Суточные вариации статистических характеристик изменчивости NmF2 по данным наземных ионозондов низких широт в геомагнито-спокойных условиях при низкой солнечной активности

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

Выполнено исследование суточных вариаций статистических характеристик изменчивости электронной концентрации NmF2 максимума слоя F2 ионосферы для каждого месяца (М) года в геомагнито-спокойных условиях при низкой солнечной активности по данным часовых измерений критической частоты слоя F2 ионосферы в Huancayo и Jicamarca. Вычислялись математическое ожидание NmF2E, арифметически среднее NmF2A, наиболее вероятное NmF2MP, арифметически средняя месячная медиана NmF2MED, стандартные отклонения σE, σA, σMP, σMED и коэффициенты вариаций CVE, CVA, CVMP и CVMED величины NmF2 от NmF2E, NmF2A, NmF2MP и NmF2MED соответственно. Найдено, что отличие NmF2MED(UT,M) от NmF2E(UT,M) не превосходит 46%, NmF2MP(UT,M) от NmF2E(UT,M) – 102% и NmF2MP(UT,M) от NmF2MED(UT,M) – 85%, где UT – мировое время. Вычисленные статистические параметры σE, σA, σMP, σMED, CVE, CVA, CVMP и CVMED – характеристики изменчивости NmF2 от одних суток к другим суткам при фиксированных значениях M и UT над низкоширотными ионозондами Huancayo и Jicamarca в геомагнито-спокойных условиях при низкой солнечной активности. Расчеты показали, что коэффициенты CVE, CVMED и CVMP изменяются в пределах 18–82%, 19–107% и 18–288% соответственно и в преобладающем большинстве случаев величина CVE(UT,M) меньше коэффициентов CVMED(UT,M) и CVMP(UT,M). Показано, что минимизация стандартного отклонения и коэффициента вариаций NmF2 при использовании математического ожидания NmF2 обеспечивает наилучшее описание множества измерений NmF2 одним единственным статистическим параметром NmF2 в рассмотренных условиях. Наименьшее значение CVE изменяется от 18% (апрель) до 29% (сентябрь), а наибольшая величина CVE находится в интервале от 63% (ноябрь) до 73% (январь). Среднесуточное значение CVE (среднесуточная относительная изменчивость NmF2) максимально в сентябре (40%) и минимально в апреле (33%).

Об авторах

А. В. Павлов

Институт земного магнетизма, ионосферы и распространения радиоволн
им. Н.В. Пушкова РАН (ИЗМИРАН)

Email: pavlov@izmiran.ru
Россия, Москва, Троицк

Н. М. Павлова

Институт земного магнетизма, ионосферы и распространения радиоволн
им. Н.В. Пушкова РАН (ИЗМИРАН)

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

Список литературы

  1. – Агекян Т.А. Основа теории ошибок для астрономов и физиков. М.: Наука, 148 с. 1968.
  2. – Акасофу С.-И. Полярные и магнитосферные суббури. М.: Мир, 316 с. 1971.
  3. – Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников. М.: Физматлит, 816 с. 2006.
  4. – Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 551 с. 2012.
  5. – Павлов А.В., Павлова Н.М. Вариации статистических параметров зимней аномалии NmF2 с широтой и солнечной активностью // Геомагнетизм и аэрономия. Т. 52. № 3. С. 356–364. 2012.
  6. – Павлов А.В., Павлова Н.М. Зависимости от месяца года статистических характеристик NmF2 средних широт в геомагнито-спокойных условиях вблизи полдня при низкой солнечной активности // Геомагнетизм и аэрономия. Т. 55. № 4. С. 504–510. 2015. https://doi.org/10.7868/S0016794015040112
  7. – Павлов А.В., Павлова Н.М. Влияние вариаций солнечной активности на изменчивость NmF2 в геомагнито-спокойных условиях по данным ионозонда Москва // Геомагнетизм и аэрономия. Т. 62. № 3. С. 355–364. 2022. https://doi.org/10.31857/S0016794022030142
  8. – Пиггот В.П., Равер К. Руководство URSI по интерпретации и обработке ионограмм. М.: Наука, 342 с. 1978.
  9. – Bilitza D., Altadill D., Zhang Y., Mertens C., Truhlík V., Richards P., Reinisch B. The International Reference Ionosphere 2012 – A model of international collaboration // J. Space Weather Spac. V. 4. A07. 2014. https://doi.org/10.1051/swsc/2014004
  10. – Fang T.-W., Fuller-Rowell T., Yudin V., Matsuo T., Viereck R. Quantifying the sources of ionosphere day-to-day variability // J. Geophys. Res. – Space. V. 123. № 11. P. 9682–9696. 2018. https://doi.org/10.1029/2018JA025525
  11. – Forbes J.M., Palo S.E., Zhang X. Variability of the ionosphere // J. Atmos. Sol.-Terr. Phy. V. 62. № 8. P. 685–693. 2000. https://doi.org/10.1016/S1364-6826(00)00029-8
  12. – Gatti P.L. Probability Theory and Mathematical Statistics for Engineers. London and N.Y.: Spon Press of Taylor & Francis Group, 356 p. 2005.
  13. – Howell D.C. Statistical Methods for Psychology, Belmont, CA: Wadsworth Cengage Learning, 771 p. 2013.
  14. – Heelis R.A. Low- and Middle-Latitude Ionospheric Dynamics Associated With Magnetic Storms / Midlatitude Ionospheric Dynamics and Disturbances / Geophysical Monograph Series, 181 / Eds. P.M. Kintner Jr., A.J. Coster, T. Fuller-Rowell, A.J. Mannucci, M. Mendillo, R. Heelis. Washington, DC: American Geophysical Union. P. 51–62. 2008. https://doi.org/10.1029/181GM06
  15. – Levitin A.E., Gromova L.I., Gromov S.V., Dremukhina L.A. Kp-index and local high-latitudinal geomagnetic activity / Proc. the 9th International Conference “Problems of Geocosmos” / Eds. V.N. Troyan, M. Hayakawa, and V.S. Semenov. Saint-Petersburg: Saint-Petersburg State University. P. 295–300. 2012.
  16. – Liu H.-L., Richmond A.D. Attribution of ionospheric vertical plasma drift perturbations to large-scale waves and the dependence on solar activity // J. Geophys. Res. – Space. V. 118. № 9. P. 2452–2465. 2013. https://doi.org/10.1002/jgra.50265
  17. – Liu H., Stolle C., Förster M., Watanabe S. Solar activity dependence of the electron density in the equatorial anomaly regions observed by CHAMP // J. Geophys. Res. – Space. V. 112. № 11. A11311. 2007. https://doi.org/10.1029/2007JA012616
  18. – Pavlov A.V. The low and middle latitude semi-annual anomaly in NmF2 near noon: a statisticalstudy // Adv. Space Res. V. 49. № 5. P. 922−936. 2012. https://doi.org/10.1016/j.asr.2011.12.024
  19. – Pavlov A.V. Causes of the mid-latitudinal daytime NmF2 semi-annual anomaly at solar minimum // J. Atmos. Sol.-Terr. Phy. V. 169. № 4. P. 6−15. 2018. https://doi.org/10.1016/j.jastp.2017.12.015
  20. – Pavlov A.V., Pavlova N.M., Makarenko S.F. A statistical study of the mid-latitude NmF2 winter anomaly // Adv. Space Res. V. 45. № 3. P. 374−385. 2010. https://doi.org/10.1016/j.asr.2009.09.003
  21. – Pavlov A.V., Pavlova N.M. Variations in statistical parameters of the NmF2 equinoctial asymmetry with latitude and solar activity near noon // Adv. Space Res. V. 51. № 11. P. 2018−2034. 2013. https://doi.org/10.1016/j.asr.2013.01.007
  22. – Pavlov A.V., Pavlova N.M. Influence of the equinoctial asymmetry on the semi-annual anomaly in NmF2 near noon in the northern geographic hemisphere: a statistical study // Adv. Space Res. V. 53. № 4. P. 619–634. 2014. https://doi.org/10.1016/j.asr.2013.12.014
  23. – Pavlov A.V., Pavlova N.M. Long-term monthly statistics of mid-latitudinal NmF2 in the northern geographic hemisphere during geomagnetically quiet and steadily low solar activity conditions // J. Atmos. Sol.-Terr. Phy. V. 142. № 5. P. 83−97. 2016. https://doi.org/10.1016/j.jastp.2016.03.001
  24. – Pavlov A.V., Pavlova N.M. Statistical characteristics of the mid-latitude NmF2 day-to-day Variability during geomagnetically quiet conditions at low solar activity obtained from the Dourbes and Juliusruh ionosonde observations // Pure Appl. Geophys. V. 178. № 10. P. 3887–3907. 2021. https://doi.org/10.1007/s00024-021-02859-z
  25. – Ross S.M. Introduction to probability and statistics for engineers and scientists. Amsterdam: Elsevier Academic Press, 624 p. 2004.
  26. – Rishbeth H., Mendillo M. Patterns of F2-layer variability // J. Atmos. Sol.-Terr. Phy. V. 63. № 15. P. 1661–1680. 2001. https://doi.org/10.1016/S1364-6826(01)00036-0
  27. – Rumsey D.J. Statistics II. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 423 p., 2022.
  28. – Somoye E.O., Akala A.O. NmF2 variability at equatorial ad low latitude stations: a review // Research J. Physics. V. 4. № 2. P. 50–55. 2010. https://doi.org/10.3923/rjp.2010.50.55
  29. – Stolle C., Liu H. Low-Latitude Ionosphere and Thermosphere: Decadal Observations From the CHAMP Mission / Modeling the Ionosphere-Thermosphere System / Eds. J. Huba, R. Schunk, G. Khazanov. Geophysical Monograph Series, 201. Washington, DC: American Geophysical Union. P. 259–272. 2013. https://doi.org/10.1002/9781118704417.ch21
  30. – Titterington D.M., Smith A.F.M., Makov U.E. Statistical Analysis of Finite Mixture Distributions. Chichester, UK: John Wiley & Sons Ltd., 243 p. 1985.
  31. – Verma J.P., Verma P. Determining Sample Size and Power in Research Studies. Singapore: Springer, 127 p. 2020. https://doi.org/10.1007/978-981-15-5204-5

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2.

Скачать (264KB)
Метаданные
3.

Скачать (250KB)
Метаданные
4.

Скачать (223KB)
Метаданные
5.

Скачать (238KB)
Метаданные

© А.В. Павлов, Н.М. Павлова, 2023