Dependence of annual asymmetry in NmF2 on local time

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Based on the global empirical model of the F2 layer critical frequency median (Satellite and Digisonde Data Model of the F2 layer, SDMF2), an analysis was made of the properties of diurnal variations in the annual asymmetry in the concentration of the F2 layer maximum NmF2 at different values of the solar activity index F. The AI index, which characterizes the relative difference in NmF2 averaged over all longitudes and latitudes between January and July at a given local time, was used as a parameter of this asymmetry. It was found that the diurnal variations of the AI index are dominated by a semidiurnal mode with maxima in the daytime and at night. The daytime maximum of the AI index is almost independent of the level of solar activity. The nighttime AI maximum decreases with increasing solar activity. For low solar activity, the daytime and nighttime AI maxima almost coincide in amplitude when AI = 16—17%. The difference in the solar radio flux between January and July due to the ellipticity of the Earth’s orbit relative to the Sun makes a significant contribution to the AI index at all hours of the day. On average, it is 3—4% and can reach 5% with low solar activity at night. The difference in the AI index for low and high activity according to the IRI model (with URSI and, especially, CCIR coefficients) is overestimated relative to the SDMF2 model at almost all hours of the day, apparently due to the limited number of experimental data when obtaining the CCIR and URSI coefficients especially over the oceans

Full Text

Restricted Access

About the authors

V. N. Shubin

Pushkov Institute of Terrestrial Magnetism, Ionosphere and Radio Wave Propagation, Russian Academy of Sciences (IZMIRAN)

Author for correspondence.
Email: shubin@izmiran.ru
Russian Federation, Moscow

V. I. Badin

Pushkov Institute of Terrestrial Magnetism, Ionosphere and Radio Wave Propagation, Russian Academy of Sciences (IZMIRAN)

Email: shubin@izmiran.ru
Russian Federation, Moscow

M. G. Deminov

Pushkov Institute of Terrestrial Magnetism, Ionosphere and Radio Wave Propagation, Russian Academy of Sciences (IZMIRAN)

Email: shubin@izmiran.ru
Russian Federation, Moscow

R. G. Deminov

Kazan Federal University

Email: shubin@izmiran.ru
Russian Federation, Kazan

References

  1. Деминов М.Г., Шубин В.Н., Деминов Р.Г. Зависимость годовой асимметрии в NmF2 от геомагнитной широты и солнечной активности // Геомагнетизм и аэрономия. Т. 61. № 3. С. 347—353. 2021. https://doi.org/10.31857/S0016794021030032
  2. Деминов М.Г., Деминова Г.Ф. Зависимость локального индекса годовой асимметрии для NmF2 от местного времени и солнечной активности // Геомагнетизм и аэрономия. Т. 63. № 2. С. 147—153. 2023. https://doi.org/10.31857/S0016794022600636
  3. Шубин В.Н. Глобальная эмпирическая модель критической частоты F2-слоя ионосферы для спокойных геомагнитных условий // Геомагнетизм и аэрономия. Т. 57. № 4. С. 450—462. 2017. https://doi.org/10.7868/S0016794017040186
  4. Bilitza D. IRI the international standard for the ionosphere // Adv. Radio Sci. V. 16. P. 1—11. 2018. https://doi.org/10.5194/ars-16-1-2018
  5. Brown S., Bilitza D., Yigit E. Improvements to predictions of the ionospheric annual anomaly by the international reference ionosphere model // Ann. Geophys. Discuss. 2018. https://doi.org//10.5194/angeo-2018-97
  6. Dang T., Wang W., Burns A., Dou X., Wan W., Lei J. Simulations of the ionospheric annual asymmetry: Sun-Earth distance effect // J. Geophys. Res. —Space. V. 122. № 6. P. 6727—6736. 2017. https://doi.org/10.1002/2017JA024188
  7. Gulyaeva T.L., Arikan F., Hernandez-Pajares M., Veselovsky I.S. North-south components of the annual asymmetry in the ionosphere // Radio Sci. V. 49. № 7. P. 485—496. 2014. https://doi.org/10.1002/2014RS005401
  8. Gustafsson G., Papitashvili N.E., Papitashvili V.O. A revised corrected geomagnetic coordinate system for Epochs 1985 and 1990 // J. Atmos. Terr. Phys. V. 54. № 11—12. P. 1609—1631. 1992. https://doi.org/10.1016/0021-9169(92)90167-J
  9. Jones W.B., Gallet R.M. The representation of diurnal and geographic variations of ionospheric data by numerical methods // Telecommun. J. V. 29. № 5. P. 129—149. 1962.
  10. Jones W.B., Gallet R.M. Representation of diurnal and geographic variations of ionospheric data by numerical methods // Telecommun. J. V. 32. № 1. P. 18—28. 1965.
  11. Lei J., Dou X., Burns A., Wang W., Luan X., Zeng Z., Xu J. Annual asymmetry in thermospheric density: Observations and simulations // J. Geophys. Res. —Space. V. 118. № 5. P. 2503—2510. 2013. 10.1002/jgra.50253' target='_blank'>https://doi.org/doi: 10.1002/jgra.50253
  12. Mendillo M., Huang C.L., Pi X., Rishbeth H., Meier R. The global ionospheric asymmetry in total electron content // J. Atmos. Sol.-Terr. Phys. V. 67. № 15. P. 1377—1387. 2005. https://doi.org/10.1016/j.jastp.2005.06.021
  13. Mikhailov A.V., Perrone L. The annual asymmetry in the F2 layer during deep solar minimum (2008—2009): December anomaly // J. Geophys. Res. —Space. V. 120. № 2. P. 1341—1354. 2015. https://doi.org/10.1002/2014JA020929
  14. Rishbeth H., Müller-Wodarg I.C.F. Why is there more ionosphere in January than in July? The annual asymmetry in the F2-layer // Ann. Geophys. V. 24. № 12. P. 3293—3311. 2006. https://doi.org/10.5194/angeo-24-3293-2006
  15. Rush C.M., PoKempner M., Anderson D.N., Perry J., Stewart F.G., Reasoner R. Maps of foF2 derived from observations and theoretical data // Radio Sci. V. 19. № 4. P. 1083—1097. 1984. https://doi.org/10.1029/RS019i004p01083
  16. Rush C., Fox M., Bilitza D., Davies K., McNamara L., Stewart F., PoKempner M. Ionospheric mapping —an update of foF2 coefficients // Telecomm. J. V. 56. № 3. P. 179—182. 1989.
  17. Sai Gowtam V., Tulasi Ram S. Ionospheric annual anomaly —New insights to the physical mechanisms // J. Geophys. Res. —Space. V. 122. № 8. P. 8816—8830. 2017a. https://doi.org/10.1002/2017JA024170
  18. Sai Gowtam V., Tulasi Ram S. Ionospheric winter anomaly and annual anomaly observed from Formosat-3/COSMIC Radio Occultation observations during the ascending phase of solar cycle 24 // Adv. Space Res. V. 60. № 8. P. 1585—1593. 2017b. https://doi.org/10.1016/j.asr.2017.03.017
  19. Yonezawa T. The solar-activity and latitudinal characteristics of the seasonal, non-seasonal and semi-annual variations in the peak electron densities of the F2-layer at noon and at midnight in middle and low latitudes // J. Atmos. Terr. Phys. V. 33. № 6. P. 889—907. 1971. https://doi.org/10.1016/0021-9169(71)90089-4
  20. Zhao B., Wan W., Liu L., Mao T., Ren Z., Wang M., Christensen A.B. Features of annual and semiannual variations derived from the global ionospheric maps of total electron content // Ann. Geophys. V. 25. № 12. P. 2513—2527. 2007. https://doi.org/10.5194/angeo-25-2513-2007
  21. Zeng Z., Burns A., Wang W., Lei J., Solomon S., Syndergaard S., Qian L., Kuo Y.-H. Ionospheric annual asymmetry observed by the COSMIC radio occultation measurements and simulated by the TIEGCM // J. Geophys. Res. —Space. V. 113. № 7. A07305. 2008. https://doi.org/10.1029/2007JA012897

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Daily variations of the global index AI for average solar activity, F = 120, taking into account (solid line) and without taking into account (dashed line) the difference in the flux of solar radio emission for January and July due to the ellipticity of the Earth’s orbit relative to the Sun.

Download (70KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Daily variations of the global AI index for low (F = 80, thin lines) and high (F = 160, thick lines) solar activity without taking into account (c = 1) and taking into account (c ≠ 1) the difference in the solar radio emission flux for January and July due to the ellipticity of the Earth's orbit relative to the Sun.

Download (94KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Daily variations of the global AI index for low (F = 80, thin lines) and high (F = 160, thick lines) solar activity according to the SDMF2 model and the IRI model with URSI and CCIR coefficients.

Download (133KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. Daily variations of the local index AI(Φ) at corrected geomagnetic latitudes Φ = 25°, 45° and 65° for low (F = 80, thin lines) and high (F = 160, thick lines) solar activity according to the SDMF2 model.

Download (138KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».