Строительные исследования
страница - 0
Электронный журнал «ИССЛЕДОВАНО В РОССИИ» 1 1 6 9 http: zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2001/107.pdf
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СОЛНЕЧНОЙ АКТИВНОСТИ МЕТОДОМ ФАЗОВЫХ СРЕДНИХ
М.Н. Храмова (kh mari@aport.ru) (1), С.А. Красоткин (2), Э.В. Кононович (3)
(1) Дальневосточный государственный университет, Владивосток (2) НИИ ядерной физики им. Д.В. Скобельцына МГУ, Москва (3) Государственный астрономический институт им. П.К. Штернберга МГУ, Москва
ВВЕДЕНИЕ
Центральной проблемой современной физики Солнца является выяснение природы солнечной активности и механизмов солнечно-земных связей, а также, прогнозирование всей системы этих явлений.
Методам долгосрочного и сверхдолгосрочного прогноза солнечной активности посвящено множество работ, обзор которых можно найти в монографии [1]. Многие методы прогноза, как правило, основаны не на физических соображениях, а на вероятностных оценках. В лучшем случае эти прогнозы удовлетворительно оправдываются только для текущего цикла. Применение тех же методов для других циклов бывает сопряжено с большими ошибками.
Сопоставление различных прогнозов текущего цикла активности 23 с данными наблюдений обнаружило несостоятельность многих прогнозов и показало недостаточность существующих представлений о механизмах солнечной активности. В таблице 1 представлены прогнозы максимальных среднегодовых чисел Вольфа для цикла 23. Как видно, большинство прогнозов основных характеристик текущего цикла солнечной активности можно условно разделить на две группы: 1 ) предсказывающие очень высокие значения W в максимуме; 2) с низкими или умеренными значениями W в максимуме. При этом низкие значения, как правило, получаются при использовании косвенных данных о солнечной активности, а высокие и умеренные - при использовании правила Гневышева-Оля [17] и связей чисел Вольфа с различными геомагнитными индексами. Наиболее близок к данным наблюдений прогноз, приведенный Нусиновым в работе [4]: WM=117 ± 23. В этой работе автор использовал уравнение регрессии, связывающее значения среднегодовых чисел солнечных пятен в минимуме Wm и в максимуме WM активности для циклов с 1-го по 22-ой за исключением цикла 19, для которого WM отклоняется от зависимости
WM = (58,1 ± 11,0) + (6,66 ± 1,37)Wm .(1) Соответствующий коэффициент линейной корреляции между величинами составляет r = 0,73, так что эта зависимость может быть использована только для прогнозирования циклов средней мощности.
Среди прогнозов чисел Вольфа на несколько циклов вперед следует отметить работу Чистякова [5], содержащую ряд ценных указаний на свойства векового цикла солнечной активности.
Из приведенного обзора можно заключить, что пока еще не существует общепринятого метода прогноза, удовлетворительно объясняющего данные наблюдений. В данной работе предпринята попытка обобщить результаты, полученные другими авторами и разработать метод сверхдолгосрочного прогноза солнечной активности на
Прогнозы цикла активности 23
Автор | Максимальное среднегодовое число Вольфа |
Высокие значения | |
Цирульник и др. (1999), [2] | 250 |
Макаров, Михайлуца (1992), [28] | 210 |
Вилсон (1992), [22] | 214 |
Витинский (1997), [6] | 182 |
Кононович и др. (1997), [7] | 210 |
Куклин (1993), [16] | 206 |
Умеренные и низкие значения | |
Витинский (1997), [6] | 143*164 |
Кулкарни и др. (1998), [25] | 144 |
Мендоза и Рамирес (1999), [19] | 140 |
Шаттен и Хойт (1998), [18] | 153 |
Шаттен и Майерс (1996), [24] | 138 |
Контор (1983), [27] | 110 |
Вилсон (1988), [21] | 109 |
Прогноз NASA (1995), [23] | 107 |
Нусинов (1999), [4] | 117 |
Шове (1983), [26] | 85 - 120 |
Обридко (1995), [3] | 75 |
Куклин (1993), [16] | 41 |
Чистяков (1983), [5] | 75 |
Следует отметить, что в дальнейшем речь будет идти о прогнозе относительных чисел солнечных пятен - чисел Вольфа (см., например, [20]). Несмотря на внутреннюю неоднородность ряда чисел Вольфа, отмечаемую разными авторами [8, 9], а также чисто наблюдательный характер самих чисел Вольфа, этот ряд остается самым длинным на данный момент наблюдательным рядом, среднемесячные значения которого имеются с 1745 г., а среднегодовые (надежность которых ниже [9]) - с 1700 г. Кроме того, как показано, например, в работе [1 0], числа Вольфа имеют очень высокую корреляцию с индексом солнечной активности F10j - плотностью потока радиоизлучения Солнца на длине волны 1 0,7 см. Поэтому разработка методов прогноза и вообще исследование ряда чисел Вольфа крайне важно для того, чтобы в дальнейшем осуществить переход к ряду F10j как физически более обоснованному. Оба эти ряда могут использоваться не только для изучения явлений солнечной активности, но и для получения прогнозов космической погоды, и, наиболее важного ее фактора - потоков заряженных частиц, - определяющего радиационную обстановку на Земле и в ее окрестностях.
МЕТОД ФАЗОВЫХ СРЕДНИХ (ФС)
В качестве исходных данных для построения прогноза были использованы среднемесячные несглаженные значения чисел Вольфа (цюрихский ряд) W за период с 1 755 до середины 1 996 года (то есть для получения прогноза на цикл 23 использовались числа Вольфа только за циклы 1 - 22). Цикл выделялся как интервал между двумя последовательными абсолютными минимумами.
основании одношаговой экстраполяции значений чисел Вольфа, соответствующих одинаковым фазам цикла.
Таблица 1.
Каждый цикл делился последовательно на k=1, 2, 3...16 равных промежутков, в пределах которых значения чисел Вольфа усреднялись. Таким образом получались фазовые средние (ФС) значения Wnk, где n=1, 22; k= 1, 16, i=1, k, причем k - номер разбиения, i - номер ФС значения внутри данного разбиения, n - номер цикла. Затем рассчитывалась корреляционная матрица Rnk размерности 22x136. Для элементов этой матрицы была обнаружена высокая корреляция между многими коэффициентами (около 70 % коэффициентов корреляции превышают значение 0,85). Поэтому для получения предварительного прогноза достаточно использовать только последние шестнадцать ФС для каждого цикла W n,1 6 (то есть значения, полученные при делении каждого цикла на шестнадцать равных промежутков). Разбиение циклов на меньшее число частей необходимо для уточнения прогноза и проверки его самосогласованности. Для этого в исходную матрицу ФС W nk добавляется строка, соответствующая ФС значениям для прогнозируемого цикла, и вновь вычисляются коэффициенты корреляции между элементами новой матрицы W(n+1)k, которые сравниваются с исходными.
Предлагаемый метод прогноза основан на использовании зависимости ФС от номера цикла W 16(n). Значение для цикла (n+1) находится экстраполяцией соответствующих зависимостей на одно значение вперед. Принципы, на основании которых можно сделать такую экстраполяцию, будут изложены ниже. Таким образом, несомненным преимуществом данного метода сверхдолгосрочного прогноза является то, что прогноз получается на основе одношаговой экстраполяции, что позволяет избежать накопления ошибки к концу прогнозируемого интервала. Другим преимуществом является возможность выявления свойств циклов в зависимости от фазы цикла, то есть более уверенное выделение критических точек [1 , 8], а также простота получения прогноза [1 2].
Временная привязка полученного прогноза осуществлялась при помощи уравнений регрессии между длиной ветви роста Tr и максимальным фазовым средним значением за цикл W1m"ax, а также между длиной ветви роста Tr и асимметрией A по Чистякову [11]. Асимметрия определяется как A = (T - Tr)/Tr, где T - длина цикла. В результате получены следующие уравнения регрессии
Tr = 7,366 - 0,027W™x , (r = - 0,84),(2)
A = 3,324 - 0,398Tr, (r = - 0,88).(3)
Эти связи изменяются со временем, в частности, с вековым циклом [11].
Средняя погрешность составляет ± 0,3 года в определении Tr и ± 0,7 года в определении T, что сопоставимо с погрешностями определения этих параметров другими методами.
ПРОГНОЗ ЦИКЛОВ 23 И 24
На рис. 1 показан прогноз чисел Вольфа на циклы 23 и 24, а также для сравнения циклы 1 9 - 22. Для уже истекшей части цикла 23 приведены международные среднемесячные значения W. Как видно из приведенного рисунка, максимальное фазовое среднее значение для цикла 23 равно W16mar(23)=126 с эпохой главного максимума, приходящейся на апрель - октябрь 2000 г.; значение на цикл 24 - W16mar(24)=127, с максимумом в первой половине 2011 г. На рис. 2 отдельно выделен цикл 23 с сопоставлением теоретических и наблюдаемых ФС значений. В таблице 2 представлен прогноз циклов 23 и 24 с учетом разбиения на фазы.
На первом шаге получения прогноза из исходных рядов ФС значений выделяется тренд. Выделение тренда из исходного ряда весьма сложная операция, так как она значимо влияет на получаемый результат. При этом нужно отметить, что для резкого возрастания уровня солнечной активности в будущем вряд ли существуют серьезные основания, поэтому на тренд налагается несколько условий, которые должны быть обязательно учтены. Функция тренда должны быть гладкой, без резких скачков, отражать
содержание:
[стр.Введение] [стр.1] [стр.2]