ИСТИНА

В работе рассмотрены особенности генерации высокоширотных геомагнитных возмущений, вызываемых оболочками магнитных облаков солнечного ветра представляющих собой горячую и плотную турбулентную плазму с сильными флуктуациями компонент межпланетного магнитного поля. Для этих целей выполнено нейросетевое классификационное исследование сопоставления динамики параметров оболочек магнитных облаков с динамикой аврорального AL-индекса еще до развития глобального геомагнитного возмущения. Были использованы минутные данные, отвечающие интервалам наблюдений 33 межпланетных магнитных облаков с оболочками, зарегистрированных в 1998-2012 гг. Классификационные эксперименты проводились с раздельным применением комбинаций параметров, отвечающих только причинам возникновения суббурь Geomagnetic storms and substorms 21 и только динамике развития суббурь, согласно методике [1]. Для этого были созданы две разные классификационные искусственные нейросети (ИНС). Первая нейросеть классифицировала параметры, относящиеся к оболочке МО и выделяла классы причин, вторая - классифицировала параметры, относящиеся к геомагнитному отклику магнитосферы и выделяет классы последствий. Полученные классы причин и классы последствий сопоставлялись между собой путем объективного сравнения с помощью специального алгоритма. Показано, что максимальная согласованность классов (до 80%), полученных независимо на двух сетях, наблюдается для первой ИНС при включении в расчет параметров интегрального NV2 и интегрального NV2 в минуту; для второй ИНС при включении в расчет параметров интегрального AL и интегрального AL в минуту. Анализ установленных классов позволяет во первых объединить классы, полученные разными способами и во вторых сделать вывод о их особенностях: класс 1 - взрывной рост интегрального NV2 (большие значения интегрального NV2 в минуту, значительно превышающие интегральные значения NV2 ), взрывной рост интегрального AL (большие значения интегрального AL в минуту, значительно превышающие интегральные значения AL); класс 2 - высокие значения интегрального NV2 , высокие значения интегрального AL при низкой скорости роста интегрального AL (низкие значения интегрального AL в минуту); класс 3 - быстрый рост интегрального NV2 , высокие значения интегрального AL. Результаты, полученные искусственным интеллектом, согласуются с физическими представлениями о процессах развития высокоширотной геомагнитной активности под действием турбулентной среды оболочек магнитных облаков на земную магнитосферу [2, 3]. 1. N.A. Barkhatov, V.G. Vorobjev, S.E. Revunov, O.M. Barkhatova, E.A. Revunova, O.I. Yagodkina, Neural network classification of substorm geomagnetic activity caused by solar wind magnetic clouds // Journal of Atmospheric and Solar– Terrestrial Physics, 205 (2020), 105301, https://doi.org/10.1016/j.jastp.2020.105301 2. Бархатов Н.А., Левитин А.Е., Ревунова Е.А., Виноградов А.Б., Магнитные облака солнечного ветра как причина высокоширотной геомагнитной активности // Physics of Auroral Phenomena, Proceedings of the 38th Annual Seminar (2-6 March 2015, Apatity), pp. 83-86, 2015 — ISBN – 978-591137-329-0. 3. Бархатов Н.А., Долгова Д.С., Ревунова Е.А., Геомагнитная активность структуры магнитных облаков // Геомагнетизм и аэрономия, Т.59, №1, 2019, с. 19-29