Dependence of foF2 on Solar Activity Indices Based on the Data of Ionospheric Stations of the Northern and Southern Hemispheres

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

An analysis of the dependence of the F2-layer critical frequency on solar activity indices that has been started earlier based on the Juliusruh station data is continued. The data of six stations in the Northern Hemisphere and five stations in the Southern Hemisphere are analyzed in this paper. The determination coefficient R2 for the foF2 dependence on solar activity in each particular situation (station, month, local time) is taken as a measure of the quality of that dependence. The conclusion that a well-pronounced diurnal variation in R2 is observed in the winter months is confirmed for four solar activity proxies: this value is maximum and changes weakly in the daytime but decreases substantially to the nighttime hours. It is found that the F30 proxy is the best solar proxy to describe the foF2 behavior in the solar cycle, whereas the sunspot number Rz is the worst. Based on a comparison of the changes in R2 with LT in the same months at stations of the Northern and Southern hemispheres, it is shown that the aforementioned well-pronounced diurnal behavior in R2 is observed only in winter and is absent in summer

Full Text

Restricted Access

About the authors

A. D. Danilov

Institute of Applied Geophysics

Author for correspondence.
Email: adanilov99@mail.ru
Russian Federation, Moscow

N. A. Berbeneva

Moscow State University

Email: adanilov99@mail.ru

Physical Faculty

Russian Federation, Moscow

References

  1. Данилов А.Д., Бербенева Н.А. Статистический анализ зависимости критической частоты foF2 от различных индексов солнечной активности // Геомагнетизм и аэрономия. 2023. Т. 63. № 5. С. 610—629. https://doi.org/10.31857/S0016794023600588
  2. Данилов А.Д., Константинова А.В. Долговременные вариации параметров средней и верхней атмосферы и ионосферы (обзор) // Геомагнетизм и аэрономия. 2020. Т. 60. № 4. С. 411—435. https://doi.org/10.31857/S0016794020040045
  3. Кринберг И.А., Тащилин А.В. Ионосфера и плазмосфера. М.: Наука, 1984.
  4. de Haro Barbás B.F., Elias A.G. Effect of the inclusion of solar cycle 24 in the calculation of foF2 long-term trend for two Japanese ionospheric stations // Pure Appl. Geophys. 2020. V. 177. P. 1071—1078.
  5. de Haro Barbás D.F., Elias A.G., Fagre M., Zossi B.F. Incidence of solar cycle 24 in nighttime foF2 long-term trends for two Japanese ionospheric stations // Stud. Geophys. Geod. 2020. V. 64. P. 407—418. https://doi.org/10.1007/s11200-021-05489
  6. de Haro Barbás D.F., Elias A.G., Venchiarutti J.V., Fagre M.M., Zossi B.S., Jun G.T., Medina F.D. MgII as a solar proxy to filter F2-region ionospheric parameters // Pure Appl. Geophys. 2021. V. 178. P. 4605—4618.
  7. de Haro Barbás B.F., Zossi B.S., Jun G.T., et al. Performance of the IRI-2016 and IRI-Plas 2020 considering MgII as EUV solar proxy // Adv. Space Res. 2023. V. 72. № 6. P. 2406—2417. https://doi.org/10.1016/j.asr.2023.06.007
  8. Gulyaeva T.L., Arikan F., Sezen U., Poustovalova L.V. Eight proxy indices of solar activity for the International Reference Ionosphere and Plasmasphere model // J. Atmos. Sol.-Terr. Phy. 2018. V. 172. P. 122—128. https://doi.org/10.1016/j.jastp.2018.03.025
  9. Laštovička J. What is the optimum solar proxy for long-term ionospheric investigations? // Adv. Space Res. V. 67. № 1. P. 2—8. 2021a. https://doi.org/10.1016/j.asr.2020.07.025
  10. Laštovička J. The best solar activity proxy for long-term ionospheric investigations // Adv. Space Res. V. 68. P. 2354—2360. 2021b. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.asr.2021.06.032
  11. Laštovička J. Long-term changes in ionospheric climate in terms of foF2 // Atmosphere. 2022. V. 13. № 1. P. 110. https://doi.org/10.3390/atmos13010110
  12. Laštovička J. Dependence of long-term trends in foF2 at middle latitudes on different solar activity proxies // Adv. Space Res. 2023. https://doi.org/10.1016/j.asr.2023.09.047
  13. Laštovička J., Burešová D. Relationships between foF2 and various solar activity proxies // Space Weather. 2023. V. 21. e2022SW003359. https://doi.org/10.1029/2022SW003359
  14. Lean J., Emmert J.T., Picone J.M., Meier P.R. Global and regional trends in ionospheric electron content // J. Geophys. Res. Space, 2011. V. 116. A00H04. https://doi.org/10.1029/2010JA016378
  15. Perna L., Pezzopane M. foF2 vs solar indices for the Rome station: looking for the best general relation which is able to describe the anomalous minimum between cycles 23 and 24 // J. Atmos. Sol.-Terr. Phy. 2016. V. 148. P. 13—21. https://doi.org/10.1016/j.jastp.2016.08.003
  16. Sivakandan M., Mielich J., Renkwitz T., Chau J.L., Jaen J., Laštovička J. Long-term variations and trends in the E, F and sporadic E (Es) layer over Juliusruh, Europe // J. Geophys. Res. — Space. 2022. V. 128. e2022JA031097. https://doi. org/10.1029/2022JA031097
  17. Zossi B.S., Medina F.D., Jun G.T., et al. Extending the analysis on the best solar activity proxy for long-term ionospheric investigations // Proc. Royal Society A. 2023. V. 479. № 2276. https://doi.org/10.1098/rspa.2023.0225

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Examples of daily variations of the R2 value for the Slough station.

Download (135KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Examples of daily variations of the R2 value for Moscow station.

Download (138KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Examples of daily variations of the R2 value for Alma-Ata stations.

Download (129KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. Examples of the daily course of R2 for the Rz and F30 indices (art. Slough and Alma-Ata).

Download (141KB)
Indexing metadata
6. Fig. 5. Examples of the daily course of R2 for the Rz and F30 indices (Moscow and Akita stations).

Download (142KB)
Indexing metadata
7. Fig. 6. Changes in the value of R2 from LT in January and February to Boulder station.

Download (134KB)
Indexing metadata
8. Fig. 7. Changes in the value of R2 from LT in January and February at the Ottawa station.

Download (133KB)
Indexing metadata
9. Fig. 8. The change in the value of R2 from LT in January and February for the Port Stanley station.

Download (138KB)
Indexing metadata
10. Fig. 9. The change in the value of R2 from LT in January and February for art. Concepcion.

Download (134KB)
Indexing metadata
11. Fig. 10. The change in the value of R2 from LT for Australian stations.

Download (127KB)
Indexing metadata
12. Fig. 11. The change in the value of R2 from LT for the station Johannesburg.

Download (139KB)
Indexing metadata
13. Fig. 12. Change of R2 value from LT for Port Stanley and Hobart stations in June.

Download (72KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

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».