Solar Activity Index for the Critical Frequency of the E Layer

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The index P = (F1 + F81)/2 is the optimal solar activity index for the critical frequency of the E layer, foE, where F1 and F81 are the flux of radio emission from the Sun at a wavelength of 10.7 cm on a given day and the 81-day average value of this flux centered on a given day. Therefore, to calculate F81 on a given day, knowledge of F1 is needed not only on this and previous days, but also 40 days in advance. Instead of index F81, in problems on short-term forecasting of this index, it is possible to use F(27, 81), the weighted average solar activity index with a characteristic time of 27 days for the current and previous 80 days. Therefore, to calculate F(27, 81), knowledge of F1 on this and previous days suffices. This paper presents the first estimates of the effectiveness of such a replacement for foE. For this, changes in the accuracy of calculating foE were analyzed when index P is replaced by P * = (F1 + F(27, 81))/2 in empirical models constructed from foE data of ionospheric stations in the daytime at middle and subauroral latitudes for 1959–1995. It turns out that the P and P * indices are almost equivalent for calculating foE based on the empirical models constructed at these latitudes: the difference in the coefficients of variation for foE does not exceed 0.3% in each season at different solar cycle phases. Therefore, P * can be recommended for use in short-term foE forecasting problems, since it is based on indices F1 for the current and previous days, as opposed to index P, which requires a forecast 40 days in advance to calculate F1.

About the authors

M. G. Deminov

Pushkov Institute of Terrestrial Magnetism, Ionosphere, and Radio Wave Propagation

Email: deminov@izmiran.ru
108840, Moscow, Troitsk, Russia

V. I. Badin

Pushkov Institute of Terrestrial Magnetism, Ionosphere, and Radio Wave Propagation

Email: deminov@izmiran.ru
108840, Moscow, Troitsk, Russia

R. G. Deminov

Kazan Federal University

Email: deminov@izmiran.ru
Kazan, Russia

E. V. Nepomnyashchaya

Pushkov Institute of Terrestrial Magnetism, Ionosphere, and Radio Wave Propagation

Author for correspondence.
Email: deminov@izmiran.ru
108840, Moscow, Troitsk, Russia

References

  1. – Антонова Л.А., Иванов-Холодный Г.С., Чертопруд В.Е. Аэрономия слоя E (учет вариаций УФ-излучения и геомагнитных возмущений). М.: Янус, 168 с. 1996.
  2. – Гальперин Ю.И., Сивцева Л.Д., Филиппов В.М., Халипов В.Л. Субавроральная верхняя ионосфера. Новосибирск: Наука, Сиб. отд-ние, 192 с. 1990.
  3. – Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высш. шк., 479 с. 2003.
  4. – Деминов М.Г., Михайлов А.В., Михайлов В.В., Шубин В.Н., Цыбуля К.Г. Ионосферное моделирование и прогнозирование / Системный мониторинг ионосферы. Сб. науч. тр. (Ред. Н.Г. Котонаева). М.: ФИЗМАТЛИТ. С. 286−343. 2019.
  5. – Деминов М.Г. Индекс солнечной активности для критической частоты E-слоя на средних широтах // Геомагнетизм и аэрономия. Т. 62. № 2. С. 206−210. 2022а. https://doi.org/10.31857/S0016794022020055
  6. – Деминов М.Г. Эффективный индекс солнечной активности для краткосрочного прогноза среднего индекса этой активности // Геомагнетизм и аэрономия. Т. 62. № 3. С. 302–306. 2022б. https://doi.org/10.31857/S0016794022030051
  7. – Деминов М.Г., Рогов Д.Д. Индекс солнечной активности для критической частоты E-слоя на субавроральных широтах // Геомагнетизм и аэрономия. Т. 62. № 5. С. 627– 634. 2022. https://doi.org/10.31857/S0016794022050042
  8. – Нусинов А.А. Детерминированная модель среднеширотного и экваториального E-слоя (описание и сравнительные характеристики точности) // Ионосферные исслед. № 44. С. 94–99. 1988.
  9. – Bilitza D. IRI the international standard for the ionosphere // Adv. Radio Sci. V. 16. P. 1–11. 2018. https://doi.org/10.5194/ars-16-1-2018
  10. – Kouris S.S., Muggleton L.M. Diurnal variation in the E-layer ionization // J. Atmos. Terr. Phys. V. 35. P. 133–139. 1973a. https://doi.org/10.1016/0021-9169(73)90221-3
  11. – Kouris S.S., Muggleton L.M. World morphology of the Appleton E-layer seasonal anomaly // J. Atmos. Terr. Phys. V. 35. 141–151. 1973b. https://doi.org/10.1016/0021-9169(73)90222-5
  12. – Nava B., Coisson P., Radicella S.M. A new version of the NeQuick ionosphere electron density model // J. Atmos. Sol.-Terr. Phy. V. 70. P. 1856–1862. 2008. https://doi.org/10.1016/j.jastp.2008.01.015
  13. – Nikolaeva V., Gordeev E. SPAM: Solar spectrum prediction for applications and modeling // Atmosphere. V. 13, 226. 2023. https://doi.org/10.3390/atmos14020226
  14. – Nusinov A.A. Seasonal-latitudinal variations of ionospheric E-layer critical frequencies dependence on solar activity in empirical models // Adv. Space Res. V. 37. P. 433–436. 2006. https://doi.org/10.1016/j.asr.2005.11.017
  15. – Nusinov A.A., Kazachevskaya T.V., Katyushina V.V. Solar extreme and far ultraviolet radiation modeling for aeronomic calculations // Remote Sens. V. 13, 1454. 2021. https://doi.org/10.3390/rs13081454
  16. – Pavlov A.V., Pavlova N.M. Comparison of NmE measured by the boulder ionosonde with model predictions near the spring equinox // J. Atmos. Sol.-Terr. Phy. V. 102. P. 39–47. 2013. https://doi.org/10.1016/j.jastp.2013.05.006
  17. – Richards P.G., Fennelly J.A., Torr D.G. EUVAC: A solar EUV flux model for aeronomic calculations // J. Geophys. Res. V. 99. P. 8981–8992. 1994. https://doi.org/10.1029/94JA00518
  18. – Richards P.G., Woods T.N., Peterson W.K. HEUVAC: A new high resolution solar EUV proxy model // Adv. Space Res. V. 37. P. 315–322. 2006. https://doi.org/10.1016/j.asr.2005.06.031
  19. – Solomon S.C., Qian L. Solar extreme-ultraviolet irradiance for general circulation models // J. Geophys. Res. V. 110. A10306. 2005. https://doi.org/10.1029/2005JA011160
  20. – Solomon S.C. Numerical models of the E-region ionosphere // Adv. Space Res. V. 37. P. 1031–1037. 2006. https://doi.org/10.1016/j.asr.2005.09.040
  21. – Taylor J.R. An introduction to error analysis. Mill Valley, CA: Univer. Sci. Books, 270 p. 1982.
  22. – Titheridge J.E. Re-modeling the ionospheric E region // Kleinheubacher Berichte. V. 39. P. 687–696. 1996.
  23. – Wrenn G.L. Time-weighted accumulations ap(τ) and Kp(τ) // J. Geophys. Res. V. 92. P. 10125–10129. 1987. https://doi.org/10.1029/JA092iA09p10125
  24. – Yang Z., Ssessanga N., Tran L.T., Bilitza D., Kenpankho P. On improvement in representation of foE in IRI // Adv. Space Res. V. 60. P. 347–356. 2017. https://doi.org/10.1016/j.asr.2016.11.008

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2.

Download (359KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2023 М.Г. Деминов, В.И. Бадин, Р.Г. Деминов, Е.В. Непомнящая

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».