Method for the Identification of Heliospheric Anomalies Based on the Functions of the Characteristic Deviations for the Observation Matrices of the Muon Hodoscope


Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

This paper presents a method for identifying heliospheric anomalies using the introduced function of characteristic deviations for the muon hodoscope matrices. The estimation of the averaged hardware function is considered. Spatial filtering is proposed to eliminate fluctuations in the functions of the characteristic deviations. An example of the implementation of the developed method using the example of the storm July 13, 2017. It is shown that for this event, the identified anomaly precedes by several hours a sharp increase in the Kp index.

Об авторах

V. Chinkin

Bauman Moscow State Technical University (BMSTU); Geophysical Center of the Russian Academy of Sciences (GC RAS)

Автор, ответственный за переписку.
Email: v.chinkin@gcras.ru
Россия, Moscow; Moscow

I. Astapov

Geophysical Center of the Russian Academy of Sciences (GC RAS); National Research Nuclear University MEPhI (NRNU MEPhI)

Email: v.chinkin@gcras.ru
Россия, Moscow; Moscow

A. Gvishiani

Geophysical Center of the Russian Academy of Sciences (GC RAS); Schmidt Institute of Physics of the Earth of the Russian Academy of Sciences (IPE RAS)

Email: v.chinkin@gcras.ru
Россия, Moscow; Moscow

V. Getmanov

Geophysical Center of the Russian Academy of Sciences (GC RAS); Schmidt Institute of Physics of the Earth of the Russian Academy of Sciences (IPE RAS)

Email: v.chinkin@gcras.ru
Россия, Moscow; Moscow

A. Dmitrieva

Geophysical Center of the Russian Academy of Sciences (GC RAS); National Research Nuclear University MEPhI (NRNU MEPhI)

Email: v.chinkin@gcras.ru
Россия, Moscow; Moscow

M. Dobrovolsky

Geophysical Center of the Russian Academy of Sciences (GC RAS)

Email: v.chinkin@gcras.ru
Россия, Moscow

A. Kovylyaeva

Geophysical Center of the Russian Academy of Sciences (GC RAS); National Research Nuclear University MEPhI (NRNU MEPhI)

Email: v.chinkin@gcras.ru
Россия, Moscow; Moscow

R. Sidorov

Geophysical Center of the Russian Academy of Sciences (GC RAS)

Email: v.chinkin@gcras.ru
Россия, Moscow

A. Soloviev

Geophysical Center of the Russian Academy of Sciences (GC RAS); Schmidt Institute of Physics of the Earth of the Russian Academy of Sciences (IPE RAS)

Email: v.chinkin@gcras.ru
Россия, Moscow; Moscow

I. Yashin

Geophysical Center of the Russian Academy of Sciences (GC RAS); National Research Nuclear University MEPhI (NRNU MEPhI)

Email: v.chinkin@gcras.ru
Россия, Moscow; Moscow

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2019

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».