Вестник КРАУНЦ. Физ.-мат. науки. 2017. № 2(18). C. 89-98. ISSN 2079-6641
DOI: 10.18454/2079-6641-2017-18-2-89-98
УДК 512.24
ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС АНАЛИЗА ГРОЗОВОЙ АКТИВНОСТИ И ВИСТЛЕРОВ
Ф. В. Королев
Камчатский государственный университет имени Витуса Беринга, 683032, г. Петропавловск-Камчатский, ул. Пограничная, 4 E-mail: korolevfedos@yandex.ru
Велась разработка web интерфейса, для визуализации расчета пространственного распределения корреляционных связей между интенсивностью потока вистлеров и планетарной грозовой активностью.
Ключевые слова: вистлер, атмосферики, гроза, корреляция, AWDANet, WWLLN
© Королев Ф. В., 2017
MSC 68U35
THE PROGRAM COMPLEX FOR ANALYSIS OF THUNDERSTORM ACTIVITY AND WHISTLERS
F. V. Korolev
Vitus Bering Kamchatka State University, 683032, Petropavlovsk-Kamchatsky, Pogranichnaya st., 4, Russia E-mail: korolevfedos@yandex.ru
A web interface was developed to visualize the calculation of the spatial distribution of correlation links between the whistler flux intensity and planetary thunderstorm activity.
Keywords: Whistler, atmosphere, thunderstorm, correlation, AWDANet, WWLLN
© Korolev F.V., 2017
Введение
Изучение магнитосферно-ионосферных является актуальной задачей фундаментальной науки, расширяя наши знания о процессах в верхней атомосфере и околоземном космическом пространстве, и в то же время напрямую связано с прикладной задачей контроля и прогноза космической погоды.
Магнитосфера - область околоземного космического пространства, в которой поведение плазмы контролируется магнитным полем Земли [1]. В результате обтекания солнечным ветром магнитосферы Земли образуется магнитная полость, размеры которой определяются динамическим равновесием кинетического давления плазмы, солнечным ветром и магнитным давлением поля Земли. Уменьшение давления солнечного ветра на плазму приводит к увеличению объема магнитосферы и заполнению её ионосферной плазмой. Ключевую роль при описании динамики плазмы играют разнообразные электростатические и электромагнитные колебания и волны. Наряду с внутренними источниками волн в плазме важную роль в динамике магнитосферно-ионосферной системы играют внешние источники, которые могут иметь естественную природу, например, излучение молниевых разрядов во время грозовой активности. Волна, образованная импульсным излучением, уходящая в магнитосферу Земли и возвращающаяся обратно в магнитно-сопряженную точку, где она и может быть зарегистрирована - называется вистлером [2].
Свистящие атмосферики (вистлеры) - особые радиосигналы диапазона очень низких частот (ОНЧ), возникающие в результате распространения электромагнитного импульса грозового разряда в плазмосфере Земли вдоль силовой трубки магнитного поля. Во время движения вистлер претерпевает частотную дисперсию: сначала приходят высокочастотные составляющие сигнала, затем, с нарастающим запаздыванием, более низкие частоты. Вид дисперсионных кривых при этом существенно зависит от состояния плазмосферы, в частности от электронной концентрации, что делает вистлер естественным индикатором состояния плазмосферы Земли. В связи с этим исследование вистлеров является актуальной задачей для изучения космической погоды [3].
Программный комплекс
В ходе проделанной работы было спроектировано web-приложение для сопоставления данных, зарегистрированных всемирной сетью локализации гроз (WWLLN), с данными, зарегистрированными автоматической системой распознавания и анализа вистлеров (AWDANet). Данные в программу загружаются из .^-файлов, которые пользователь загружает на сервер. В программе предусмотрены фильтрация по уровню возмущенности магнитного поля (к и кр/ар индексы), а также возможность выбора информации о грозах и вистлерах, зарегистрированных в дневное время.
На первом этапе прямо во время считывания информации о грозах из .log-фaйлa происходит распределение ударов молний (УМ) по ячейкам градусной сетки Земли в зависимости от заданного пользователем разбиения. В проведенных экспериментах было выбрано разбиение на ячейки размером 3 градуса по долготе и широте. Затем для каждой ячейки вычисляется количество УМ на каждом 15 минутном интервале в течение рассматриваемого периода времени.
В памяти компьютера эта информация хранится в виде двумерного массива из 360 180
-ц- х х k элементов (рис.1), где D - введенный пользователем размер ячейки в градусах по долготе и по широте, k - количество 15-минутных интервалов в загруженных файлах, т.е. каждый элемент массива содержит еще один массив, предназначенный для группировки гроз по минутным интервалам.
Строка из 360/3 градусов, 120 ячеек.
Рис. 1. Структура массива с грозами
Представление массива в памяти предполагает, что каждые 360 элементов обра-
180
зуют новую строку, итого получаем строк, однако индексация идет по порядку. Индексация элементов основного массива в случае Б = 3 представлена на (рис.2).
Рис. 2. Нумерация ячеек в массиве
Во время считывания очередной строки из .log-файла определяются минутный интервал и номер ячейки градусной сетки анализируемых данных, после чего полученные значения суммируется с ранее посчитанным количеством УМ для выбранной ячейки. Если пользователь указал что нужна фильтрация всех данных только в дневное время то, на каждое считывание строки накладывается фильтр по времени восхода и захода солнца которое вычисляет класс SunriseSunset.java. Данному классу для вычислений необходимо передать широту, долготу, дату и сдвиг по времени формата иТС(в случае Камчатки это +12). Если пользователь указал фильтрацию по индексам возмущенности геомагнитного поля, то при считывании сравнивается значение введенное пользователем со значением каждого трехчасового интервала из загруженного файла индексов.
Главными достоинствами предложенного алгоритма считывания и способа представления данных в памяти, являются:
• Быстрая обработка и структурирование огромных объемов данных.
• Для массива с грозами не хранятся ячейки с нулевыми значениями, это позволяет эффективнее использовать память.
• Структура массива удобна для будущего расширения функционала программы.
• Возможность легкой адаптации под любую структуру считываемых данных.
После распределения загруженных данных по массиву происходит расчет корреляционной зависимости между количеством УМ для каждой ячейки градусной сетки и количеством зарегистрированных на полуострове Камчатка вистлеров.
Обозначим через X вектор значений количества УМ по 15 минутным фрагментам в заданной ячейке градусной сетки Земли, а через Y вектор значений количества зарегистрированных на полуострове Камчатка вистлеров по тем же 15 минутным фрагментам.
Согласно технологии быстрого расчета корреляционных коэффициентов для текущей градусной ячейки рассчитывается среднее и среднее квадратов по X:
1 п
x = - £ х(1)
1п
(X)2 = :: £(2)
п 1=1
для данных о зарегистрированных вистлерах рассчитывается среднее и среднее квадратов по Y:
1 п
У = - £У>, (3)
п=1
1п
(у)2 = п £ (У)2- (4)
п 1=1
Далее по формуле (5) расчитывается ковариация, по формуле (6) и (7) дисперсия по X, Y.
еоу = ху — X • X (5)
ох = X2 — (X • X) (6)
^У = У2 — (У • У) (7)
По формуле (8) рассчитывается корреляционная зависимость между векторами значений X и Y.
соу /о\
сог = (8)
V о X • ^/оу
Расчеты повторяются для каждой ячейки градусной сетки, причем если оx или оу равны нулю то расчет не производится и корреляция считается равной нулю.
После завершения расчетов генерируется .txt-файл с вычисленными коэффициентами корреляции, записанными в виде трех столбцов - долгота, широта, коэффициент корреляции. Также генерируется ^пи-файл, предназначенный для представления полученных значений в графическом виде на карте, в системе gnuplot (Рис.3).
150 -100 -50 0 50 100 150
LON
Рис. 3. Построение корреляционных значений из посчитанного файла в gnuplot.
Еще одной возможностью разработанного web-приложения является визуализация карты с данными расчетов в окне браузера, при этом по наведении курсора мыши выводится информация о выбранной ячейке (Рис.4).
координата по х координата по у значение корреляции 108 102 -0.01999652361993871
Рис. 4. Построение корреляционных значений в браузере.
Заключение
Был разработан программный комплекс для сопоставления данных, зарегистрированных всемирной сетью локализации гроз (WWLLN), с данными, зарегистрированными автоматической системой распознавания и анализа вистлеров (AWDANet). Были произведены тесты данных за один месяц 01.01.2013 — 01.02.2013. Результаты вычислений представленных на рисунках 5-12.
Построение без фильтров:
150 -100 -50 0 50 100 150
LON
Рис. 5. Построение в gnuplot.
координата по х координата по у значение корреляции 108 102 -0.01999652361993871
Рис. 6. Построение в браузере.
Построение c включенным фильтром при k=4:
150 -100 -50 0 50 100 150
LON
Рис. 7. Построение в gnuplot.
координата по х координата по у значение корреляции
120 90 0.02382624637330193
Рис. 8. Построение в браузере.
Построение c включенным фильтром при kp=10:
Рис. 9. Построение в gnuplot.
Рис. 10. Построение в браузере.
Построение с включенной фильтрацией по времени восхода и захода солнца:
150 -100 -50 0 50 100 150
LON
Рис. 11. Построение в gnuplot.
координата по * координата по у значение корреляции 210 96 -0.009607363245841216
Рис. 12. Построение в браузере.
Комплекс реализован в виде шеЬ-сервиса, что позволяет после установки на сервер легко использовать его с помощью любых мобильных устройств.
Автор благодарит к.ф.-м.н. Н.В. Черневу (ИКИР ДВО РАН) за любезно предоставленные данные по активности вистлеров.
Список литературы
[1] Петрукович А. А., "Некоторые аспекты ионосферно-магитосферных связей", Успехи физических наук, 185:6 (2015), 649-654. [Petrukovich A.A. i dr. Nekotorye aspekty ionosferno-magitosfernyh svjazej. Uspehi fizicheskih nauk. 2015. vol. 185. no 6. 649-654. ].
[2] Гершман Б. Н., Угаров В. А., "Распространение и генерация низкочастотных электромагнитных волн в верхней атмосфере", Успехи физических наук, 72:2 (1960), 235-271. [Gershman B.N., Ugarov V.A. Rasprostranenie i generacija nizkochastotnyh jelektromagnitnyh voln v verhnej atmosfere. Uspehi fizicheskih nauk. 1960. vol. 72. no 2. 235-271 ].
[3] Collier A. B. et al., "Correlation between global lightning and whistlers observed at Tihany, Hungary", Journal of Geophysical Research: Space Physics, 114:A7 (2009).
Список литературы (ГОСТ)
[1] Петрукович А.А. и др. Некоторые аспекты ионосферно-магитосферных связей // Успехи физических наук. 2015. Т. 185. №6. С. 649-654.
[2] Гершман Б.Н., Угаров В.А. Распространение и генерация низкочастотных электромагнитных волн в верхней атмосфере // Успехи физических наук. 1960. Т. 72. №2. С. 235-271.
[3] Collier A. B. et al. Correlation between global lightning and whistlers observed at Tihany, Hungary //Journal of Geophysical Research: Space Physics. 2009. Т. 114. №. A7.
Для цитирования: Королев Ф.В. Программный комплекс анализа грозовой активности и вистлеров // Вестник КРАУНЦ. Физ.-мат. науки. 2017. № 2(18). C. 89-98. DOI: 10.18454/2079-66412017-18-2-89-98
For citation: Korolev F. V. The program complex for analysis of thunderstorm activity and whistlers, Vestnik KRAUNC. Fiz.-mat. nauki. 2017, 18: 2, 89-98. DOI: 10.18454/2079-6641-2017-18-2-89-98
Поступила в редакцию / Original article submitted: 25.05.2017