|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных |
||
Исследование зависимости качества прогнозирования геомагнитных возмущений методами машинного обучения от фазы цикла солнечной активноститезисы доклада
- Авторы: Мягкова И.Н., Широкий В.Р., Баринов О.Г., Доленко С.А.
- Сборник: Девятнадцатая ежегодная конференция “Физика плазмы в Солнечной системе” 5-9 февраля 2024, сборник тезисов докладов
- Тезисы
- Год издания: 2024
- Место издания: ИКИ РАН Москва
- Первая страница: 309
- Аннотация: Как известно, прогноз геомагнитных возмущений представляет большой практический интерес, поскольку магнитные бури могут вызывать нарушения работы радиосвязи, трубопроводов, линий электропередачи и электрических сетей [1]. Кроме того, магнитные бури влияют на радиационную обстановку в околоземном космическом пространстве, поскольку примерно после половины магнитных бурь поток релятивистских электронов внешнего радиационного пояса Земли увеличивается на порядок и более [2]. Наиболее распространенными геомагнитными индексами являются Dst и Кр. Методы машинного обучения, такие как градиентный бустинг и искусственные нейронные сети, используются в данной работе для прогнозирования амплитуды геомагнитного возмущения. Входными параметрами при обучении, помимо самих индексов, являются скорость и плотность солнечного ветра, а также компоненты и модуль межпланетного поля (по данным измерений космического аппарата ACE в точке Лагранжа L1). Целью настоящей работы является выяснение того, приводит ли к улучшению качества прогнозирования обучение не на полном наборе данных, а на данных, полученных во время фазы солнечных циклов, соответствующей моменту прогнозирования. Для обучения использовались данные 23 и 24 циклов солнечной активности с 21 октября 1997 года по конец 2019 года, для тестирования – данные 25 цикла за 2020-2023 г. Рассматривались прогнозы индекса Dst с горизонтами 1 и 3 часа и индекса Kp с горизонтом 3 часа. Рассматривалось деление солнечного цикла на 4 фазы, соответствующие минимуму, росту, максимуму и спаду солнечной активности, а также на 2 фазы (условно высокой и низкой солнечной активности). Для оценки качества прогнозирования использовались статистические показатели прогнозов по отдельным фазам солнечного цикла. Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 23-21-00237, https://rscf.ru/project/23-21-00237/. 1. Schrijver, C.J., Kauristie, K., Aylward, A.D., Denardini, C.M., Gibson, S.E. et al. 2015. Understanding space weather to shield society: A global road map for 2015–2025 commissioned by COSPAR and ILWS. Adv. Space Res. V. 55. No. 12. P. 2745–2807. DOI: 10.1016/j.asr.2015.03.023. 2. Qiu, Q., Fleeman, J.A., Ball, D.R. 2015. Geomagnetic disturbance: A comprehensive approach by American electric power to address the impacts. IEEE Elect. Mag. V. 3. No. 4. P. 22–33. DOI: 10.1109/MELE.2015.2480615.
- Добавил в систему: Доленко Сергей Анатольевич