論文の概要: Space weather dependence of decameter-scale ionospheric irregularities spatial distribution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.29630v1
- Date: Wed, 21 Oct 2026 12:12:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-23 00:40:06.355103
- Title: Space weather dependence of decameter-scale ionospheric irregularities spatial distribution
- Title（参考訳）: デカメータ規模の電離圏不規則性空間分布の空間気象依存性
- Abstract要約: このモデルは2010-2025年の間に11機のレーダーのデータを用いて訓練され、試験された。
研究されたパラメータの集合に対する最良の予測と予測のためのパラメータの最適セットは、地磁気と太陽外乱の指標の組み合わせである。
パラメータ $widetildeB_z$ と F10.7 は nowcast でのみ重要であり、他のリードタイムでは無視できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper describes an approach to constructing nowcast and forecast predictive models for the occurrence of high-latitude decameter ionospheric irregularities based on SuperDARN and SECIRA radar data and space weather parameters. The method relies on self-learning pattern recognition in the dynamics of space weather parameters, that influence the irregularities formation. The proposed approach is a data-driven, multiscale method in which the spatial distribution of irregularities is approximated using a neural network of an original architecture, inspired by graph neural networks. The model was trained and tested using data from 11 radars during the period 2010-2025 (SuperDARN: CVW, ICE, ICW, INV, PGR, PYK, RKN, SAS, STO; SECIRA: EKB, MAGW). It is shown that the model achieves optimal performance when using geomagnetic coordinates MLT,MLAT. The optimal set of parameters for the best nowcast and forecast over studied set of parameters is a combination of geomagnetic and solar disturbance indices ($a_{p}$, $K_{p}$, $AE$, F10.7) from ground-based observations, and satellite-measured solar wind and interplanetary magnetic field parameters ($P_{sw}$, $E_{sw}$, $\widetilde{B_{z}}$, $T_{sw}$). Hourly mean values for all the parameters were used in the analysis. The results indicate that acceptable forecast quality is achieved with a lead time of up to 7-9 hours, with the highest quality reached for nowcast (zero lead time). It is shown that the parameters $\widetilde{B_{z}}$ and F10.7 are significant for nowcasting only and can be neglected for other lead times. It is shown that $AE$ and $T_{sw}$ are significant for mid-term forecast (\textgreater 2hours ahead) and can be neglected for short-term predictions. Statistical relationships between the maximum latitude of the equatorial boundary of the irregularities and space weather parameters are also discussed.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,SuperDARN と SECIRA レーダデータと宇宙気象パラメータに基づく高緯度電離層不規則の発生予測モデルの構築について述べる。
この手法は、宇宙気象パラメータの力学における自己学習パターン認識に依存し、不規則性の形成に影響を与える。
提案手法は,グラフニューラルネットワークにインスパイアされた元のアーキテクチャのニューラルネットワークを用いて不規則性の空間分布を近似する,データ駆動型マルチスケール手法である。
このモデルは2010-2025年の間に11基のレーダーのデータ(SuperDARN:CVW、ICE、ICW、INV、PGR、PYK、RKN、SAS、STO、SECIRA、EKB、MAGW)を用いて訓練・試験された。
地磁気座標 MLT,MLAT を用いた場合, 最適性能が得られた。
研究されたパラメータの集合に対する最良の流れと予測のためのパラメータの最適セットは、地上観測による地磁気および太陽外乱指数(a_{p}$, $K_{p}$, $AE$, F10.7)と、衛星観測された太陽風と惑星間磁場パラメータ(P_{sw}$, $E_{sw}$, $\widetilde{B_{z}}$, $T_{sw}$)の組み合わせである。
分析では,すべてのパラメータの平均値を時間平均とした。
その結果、許容される予測品質は、最大7～9時間のリードタイムで達成され、最高の品質(ゼロリードタイム)に達することが示唆された。
パラメータ $\widetilde{B_{z}}$ と F10.7 は nowcasting でのみ重要であり、他のリード時間で無視できる。
例えば、$AE$ と $T_{sw}$ は中期予測において重要な意味を持ち、短期予測では無視できる。
また、不規則性の赤道境界の最大緯度と宇宙気象パラメータの統計的関係についても論じる。
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