Долговременные тренды ионосферных индексов солнечной активности

Полный текст

1. ВВЕДЕНИЕ

Долговременные изменения (тренды) критической частоты ионосферного слоя F2, foF2, анализировались неоднократно как один из возможных индикаторов изменения климата средней и верхней атмосферы (см., например, недавние обзоры [Данилов и Константинова, 2020; Laštovička, 2022]).

Для выделения таких изменений необходимо учесть гораздо более сильные зависимости foF2 от крайнего ультрафиолетового (EUV) излучения Солнца как источника ионизации и нагрева термосферы. В качестве индикатора EUV-излучения Солнца используют индексы солнечной активности F10, F30, Ly-α и MgII, где F10, F30 и Ly-α – потоки излучения Солнца на длинах волн 10.7, 30 см и 121.567 нм, MgII – отношение центральной части к периферии излучения в интервале 276–284 нм с центром на 280 нм [Danilov and Berbeneva, 2023; Laštovička and Burešova, 2023; Laštovička, 2024].

Дополнительную косвенную информацию о трендах foF2 можно получить на основе анализа ионосферных индексов солнечной активности IG и T. Индексы T и IG построены по экспериментальным данным медиан foF2 ряда ионосферных станций для замены солнечных индексов в эмпирических моделях с целью обеспечения минимальных ошибок вычисления foF2 по этим моделям [Liu et al., 1983; Caruana, 1990]. Индексы IG или T являются входным параметром модели IRI [Bilitza, 2018] для замены индекса Rz в уравнении для медианы foF2

$foF2=a_0+a_{1}Rz$, (1)

где Rz – международное число солнечных пятен (прежняя версия, которая включает классический Цюрихский ряд данных), a₀ и a₁ – коэффициенты, которые определяются на основе карт ITU-R для данного пункта, месяца года и мирового времени [Jones and Gallet, 1962, 1965]. Уравнение (1) позволяет получить глобальное распределение foF2 для данного Rz, месяца года и мирового времени. Подстановка IG в уравнение (1) вместо Rz обычно дает более точное глобальное распределение медианы foF2 для данного месяца данного года и мирового времени, поскольку ионосферные индексы основаны на измерениях foF2 в эту дату. Учет зависимости IG от индекса солнечной активности, например F10, позволяет выделить тренд IG, который может служить косвенным индикатором изменения климата верхней атмосферы.

В предыдущей работе были выделены тренды ионосферных индексов IG и T после исключения их зависимостей от индексов солнечной активности F10 и F30 [Deminov, 2024]. Было получено, в том числе, что отрицательные тренды индексов IG и T усилились в последнее десятилетие. Причина такого свойства долговременных изменений ионосферных индексов остается неизвестной. Возможно, что дополнительный учет индексов солнечной активности Ly-α и MgII позволит выделить особенности трендов ионосферных индексов в последнее десятилетие для разных индексов солнечной активности. Решение этой задачи было главной целью данной работы.

2. ИНДЕКСЫ СОЛНЕЧНОЙ АКТИВНОСТИ

Исходными для анализа были средние за месяц ионосферные и солнечные индексы активности T, IG, F10, Ly-α и MgII. Индексы T, IG и MgII являются безразмерными величинами, индекс F10 измеряется в 10^-22Вт/(м²Гц), индекс Ly-α – в 10¹⁵фотон/(м²с). Индекс T построен по данным медиан foF2 во все часы мирового времени для каждой из ионосферных станций, выбранных для анализа [Caruana, 1990]. Индекс IG построен по данным медиан foF2 ионосферных станций в полдень [Liu et al., 1983]. Наборы ионосферных станций, использованных для вычисления T и IG, не совпадают. По этой причине для одинаковых условий индексы T и IG могут различаться, но обычно их отличие незначительно.

Индекс Ly-α получен по данным измерений излучения в линии Лайман-альфа водорода (121.167 нм) на нескольких спутниках, которые были откалиброваны по наиболее надежным из этих данных. Кроме того, для периодов отсутствия измерений Ly-α индекс Ly-α был получен на основе уравнений регрессии, отражающих связь Ly-α с F10, F30 или MgII. Следовательно, данные индекса Ly-α для больших интервалов времени являются составными (композитными) данными. Ниже использована версия 4 таких композитных данных Ly-α [Machol et al., 2019]. В этой версии есть данные об индексе Ly-α с 1947 г. по настоящее время, но измерения Ly-α начались с середины 1977 г. Здесь использованы средние за месяц значения Ly-α в интервале 01.1979–03.2024, где указаны месяц года и год. Отметим, что в этом интервале есть период 04.1989–11.1991, для которого отсутствующие данные Ly-α были заполнены данными MgII на основе уравнения регрессии Ly-α с MgII.

Индекс MgII также получен по данным измерений на спутниках в полосе примерно 276–284 нм как отношение интенсивности излучения в центре этой полосы (280 нм) к ее флангам [Snow et al., 2019]. Данные индекса MgII также являются составными (композитными) данными. Они начинаются с 01.1979. Здесь использованы средние за месяц значения MgII в интервале 01.1979–03.2024.

По средним за месяц значениям индексов T, IG, F10, Ly-α и MgII были получены скользящие средние за год значения этих индексов (T₁₂, IG₁₂, F10₁₂, Ly-α₁₂ и MgII₁₂) для каждого месяца года в интервале 01.1980–09.2023. Интервал 01.1980–12.2010 был выбран в качестве эталонного интервала, для которого определялись корреляционные связи между ионосферными и солнечными индексами активности. Для этого интервала корреляция между индексами T₁₂ и IG₁₂ почти полная:

$T_{12}=4.0+0.947I{G}_{12}\pm 2.1$ (2)

с коэффициентом корреляции K = 0.9993. Корреляция между индексами Ly-α₁₂ и MgII₁₂ также достаточно высокая:

$Ly-{\alpha }_{12}=-13.4+113.7MgII\pm 0.08$ (3)

с коэффициентом корреляции K = 0.993.

Для выделения трендов ионосферных индексов IG₁₂ и T₁₂ необходимо исключить зависимости этих индексов от солнечной активности, в данном случае, от индексов MgII₁₂, Ly-α₁₂ или F10₁₂ с помощью уравнений регрессии

$Y_{\mathrm{mod}}\left(X\right)=b_0+b_{1}X+b_2{X}^2$, (4)

где Y равно IG₁₂ или T₁₂, X равно MgII₁₂, Ly-α₁₂ или F10₁₂. Ионосферный индекс, вычисленный по уравнению (4), является моделью этого индекса. Он обозначен через Y_mod(X). Для определения коэффициентов уравнений регрессии b_j использованы данные об анализируемых индексах активности за 1980–2010 гг. Для оценки точности этих моделей в табл. 1 приведены коэффициенты корреляции K и стандартные отклонения σ измеренных значений Y от Y_mod. Из табл. 1 видно, что точности моделей (4) достаточно высокие. Тем не менее, зависимости IG₁₂ и T₁₂ от MgII₁₂ и F10₁₂ точнее зависимостей ионосферных индексов от Ly-α₁₂. Для большей наглядности некоторые из этих зависимостей приведены на рис. 1. Из данных на этом рисунке видно, что полиномы второй степени являются достаточно точными аппроксимациями этих зависимостей.

Таблица 1. Стандартные отклонения σ и коэффициенты корреляции K уравнений регрессии (4) по данным об ионосферных индексах солнечной активности и солнечных индексах этой активности за 1980–2010 гг.

Рис. 1. Зависимости ионосферных индексов T₁₂ и IG₁₂ от солнечных индексов активности MgII₁₂ и Ly-α₁₂ по данным измерений и уравнениям регрессии (4) – точки и сплошные линии; K и σ – коэффициенты корреляции и стандартные отклонения этих уравнений.

3. ДОЛГОВРЕМЕННЫЕ ТРЕНДЫ ИОНОСФЕРНЫХ ИНДЕКСОВ

На предыдущем этапе были получены модели Y_mod(X). Они определяются зависимостью ионосферного индекса Y_mod от солнечного индекса X по уравнению регрессии (4). Это позволяет найти долговременные тренды индексов Y с помощью уравнений регрессии, которые в линейном приближении имеют вид:

$\Delta Y\left(X\right)=Y-Y_{\mathrm{mod}}\left(X\right)=c_0+c_{1}t$, (5)

где t – время в годах, c₀ и c₁ – коэффициенты уравнения регрессии, величины Y и Y_mod(X) – скользящие средние за год значения ионосферного индекса по данным измерений и по модели, которые центрированы на данный месяц года. Ионосферные индексы являются безразмерными величинами. Поэтому коэффициент c₁ имеет размерность 1/год. Он дает скорость изменения ионосферного индекса Y со временем, из которого исключена сильная зависимость Y от солнечной активности с помощью уравнения регрессии Y_mod(X).

Одной из целей данной работы было оценить особенности трендов ионосферных индексов в последнее десятилетие. Поэтому тренды ионосферных индексов оценивались для интервалов 1980–2012 и 2013–2023 гг.

В табл. 2 приведены параметры уравнений регрессии (5) для этих интервалов. Из данных в таблице 2 следует, что все анализируемые тренды являются отрицательными (c₁ < 0). Для интервала 1980–2012 они не значимы (коэффициенты корреляции K изменяются в пределах 0.01–0.23) с сильными флуктуациями ∆Y(Ly-α₁₂) относительно трендов (σ = 6.5 ± 0.1). Для интервала 2013–2023 все анализируемые тренды значимы, т.е. они отрицательны и усиливаются при переходе от интервала 1980–2012 к интервалу 2013–2023 гг. Самые сильные (c₁ = –2.78) и слабые (c₁ = –1.42) из этих трендов в интервале 2013–2023 наблюдаются для ∆IG₁₂(MgII₁₂) и ∆T₁₂(F10₁₂). Тренды ∆IG₁₂(X) и ∆T₁₂(X) для совпадающих индексов X отличаются слабо, тем не менее, отрицательные тренды ∆IG₁₂(X) немного сильнее трендов ∆T₁₂(X).

Таблица 2. Коэффициенты корреляции K, стандартные отклонения σ и коэффициенты c₁ (в 1/год) уравнений регрессии (5) по данным измерений ионосферных (IG₁₂, T₁₂) и солнечных (MgII₁₂, Ly-α₁₂, F10₁₂) индексов за 1980–2012 и 2013–2023 гг.

Более наглядно о характере изменений ∆Y(X) со временем можно судить по данным на рис. 2 и рис. 3. Из данных на этих рисунках можно видеть, что разброс данных относительно линейных трендов действительно большой. Этот разброс особенно большой для ∆Y(Ly-α₁₂), включая интервал 1989–1991, когда прямые измерения Ly-α отсутствовали и были заполнены данными MgII на основе уравнения регрессии между Ly-α и MgII [Machol et al., 2019]. Относительно большие значения стандартных отклонений σ для ∆Y(Ly-α₁₂) в интервале 1980–2012 связаны с этой же причиной (см. таблицу 2). Отметим, что на рисунках 2 и 3 не видно особенно сильных флуктуаций ∆Y(MgII₁₂) для интервала 1989–1991, в котором MgII использовался для заполнения отсутствующих данных Ly-α.

Рис. 2. Изменения индекса ΔIG₁₂(X) со временем в годах по экспериментальным данным (точки) и линейные интерполяции (тренды) этих данных – сплошные линии.

Рис. 3. Изменения индекса ΔT₁₂(X) со временем в годах по экспериментальным данным (точки) и линейные интерполяции (тренды) этих данных – сплошные линии.

Очень сильные отрицательные тренды ∆Y(MgII₁₂) в интервале 2013–2023 соответствуют определенным фазам солнечных циклов. Дополнительную информацию об особенностях изменений трендов с циклами солнечной активности можно получить на основе сопоставления изменений со временем ионосферных индексов Y и моделей этих индексов Y_mod(X). На рис. 4 показан пример такого сопоставления для индексов IG₁₂, IG_mod(F10₁₂) и IG_mod(MgII₁₂). Из этого рисунка видно, что интервал 2013–2023 соответствует фазе максимума и спада солнечного цикла 24 и фазе роста солнечного цикла 25. Считают, что цикл 25 начался в конце 2019 г. [Upton and Hathaway, 2023]. Из данных на этом рисунке можно видеть, что самые сильные отклонения IG_mod(MgII₁₂) от IG₁₂ происходили на фазе роста солнечного цикла 25, которые и привели сильному отрицательному тренду ∆IG₁₂(MgII₁₂) = IG₁₂ – IG_mod(MgII₁₂). Для этого периода отклонения IG_mod(F10₁₂) от IG₁₂ были относительно слабыми. Следовательно, индекс F10 является более точным индикатором солнечной активности, чем MgII, для ионосферного индекса IG на фазе роста солнечного цикла 25. Данное утверждение справедливо и для ионосферного индекса T. Дополнительный анализ показал, что в интервале 1980–2013 величины IG_mod(MgII₁₂) и IG_mod(F10₁₂) изменялись почти синхронно и слабо отличались от IG₁₂, т.е. отмеченная выше особенность индекса MgII на фазе роста солнечного цикла 25 не наблюдалась за весь предыдущий период измерений этого индекса.

Рис. 4. Изменения со временем в годах индекса IG₁₂ (толстая линия) и моделей этого индекса IG_mod(F10₁₂) – тонкая линия и IG_mod(MgII₁₂) – штриховая линия.

4. ОБСУЖДЕНИЕ

Ионосферные индексы T и IG получены по медианам foF2 ряда ионосферных станций Северного и Южного полушарий. Поэтому они могут служить косвенными показателями средних изменений foF2, включая долговременные изменения этой величины. Точность определения T и IG по данным foF2 понижена при низкой солнечной активности. Это следует из уравнения (1): foF2 почти не зависит от солнечной активности при выполнении условия a₀ > a₁Rz. Поэтому, например, отклонения IG₁₂ от IG_mod(MgII₁₂) на рис. 4 при низкой солнечной активности (2019–2020) могут быть, по крайней мере, частично связаны с неточностью определения ионосферного индекса IG. Для фазы роста солнечного цикла 25 (после 2020 г.) вычисления ионосферных индексов по данным foF2 более надежны. Это позволяет утверждать, что для фазы роста солнечного цикла 25 индекс MgII завышает вклад солнечной активности в ионосферный индекс IG и, по-видимому, в foF2. В данном случае, индекс IG позволил выделить интервал, для которого индекс MgII перестает быть адекватным индикатором солнечной активности для foF2. Это утверждение требует независимой проверки, поскольку IG является косвенным индексом для foF2.

Целью данной работы было уточнить особенности трендов ионосферных индексов T и IG в последнее десятилетие на основе учета дополнительных индексов солнечной активности MgII и Ly-α. Результат оказался неожиданным: для интервала 2013–2023 учет MgII или Ly-α привел даже к более сильным отрицательным трендам ионосферных индексов, чем общепринятый индекс F10. Поэтому вопрос о причине усиления в последнее десятилетие отрицательных трендов ионосферных индексов и, тем более foF2, остается открытым. Возможно, что рассмотрение средних за месяц ионосферных и солнечных индексов позволит до некоторой степени решить эту задачу. Это требует специального рассмотрения, что выходит за рамки данной работы.

5. ВЫВОДЫ

В работе представлены результаты выделения трендов средних за год ионосферных индексов ∆IG и ∆T, которые получены после исключения из IG и T зависимости этих индексов от средних за год индексов солнечной активности. Индексами солнечной активности были F10, Ly-α и MgII – потоки излучения Солнца на 10.7 см, в линии Лайман-альфа водорода (121.567 нм) и отношение центральной части к флангам в полосе излучения магния 276–284 нм. Рассмотрены два интервала времени (в годах) 1980–2012 и 2013–2023. Получены следующие выводы.

1. Для интервала 1980–2012 все анализируемые линейные тренды отрицательны, т.е. величины ∆IG и ∆T уменьшались со временем. Они были очень слабыми и незначимыми. Флуктуации ∆IG и ∆T относительно трендов для Ly-α были почти вдвое больше, чем для F10 и MgII.
2. Для интервала 2013–2023 все анализируемые линейные тренды усилились и стали значимыми, т.е. увеличилась скорость уменьшения ∆IG и ∆T со временем. Для MgII эта скорость была почти в два раза больше, чем для F10.
3. Для интервала 2013–2023 индекс MgII завышал вклад солнечного излучения в ионосферные индексы, особенно в фазу роста солнечного цикла 25, который начался в конце 2019 г. Это и привело к высоким значениям отрицательных трендов ионосферных индексов для MgII в данном интервале времени. Для F10 такой тренд был гораздо меньше. В результате, в фазу роста солнечного цикла 25 индекс F10 стал более адекватным, чем MgII, индикатором солнечной активности для ионосферных индексов.
4. В интервале 1980–2012 индексы F10 и MgII изменялись почти синхронно. Фаза роста солнечного цикла 25 стала первым случаем нарушения этой синхронности за весь период измерения MgII.

БЛАГОДАРНОСТИ

Данные об индексах солнечной активности были взяты с сайтов http://www.ukssdc.ac.uk/wdcc1 (WDC for Solar-Terrestrial Physics, UK), ftp.seismo.nrcan.gc.ca/spaceweather (Space Weather Canada), www.sws.bom.gov.au/HF_Systems (Space Weather Services, Australia), https://lasp.colorado.edu/lisird (LASP Interactive Solar Irradiance Datacenter, USA) 10.04.2024.

ФИНАНСИРОВАНИЕ РАБОТЫ

Исследование выполнено при поддержке Программы фундаментальных научных исследований в Российской Федерации по теме: “Изучение солнечной активности и физических процессов в системе Солнце–Земля” (№ 1021100714181-3).

КОНФЛИКТ ИНТЕРЕСОВ

Автор заявляет об отсутствии конфликта интересов.

Об авторах

М. Г. Деминов

Автор, ответственный за переписку.
Email: deminov@izmiran.ru
Россия, Троицк

Список литературы

Дополнительные файлы

Доп. файлы

Действие

1. JATS XML

Скачать

2. Рис. 1. Зависимости ионосферных индексов T12 и IG12 от солнечных индексов активности MgII12 и Ly-α12 по данным измерений и уравнениям регрессии (4) – точки и сплошные линии; K и σ – коэффициенты корреляции и стандартные отклонения этих уравнений.

Скачать (141KB)

Метаданные

3. Рис. 2. Изменения индекса ΔIG12(X) со временем в годах по экспериментальным данным (точки) и линейные интерполяции (тренды) этих данных – сплошные линии.

Скачать (153KB)

Метаданные

4. Рис. 3. Изменения индекса ΔT12(X) со временем в годах по экспериментальным данным (точки) и линейные интерполяции (тренды) этих данных – сплошные линии.

Скачать (147KB)

Метаданные

5. Рис. 4. Изменения со временем в годах индекса IG12 (толстая линия) и моделей этого индекса IGmod(F1012) – тонкая линия и IGmod(MgII12) – штриховая линия.

Скачать (60KB)

Метаданные