Moskva, Russian Federation
Moskva, Russian Federation
Moscow, Russian Federation
Moscow, Russian Federation
UDK 52 Астрономия. Астрофизика. Исследование космического пространства. Геодезия
We put forward a method of separating the geomagnetic activity contribution to the F2-layer critical frequency median, foF2med, at middle latitudes. It is based on the analysis of dfoF2, which is the ratio foF2med/foF2q in percent, where foF2q is the F2-layer critical frequency for quiet conditions. The quantities foF2q and dfoF2 depend on solar and geomagnetic activity respectively. These dependences are taken into account using indices F12 (the average over 12 months flux of solar radiation at 10.7 cm) and Apm (the average over a month value of Ap-index), thus facilitating the use of this method for forecasting foF2med. With this method, from Slough station (51.5° N, 0.6° W) data for midday and midnight for 1954 to 1995 we have found that at midnight the dfoF2 dependence on Apm is significant at the 95 % confidence level for equinoxes and summer. For midday, this dependence is less pronounced and is significant only from April to July. At equinoxes and summer, an Apm increase causes a dfoF2 decrease. For midnight, this feature is more pronounced than for midday. This regularity is valid also for annual average Apm and dfoF2.
midlatitude ionosphere, F2 layer, critical frequency, median, geomagnetic activity, regularity
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. Bilitza D., Altadill D., Zhang Y., Mertens C., Truhlik V., Richards P., McKinnell L.A., Reinisch B. The International Reference Ionosphere 2012 - a model of international collaboration. J. Space Weather Space Clim. 2014, vol. 4, A07. DOIhttps://doi.org/10.1051/swsc/2014004.
2. Bremer J. Trends in the ionospheric E and F regions over Europe. Ann. Geophysicae. 1998, vol. 16, no 8, pp. 986-996.
3. Buonsanto M.J. Ionospheric storms - a review. Space Sci. Rev. 1999, vol. 88. pp. 563-601. DOI:https://doi.org/10.1023/A: 1005107532631.
4. Caruana J. The IPS monthly T index. Solar-Terrestrial Prediction: Proc. Workshop at Leura, Australia (October 16-20, 1989). 1990, vol. 2, pp. 257-263.
5. 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, vol. 64, no. 1, pp. 47-53. DOI:https://doi.org/10.1016/S1364-6826(01)00093-1.
6. Deminov M.G. Solar activity index for long-term ionospheric forecasts. Cosmic Research. 2016, vol. 54, no. 1, pp. 1-7. DOI:https://doi.org/10.1134/S0010952516010068.
7. Deminov M.G., Deminova G.F. What solar and geomagnetic activities does F2-layer critical frequency median correspond to in midlatitudes? Geomagn. Aeron. 2015, vol. 55, no. 3, pp. 326-332. DOI:https://doi.org/10.1134/S0016793215030068.
8. 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, vol. 49, no. 3, pp. 374-380. DOI:https://doi.org/10.1134/S0016793209030116.
9. 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, vol. 51, no. 5, pp. 702-711. DOI:https://doi.org/10.1016/j.asr.2012.09.037.
10. Deminov M.G., Deminova G.F., Zherebtsov G.A., Polekh N.M. Properties of the F2-layer maximum density variability over Irkutsk under different levels of the solar and geomagnetic activity. Solnechno-zemnaya fizika [Solar-Terrestrial Physics]. 2015, vol. 1, iss. 1, pp. 56-62. DOI:https://doi.org/10.12737/6558. (in Russian).
11. Echer E., Gonzalez W.D., Gonzalez A.L.C., Prestes A., Vieira L.E.A., Dal Lago A., Guarnieri F.L., Schuch N.J. Long-term correlation between solar and geomagnetic activity. J. Atmos. Solar-Terr. Phys. 2004, vol. 66, no. 12, pp. 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, vol. 25, no. 1, pp. 139-146. DOI:https://doi.org/10.1016/S0273-1177(99)00911-4.
13. Joselyn J.A. Geomagnetic activity forecasting: the state of the art. Rev. Geophys. 1995, vol. 33, no. 3, pp. 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, vol. 106, no. A8, pp. 15501-15509. DOI: 10.1029/ 2001JA900018.
15. Kutiev I., Muhtarov P. Empirical modeling of global ionospheric foF2 response to geomagnetic activity. J. Geophys. Res. 2003, vol. 108, no. A1, 1021. DOI: 10.1029/ 2001JA009134.
16. Laštovička J., Mikhailov A.V., Ulich T., Bremer J., Elias A.G., Ortiz de Adler N., Jara V., Abarca del Rio R., Foppiano A.J., Ovalle E., Danilov A.D. Long-term trends in foF2: a comparison of various methods. J. Atmos. Solar-Terr. Phys. 2006, vol. 68, no. 17, pp. 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, vol. 50, no. 8, pp. 408-414.
18. Mielich J., Bremer J. Long-term trends in the ionospheric F2 region with different solar activity indices. Ann. Geophys. 2013, vol. 31, pp. 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, vol. 15, no. 2, pp. 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, vol. 107, no. 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, vol. 30, no. 2, pp. 343-355. DOI: 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, vol. 26, no. 2, pp. 323-334. DOI: 10.5194/ angeo-26-323-2008.
23. Prolss G.W. Seasonal variations of atmospheric-ionospheric disturbances. J. Geophys. Res. 1977, vol. 82, no. 10, pp. 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, vol. 35, no. 3, pp. 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, vol. 46, no. 1, pp. 77-88.
27. Wrenn G.L. Time-weighted accumulations ap() and Kp(). J. Geophys. Res. 1987, vol. 92, no. A9, pp. 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, vol. 24, no. 1, pp. 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, vol. 42, no. 1, pp. 213-218. DOI: 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 (accessed 30.06.2017).
32. URL: http://www.ukssdc.ac.uk/wdcc1 (accessed 11.06.2017)
33. URL: http://wdc.kugi.kyoto-u.ac.jp (accessed 01.07.2017)
