Irkutsk State University
Irkutsk, Russian Federation
Kamchatka State Technical University
Paratunka, Russian Federation
One of the key problems of ionosphere physics is the coupling between different ionospheric regions. We apply networks technology for studying the coupling of changing ionospheric dynamics in different regions. We used data from global ionosphere maps (GIM) of total electron content (TEC) produced by CODE for 2005–2010. Distribution of cross-correlation function maxima of TEC variations is not simple. This distribution allows us to reveal two levels of ionosphere coupling: «strong» (r>0.9) and «weak» (r>0.72). The ionosphere of the Arctic region upper 50° magnetic latitude is characterized by a «strong» coupling. In the Southern hemisphere, a similar region is bigger. «Weak» coupling is typical for the whole Southern hemisphere. In North America there is an area where TEC dynamics is «strongly» correlated inside and is not correlated with other ionospheric regions.
ionosphere, networks, total electron content, global ionosphere maps.
ВВЕДЕНИЕ
В последние годы значительно усилился интерес к ионосферным исследованиям. Во многом это обусловлено развитием средств зондирования ионосферы, которые позволяют получать инструментальные измерения с пространственным (в том числе и по высоте) и временным разрешением и точностью, значительно превосходящими доступные ранее.
Одним из таких средств стали глобальные навигационные спутниковые системы (ГНСС) GPS (Global Positioning System) и ГЛОНАСС (ГЛОбальная НАвигационная Спутниковая Система) [Jakowski et al., 2012; Afraimovich et al., 2013] и система геостационарных спутников SBAS (Satellite Based Augmentation System), используемая для поддержки GPS [Kunitsyn et al., 2015]. С использованием ГНСС в настоящее время осуществляется построение карт вариаций полного электронного содержания (ПЭС) с высоким пространственным разрешением (в регионах, где имеются достаточно плотные сети GPS/ГЛОНАСС, - Япония, Калифорния) [Saito et al., 1998], проводятся интерферометрия ионосферных неоднородностей [Afraimovich et al., 1998] и 4D-реконструкция ионосферы [Kunitsyn et al., 2011], строятся глобальные карты распределения ПЭС [Mannucci et al., 1998; Schaer et al., 1998; Hernández-Pajares et al., 1999].
Глобальные ионосферные карты полного электронного содержания GIM (карты GIM) представляют собой набор элементарных ячеек, которые охватывают практически весь земной шар. Размер ячейки составляет 5° по долготе и 2.5° по широте. Общее количество ячеек - 5183. Каждая ячейка содержит данные о вертикальном ПЭС. Таким образом, можно получить данные о вертикальном ПЭС с двухчасовым (с 2014 г. для отдельных лабораторий с часовым) временным разрешением по всему земному шару. В последние годы строятся региональные ионосферные карты с более высоким пространственным и временным разрешением [Ping et al., 2002; Bergeot et al., 2014].
С использованием карт GIM было решено большое число задач: проведены оценка полного числа электронов в ионосфере Земли [Astafyeva et al., 2008] и анализ особенностей Экваториальной аномалии [Huang et al., 2014], выявлены годовая асимметрия ионизации Северного и Южного полушарий [Gulyaeva et al., 2014] и эффекты стратосферных потеплений [Polyakova et al., 2014] и т. д. Глобальность представленных данных, вообще говоря, должна позволить решить задачу взаимодействия ионосферы различных регионов. Для этой цели мы планируем впервые использовать теорию графов.
К настоящему моменту теория графов очень хорошо разработана и имеет в своей основе строгий математический аппарат (см., например, обзор [Newman, 2003]). Теория графов (или, как их часто называют, сетей - networks) в последнее время широко используется для исследования больших сложных систем. Под сетью понимается набор взаимодействующих узлов, связанных между собой тем или иным образом. Признаком связи может выступать любой выбранный параметр - жесткое соединение в компьютерной сети, родственные связи в человеческом сообществе или уровень корреляции между рядами наблюдений. Определяя в предметной области «узлы» и находя между ними «связи», можно сформировать сеть.
Исследуя топологию полученной сети, можно обнаружить глобальную симметрию или асимметрию, выявить кратчайшие пути и скорость передачи информации (в широком смысле), изучить реакцию на сильное воздействие или перестройку системы в связи с каким-либо фактором, т. е. в конечном счете получить новую информацию о коллективной динамике системы в целом - в данном случае об ионосфере.
Исследования нейтральной атмосферы ведутся с применением теории графов с 2000-х гг. [Tsonis, Roebber, 2004; Tsonis, Swanson, 2008; Guez et al., 2012]. Анализ осуществлялся, как правило, с использованием данных архивов реанализа (в частности NCEP reanalysis data, NOAA/OAR/ESRL PSD, Boulder, Colorado [http://www.cdc.noaa.gov]). В настоящей работе мы планируем приложить теорию графов к исследованию ионосферы.
1. Afraimovich E.L., Palamartchouk K.S., Perevalova N.P. GPS radio interferometry of travelling ionospheric disturbances. J. Atmos. Solar-Terr. Phys. 1998, vol. 60, no. 12, pp. 1205-1223.
2. Afraimovich E.L., Astafyeva E.I., Yasukevich Yu.V., et al. Response of global and regional ionosphere electron content to solar activity changes. Geomagnetism and Aeronomy. 2008, vol. 48, no. 2, pp. 187-200.
3. Afraimovich E.L., Astafyeva E.I., Demyanov V.V., et al. A review of GPS/GLONASS studies of the ionospheric response to natural and anthropogenic processes and phenomena. J. Space Weather and Space Clim. 2013, vol. 3, A27.
4. Appleton E.V. The anomalous equatorial belt in the F2-layer. J. Atmos. Terr. Phys. 1954, vol. 5, pp. 348-351.
5. Astafyeva E.I., Afraimovich E L., Oinats A.V., et al. Dynamics of global electron content in 1998-2005 derived from global GPS data and IRI modeling. Adv. Space Res. 2008, vol. 42, pp. 763-769. DOI:https://doi.org/10.1016/j.asr.2007.11.007.
6. Bergeot N., Chevalier J.-M., Bruyninx C., et al. Near real-time ionospheric monitoring over Europe at the Royal Observatory of Belgium using GNSS data. J. Space Weather and Space Clim. 2014, vol. 4, A31.
7. Bufton J.L. Evidence for atmospheric carbon dioxide variability over the Gulf Stream. Geophys. Res. Lett. 1984, vol. 11, no. 11, pp. 1141-1143.
8. Guez O., Gozolchiani A., Berezin Y., Brenner S., Havlin S. Climate network structure evolves with North Atlantic Oscillation phases. Europhys. Lett. 2012, vol. 98, 38006. DOI:https://doi.org/10.1209/0295-5075/98/38006.
9. Gulyaeva T.L., Arikan F., Hernandez-Pajares M., Veselovsky I.S. North-south components of the annual asymmetry in the ionosphere. Radio Sci. 2014, vol. 49, pp. 485-496. DOI:https://doi.org/10.1002/2014RS005401.
10. Hernández-Pajares M., Juan J.M., Sanz J. New approaches in global ionospheric determination using ground GPS data. J. Atmos. Solar-Terr. Phys. 1999, vol. 61, pp. 1237-1247.
11. Huang L., Wang J., Jianga Y., et al. A preliminary study of the single crest phenomenon in total electron content (TEC) in the equatorial anomaly region around 120° E longitude between 1999 and 2012. Adv. Space Res. 2014, vol. 54, no. 11, pp. 2200-2207. DOI:https://doi.org/10.1016/j.asr.2014.08.021.
12. Jakowski N., Béniguel Y., DeFranceschi G., et al. Monitoring, tracking and forecasting ionospheric perturbations using GNSS techniques. J. Space Weather and Space Clim. 2012, vol. 2, A22.
13. Klimenko M.V., Klimenko V.V., Karpachev A.T., et al. Spatial features of Weddell Sea and Yakutsk Anomalies in foF2 diurnal variations during high solar activity periods: Interkosmos-19 satellite and ground-based ionosonde observations, IRI reproduction and GSM TIP model simulation. Adv. Space Res. 2015, vol. 55, pp. 2020-2032.
14. Kunitsyn V.E., Nesterov I.A., Padokhin A.M., Tumanova Yu.S. Ionospheric radio tomography based on the GPS/GLONASS navigation systems. J. Communications Technology and Electronics. 2011, vol. 56, no. 11, pp. 1269-1281.
15. Kunitsyn V., Kurbatov G., Yasyukevich Yu., Padokhin A. Investigation of SBAS L1/L5 signals and their application to the ionospheric TEC studies. Geoscience and Remote Sensing Letters. 2015, vol. 12, no. 3, pp. 547-551. DOI: 10.1109/ LGRS.2014.2350037.
16. Mannucci A.J., Wilson B.D., Yuan D.N., et al. A global mapping technique for GPS derived ionosphere TEC measurements. Radio Sci. 1998, vol. 33, no. 3, pp. 565-582.
17. Newman M. E. J. The Structure and Function of Complex Networks. SIAM Rev. 2003, vol. 45, no. 2, pp. 167-256. DOI:https://doi.org/10.1137/S003614450342480.
18. Ping J., Kono Y., Matsumoto K., et al. Regional ionosphere map over Japanese Islands. Earth Planets Space. 2002, vol. 54, pp. e13-e16.
19. Polyakova A.S., Chernigovskaya M.A., Perevalova N.P. Ionospheric effects of sudden stratospheric warmings in eastern Siberia region. J. Atmos. Solar-Terr. Phys. 2014, vol. 120, pp. 15-23. DOI:https://doi.org/10.1016/j.jastp.2014.08.011.
20. Saito A., Fukao S., Miyazaki S. High resolution mapping of TEC perturbations with the GSI GPS network over Japan. Geophys. Res. Lett. 1998, vol. 25, pp. 3079-3082. DOI:https://doi.org/10.1029/98GL52361.
21. Schaer S., Beutler G., Rothacher M. Mapping and predicting the ionosphere. Proceedings of the IGS AC Workshop. Darmstadt, Germany, February 9-11, 1998, pp. 307-320.
22. Tsonis A.A., Roebber P.J. The architecture of the climate network. Physica A. 2004, vol. 333, pp. 497-504.
23. Tsonis A.A., Swanson K.L. Topology and predictability of El Nino and La Nina networks. Phys. Rev. Lett. 2008, vol. 100, 228502.
24. Wang W., Lei J., Burns A.G., et al. Ionospheric response to the initial phase of geomagnetic storms: Common features. J. Geophys. Res. 2010, vol. 115, A07321. DOI: 10.1029/ 2009JA014461.
