CC BY
18
ronmental meteorology and climatology, dedicated to the 85th anniversary of academician M. I. Budyko. SPb.: Science, 2005. 247 p.
3. Segeley T.S., Yurchenko I.P. The potential of the scattering ability of the atmosphere // Izvestiya RAS. Ser. geograficheskaya. 1990. No. 2. p. 132.
4. Geography and natural resources. 1992. No. 3. p. 60.
5. Computational mathematics and technology in exploration geophysics: Handbook of Geophysics / edited by V.I. Dmitriev. 2nd ed., reprint. and additional M.: Nedra. 1990. 498 p.
6. Fedorov V.M. Solar radiation and the Earth's climate. Moscow: FIZMATLIT, 2018.
232 p.
УДК 316.4.051.2: 316.4.06 DOI 10.46689/2218-5194-2021-4-1-45-58
ПРОБЛЕМЫ АНАЛИЗА И ПРОГНОЗА ХАРАКТЕРИСТИК ПЕРВЫХ ФАЗ 25-ГО ЦИКЛА СОЛНЕЧНОЙ АКТИВНОСТИ,
ОПРЕДЕЛЯЮЩИХ СОСТОЯНИЯ СИСТЕМ БИОСФЕРЫ
А.В. Волков, А.А. Хадарцев
Рассмотрены результаты анализа и прогноза динамики солнечной активности по рядам плотности потока радиоизлучения Солнца на частоте 2,8 ГГц и относительных чисел Вольфа, предложенные ведущими аналитическими группами, а также автором публикации. Указаны типологические характеристики предстоящих ситуаций социально-экономического развития России.
Ключевые слова: электромагнитное излучение Солнца, относительные числа Вольфа, солнечный цикл, спектральный анализ.
Наблюдаемые ныне скоротечные изменения уклада жизни людей, важнейших социальных институтов, принципов организации и воспроизводства общества эксперты называют главной проекцией осмысления феномена переходных эпох XX и XXI столетий [1]. Детального обсуждения заслуживают проблема негативных последствий трансформаций и роль информационных технологий в подобных процессах. Для целей разработки, тестирования и реализации управляющих решений ключевое значение имеют методы анализа и прогноза социальной динамики с учётом комплекса определяющих её факторов, включая гелиофизические воздействия на системы Земли.
Рассматривая причины, механизмы и последствия общественного развития, специалисты часто обращаются к разработанной А.Л. Чижевским концепции солнечно-земных связей, включая его теорию историометриче-ского цикла [2 - 4]. Эта теория служит надёжным инструментом анализа событий минувшей истории, позволяет очертить контуры предстоящих ситуаций развития [5].
В целом, А.Л. Чижевским допускалась цикличность земных процессов и их зависимость от ритмов космоса. Конечная цель подобных исследований - прогноз природных изменений, существенных для динамики народ-
ного хозяйства и здоровья людей [6]. При этом учёный подчёркивал, что «Солнце не решает ни общественных, ни экономических вопросов, но в биологическую жизнь планеты оно вмешивается очень активно». Значение концепции солнечно-земных связей «должно рассматриваться с точки зрения государствоведения. Она указывает государственной власти методы действия, согласные с психическим состоянием масс, находящимся в зависимости от колебаний энергии Солнца» [7].
Ныне в свободном доступе находятся ежедневные и усреднённые данные об интенсивности электромагнитного излучения Солнца, исходящего на частоте 2,8 ГГц (на длине волны 10,7 см; F10,7), Национального исследовательского совета Канады (National Research Council of Canada) [8] и иных исследовательских центров.
Результаты наблюдений в виде ежедневных, среднемесячных и среднегодовых значений потока радиоизлучения F10,7 публикуются на сайте Национального центра экологической информации Национального департамента по океану и атмосфере США (National Centers for Environmental Information, NOAA), а также передаются заинтересованным службам других государств.
Например, ежедневные данные типа «adj» использует Королевская обсерватория Бельгии (Royal Observatory of Belgium; sidc.oma.be/silso./): они усредняются - для получения среднемесячных значений - и сглаживаются скользящим средним с весами, принятыми бельгийской стороной. Эти же базы привлекает Служба радио и космической погоды Метеорологического бюро правительства Австралии (Radio and Space Weather Services, Bureau of Meteorology, Australian Government; https://www.sws.bom.gov.au/Solar/).
Представительный массив информации об активности Солнца связан с регистрацией относительных чисел Вольфа (W). По-видимому, Рудольф Вольф первым наметил главные вехи солнечной деятельности за время с 1610 года. «Для этих целей Вольфу пришлось прибегнуть к выводу относительных чисел солнечных пятен, получаемых по формуле: W = K (10 g + f),
где g - число групп пятен, f - общее число пятен во всех группах и отдельных пятен в день наблюдения и K - коэффициент, зависящий от наблюдателя и его трубы. <Его данные...> приходится считать наиболее верными вехами, показывающими распределение во времени максимальных и минимальных напряжений пятнообразовательной деятельности Солнца. <...> Вольф период колебаний числа пятен считал равным 11,111 года со средней изменчивостью ± 2,03 года» [7].
По мнению специалистов, предсказание уровня солнечной активности и фаз солнечных циклов по рядам F10,7, W и других параметров затруднено. Тем не менее, результаты подобных расчётов находят практическое применение для планирования космической деятельности, особенно управления космическими аппаратами с низкой орбитой, для загрузки высокочастотных каналов связи, развития современных информационно-коммуникационных
технологий, прогнозирования экологических и социально-экономических трендов, а также решения иных практических и научных задач.
Например, Служба радио и космической погоды Метеорологического бюро Австралии 8 января 2020 года опубликовала прогноз на начало 25-го солнечного цикла, приведённый на рис. 1.
160
140
120
g 100 Е
S 80
о а.
(Л
Щ бо «
40 20 0
2008 2010 2012 2014 2016 2018 2020 2022 Time (years)
Рис. 1. Прогноз первых фаз 25-го солнечного цикла по ряду относительных чисел Вольфа W (Австралия)
Результаты расчётов опубликовала и группа прогнозирования солнечного цикла, объединяющая NOAA, NASA и Международную космическую службу окружающей среды (ISES). По мнению учёных, своего максимума 25-й солнечный цикл достигнет ближе к июлю 2025 года - в период с ноября 2024 года по март 2026 года - со значением W ~ 115 (рис. 2). Это заключение часто называют «официальным прогнозом» солнечного цикла (https://www. swpc. noaa. gov/products/ solar-cycle-progression).
ISES Solar Cycle Sunspot Number Progression
201D 2012 2014 2016 2010 2020 2022 2024 202Б 2020 2030 2032
Universal Time
Space Weather Prediction Center
-+-Monthly Values —Smoothed Monthly Values —Predicted Values
Рис. 2. Прогноз 25-го солнечного цикла NOAA, NASA, ISES
Серию прогнозов, полученных различными методами, опубликовала Королевская обсерватория Бельгии (http://sidc.oma.be/silso/ssngraphics; рис. 3).
Рис. 3. Прогноз начальной фазы 25-го солнечного цикла Королевской обсерватории Бельгии
Метод прогнозирования среднемесячных величин W (SC) состоит в аппроксимации методом наименьших квадратов набора стандартных кривых, каждая из которых отражает некоторую среднюю форму цикла с учетом величины его максимума. Данный метод эффективно работает в середине цикла, но, как и все методы, основанный исключительно на прошлой солнечной активности, он становится менее надёжным в конце каждого цикла и во время минимумов активности.
Базовым методом прогнозирования служит комбинированный метод (CM). Он заключается в аппроксимации ряда W методом наименьших квадратов по всем прошлым зарегистрированным циклам, начиная с 1749 года. Расчёт выполняется по сглаженным 13-месячным скользящим средним среднемесячным величинам W и учитывает значения юю-индекса в качестве предвестника изменений активности.
Кроме того, обсуждается прогноз, основанный на методе Макниша и Линкольна (A.G. McNish, J.V. Lincoln, 1949; ML), являющийся стандартным прогнозом, до недавнего времени предоставляемым NOAA (США). Идея метода заключается в подгонке методом наименьших квадратов профиля единичного среднего цикла к сглаженному ряду солнечных пятен. Средний цикл получается простым усреднением всех циклов между 1849 и 1975 годами, выровненных по времени их минимумов. Метод обеспечивает адекватный прогноз в течение цикла и довольно точную оценку ближайшего максимума, но плохо работает в фазе минимума цикла и потому не позволяет оценить его
ожидаемую продолжительность. Качество базовых прогнозов, получаемых различными методами, улучшает применение адаптивного фильтра Кальмана
(Kf).
Востребованный в различных областях науки и техники цифровой фильтр, названный в честь венгерского математика Рудольфа Кальмана, производит расчёт вектора состояний системы, используя ряд зашумлённых и неполных её измерений. Он оперирует не только оценками состояний, но и величинами неопределённости (погрешностями оценки) этих состояния и реализован во временной области. В целом, алгоритм включает два этапа. На первом этапе фильтр экстраполирует ряд характеристик системы, а также величин их неопределённости на некоторую перспективу. На втором этапе, по вновь поступившим данным, результат экстраполяции корректируется. Для этого алгоритм минимизирует сумму квадратов математических ожиданий ошибок вектора состояния. Таким образом, в реальном времени алгоритм отслеживает изменение состояния системы, используя короткий ряд зашумлён-ных замеров, текущий замер и оценку его неопределённости. Один из вариантов фильтра линеаризует изучаемый процесс посредством его разложения в ряд Тейлора.
В целом, фильтр Кальмана является разновидностью рекурсивных фильтров, определяющих свойства системы на основе характеристик предыдущих состояний и измерения текущего состояния. Эта особенность отличает рекурсивные фильтры от иных алгоритмов, требующих знания большей истории системы.
Уточняющий прогноз индекс аа предназначен для описания вариаций магнитного поля Земли, вызванных воздействием потока солнечной плазмы (солнечного ветра) на магнитосферу Земли, изменениями внутри магнитосферы и взаимодействием магнитосферы и ионосферы. Подобно другим индексам, он вычисляется по результатам измерений и характеризует только часть сложной картины солнечной и геомагнитной активности. Индекс предложен П. Майо (P. Mayaud) в 1972 году (http://www.wdcb.ru/stp/geomag/ indices_description.ru. html).
По мнению специалистов Отдела физики космической плазмы ИКИ РАН, применение моделей геомагнитных индексов, в том числе учитывающих солнечный ветер, позволяет адекватно прогнозировать уровень активности. Например, солнечный ветер и состояние приземного магнитного поля
связывает так называемый «эпсилон-параметр»: s = 2 • 107 VB2 sin (0 / 2 )4, где
V - скорость солнечного ветра в км/с; B - магнитное поле в нТл; 0 - часовой угол межпланетного магнитного поля в плоскости YZ. В прогнозах ИКИ РАН расчёты поступившей в магнитосферу Земли энергии базируются на интегрировании функции s по определенным отрезкам времени (http://spaceweather.ru/ru/node/32).
Характеризующие перспективную динамику солнечной активности данные, полученные различными методами Королевской обсерваторией Бельгии (Центром сбора и обработки солнечных индексов), представлены в таблице.
Прогнозные величины W, рассчитанные различными методами Королевской обсерваторией Бельгии
Год Месяц IV-SC W-Kf-SC W-CM W-Kf-CM W-ML W-Kf-ML
1 2 3 4 5 6 7 8
2020 09 10.7 10.0 12.1 11.2 10.9 10.9
2020 10 12.7 12.2 15.7 14.6 12.6 12.6
2020 11 14.8 18.1 18.9 20.9 14.4 14.4
2020 12 16.8 17.0 22.2 18.8 16.9 16.9
2021 01 19.2 17.9 25.4 19.6 19.5 17.8
2021 02 21.2 18.9 28.4 20.9 22.4 19.6
2021 03 23.5 20.9 32.3 23.8 25.8 22.6
2021 04 25.3 22.5 37.1 27.3 30.0 26.2
2021 05 27.3 24.3 41.3 30.4 34.6 30.3
2021 Об 29.4 26.2 45.1 33.2 39.4 34.5
2021 07 31.5 28.1 49.5 36.5 44.1 38.6
2021 08 33.8 30.1 54.6 40.2 48.4 42.3
2021 09 36.1 32.1 60.5 44.6 52.7 46.1
2021 10 38.5 34.3 65.7 48.4 57.4 50.2
2021 11 40.8 36.3 71.2 52.5 61.5 53.8
2021 12 43.4 38.7 76.3 56.2 65.5 57.3
2022 01 45.8 40.8 81.1 59.8 70.7 61.9
2022 02 47.8 42.6 85.0 62.6 75.6 66.1
i. http://sidc.oma. be/sitso/FOKECASTS/prediSC.txt; 4. http://sidc.oma. be/silso/FOKECASTS/KFprediSC.txt; 5. http://sidc.oma.be/silso/FOKECASTS/prediCM.fxt; 6.http://sidc.oma.be/sOso/FORECASTS/KFprediCM.txt; 7.http://sidc.oma.be/silso/FORECASTS/prediML.bd; S.http://sidc.oma.be/silso/FORECASTS/KFprediML.txt; Центр сбораи обработки солнечных индексов, Брюссель, Бельгия
Кроме рассмотренных выше, существует ряд иных представлений о структуре фаз 25-го цикла активности Солнца, включая оценку локализации его минимума и максимума (What will the Sun do next? http://earthsky.org;
Рис. 4. Вариант прогноза 25-го цикла солнечной активности
В ходе анализа и прогноза солнечной динамики исследователи часто обращают внимание на, возможно, закономерное уменьшение величин минимумов, разделяющих последовательные циклы активности (Earth Changes Grand solar minimum. https://www.sott.net/image/s23/ 477424/full/clip_ image004.jpg; рис. 5).
а
Solar Cycle 2о| Solar Cycle 21 | Solar Cycle 221 Solar Cycle 23 | Solar Cycle 24
«966 1970 1975 »979 »984 «988 1993 1997 200i 2006 2010 2015 2019
б
N тГ Ю 00 oo G\ О ■— 1Л ю vo
oooNTfyjMOMTi-voMON't^oooN'vt-íicooM'tí'Ooo ^^^h^hhhh^hWCaWCOCOüOODCOOiCTiOlOlí^fTi^Cfl
■ Факт
■ Модель
Рис. 5. Многолетняя динамика межпланетного магнитного поля (а); динамика 23-25-го циклов солнечной активности (расчёт автора)(б)
В целом, чем меньше времени разделяет прогноз и изучаемое событие, тем адекватнее оказывается прогнозное заключение.
Подводя промежуточный итог, следует констатировать, что рассмотренные ранее прогнозы отличает отсутствие внутригодовой детализации динамики солнечной активности, даже с учётом глубины прогноза в 12 месяцев. Одна из очевидных причин этого заключается в том, что регрессионные модели процесса, получаемые методом наименьших квадратов, базируются на рядах среднемесячных величин параметров активности, дополнительно сглаженных 13-месячным скользящим средним. Возможно, существует аналитический подход, позволяющий получить адекватный прогноз с большей внутригодовой детализацией и большей глубиной прогноза (хотя, последним обстоятельством злоупотреблять не стоит).
Действительно, в науках о Земле первичная обработка результатов аппаратурных замеров часто проводится с привлечением статистических методов исследований [9]. Погрешности измерений, локальные неоднородности и неучтённые возмущения среды снижают достоверность замеров, т.е. являются источниками помех. Поэтому исследователь оперирует данными, которые с большим основанием описываются случайными величинами и процессами, чем аналитическими функциями. Случайным именуют процесс, значения которого в любой момент времени известны с вероятностью, меньше единицы. Изучение случайных процессов базируется на приложениях теории вероятностей, таких как математическая статистика, корреляционный анализ, методы разделения полей на составляющие (F (t) = Fфон (t) + Fcuгнaл (t) + шум), спектральный анализ и другие. Систему,
подчиняющуюся принципу суперпозиции, называют линейной системой.
Надёжным инструментом изучения линейных или почти линейных систем является спектральный анализ. Приложения спектрального анализа связаны с особенностями реализации двух подходов. Первый именуют частичной селекцией сигнала. Он предполагает преобразование исходного ряда таким образом, чтобы выделить один гармонический процесс и сильно подавить другие. Второй подход основан на корректном расчёте величин периодов всех входящих в сигнал гармоник. Далее определяют величины их амплитуд и начальных фаз методом наименьших квадратов. Такой подход, имеющий наиболее широкое хождение, называют оптимальной селекцией сигнала. При этом временные и пространственные координаты признают равноправными. В наших исследованиях реализуется второй вариант анализа [10].
Результаты анализа и прогноза солнечной динамики, базирующиеся на разделении рядов F10,7 и W на фоновую и диагностическую компоненты, расчёта для последней функции спектральной плотности и установлении величин периодов колебательных компонент, определяющих наблюдаемую изменчивость рядов, на получении методом наименьших квадратов коэффициентов линейных моделей процессов (с тестированием эффективности ам-
плитудной и фазовой модуляции для каждого компонента) и применении данных моделей для прогноза активности, представлены на рис. 6 - 8.
К10,7_ф1кт(Л) — ¡'10,7_мол. (Л) —— П0,7_РаА (Л) -Н'10,7_п>и. (II)
Рис. 6. Формальное приближение ряда среднемесячных величин F10,7 за 2011-2019 годы линейной моделью и прогноз солнечной активности по данному показателю
На врезке показана линейная корреляция фактических и модельных значений, численно характеризуемая коэффициентом детерминации г2. Линия зелёного цвета (F10,7_Pent.) соответствует прогнозным значениям канадских специалистов, речь о которых шла ранее. По-видимому, ни один из прогнозов не смог адекватно выразить перспективную динамику потока радиоизлучения Солнца в 2020 - 2021 годах. Канадский прогноз отражает гипотезу затянувшегося минимума, разделяющего 24-й и 25-й циклы активности и, как следствие, отодвигает дату вероятного максимума на более поздние сроки. Наш прогноз даёт завышенную оценку уровня радиоизлучения Солнца. Хотя, следует отметить, что в третьей декаде мая 2021 года фактические значения параметра F10,7 эпизодически приближались к уровню 90 s.f.u. В целом, как мы уже писали, среднесрочный прогноз по ряду F10,7 является более сложной задачей, возможно, по той причине, что данный параметр отражает специфическую сторону поведения Солнца, а не интегрирует ряд процессов, подобно W. Возможно поэтому основной объём прогнозов базируется на рядах среднемесячных величин W, предварительно сглаженных скользящим средним, что, несомненно, облегчает построение моделей.
Заметим, что не оправдался прогноз канадских специалистов и по ряду величин W (рис. 7; W_Pent.). Он вновь отражает гипотезу затянувшегося минимума, что не подтверждается фактическими данными.
Рис. 7. Формальное приближение ряда среднемесячных величин РГ за 2011 - 2019 годы линейной и иными моделями и прогнозы солнечной активности по данному показателю
На врезке вновь показана линейная корреляция фактических и модельных значений, численно характеризуемая коэффициентом детерминации г2. Различные обозначения, дополняющие индексы «Ш», отражают спектр методов, привлекаемых бельгийскими специалистами для разработки моделей солнечной динамики. Более детально собственно прогнозная часть рис. 7 показана на рис. 8.
С учётом того факта, что прогноз бельгийских специалистов базировался на сглаженных рядах среднемесячных величин Ш, наш прогноз ближе к уточнённым бельгийским вариантам Ш_К/8С (1), Ш_К/СЫ (3) и Ш_К/ЫЬ (4), использующим адаптивный фильтр Кальмана, и даже к исходному сценарию Ш_БС (2), хотя база нашего прогноза была ограничена 2011-2019 годами.
Ранее мы установили (рис. 8), что в границах каждого года, так или иначе, проявляют себя три сезонных максимума солнечной активности: первый - в апреле; второй - в июле; третий - в октябре. При этом важно подчеркнуть: в один год более выраженно заявляют о себе максимумы переходных периодов, а на следующий год выраженно проявляет себя летний максимум, при несколько меньшем эффекте максимумов переходных периодов (без учёта вклада фоновой компоненты поля).
Рис. 8. Варианты прогнозов солнечной активности по ряду среднемесячных величин Ж на 2020 - 2021 годы
Как уже отмечалось, прогноз канадских специалистов на начало 25-го солнечного цикла, видимо, не получает фактического подтверждения. Согласно же нашим расчётам (см. рис. 8), в мае 2021 года допускался локальный всплеск активности. При этом заметное увеличение уровня активности началось с марта месяца. Фактические данные, в целом, не вступили в противоречие с этими заключениями. В частности, согласно публикации Лаборатории рентгеновской астрономии Солнца (ФИАН; tesis.lebedev.ru), «заметный, а по некоторым оценкам, крупнейший за последние годы всплеск солнечной активности, регистрировался на нашей звезде в течение... нескольких дней. Пик его пришёлся на 22 и 23 мая, когда за 2 суток было зарегистрировано 17 солнечных вспышек, в том числе три вспышки класса M -предпоследнему по силе классу солнечных вспышек...
В целом, май месяц показал довольно быстрый рост солнечной активности, который заметно превышал обычный темп для данной стадии цикла. Возможность нашей звезды поддерживать такую активность длительное время сомнительна. По этой причине есть значительная вероятность, что Солнце после текущего всплеска уйдёт на продолжительное время в спокойное состояние» (Космические приборы регистрируют резкий рост активности Солнца. https: //tesis. lebedev.ru/info/20210524.html; https://lenta.ru/news/2021/ 05/25/m agn itstorm/).
Отметим, что специалисты в области наук о Земле вполне допускают влияние гелиогеофизических факторов на характер реализации и динамику
эндогенных и экзогенных природных процессов. Так, авторы [11] констатируют, что «появились работы, в которых в тектонической составляющей геодинамических процессов выделяют... т.н. астрофизическую составляющую, связываемую с активностью Солнца. Положительным аспектом этого подхода является признание изменчивости части поля тектонических напряжений. Но при этом гиперболизируется взаимосвязь вариаций напряженно-деформированного состояния массива с активностью Солнца, без учета десятков других факторов эндогенного и экзогенного характера» (Десятки людей стали жертвами извержения вулкана в Африке. https: //lenta.ru/news/2021/05/25/dozensof_victims/).
Итак, предложенный нами прогноз, имеющий внутригодовую (сезонную) детализацию и верифицированный по фактическим данным о динамике солнечной активности, позволяет вернуться к положениям теории историо-метрического цикла А.Л. Чижевского и указать последовательность и характер фаз социально-экономического развития России в 2021 году.
Особый интерес в теоретическом и практическом отношениях представляет вторая - после предшествующего минимума - фаза роста активности Солнца. Как отмечал А.Л. Чижевский, «психологическая и историческая сложность этого периода потребовала весьма обширных изысканий, в результате которых... собрано значительное количество относящегося к данному периоду материала. Уже начало этого периода... характеризуется значительно большим подъёмом активности масс, чем период предшествовавший. <...> В конце второй эпохи, которая постепенно может принять бурный характер и обнаружить нетерпение и нервность народных масс, мы замечаем одно из самых важных явлений военно-политической жизни общества, а именно стремление к объединению различных народностей, составляющих данное сообщество, в целях защиты или нападения и слияние различных политических группировок для противодействия другим политическим группировкам. <...> Значение этой эпохи заключается в том, что она полагает основу дальнейшему развитию исторических событий на протяжении данного цикла в данном человеческом сообществе и, отчасти, даже предрешает их ход в период максимальной возбудимости <социальной психики>» [7, с. 363].
Исследование выполнено при финансовой поддержки РФФИ и Правительства Тульской области в рамках научного проекта № 19-413710011.
Список литературы
1. Переходные эпохи в социальном измерении: история и современность/ отв. ред. В.Л. Мальков. Ин-т всеобщей истории РАН. М.: Наука, 2003. 482 с.
2. Карако П.С. Проблема философских оснований и научности космических идей А.Л. Чижевского // Журнал Белорусского государственного университета. Сер. «Философия. Психология». 2019. № 3. С. 9-15.
3. Карако П.С. «Космическая философия» А.Л. Чижевского: сущность и место в системе русского космизма // Журнал Белорусского государственного университета. Философия. Психология. 2018. № 2. С. 40 - 50.
4. Атлас временных вариаций природных, антропогенных и социальных процессов. Т. 2. Циклическая динамика в природе и обществе. М.: Научный мир, 1998. 432 с.
5. Лупачев Ю.В. Историометрические циклы А.Л. Чижевского: реальность и прогностические возможности // Вестник РАН, 1996. Т. 66. № 9. С. 796 - 799.
6. Ягодинский В.Н. Александр Леонидович Чижевский. М.: Наука, 1987. 316 с.
7. Чижевский А.Л. Земля в объятиях Солнца. М.: Изд-во Эксмо, 2004. 928 с. (Антология мысли).
8. URL: https://www.ngdc.noaa.gov/stp/space-weather/solar-data/solar-features/ solar-radio/ noontime-flux/penticton/penticton_adjusted/listings/ (дата обращения: 15.02.2020).
9. Вычислительные математика и техника в разведочной геофизике: справочник геофизика / под ред. В.И. Дмитриева. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Недра, 1990. 498 с.
10. Хемминг Р.В. Цифровые фильтры. М.: Недра, 1987. 221 с.
11. Сашурин А.Д., Панжин А.А. Изучение современных геодинамических движений и формирование катастрофических ситуаций различного масштаба // Сб. науч. тр. 1-й междунар. симпозиума. Прогноз и предупреждение тектонических горных ударов и землетрясений (21 - 23 сентября 2016 г.). Бишкек: НАН КР, 2016. С. 64 - 74.
Волков Артем Валерьевич, канд. техн. наук, доц., wolkow.avamail.ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет,
Хадарцев Александр Агубечирович, д-р мед. наук, проф., директор, medinsatsu. tula. ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет
PROBLEMS OF ANALYSIS AND FORECAST OF CHARACTERISTICS OF THE FIRST PHASE 25 CYCLE OF SOLAR ACTIVITY, DETERMINING STATES OF BIOSPHERE SYSTEMS
A. V. Volkov, A.A. Khadartsev
The paper considers the results of the analysis and prediction of the dynamics of solar activity from the series of the solar radio flux density at a frequency of 2.8 GHz and the relative Wolf numbers, proposed by the leading analytical groups, as well as by the authors of this publication. The typological characteristics of the upcoming situations of socio-economic development of Russia are indicated.
Key words: electromagnetic radiation of the Sun, relative Wolf numbers, solar cycle, spectral analysis
Volkov Artem Valerievich, candidate of technical sciences, professor, wol-kow. av@mail. ru, Russia, Tula, Tula State University,
Khadartsev Alexander Agubechirovich, doctor of medical sciences, professor, director, medins@,tsu. tula. ru, Russia, Tula, Tula State University
Reference
1. Transitional epochs in the social dimension: history and modernity/ ed. by V.L. Malkov. Institute of General History of the Russian Academy of Sciences, Moscow: Nauka, 2003. 482 p.
2. Karako P.S. The problem of philosophical foundations and the scientific nature of cosmic ideas by A.L. Chizhevsky // Journal of the Belarusian State University. Ser. "Philosophy. Psychology". 2019. No. 3. pp. 9-15.
3. Karako P.S. "Cosmic philosophy" by A. L. Chizhevsky: the essence and place in the system of Russian cosmism // Journal of the Belarusian State University. Philosophy. Psychology. 2018. No. 2. pp. 40-50.
4. Atlas of time variations of natural, anthropogenic and social processes. Vol. 2. Cyclical dynamics in nature and society. Moscow: Scientific World, 1998. 432 p.
5. Lupachev Yu.V. A.L. Chizhevsky's historiometric cycles: reality and prognostic possibilities // Bulletin of the Russian Academy of Sciences, 1996. Vol. 66. No. 9. pp. 796-799.
6. Yagodinsky V.N. Alexander Leonidovich Chizhevsky. M.: Nauka, 1987. 316 p.
7. Chizhevsky A.L. The Earth in the embrace of the Sun. Moscow: Eksmo Publishing House, 2004. 928 p. (Anthology of thought).
8. URL: https://www.ngdc.noaa.gov/stp/space-weather/solar-data/solar-features / solar-radio/ noontime-flux/penticton/penticton_adjusted/listings/ (accessed: 02/15/2020).
9. Computational mathematics and engineering in exploration geophysics: Handbook of Geophysics / edited by V.I. Dmitriev. 2nd ed., reprint. and additional M.: Nedra, 1990. 498 p.
10. Hemming R.V. Digital filters. M.: Nedra, 1987. 221 p.
11. Sashurin A.D., Panzhin A.A. The study of modern geodynamic movements and the formation of catastrophic situations of various scales // Collection of scientific tr. 1st International. the symposium. Forecast and prevention of tectonic mountain impacts and earthquakes (September 21-23, 2016). Bishkek: NAS KR, 2016. pp. 64-74.
