(44-5) 15 * << * >> * Русский * English * Содержание * Все выпуски

Автоматизированный метод вычисления Dst-индекса на основе вейвлет-модели вариаций геомагнитного поля
О.В. Мандрикова 1, А.А. Степаненко 2

1 Институт космофизических исследований и распространения радиоволн ДВО РАН,
684034, Камчатский край, Елизовский район, c. Паратунка, ул.Мирная, д. 7,

2 Камчатский государственный технический университет,
683003, Россия, г. Петропавловск-Камчатский, ул. Ключевская, д.35

 PDF, 2297 kB

DOI: 10.18287/2412-6179-CO-709

Страницы: 797-808.

Аннотация:
Предложен метод вычисления индекса геомагнитной активности Dst, основанный на вейвлет-модели вариаций геомагнитного поля. Метод позволяет в автоматическом режиме получать значения Dst-индекса с 1-минутным разрешением. Апробация метода выполнена на данных приэкваториальных станций [1]. В работе описан алгоритм выполнения расчетов и приведены результаты оценок. Выполнено сравнение результатов расчета с классическим подходом и с методом, используемым в Мировом центре данных Киото. Показано, что предлагаемый метод позволяет в оперативном режиме получать значения Dst-индекса с допустимой погрешностью.

Ключевые слова:
анализ данных, вейвлет-преобразование, Dst-индекс, геомагнитная активность.

Благодарности
Работа выполнена в рамках ГЗ по теме «Динамика физических процессов ближнего космоса и геосфер» (2018-2020) № гос. регистрации АААА-А17-117080110043-4. Авторы благодарят институты, поддерживающие станции регистрации данных, которые были использованы в исследовании.

Цитирование:
Мандрикова О.В. Автоматизированный метод вычисления Dst-индекса на основе вейвлет-модели вариаций геомагнитного поля / О.В. Мандрикова, А.А. Степаненко // Компьютерная оптика. – 2020. – Т. 44, № 5. – С. 797-808. – DOI: 10.18287/2412-6179-CO-709.

Citation:
Mandrikova OV, Stepanenko AA. Automated method for calculating the Dst-index based on the wavelet model of geomagnetic field variations. Computer Optics 2020; 44(5): 797-808. DOI: 10.18287/2412-6179-CO-709.

Литература:
  1. International real-time magnetic observatory network intermagnet [Электронный ресурс]. – URL: http://intermagnet.org/ (дата обращения 12.10.2019).
  2. World data center for geomagnetism, Kyoto [Электронный ресурс]. – URL: http://wdc.kugi.kyoto-u.ac.jp/ (дата обращения 11.10.2019).
  3. Zaitsev, A.N. Sudden variations in the solar wind ion flux and their signature in the geomagnetic field disturbances / A.N. Zaitsev, P.A. Dalin // Geomagnetism and Aeronomy. – 2002. – Vol. 42, Issue 6. – P. 717-724.
  4. Russel, C.T. Cusp observations of high- and low-latitude reconnection for northward IMF: An alternate view / C.T. Russel, G. Le, S.M. Petrinec // Journal of Geophysical Research: Space Physics. – 2000. – Vol. 105. – P. 5489-5495.
  5. McPherron, R. Magnetospheric dynamics / R. McPherron, M.G. Kivelson, C.T. Russell. – Cambridge: Cambridge University Press, 1995. – 400 p.
  6. Mandrikova, O.V. Method for determining the geomagnetic activity index based on wavelet packets / O.V. Mandrikova, S.E. Smirnov, I.S. Solovjev // Geomagnetism and Aeronomy. – 2012. – Vol. 52. – P. 111-120. – DOI: 10.1134/S0016793211060107.
  7. Mandrikova, O.V. New wavelet-based approach intended for the analysis of subtle features of complex natural signals / O.V. Mandrikova, I.S. Solovjev, V.V. Geppener, D.M. Klionskiy // Pattern Recognition and Image Analysis. – 2011. – Vol. 21 – P. 300-303 – DOI: 10.1134/S1054661811020726.
  8. Мандрикова, О.В. Автоматический способ оценки состояния геомагнитного поля / О.В. Мандрикова, Е.А. Жижикина // Компьютерная оптика. – 2015. – Т. 39, № 3. – С. 420-428. – DOI: 10.18287/0134-2452-2015-39-3-420-428.
  9. Sugiura, M. Hourly values of equatorial Dst for the IGY / M. Sugiura // Annals of the International Geophysical Year. – 1964. – Vol. 35. – P. 9-45.
  10. Вариации магнитного поля Земли. База цифровых данных магнитных обсерваторий России за период 1984-2000 гг. на CD-ROM [Электронный ресурс] / А.С. Амиантов, А.Н. Зайцев, В.И. Одинцов, В.Г. Петров – 2001. – 44 с. – URL: http://wdcb.ru/stp/data/geo_min.val/Variational_Measurements/Database_Earth_Magnetic_Field_Variations/Variations_of_the%20Earth_Magnetic_Field_Database.pdf (дата обращения 29.04.2020).
  11. Reeves, G.D. Acceleration and loss of relativistic electrons during geomagnetic storms / G.D. Reeves, K.L. McAdams, R.H.W. Friedel, T.P. O’Brien // Geophysical Research Letters. – 2003. – Vol. 30, Issue 10. – 1529. – DOI: 10.1029/2002GL016513.
  12. Sugiura, M. Equatoria Dst index: 1957-1986 / M. Sugiura, T. Kamei, A. Berthelier, M. Menvielle // IAGA Bulletin. – 1991. – Vol. 40. – P. 6-14.
  13. Sugiura, M. Provisional hourly values of equatorial Dst for 1961, 1962, and 1963. NASA Technical Note D-4047 / M. Sugiura, S. Hendricks. – Washington: National Aeronautics and Space Administration, 1967. – 45 p.
  14. Karinen, A. New reconstruction of the Dst index for 1932-2002 / A. Karinen, K. Mursula // Annales Geophysicae. – 2005. – Vol. 23. – P. 475-485. – DOI: 10.5194/angeo-23-475-2005.
  15. Mandrikova, O.V. Analysis of the Earth’s magnetic field variations on the basis of a wavelet-based approach / O.V. Mandrikova, I.S. Solovjev, V. Geppener, R. Taha Al-Kasasbehd, D. Klionskiy // Digital Signal Processing. – 2013. – Vol. 23. – P. 329-339. – DOI: 10.1016/j.dsp.2012.08.007.
  16. Мандрикова, О.В. Вейвлет-анализ данных магнитного поля земли / О.В. Мандрикова, В.В. Богданов, И.С. Соловьев // Геомагнетизм и Аэрономия. – 2013. – Т. 53, № 2. – С. 282-288. – DOI: 10.7868/S0016794013020107.
  17. Mandrikova, O.V. Multiscale variation model and activity level estimation algorithm of the Earth's magnetic field based on wavelet packets / O.V. Mandrikova, I.S. Solovyev, S.Y. Khomutov, V.V. Geppener, D.M. Klionskiy, M.I. Bogachev // Annales Geophysicae. – 2018. – Vol. 36. – P. 1207-1225. – DOI: 10.5194/angeo-36-1207-2018.
  18. Mallat, S.G. A wavelet tour of signal processing / S.G. Mallat. – Burlington: Academic Press, 2009. – 805 p.
  19. Holschneider, M. Wavelets: An analysis tool / M. Holschneider. – Oxford: Oxford University Press, 1995. – 440 p.
  20. Спицин, В.Г. Распознавание символов на основе вейвлет-преобразования, метода главных компонент и нейронных сетей / В.Г. Спицын, Ю.А. Болотова, Н.Х. Фан, Т.Ч. Буй // Компьютерная оптика. – 2016. – Т. 40, № 2. – С. 249-257. – DOI: 10.18287/2412-6179-2016-40-2-249-257.
  21. Фетисова, Н.В. Алгоритм выделения интенсивных аномальных изменений во временном ходе параметров ионосферы / Н.В. Фетисова // Компьютерная оптика. – 2019. – Т. 43, № 6. – С. 1064-1071. – DOI: 10.18287/2412-6179-2019-43-6-1064-1071.
  22. Kunagu, P. Wavelet characterization of external magnetic sources as observed by CHAMP satellite: evidence for unmodeled signals in geomagnetic field models / P. Kunagu, G. Balasis, V. Lesur, E. Chandrasekhar, C. Papadimitriou // Geophysical Journal International. – 2013. – Vol. 192. – P. 946-950. – DOI: 10.1093/gji/ggs093.
  23. Hafez, A.G. Clear P-wave arrival of weak events and automatic onset determination using wavelet filter banks / A.G. Hafez, T.A. Khan, T. Kohda // Digital Signal Processing. – 2010. – Vol. 20. – P. 715-723.
  24. Jach, A. Wavelet-based index of magnetic storm activity / A. Jach, P. Kokoszka, J. Sojka, L.J. Zhu // Journal of Geophysical Research: Space Physics. – 2006. – Vol. 111, Issue A9. – P. 1-11. – DOI: 10.1029/2006ja 011635.
  25. Balasis, G. Magnetospheric ULF wave studies in the frame ofSwarm mission: a time-frequency analysis tool for automated detection of pulsations in magnetic and electric field observations / G. Balasis, I.A. Daglis, C. Papadimitriou, M. Georgiou, R. Haagmans // Earth, Planets and Space. – 2013. – Vol. 65. – P. 1385-1798.
  26. Balasis, G. Magnetospheric ULF wave power features in the topside ionosphere revealed observations by Swarm observations / G. Balasis, I.A. Daglis, C. Papadimitriou, V. Pilipenko // Geophysical Research Letters. – 2015. – Vol. 42. – P. 6922-6930.
  27. Zaourar, N. Wavelet-based multiscale analysis of geomagnetic disturbance / N. Zaourar, M. Hamoudi, M. Mandea, G. Balasis, M. Holschneider // Earth, Planets and Space. – 2013. – Vol. 65. – P. 1525-1540. – DOI: 10.5047/eps.2013.05.001.
  28. Xu, Z. An assessment study of the wavelet-based index of magnetic storm activity (WISA) and its comprasion to the Dst index / Z. Xu, L. Zhu, J. Sojka, P. Kokoszka, A. Jach // Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics. – 2008. – Vol. 70. – P. 1579-1588.
  29. Chui, C.K. An introduction to wavelets / C.K. Chui. – San Diego: Academic Press, 1992. – 366 p.
  30. Mandrikova, O.V. Methods of analysis of geomagnetic field variations and cosmic ray data / O.V. Mandrikova, I.S. Solovev, T.L. Zalyaev // Earth, Planet and Space. – 2014. – Vol. 66. – P. 1-17. – DOI: 10.1186/s40623-014-0148-0.
  31. Bartels, J. The three-hour-range index measuring geomagnetic activity / J. Bartels, N.H. Heck, H.F. Johnson // Terrestrial Magnetism and Atmospheric Electricity. – 1939. – Vol. 44. – P. 411-454. – DOI: 10.1029/TE044i004p00411.
  32. Теоретические основы статистической радиотехники / Б.Р. Левин. – Изд. 3-е, перераб. и доп. – М.: Радио и связь, 1989. – 653 с.
  33. Mandrikova, O.V. Method of analysis of cosmic ray data based on neural networks of LVQ / O.V. Mandrikova, V.V. Geppener, B.S. Mandrikova // Journal of Physics: Conference Series. – 2019. – Vol. 23. – P. 329-339. – DOI: 10.1088/1742-6596/1368/5/0520.

© 2009, IPSI RAS
Россия, 443001, Самара, ул. Молодогвардейская, 151; электронная почта: ko@smr.ru ; тел: +7 (846) 242-41-24 (ответственный секретарь), +7 (846) 332-56-22 (технический редактор), факс: +7 (846) 332-56-20