Материалы 20-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»
Москва, ИКИ РАН, 14–18 ноября 2022 г.

(http://conf.rse.geosmis.ru)

XX.I.237

Автоматизированный метод анализа данных вариаций космических лучей и его применение в космической погоде

Мандрикова О.В. (1), Мандрикова Б.С. (1)
(1) Институт космофизических исследований и распространения радиоволн ДВО РАН, Паратунка, Россия
Данные космических лучей являются одним из важных факторов космической погоды. Космические лучи – это частицы высоких энергий, возникающие во Вселенной и охватывающее межзвездное пространство [1]. Вариации космических лучей разделяют на периодические и непериодические (аномальные). К периодическим относят 22-летние, 11-летние, 27-дневные и солнечно-суточные вариации. К аномальным относят Форбуш-эффекты, которые характеризуются резким внезапным изменением интенсивности потока космических лучей в периоды экстремальных солнечных событий. В регистрируемых данных космических лучей аномальные изменения имеют разную форму, включают резкие кратковременные повышения и понижения сложной спектральной структуры. Подобные особенности часто возникают накануне магнитных бурь и используются в качестве их предикторов [2]. Детектирование аномалий является сложной задачей и требует применения комплекса методов и средств.
В работе предложен метод анализа вариаций космических лучей, основанный на совмещении вейвлет-преобразования и нейронных сетей Автоэнкодер. Работа является продолжением исследования [3]. Построены численные операции реализации метода, оценены параметры для данных нейтронных мониторов станций Инувик (INVK, коор: 68.36, −133.72), Оулу (OULU, коор: 65.0544, 25.4681), и Туле (THUL, коор: 76.5, −68.7). Результаты подтвердили эффективность метода для детального анализа вариаций космических лучей и обнаружения Форбуш-эффектов разной интенсивности и продолжительности. Предлагаемая комбинация Автокодировщика с вейвлет-преобразованием позволяет адаптироваться под изменчивую структуру вариаций космических лучей и обеспечивает детектирование аномалий разной частотно-временной структуры.
Работа выполнена в рамках Государственного задания по теме “Физические процессы в системе ближнего космоса и геосфер при солнечных и литосферных воздействиях” (2021–2023 гг.), регистрационный номер АААА-А21-121011290003-0.

Ключевые слова: Космические лучи, нейтронные мониторы, космическая погода, вейвлет-преобразование, нейронные сети
Литература:
  1. Кузнецов В.Д., Космическая погода и риски космической деятельности, Космическая техника и технологии, 2014, №. 3 (6), с. 3–13.
  2. Абунин А., Абунина М., Белов А., Ерошенко Е., Оленева В., Янке В., Форбуш-эффекты с внезапным и постепенным началом. Геомагнетизм и аэрономия, 2012, т. 52, № 3, с. 313-320.
  3. Mandrikova O., Mandrikova B., Hybrid method for detecting anomalies in cosmic ray variations using neural networks Autoencoder. Symmetry 2022, 14, 744. https://doi.org/10.3390/sym14040744.

Презентация доклада

Видео доклада



Ссылка для цитирования: Мандрикова О.В., Мандрикова Б.С. Автоматизированный метод анализа данных вариаций космических лучей и его применение в космической погоде // Материалы 20-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». Москва: ИКИ РАН, 2022. C. 374. DOI 10.21046/20DZZconf-2022a

Дистанционное зондирование ионосферы

374