Методика автоматического анализа отклика ионосферного ПЭС на событие движущегося конвективного вихря

Выделение и анализ отдельных структур во временных рядах флуктуаций ионосферного полного электронного содержания (ПЭС) – может быть удобным инструментом для рассмотрения различных геофизических феноменов, поскольку позволяет ассоциировать соответствующие структуры с иными источниками геофизических данных, и, в итоге, непосредственно с физическими явлениями. Рассмотрение такого ионосферного события, как движущийся конвективный вихрь (Travelling Convection Vortex, TCV) – важно в этом контексте, поскольку проявления данного феномена в рядах данных носят быстрый и локальный характер, что налагает особые требования на разрешающую способность метода.
Существует большое число статей, описывающих наблюдение TCV по его
проявлениям в виде возмущений магнитного поля Земли [1, 2] и некоторое количество
публикаций, изучающих модели поведения TCV в ионосфере [3, 4]; однако никто пока
еще не занимался непосредственным сопоставлением наземных магнитометрических и
ионосферных данных с целью выделения характерных ионосферных возмущений ПЭС,
сопровождающих TCV.
Наша методика, реализуемая соответствующим программным обеспечением,
позволяет выделять определенные паттерны возмущений во временных рядах ПЭС и,
таким образом, картировать мелкомасштабную структуру явления. Такой подход
обеспечивает экспериментальную базу для моделирования явления. Кроме того, в
перспективе, параметризация искомого образца возмущения, полученная при адаптации модели на большой выборке данных, может сама по себе являться ценной физической информацией об объекте исследования.
Алгоритм выделения структур во временных рядах ориентирован в первую
очередь на поиск импульсных сигналов определенной длительности, ассоциированных
с явлением TCV [5]. Для фильтрации сбоев использовался пороговый критерий в 3
TECu/min [6].
Временное и пространственное разрешение алгоритма могут варьироваться, но являются достаточными для рассмотрения даже мелкомасштабных явлений с характерным временем около 5 минут, и с пространственным масштабом порядка 10 км.
Важным достоинством алгоритма является его вариативность, т. е. возможность настройки параметров для выделения различных типов структур во временных рядах. Причем, в качестве исходных данных могут выступать любые ряды наблюдений, в т.ч., например, данные магнитометрических обсерваторий. Таким образом, можно провести перекрестный анализ различных геофизических источников и ассоциировать возмущения различных типов с соответствующими физическими явлениями.