Классификация изолированных суббурь при учете условий генерации и характеристик фаз

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Выполнена нейросетевая классификация изолированных суббурь, с учетом признаков, характеризующих особенности генерации различных суббуревых фаз. Для этого были выбраны следующие классификационные признаки: продолжительность фазы зарождения, фазы развития, фазы восстановления и длительность всей суббури в целом, а также особенности поведения компоненты Bz межпланетного магнитного поля (ММП). Под последним признаком подразумевается поворот компоненты Bz ММП к югу, который определяет начало фазы зарождения суббури. Эти признаки приняты в качестве входных рядов для создаваемых самообучающихся нейросетевых моделей. Результатом работы классификационных нейросетей является формирование графических образов набора указанных классификационных признаков, каждый из которых содержит информацию о продолжительности фаз рассматриваемых суббурь. Классификационные нейросетевые эксперименты позволяют разделить суббури на пять классов. Физические особенности выделенных классов заключаются в причинно-следственных связях продолжительности суббуревых фаз с параметрами солнечного ветра и особенностями ММП.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Н. А. Бархатов

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение ВО Нижегородский государственный педагогический университет им. К. Минина

Автор, ответственный за переписку.
Email: nbarkhatov@inbox.ru
Россия, Нижний Новгород

С. Е. Ревунов

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение ВО Нижегородский государственный педагогический университет им. К. Минина

Email: nbarkhatov@inbox.ru
Россия, Нижний Новгород

О. М. Бархатова

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение ВО Нижегородский государственный архитектурно-строительный университет

Email: nbarkhatov@inbox.ru
Россия, Нижний Новгород

Е. А. Ревунова

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение ВО Нижегородский государственный архитектурно-строительный университет

Email: nbarkhatov@inbox.ru
Россия, Нижний Новгород

В. Г. Воробьев

Полярный геофизический институт

Email: nbarkhatov@inbox.ru
Россия, Апатиты

О. И. Ягодкина

Полярный геофизический институт

Email: nbarkhatov@inbox.ru
Россия, Апатиты

Список литературы

  1. Бархатов Н.А., Воробьев В.Г., Ревунов С.Е., Ягодкина О.И. Проявление динамики параметров солнечного ветра на формирование суббуревой активности // Геомагнетизм и аэрономия. 2017. Т. 57. № 3. С. 273–279.
  2. Бархатов Н.А., Громова Л.И., Дремухина Л.А. и др. Учет энергетического бюджета магнитосферы в задаче классификации источников магнитосферной активности // Известия Российской Академии наук. Серия физическая. 2006. Т. 70. № 10. C. 1535–1537.
  3. Воробьев В.Г., Ягодкина О.И., Антонова Е.Е., Зверев В.Л. Влияние параметров плазмы солнечного ветра на интенсивность изолированных магнитосферных суббурь // Геомагнетизм и аэрономия. 2018. Т. 58. № 3. С. 311–323.
  4. Vorobjev V.G., Antonova E.E., Yagodkina O.I. How the intensity of isolated substorms is controlled by the solar wind parameters // Earth, Planets and Space. 2018. V. 70. Iss. 148. https://doi.org/10.1186/s40623-018-0922-5
  5. Lynch B., Zurbuchen T., Fisk L. et al. Internal structure of magnetic clouds: Plasma and composition // J. Geophys. Res. 2002. V 08. Iss. A6. Art.ID. 1239.
  6. Newell P.T., Sotirelis T., Liou K. et al. A nearly universal solar wind-magnetosphere coupling function inferred from 10 magnetospheric state variables // J. Geophys. Res. 2007. V. 112. Art.ID. A01206.
  7. Crooker N.U., Kahler S.W., Gosling J.T. et al. Evidence in magnetic clouds for systematic open flux transport on the Sun // J. Geophys. Res. 2008. V. 113. Art.ID. A12107. https://doi.org/10.1029/2008JA013628
  8. Kilpua E.K.J., Li Y., Luhmann J.G. et al. On the relationship between magnetic cloud field polarity and geoeffectiveness // Ann. Geophys. 2012. V. 30. P. 1037–1050. https://doi.org/10.5194/angeo-30-1037-2012
  9. Бархатов Н.А., Воробьев В.Г., Ревунов С.Е. и др. Суббуревая активность и ориентация фронта ударной волны межпланетного магнитного облака // Геомагнетизм и аэрономия. 2019. Т. 59. № 4. С. 427–436.
  10. Бархатов Н.А., Ревунов С.Е. Нейросетевая классификация разрывов параметров космической плазмы // Солнечно-земная физика. 2010. Вып. 14(127). С. 42–51.
  11. Barkhatov N.A., Vorobjev V.G., Revunov S.E. et al. Neural network classification of substorm geomagnetic activity caused by solar wind magnetic clouds // J. Atmospheric and Solar–Terrestrial Physics. 2020. V. 205. Art.ID. 105301.
  12. Бархатов Н.А., Воробьев В.Г., Ревунов С.Е. и др. Нейросетевая классификация причинно-следственной связи суббуревой активности со структурными элементами магнитных облаков солнечного ветра // Известия Российской Академии наук. Серия физическая. 2022. Т. 86. № 3. С. 329–334.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Архитектура ИНС типа слой Кохонена

Скачать (143KB)
3. Рис. 2. Примеры визуализации комбинаций параметров

Скачать (65KB)
4. Рис. 3. Визуализация комбинаций классификационных параметров. Демонстрируются относительные величины параметров: длительность фазы зарождения (параметр Р1), фазы развития (параметр Р2), фазы восстановления (параметр Р3) и длительность всей суббури в целом (параметр Р4). В данном примере текущее значение параметра Р2 совпадает с максимально возможным P2 max в рассматриваемой выборке суббуревых событий

Скачать (81KB)
5. Рис. 4. Класс 1

Скачать (566KB)
6. Рис. 5. Класс 2

Скачать (464KB)
7. Рис. 6. Класс 3

Скачать (399KB)
8. Рис. 7. Класс 4

Скачать (445KB)
9. Рис. 8. Класс 5

Скачать (376KB)

© Российская академия наук, 2025

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».