. Космическая погода и здоровье человека: современное состояние вопроса (обзор) // Саратовский научно-медицинский журнал. 2021. Т. 17, № 3. С. 578–581.
3. Розенберг И.Н., Гвишиани А.Д., Соловьев А.А., Воронин В.А., Пилипенко В.А. Влияние космической погоды на надежность функционирования железнодорожного транспорта в арктической зоне России // Железнодорожный транспорт. 2021. № 12. С. 20–26.
4. Гвоздарев А.Ю., Сивоконь В.П., Хомутов С.Ю. Оценка величины геомагнитно-индуцированных токов в центральном энергорайоне энергосистемы Камчатского края // Вестн. КРАУНЦ. Физико-математические науки. 2024. Т. 49, № 4. С. 185–202.
5. Рубцова О.А., Коваленко В.А., Молодых С.И. Проявление изолированных гелиогеофизических возмущений в высокоширотной тропосфере // Оптика атмосф. и океана. 2008. Т. 21, № 6. С. 532–535.
6. Белов А.В., Ерошенко Е.А., Янке В.Г., Оленева В.А., Абунина М.А., Абунин А.А. Метод глобальной съемки для мировой сети нейтронных мониторов // Геомагнетизм и аэрономия. 2018. Т. 58, № 3. С. 374–389. DOI: 10.7868/S0016794018030082.
7. Зверев А.С., Гололобов П.Ю., Григорьев В.Г., Стародубцев С.А. Прогноз возмущений солнечного ветра и геомагнитных бурь на основе наземных измерений космических лучей // Вестн. СВФУ. 2024. Т. 21, № 1. С. 58–69. DOI: 10.25587/2222-5404-2024-21-1-58-69.
8. Козлов В.И. Основания прогноза активности Солнца на базе мониторинга космических лучей // Вестн. СВФУ. 2018. Т. 68, № 6. С. 67–80. DOI: 10.25587/SVFU.2018.68.21802.
9. Белов А.В., Белова Е.А., Шлык Н.С., Абунина М.А., Абунин А.А., Белов С.М. Форбуш-эффекты и геомагнитные бури // Геомагнетизм и аэрономия. 2024. T. 64, № 3. C. 322–335. DOI: 10.31857/S0016794024030015.
10. Птицына Н.Г., Данилова О.А., Тясто М.И. Корреляция жесткости обрезания космических лучей с параметрами гелиосферы и геомагнитной активности на разных фазах магнитной бури в ноябре 2004 г. // Геомагнетизм и аэрономия. 2020. T. 60, № 3. C. 281–292. DOI: 10.31857/S0016794020020145.
11. Badruddin B.H., Derouich M. Study of the geoeffectiveness of interplanetary magnetic clouds // Planet. Space Sci. 2017. V. 139. P. 1–10. DOI: 10.1016/J.PSS.2017.03.001.
12. Badruddin B., Aslam O.P.M., Derouich M., Asiri H., Kudela K. Forbush decreases and geomagnetic storms during a highly disturbed solar and interplanetary period, 4–10 September 2017 // Space Weather. 2019. V. 17. P. 487. DOI: 10.1029/2018SW001941.
13. Ahmed O., Badruddin B., Derouich M. Forbush decreases during strong geomagnetic storms: Time delays, rigidity effects, and ICME-driven modulation // Astrophys. Space Sci. 2025. V. 370. P. 86. DOI: 10.1007/s10509-025-04477-w.
14. Пераса Х., Либин И., Сунига А., Сапотитла Х., Мадригал М. Мониторинг космической погоды на земле: о возможности прогноза возрастаний интенсивности космических лучей (GLE) с учетом их классификации // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2013. № 12. C. 101–104.
15. Троицкая И.К., Майоров А.Г., Малахов В.В., Модзелевска Р., Роденко С.А. Изучение 27-дневных вариаций потока галактических космических лучей по данным эксперимента PAMELA // Изв. РАН. Сер. физ. 2019. T. 83, № 5. C. 635–637. DOI: 10.1134/S0367676519050387.
16. Белов А.В., Гвишиани А.Д., Гетманов В.Г., Ковыляева А.А., Соловьев А.А., Чинкин В.Е., Янке В.Г., Яшин И.И. Распознавание геомагнитных бурь на основе нейросетевых модельных оценок Dst-индексов // Изв. РАН. Теория и системы управления. 2022. № 1. C. 83–94. DOI: 10.31857/S0002338822010048.
17. База данных нейтронных мониторов. URL: http://www.nmdb.eu (дата обращения: 5.06.2025).
18. Данные Dst-индекса. URL: http://wdc.kugi.kyoto-u.ac.jp/dst_provisional/index.html (дата обращения: 5.06.2025).
19. Mandrikova O., Mandrikova B. Hybrid model of natural time series with neural network component and adaptive nonlinear scheme: Application for anomaly detection // Mathematics. 2024. V. 12. P. 1079. DOI: 10.3390/math12071079.
20. Мала С. Вейвлеты в обработке сигналов. М.: Мир, 2005. 671 с.
21. Mandrikova O., Mandrikova B. Hybrid method for detecting anomalies in cosmic ray variations using neural networks autoencoder // Symmetry. 2022. V. 14. P. 744. DOI: 10.3390/sym14040744.
22. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. Кн. 1. М.: Советское радио, 1974. 549 с.
23. Mandrikova O., Mandrikova B. Method for detection of Forbush effects in cosmic ray flux according to neutron monitors data using wavelet transform // Russ. J. Earth Sci. 2025. V. 25, N 2. DOI: 10.2205/2025ES000978.
24. Добеши И. Десять лекций по вейвлетам. Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2001. 464 с.
26. Institute of Applied Geophysics. URL: http://ipg.geospace.ru/ (last access: 5.05.2025).
26. Лаборатория солнечной астрономии ИКИ РАН и ИСЗФ СО РАН. URL: https://xras.ru/magnetic_storms.html (дата обращения: 5.05.2025).
27. Авакян С.В., Воронин Н.А., Дубаренко К.А. Влияние магнитных бурь на аварийность систем электроэнергетики, автоматики и связи // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. 2012. Т. 154, № 3–2. С. 253–266.