CC BY
1
УДК 502.53: 303.09
РЕЗУЛЬТАТЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ДИНАМИКИ СОЛНЕЧНОЙ АКТИВНОСТИ КАК ФАКТОРА, ОРГАНИЗУЮЩЕГО ХОД СОЦИАЛЬНЫХ ПРОЦЕССОВ
А. А. Хадарцев, А.В. Волков
Рассмотрены элементы концепции солнечно-земных связей А.Л. Чижевского, методологии формального анализа и прогноза динамики солнечной активности - ге-лиогеофизического контекста течения социальных процессов. По данным о вариациях параметра F10.7 получены оценки временной локализации первого пика бимодального максимума текущего солнечного цикла и величин предиктора, отражающих этап выраженных проявлений угроз и вызовов национальной безопасности России.
Ключевые слова: солнечная активность, космическая погода и климат, гелиогео-физические воздействия на системы, историометрический цикл, радиоизлучение солнца, колебательные процессы и моды, статистические методы обработки данных, спектральный анализ, линейные модели динамических процессов, прогноз социальной динамики.
Излучения Солнца определяют не только динамику погоды и климата на Земле, но и изменения свойств ближайшего космоса. В 1990-х годах в научный оборот вошёл термин «космическая погода» (англ. space weather). К сфере космической погоде относят изменения солнечно-земных связей с характерными периодами менее суток; более медленные изменения отражают состояние «космического климата». В практическом плане, данная проблематика объединяет прогнозы солнечной и геомагнитной активности; анализ гелиогеофизических воздействий на биологические системы и общество, включая оценку рисков нарушения отдельных компонентов комплексов; изучение влияния факторов на технические системы [1].
По мнению специалистов Института географии РАН, расходование доступной людям энергии на преобразовании территорий регулирует культура. При наличии культуры в качестве одного из элементов системы, насыщенная энергией физическая среда усиливает процессы, инициированные слабыми внешними возмущениями, включая гелиогеофизические воздействия [2].
Концептуальное ядро теории солнечно-земных связей разработал А.Л. Чижевский. По-видимому, А.Л. Чижевский и М. Фор были первыми, кто ввёл в научный оборот термин «космическая биология». Гелиобиология, астробиология (Г.А. Тихонов), экзобиология (Д. Ледерберг) и другие направления, порождённые развитием знаний о космосе, ныне признают составными частями космической биологии [3].
В целом, концепция Чижевского сводилась к утверждению цикличности земных процессов и их зависимости от ритмов космоса. Конечная цель исследований - прогноз природных изменений, существенных для динами-
ки народного хозяйства и здоровья людей. При этом уточнялось, что «Солнце не решает ни общественных, ни экономических вопросов, но в биологическую жизнь планеты оно, безусловно, вмешивается очень активно» [4].
В работе «Земля в объятиях Солнца» учёный подчёркивал, что важнейшие исторические события, совершающиеся при участии больших человеческих масс, протекают одновременно с явлениями в окружающем мире, и ход исторических событий во времени находится в той или иной связи с ходом явлений окружающей среды. Научиться учитывать эти факторы - значит приобрести мощное орудие предвидения хода событий, которое тщетно искала мудрость государственных людей, начиная с предысторических времён. Поэтому значение 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» [5].
Важными элементами концепции солнечно-земных связей являются представления о механизмах возникновения и развития эпидемических процессов, а также соображения учёного об историометрическом цикле [1].
Динамика текущего цикла активности Солнца и её прогноз, выполненный Королевской солнечной обсерваторией Бельгии по рядам относительных чисел И.Р. Вольфа (Ж), а также «разграничение истории на циклы -единицы отсчёта исторического времени с целью сравнительного изучения четырёх основных частей каждого цикла и вывода законов поведения социальных масс», представлены на рис. 1.
SILSO graphics (http://sidc.be/silso) Royal Observatory of Belgium 2024 May 1
Forecast: Combined method
180
Э 160 ro"
-8-140 Ш 120
80
60
40
0
1
О 20
— Monthly - — Monthly smoothed - CM Prediction
Фаза: 1 И и III IV
Благо new учиаЛ Резкий подъём jrtfi 0,8: 0,7 : 0,6 лет Кризи сы и войн 11 Слад
2020
2021
2022
2023 Годы
2024
2025
2026
Рис. 1. Текущая и прогнозная динамика солнечной активности в рамках 25-го цикла её регистрации
Эмпирическая база анализа и прогноза солнечной активности, как мощнейшего фактора формирования космической и земной погоды и климата, представлена рядами замеров, пожалуй, главных предикторов этого явле-
ния - величин радиоизлучения звезды на частоте 2,8 ГГц (на длине волны 10,7 см) F10.7 и относительных чисел И.Р. Вольфа W, проводимых сетью солнечных обсерваторий мира (National Research Council of Canada; https:// www.spaceweather.gc.ca/ forecast-prevision/solar-solaire/solarflux/sx-5-mavg-en.php; https://www.ngdc.noaa.gov; http://www.wdcb.ru).
Канадские специалисты подчёркивают, что поток радиоизлучения на длине волны 10,7 см является надёжным и одним из самых продолжительных рядов регистрации солнечной активности, характеризуя её ход за шесть циклов. В отличие от других индексов, F10.7 надёжно измеряется с земной поверхности при любых погодных условиях, даже при наличии пропусков данных и проблем с калибровкой регистрирующей аппаратуры. В течение 11-летнего цикла плотность потока изменяется от менее чем 50 s.f.u. до более 300 s.f.u. (1 s.f.u. = 10-22 Вт/(м2Тц)) [6].
По мнению специалистов Метеорологического бюро Австралии (www. sws.bom.gov.au), предсказание солнечной активности и солнечных циклов затруднено. Однако прогнозы регулярно публикуются и служат основой дальнейших исследований. Например, 5 апреля 2019 года международная группа учёных выпустила прогноз по динамике 25-го цикла активности: по-видимому, пик цикла состоится между 2023 и 2026 годами при максимальном числе солнечных пятен между 95 и 130. В целом, текущий ныне цикл будет похож на предыдущий (см. рис. 1).
Согласно заключению Группы по прогнозированию солнечного цикла, объединяющей NOAA, NASA и Международную службу космической экологии (ISES), максимум 25-го цикла возможен в период с ноября 2024 по март 2026 года (https:// www.swpc.noaa.gov/products/solar-cycle-progression;
Рис. 2. Прогноз 25-го цикла активности международной группы по прогнозированию солнечного цикла
Ныне специалисты Лаборатории солнечной астрономии (ИКИ РАН, ИСЗФ СО РАН) констатируют: «Мнение о том, что весной <2023 года> мы прошли пик солнечной активности, а сейчас находимся на участке спада, вероятно, является ошибочным. Большинство моделей продолжают «ставить» максимум на 2024 год, а некоторые - на 2025 год... В частности, на сайте агентства NOAA максимум заявлен на июль 2025 года. Хотя такая далекая да-
та может вызывать сомнение; более реальной кажется первая половина или середина 2024 года... Текущий цикл уже превысил по амплитуде предыдущий, хотя пока и уступает 23-му циклу с максимумом в 2001 году» (https:// tesis. xras. ru/info/20230918.html).
Итак, внутригодовые и многолетние вариации излучений Солнца оказывают выраженное влияние на свойства биологических, биолого-социальных и технических систем; на самочувствие, здоровье, трудоспособность человека; на динамику социальных процессов и тип текущих и перспективных ситуаций развития. Поэтому исследования, ориентированные на формальный анализ и прогноз динамики солнечной активности, актуальны и практически значимы.
Целью наших исследований являются верифицируемые заключения о гелиогеофизическом контексте динамики социальных процессов в границах первой - третьей фаз историометрического цикла А.Л. Чижевского.
Задача исследования: по данным о вариациях среднемесячных величинах F10.7, ограниченным апрелем 2018 года, получить оценку временной локализации максимума 25-го цикла и пиковых значений предиктора, определяющих фазу наиболее выраженных проявлений угроз и вызовов национальной безопасности России.
Методы исследований: статистические методы обработки эмпирических данных, применяемые в разведочной геофизике.
Исходными для формирования прогнозов солнечной динамики обычно являются канадские данные типа «adj», которые далее подлежат необходимой трансформации. Представленные в статье результаты расчёта базировались на базе данных «Penticton Solar Radio Flux Values».
Начальным этапом обработки эмпирических данных является задание модели поля. Обычно поле FU3M.(t) представляют в виде суммы компонент [7]:
FU3M. (t) Fфон
где FU3M.(t) - измеренное поле; Fj,OH(t) - его фоновая составляющая, или тренд; Fdua. (t) - диагностическая часть поля, или сигнал; n(t) - погрешность измерений, шум или помеха, обусловленная инструментальными и методическими ошибками эксперимента. Следовательно,
Fдиа. Fсигнал^^+ n(t) FU3M.(t) Fфон(t).
Поэтому исследование включает разработку, анализ и верификацию модели фона изучаемого процесса.
Система, подчиняющаяся принципу суперпозиции, именуется линейной системой. Надёжным инструментом изучения линейных или почти линейных систем является спектральный анализ. Идеи и методы спектрального анализа базируются на достижения одного из корифеев теории информации, телекоммуникации и обработки сигналов американского математика Ричарда Хемминга (Richard Wesley Hamming). Аналитический подход, основанный на корректном расчёте величин периодов всех входящих в сигнал ко-
лебательных мод и последующем определении их амплитуд и начальных фаз методом наименьших квадратов, известен как оптимальная селекция сигнала; в практических приложениях наук о Земле он получил наибольшее распространение. При этом временные и пространственные координаты признают равноправными [7, 8].
Общий вид единичной колебательной моды, учитываемой при формировании линейных моделей изучаемого процесса, представлен на рис. 3.
Период Начальная Амплитуда колебания фаза
1 I |
/",(/) = ^•сок(2я-//71Ад1 + фдм) х со$[2л-И(Т± К) + <р-со8(2я-//7'фм + Ффм)]
Амплитудная Корректировка Фазовая
модуляция, AM периода модуляции, ФМ
Рис. 3. Общий вид единичной колебательной моды, входящей в состав линейных моделей изучаемого процесса
Количественными мерами результатов анализа корреляционных отношений служат коэффициент линейной корреляции (г); коэффициент детерминации (dr = r2 х 100 %); теоретическое корреляционное отношение, или индекс корреляции (R; dR = R2 х 100 %), отражающий тесноту связи параметров при любой её форме [7].
На первом этапе обработке ряда величин F10.7 выполнен переход к величинам десятичных логарифмов предиктора солнечной активности (monthly averages of solar 10.7 cm flux, adjusted flux; https:// www.spaceweather.gc.ca/ forecast-prevision/solar-solaire/solarflux/sx-5-mavg-en.php).
Фоновая компонента выделялась сглаживанием исходного ряда скользящим средним с окном 71 позиция (с весами Р.В. Хемминга). Далее рассчитывалась её периодограмма, или «сырой спектр» (рис. 4).
в,о
5,5 5,0 4,5 4,0 | 3,5 ! з.о
2,0 1,5 1,0 0,5 0,0
О 40 80 120 100 200 240 280 320 360 400 440 480 520 560 600 640 680 720 760 800 20 60 100 140 180 220 260 300 340 380 420 460 500 540 580 620 660 700 740 780 Величина периода колебаний моды, месяцы
Рис. 4. Периодограмма фоновой компоненты ряда F10.7 и её необходимые статистики
Swell* «Шум И-TIFON Mo ofíasw 786
Spectral analysis R171FON (SolarFlui25 -01 -apr?4)
No of cases 786__
Frequency Period Periodogram Density Hamming Weights
0.0000001
0,001272 0.002545 0,003817 0,005089 0.006361 0,007634
0.010178 0011450
786,0000 393,0000 262,0000 196,5000 157,2000 131 0000 112,2857 98,2500 87 3333
Уровень шума no ВЧ фрагменту: до Т < 87,3 месяца
MEAN case 394-10 • MEDIAN case 394-10 SD case 394-10 VALID_N case 394-10 SUM case 394-10 MIN case 394-10 MAX case 394-10
0,000000 0,283385 0,382640 0,416444 0,095392 0,056940 5,303633 0,112874 0.163624 0 007811
0,163964 0 035714
0,243749 0,241071
0,342937 0.446429
0,313307 0.241071
0.359786 0.035714 1,345874 2.417881 1,370702 0,291617 0 047413
ápectral analysis No. of cases. 786
Periodogram
0,000101004892 0,000006 0,000539 385,000000 0,038887 0,000001 0,007811
Density
>0002233347 0,000006 0,002470 385,000000 0,085984 0,000002 0.047413
С учётом трёх основных расчётных периодов (Т1 = 98,25; Т2 = 131,0; Тз = 262,0 месяцев), сформирована линейная модель фоновой компоненты. Укажем, что в ходе подгонки параметров модели в расчётные величины периодов внесены поправки (Т ^ T ± k), по абсолютному значению не превышающие 2 % исходной величины Т: T1-k = 97,3 месяца (8,1 года); T2-k = 129,6 месяца (10,8 года); T3-k = 258,5 месяца (21,5 года). Продолжительность последнего соответствует солнечному циклу, описанному членом Национальной академии наук США Д.Э. Хейлом (George Ellery Hale).
В графическом виде многолетняя динамика исходных и модельных величин фоновой компоненты солнечной активности представлена на рис. 5.
Дата
Рис. 5. Многолетняя динамика фактических и модельных величин фоновой компоненты ряда F10.7
По оценке ведущего научного сотрудника Института земного магнетизма, ионосферы и распространения радиоволн (ИЗМИРАН), одного из наиболее известных российских специалистов по прогнозам солнечной активности, изучающего как циклические, так и спорадические вариаций активности Солнца, В.Н. Ишкова, выраженный максимум текущего 25-го цикла состоится в марте-июне 2024 года, а финал цикла придётся на начало 2031 года (данное заключение базируется на динамике величин относительных чисел Вольфа; https://izmiran.ru/services/saf/; обзор от 04.02.2024).
В долгосрочном аспекте, текущий цикл высокой активности сменит «низкий цикл (26-й), за которым последуют снова цикл средней (27-й) и снова низкой величины (28-й), но уже с признаками приближающейся... эпохи повышенной солнечной активности» (обзор от 02.01.2024).
Наша модель фоновой компоненты ряда F10.7 позволяет предположить фазу минимума, начиная с первой половины 2028 года, хотя, датировки характерных точек циклов, полученные по рядам различных показателей,
не обязательно совпадают. Кроме того, мы намеренно выполняли подгонку модели фона по всему ряду, начиная с января 1947 года, с тем, чтобы, по возможности, наиболее достоверно передать локализацию и соотношение амплитуд рассматриваемых циклов; подгонка по последним циклам была бы более адекватна, в аспекте краткосрочного прогноза. На данном этапе расчёта возможности амплитудной и фазовой модуляций каждой из колебательных мод, включённых в модель, не тестировались.
Статистики расчётной и модельной компонент фона приведены в
табл. 1.
Таблица 1
Расчётные статистики фактического и модельного рядов фоновой компоненты предиктора F10.7
Расчёт: RL71fon Модель: RLMfon
MEAN case 36-821 2,06281755 2,06282573
MEDIAN case 36-821 2,05534091 0,0953798284 2,06391625
SD case 36-821 0,0911213392
VALID N case 36-821 786 786
SUM case 36-821 1621,37459 1621,38102
MIN case 36-821 1,88351146 1,8947567
MAX case 36-821 2,26360456 2,27622873
Согласно табл. 1, статистики исходного ряда фоновой компоненты М0.7 и её модельных значений весьма близки.
Вычтем из исходного ряда логарифмированных величин ^10.7 значения фона; получим диагностическую часть изучаемого ряда. Для неё также рассмотрим периодограмму и сформируем линейную модель. Расчётная периодограмма диагностической компоненты ряда и некоторые её характеристики приведены на рис. 6.
Spectral analysis: RLDIA :=RL-RL71fon No. of cases: 786
Spectral analysis: RLDIA : -Rl -Rl 71 fon No. of cases: 786 (SolarFlux25 -01 -apr24)
Frequency Period Periodogram Density Hamming 1 Weights
0,000000 0.016764 0,008818 0,012657 0,008275 0,010250 2,772436 0,128635 0.00871: 0,010661 0,011325 0,010736 0.108547 0.679972 1,293570 0,876809 0,035714 0,241071 0,446429 0,241071 0,035714
i 2 3 4 0,001272 0,002545 0,003817 0,005089 0,006361 0,007634 0,008906 786,0000 393,0000 262,0000 196,5000 157,2000 131,0000 112,2857
6 7
8 0,010178 98,2500 0,618768 0,416859
TpOE B4cj ень шума по фрагменту: Periodogram I Density
MEAN case 27-394 • 0,00348952469 0,003498042'
Ü MEDIAN case 27-394 0,001628 0,00207(
SD case 27-394 0,005813 368,000000 3 0,00392í
VALID N case 27-394 58,00000(
«Д ill SUM case 27-394 1,284145 1,287281
MIN case 27-394 0,000002 0,00012(
MAX case 27-394 0,050517 0,02515(
0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 650 700 750 800 850 Период колебательной моды, месяцы
Рис. 6. Периодограмма диагностической компоненты ряда F10.7 и её необходимые статистики
Согласно рис. 6, разделение исходного поля на компоненты позволило эффективно удалить наиболее низкочастотный блок колебательных мод, хотя, компоненты с расчётными периодами Т = 131,0 и Т = 98,25 месяцев в состав периодограммы вошли.
Использование линейной модели диагностической компоненты, сформированной по данным её периодограммы (см. рис. 6), применения, где это необходимо, амплитудной и фазовой модуляций единичных мод, а также корректировки расчётных величин их периодов (Т ^ Т ± к, где к - эмпирическая поправка), для задач формального описания и прогноза динамики компоненты иллюстрирует рис. 7.
Рис. 7. Ход фактических и модельных величин диагностической компоненты ряда F10.7, начиная с января 1994 года
На следующем этапе сложим модельные компоненты фона и диагностического блока ряда логарифмов величин ^10.7 и сопоставим два варианта представления полной модели процесса с динамикой исходного ряда (рис. 8).
Применительно к рис. 8 укажем, что ни одна из моделей не смогла предсказать более поздний «старт» активности Солнца в начале 25-го цикла, о чём шла дискуссия в среде специалистов. Тем не менее ближе к 2023 году модельные и фактические значения оказались близки, а локализация ожидаемого максимума цикла на оси времени и качественная оценка его амплитуды - в категориях «больше» или «меньше», по сравнению с соответствующей фазой предыдущего цикла, не вступили в противоречие с фактическими данными. При этом исходный ряд завершался значением апреля 2018 года и намеренно не продолжался актуальными данными при выполнении обсуждаемого расчёта [9]. Подгонка диагностического блока пол-
ной модели процесса велась по фрагменту ряда, начинающегося с января 1994 года.
F10.7-adj -F10.7-M1 — F10.7-M2
Рис.. 8. Многолетний ход фактических и модельных величин предиктора солнечной активности F10.7, полученный с использованием нескольких моделей фона
Оценка экстремальных значений среднемесячных уровней параметра F10.7 по фактическим и модельным данным представлена в табл. 2 (d -сквозной аргумент ряда; d = 1 соответствует январю 1947 года).
Таблица 2
Сравнение временныгх датировок экстремальным точек солнечным циклов, полученным по рядам фактически и модельным значений предиктора F10.7
Численные значения экстремумов рядов параметра F10.7, s.f.u.
№ Минимумы Максимумы
F10.7 d Дата F10.7 d Дата
Ряд фактических значений
1 68,7 598 Октябрь 1996 г. 236,2 657 Сентябрь 2001 г.
2 67,0 744 Декабрь 2008 г. 166,1 806 Февраль 2014 г.
3 67,0 874 Октябрь 2019 г. 183,3* 919 Июль 2023 г.
1 Ряд модельных значений
68,4 595 Июль 1996 г. 192,8 659 Ноябрь 2001 г.
2 64,0 742 Октябрь 2008 г. 158,5 806 Февраль 2014 г.
3 68,5 854 Февраль 2018 г. 199,3* 918 Июнь 2023 г.
* Предварительные оценки, по данным на середину апреля 2024 года.
Оценки дат минимумов нескольких последних солнечных циклов, полученные МОЛЛ (США) по рядам относительных величин чисел И.Р. Вольфа,
таковы: 23-й цикл - ноябрь 1996 года (d = 599); 24-й цикл - ноябрь 2008 года (d = 743); 25-й цикл - январь 2020 года (d = 877; https:// www.ngdc.noaa.gov/stp/ space-weather/solar-data/solar-indices/ sunspot-numbers/cycle-data/tablecycle- dates_ maximum-minimum.txt).
Констатируем адекватное совпадение датировок (с точностью до сезона года), полученных расчётным путём (по ряду F10.7, завершающемуся 04.2018), за исключением фазы текущего цикла: фактический ряд показал минимум в конце 2019 - начале 2020 годов, а расчётный - на год раньше.
Хронологические позиции максимумов фактического и модельного рядов коррелируют лучше, чем позиции минимумов. Наибольшая неопределённость соответствует минимуму, формально разделяющему 24-й и 25-й циклы солнечной активности. Действительно, модель допускала более резкое увеличение активности Солнца, измеряемое единицами F10.7, по сравнению с фактическим развитием процесса. Тем не менее, модельные оценки текущего (на апрель 2024 года) положительного экстремума, по сравнению с динамикой фактических величин, довольно близки: соответственно, 199,3 и 183,3 единиц s.f.u. (+ 8,7 % к факту). При развитии процесса от 23-го к 24-му циклу активности, величина формального минимума среднемесячных величин параметра F10.7 убывает, а далее вновь возрастает, более или менее выражено.
Как уточняет В.Н. Ишков, точка минимума цикла - это последний месяц ветви спада; поэтому очередной солнечный цикл начинается со следующего месяца после точки минимума; весной 2024 года специалистом констатировалась фаза максимума цикла (https://izmiran.ru/services/saf/; обзор от 04. 02.2024).
Рассмотрим линейную регрессию фактических и модельных величин параметра F10.7 на интервале сквозного аргумента d = 565...924 (то есть, с января 1994 года по декабрь 2023 года; рис. 9).
SoMrFIlK» -01 4вп* 20V1IMC
F-modlisM ■ 16,3053*0,9098'х; 0,95 Conf.lnt
Model. R94M=A*Fadj+B (Sdarf Iux25 -0 Dep. var: R94M Loss: (0BS-PRED)"2 Final loss 96)94.582923 R= ,89785 Van -арг24)
апс е explained:^ ,614% ° сР
N=358 A в Полная модель № И 0 е
Estimate 0.9G9774f
о
о »?
0 ° < о О
0 - : о о ° D° о
О е О о - ;
о О 0 Í о* о
а о -"о о О
° О о
D °8 о
о о »O 0 ° Model: R33M=A"Radj+B (SolarFlux25 -С 2- MAY24)
OÎ s N=360 Final bss 76731,807864 91631 Variance explained: 83 962%
■ А в Полная модель Ms 2
№ K> Estímate 0,883055 16,188707
Фактические значения параметра F10.7-adj
Рис. 9. Линейная регрессия фактических и модельных величин F10.7
Согласно рис. 9, минимальные фактические величины параметра ^10.7 модель приближает лучше, чем максимальные величины. Правда, подобное заключение можно отнести практически к любому расчёту, базирующемуся на данном алгоритме.
Фоновый блок модели № 2 включал два компонента - самую низкочастотную часть фона и ту часть фона, которая, в данном случае, отражала его более быстрые изменения: = RLL3fn + RL3Dfn; в графическом ви-
де он показан на рис. 10 (RL71fon - исходно принятый, или фактический, фон).
Дата
Рис. 10. Многолетняя динамика второй модели фона ряда F10.7
Сравнение вариантов формального описания многолетнего хода параметра солнечной активности F10.7 на этапе первой половины 2024 года отражает рис. 11. Точками на рисунке показаны фактические данные, заимствованные с ресурса https://www.spaceweather.gc.ca/forecast-prevision solar-solaire solarßm sx-5-mavg-enphp.
210 205 200 195 190 185 ■ 180 3 175 2 170 5 165 * 160 5 155 ? 150 " 145 ® 140 135 S. 130 § 125 g. 120 g 115 3 110 I 105 Z ion
85 80 75 70 65 60
8п«вввн«а<во<ччвов1<1«101оом*1опомт1воом«авон«вао
-Р10.7-М* -Р10.7-М1 -Р10.7-М2
Рис. 11. Ход фактических и модельных величин предиктора солнечной активности П0.7 в первой половине текущего цикла
Действительно, как указывает В.Н. Ишков в анализе солнечной активности на период с 15 по 21 апреля 2024 года, пятнообразовательная деятельность сохранялась на высоком и очень высоком уровнях с W = 226 ± 53 (см. рис. 1); вспышечная активность поддерживалась на высоком и среднем уровнях (https:// izmiran.ru/services/saf/).
Итак, по данным о вариациях среднемесячных величин F10.7 в работе получены оценки временной локализации первого пика бимодального максимума текущего цикла солнечной активности и значений предиктора, как гелиогеофизического контекста динамики социальных процессов в границах первой - третьей фаз историометрического цикла, определяющие этап выраженных проявлений угроз и вызовов национальной безопасности Рос-
Список литературы
1. Гелиогеофизические факторы в хронопатофизиологии и клинической медицине: монография / В. А. Беляева [и др.]. Владикавказ-Тула: ИБМИ ВНЦ РАН, 2023. 490 с.
2. Анатомия кризисов / А.Д. Арманд [и др.]. М.: Наука, 1999. 238 с.
3. Атлас временных вариаций природных, антропогенных и социальных процессов. Т. 2. Циклическая динамика в природе и обществе. М.: Научный мир, 1998. 432 с.
4. Ягодинский В.Н. Александр Леонидович Чижевский. М.: Наука, 1987. 316 с.
5. Чижевский А.Л. Земля в объятиях Солнца. М.: Изд-во Эксмо, 2004. 928 с. (Антология мысли).
6. URL: https:// www.ngdc.noaa.gov/stp/space-weather/solar-data/ solar-features/ solar-radio/ noontime-flux/penticton/penticton_adjusted/listings/ (дата обращения: 15.03.2019).
7. 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.
8. Хемминг Р.В. Цифровые фильтры / пер. с англ. О.А. Потапова. М.: Недра, 1987. 221 с.
9. Волков А.В. Прогноз параметров 25-го солнечного цикла и сопряжённой социальной динамики // Вестник ТулГУ. Сер. «Экология и безопасность жизнедеятельности» / под ред. В.М. Панарина. Тула: Изд-во ТулГУ, 2020. С. 257-295 [Электронный ресурс]. URL: http://www.semikonf.ru/archive/ (дата обращения: 11.01.2021).
Хадарцев Александр Агубечирович, д-р мед. наук, проф., [email protected], Россия, Тула, Тульский государственный университет,
Волков Артем Валерьевич, канд. техн. наук, доцент, [email protected], Россия, Тула, Тульский государственный университет
THE RESULTS OF MODELING THE DYNAMICS OF THE SOLAR SYSTEM ACTIVITY AS A FACTOR ORGANIZING THE COURSE OF SOCIAL PROCESSES
A.A. Khadartsev, A. V. Volkov
The elements of the concept of solar-terrestrial relations by A. L. Chizhevsky, the methodology offormal analysis and prediction of the dynamics of solar activity - the geographical and geophysical context of the course of social processes are considered. According to the data on variations ofparameter F10.7, estimates of the time localization of the first peak of the bimodal maximum of the current solar cycle and the values of the predictor reflecting the stage ofpro-nounced manifestations of threats and challenges to Russia's national security were obtained.
Key words: solar activity, space weather and climate, helio-geophysical effects on systems, historiometric cycle, solar radio emission, oscillatory processes and modes, statistical methods of data processing, spectral analysis, linear models of dynamic processes, forecast of social dynamics.
Khadartsev Alexander Agubechirovich, doctor of medical sciences, professor, ahadar@yandex. ru, Russia, Tula, Tula State University,
Volkov Artem Valerievich, candidate of technical sciences, docent, wol-kow. [email protected], Russia, Tula, Tula State University
Reference
1. Heliogeophysical factors in chronopathophysiology and clinical medicine: monograph / V.A. Belyaeva [et al.]. Vladikavkaz-Tula: IB-MI VNC RAS, 2023. 490 p.
2. Anatomy of crises / A.D. Armand [et al.]. M.: Nauka, 1999. 238 p.
3. Atlas of temporal variations of natural, anthropogenic and social processes. Volume 2. Cyclic dynamics in nature and society. M.: Scientific world, 1998. 432 p.
4. Yagodinsky V.N. Alexander Leonidovich Chizhevsky. M.: Nauka, 1987. 316
p.
5. Chizhevsky A.L. The Earth in the arms of the Sun. Moscow: Eksmo Publishing House, 2004. 928 p. (Anthology of thought).
6. URL: https:// www.ngdc.noaa.gov/stp/space-weather/solar-data / solar-features/ solar-radio/ noontime-flux/penticton/penticton_adjusted/listings/ (accessed: 03/15/2019).
7. 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.
8. Hemming R.V. Digital filters / trans. from English. Ed. trans. O.A. Potapov. M.: Nedra, 1987. 221 p.
9. Volkov A.V. Forecast of the parameters of the 25th solar cycle and the combined social dynamics // Bulletin of TulSU. The series "Ecology and life safety" / edited by V.M. Panarin. Tula: TulSU Publishing House, 2020. 411 p. 257-295. URL: http://www.semikonf. ru/archive/ (date of access: 11.01.2021).
