ФОРМИРОВАНИЕ КРУПНОМАСШТАБНОГО МАГНИТНОГО ПОЛЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЦИКЛОВ АКТИВНОСТИ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Для прогнозирования солнечной активности используют метод предвестников. Одним из таких предвестников являются предвестники полярного поля. С другой стороны, существуют указания, что амплитуда последующего солнечного цикла связана с низкоширотной активностью. В рамках модели поверхностного переноса магнитного потока мы воспроизводим суперсиноптические карты в координатах широта-время. Мы показали, что при выбранных параметрах переноса, в том числе коэффициент диффузии D = 500 km2/s, скорости меридиональной циркуляции u0 ~10 m/s, а также тильт-угле магнитных биполей τ ~ 10°, существует широта θ1, на которой магнитное поле из областей ведущей полярности проникает в противоположное полушарие и формируется дипольное магнитное поле Солнца. При θ > θ1 магнитное поле не проникает в противоположное полушарие, а крупномасштабное магнитное поле на полюсах остается незначительным с течением времени. Значение величины θ1 составляет в диапазоне 10°–20°. Для следующего цикла активности наиболее важны активные области с широтой θ < θ1. Мы предложили прогностические индексы для прогнозирования амплитуды циклов активности на основе данных о солнечных пятнах в текущем цикле активности с коэффициентом корреляции r > 0.8.

Об авторах

А. Г. Тлатов

Кисловодская Горная астрономическая станция ГАО РАН (ГАС ГАО РАН); Калмыцкий Государственный Университет (КалмГУ)

Email: tlatov@mail.ru
Кисловодск, Россия; Элиста, Россия

И. А. Березин

Кисловодская Горная астрономическая станция ГАО РАН (ГАС ГАО РАН); Калмыцкий Государственный Университет (КалмГУ)

Кисловодск, Россия; Элиста, Россия

К. А. Тлатова

Кисловодская Горная астрономическая станция ГАО РАН (ГАС ГАО РАН); Калмыцкий Государственный Университет (КалмГУ)

Кисловодск, Россия; Элиста, Россия

Список литературы

  1. Caplan R.M., Sulajier M.M., Linker J.A., Upton L., Jha B.K., Charles A., Arge N., Henney C.J. Open-source Flux Transport (OFT). I. HipFT–High-performance Flux Transport // The Astrophysical Journal Supplement Series. V. 278. No. 1. Id. 24. 22 pp. 2025. https://doi.org/10.3847/1538-4365/adc080
  2. Javaraiah J. North–south asymmetry in solar activity: predicting the amplitude of the next solar cycle // MNRAS.V. 377. L34–L38. 2007. https://doi.org/10.1111/j.1745-3933.2007.00298.x
  3. Javaraiah J. Prediction for the amplitude and second maximum of Solar Cycle 25 and a comparison of the predictions based on strength of polar magnetic field and low-latitude sunspot area // MNRAS. 2023. V. 520. 5586–5599. https://doi.org/10.1093/mnras/stad479
  4. Leighton R.B. Transport of Magnetic Fields on the Sun // Astrophys. J. V. 140. Pp. 1547–1562. 1964. https://doi.org/10.1086/148058
  5. Petrovay K. Solar cycle prediction // Living Reviews in Solar Physics. V. 17. No. 2. 2020. https://doi.org/10.1007/s41116-020-0022-z (0123456789-vol.V)
  6. Tlatov A.G., Berezin I.A., Tlatova K.A. Formation of Near-Surface Magnetic Fields of the Sun // Geomagnetism and Aeronomy. 2024. V. 64. No. 7. P. 1176–1181. https://doi.org/10.1134/S0016793224700269
  7. Tlatov A.G. The minimum activity epoch as a precursor of the solar activity // Sol. Phys. V. 260. 465–477, 2009. https://doi.org/10.1007/s11207-009-9451-5
  8. Jiang J., Zhang Z., Petrovay K. Comparison of physics-based prediction models of solar cycle 25 // Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics. V. 243. Article id.106018. 2023. https://doi.org/10.1016/j.jastp.2023.106018
  9. Yeates A.R., Cheung M., Jiang J., Petrovay K., Wang Yi-Ming. Surface Flux Transport on the Sun // Space Science Reviews. V. 219. Article id. 31. 2023. https://doi.org/10.1007/s11214-023-00978-8

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).