Система контроля и анализа космической погоды НИИЯФ МГУ


На 8-ой ежегодной конференции "Физика плазмы в солнечной системе" в ИКИ РАН сотрудники НИИЯФ МГУ представили доклад на основе тезисов "Система контроля и анализа космической погоды НИИЯФ МГУ".

Авторы: В.О. Баринова, О.Г. Баринов, С.Ю. Бобровников, С.А. Доленко, В.В. Калегаев, Д. Моттль, Е.А. Муравьева, Л.Р. Мухаметдинова, И.Н. Мягкова, В.Р. Широкий, Ю.С. Шугай.

Центр оперативного космического мониторинга НИИЯФ МГУ предоставляет оперативную информацию о текущем состоянии околоземного космического пространства. Комплексная информационная система обеспечивает доступ к актуальным данным, характеризующим уровень солнечной активности, геомагнитного и радиационного состояния магнитосферы и гелиосферы на Интернет-портале центра http://swx.sinp.msu.ru/ в режиме реального времени. Основными компонентами системы являются оперативные данные космических экспериментов по измерению потоков заряженных частиц в энергетических каналах от сотен кэВ до сотен МэВ, отечественных и зарубежных, изображения Солнца и данные о состоянии солнечного ветра. Для анализа данных используются модели космической среды, работающие в автономном режиме.

Система контроля и анализа радиационной и геомагнитной обстановки в околоземном космическом пространстве позволяет по данным измерений параметров плазмы, магнитного поля и потоков заряженных частиц в магнитосфере и в солнечном ветре восстановить в режиме реального времени основные характеристики воздействия солнечной активности на геомагнитную обстановку и радиационное окружение Земли. Интерактивные сервисы позволяют извлекать и анализировать данные в заданные моменты времени. На интернет-портале осуществляется прогнозирование скорости квазистационарных потоков солнечного ветра на околоземной орбите с заблаговременностью 3-4 суток на основе автоматического определения параметров корональных дыр по изображениям Солнца, полученным со спутника SDO. Осуществляется прогнозирование Dst-индекса по параметрам солнечного ветра и межпланетного магнитного поля с использованием нейросетевых методов.