Обработка и анализ данных с российского сегмента мировой сети магнитных обсерваторий ИНТЕРМАГНЕТ

При решении задач в разнообразных предметных областях в настоящее время достаточно эффективно используют систему MATLAB [0–0]. Например, для обработки нестационарных данных в системе MATLAB часто применяют пакет расширения Wavelet Toolbox, являющимся мощным инструментальным средством для работы с вейвлет-преобразованиями (ВП) [00, 0]. В данной статье рассмотрено применение этого инструментария для обработки нестационарных данных, предоставляемых магнитными обсерваториями, входящими в Российский сегмент международной сети ИНТЕРМАГНЕТ (INTERMAGNET – International Real-time Magnetic Observatory Network. . ИНТЕРМАГ-НЕТ представляет из себя Международную сеть магнитных обсерваторий реаль- ного времени, которая предоставляет данные абсолютных наблюдений магнитного поля Земли высочайшего стандарта качества.

На момент написания данной статьи, на сайте , имеется информация о следующих магнитных обсерваториях, входящих в ИНТЕРМАГ-НЕТ: «Арти» (IAGA-код ARS), «Борок» (BOX), «Бухта Тикси» (TIK), «Восток» (VOS), «Иркутск» (IRT), «Магадан» (MGD), «Новосибирск» (NVS), «Паратун-ка» (PET), «Санкт-Петербург» (SPG), «Хабаровск» (KHB), «Якутск» (YAK). В скобках указан код, позволяющий однозначно идентифицировать магнитную обсерваторию. Кроме того, имеются магнитные обсерватории, такие как «Бор» (POD), «Климовская» (KLI), «Москва» (MOS), «Мыс Шмидта» (CPS), которые приближаются к стандартам ИНТЕРМАГНЕТ. На этих пунктах уже функционирует оборудование, соответствующее стандартам ИН-ТЕРМАГНЕТ.

Согласно требованиям ИНТЕРМАГНЕТ данные измерений, полученные в обсерваториях, следует оперативно передавать в геомагнитные информационные узлы (Geomagnetic Information Node – GIN). Из обсерваторий, входящих Российский сегмент, данные передаются в следующие узлы: λ узел при Британской геологической службе в Эдинбурге (обсерватории ARS, IRT, MGD, NVS, PET, KHB, YAK); λ узел при Мировом центре данных в Киото (обсерватория VOS); λ узел при Парижском институте физики Земли (обсерватории BOX и SPG).

При помощи магнитных обсерваторий решаются различные задачи, например, регистрация данных о магнитном поле Земли (МПЗ), оценка интенсивности глобальных геомагнитных возмущений при помощи планетарных индексов геомагнитной активности ( K P – индекс).

Большое значение имеет местонахождение магнитных обсерваторий. Например – при помощи высокоширотных обсерваторий регистрируются изменения МПЗ недалеко от зон полярных сияний (60-70° южной или северной широты) для расчета МПЗ с учетом образования на этих широтах в ионосфере на высоте 100-150 км токовые струй, создающих магнитные поля специфического распределения.

То есть можно сказать, что существует зависящая от расположения относительно экватора и полюсов Земли магнитной обсерватории специфика использования ре- гистрируемых на магнитных обсерваториях данных, которые необходимы для решения различных задач, связанных с физикой магнитосферы, ионосферы и МПЗ.

А теперь рассмотрим результаты обработки геомагнитных данных с различных магнитных обсерваторий, входящих в Российский сегмент сети ИНТЕРМАГНЕТ.

Обработка геомагнитных данных при помощи MATLAB

Система MATLAB, а с ней и Wavelet Toolbox, находится в постоянном развитии. Одной из отличительных особенностей новых версий Wavelet Toolbox является появление новых и модификация существующих функций. В работе представлены результаты обработки данных с различных магнитных обсерваторий.

Геомагнитные данные имеют сравнительно низкочастотную компоненту на протяжении всего сигнала и относительно высокую - на коротких интервалах. А для обработки таких сигналов как раз и применяют математический аппарат вейвлет-преобразований.

Рассмотрим геомагнитные данные от 18 марта 2018 г. с разных магнитных обсерваторий, входящих в Российский сегмент сети ИНТЕРМАГНЕТ. Дата 18 марта 2018 г. выбрана достаточно произвольно. Но в этот день, что представляет интерес для анализа, была достаточно большая магнитная буря.

Станция NVS: Ключи, Новосибирск, Россия (Klyuchi, Novosibirsk, Russia). Данные о ней представлены в Таблице 1.

Таблица 1. Данные о магнитной обсерватории NVS: Ключи, Новосибирск, Россия.

Код станции	Ко-широта	Долгота	Высота
NVS	35.15°	83.23°	130 м

На Рис. 1 представлен график исходных данных (компонента X) с пункта NVS за 18 марта 2018 г.

На Рис. 1 видно, что, начиная с 15 часов, происходит возмущение геомагнитного поля.

Рис.1 Исходные данные (компонента X) c пункта наблюдения NVS от 18 марта 2018 г.

Ниже представлен фрагмент исходного кода на MATLAB, в результате выполнения которого вычисляются коэффициенты разложения вейвлет-преобразования, которые представлены в графическом виде.

clc clear

% Расчет CWT коэффициентов по данным наблюдения гемагнитного поля

% Format IAGA-2002             | sample=1.0/60.0;

my_name_file='NVS_2018-03-

[F,mes]=fopen(my_name_file,'rt');

if F == -1

disp('Ошибка при открытии файла'); disp(mes);

quit cancel;

end for i = 1:23 my_string=fgetl(F);

end

X=[]; my_min=[];

while my_string ~= -1 my_min=[my_min

60*str2num(my_string(12:13))+...

str2num(my_string(15:16))+str2num(my_stri ng(18:23))/60];

X=[X str2num(my_string(28:42))];

my_string=fgetl(F);

end fclose(F);

count=numel(X);

% Частота дискретизации my_frequency=sample;

%График figure;

xlabel('Часы');

title('Исходные данные о компоненте X');

plot(my_min/60,X)

grid on figure;

% График данных, включая конус рассеяния

[wt,f,coi] = cwt(X,my_frequency);

cwt(X,my_frequency);

grid on езультаты расчетов представлены на Рис. 2. Анализ Рис. 2. показывает, что после 15 часов происходит изменение величины коэффициентов разложения, о чем говорит изменение цветовой гаммы в определенных областях. Можно даже сказать, на каких частотах происходило наибольшее возмущение геомагнитного поля.

• 2.    Геомагнитная обсерватория ARTI: Арти, Свердловская область, Россия (Arti, Sverdlovsk region, Russia). Данные о ней представлены в Таблице 2.

Таблица 2. Данные о магнитной обсерватории ARS: Арти, Свердловская область, Россия.

Код станции	Ко-широта	Долгота	Высота
Arti	33.567°	58.567°	290 м

Magnitude

Рис. 2. Результат обработки исходных геомагнитных данных, представленных на Рис.

1, с использованием вейвлет преобразования.

На Рис. 3 представлен график исходных данных (компонента X) с пункта Arti за 18 марта 2018 г.

Анализ Рис. 4. показывает, что после 15 часов происходит изменение величины коэффициентов разложения, о чем говорит изменение цветовой гаммы в определенных областях. Можно даже сказать, на каких частотах происходило наибольшее возмущение.

• 3.    А теперь проведем обработку данных с магнитной обсерватории, которая еще не включена в состав Российского сегмента сети ИНТЕРМАГНЕТ. Но работа по решению этого вопроса ведется. Геомагнитная обсерватория MOS: «Москва», Россия. Данные о ней представлены в Таблице 3.

Таблица 3. Данные о магнитной обсерватории MOS: «Москва», Россия.

Код станции	Широта	Долгота
MOS	55.48°	37.31°

Рис.3. Исходные данные (компонента X) c пункта наблюдения ARS от 18 марта 2018 г.

Рис. 4. Результат обработки исходных геомагнитных данных, представленных на Рис.

3, с использованием вейвлет преобразования.

На Рис. 5 представлен график исходных данных (компонента H) с пункта MOS за 18 марта 2018 г.

Результаты обработки представлены на Рис. 6. Анализ Рис. 6. показывает, что начиная с 10 часов происходит заметное из- менение величины коэффициентов разложения, о чем говорит изменение цветовой гаммы в определенных областях. Можно даже сказать, на каких частотах происходило возмущение.

Рис. 5. Исходные данные c пункта наблюдения MOS от 18 марта 2018 г.

Заключение

В статье была продемонстрирована обработка при помощи вейвлетов реализованных в MATLAB нестационарных сигналов, каковыми являются данные с геомагнитных обсерваторий, входящих в состав Российского сегмента сети ИНТЕР-МАГНЕТ. Предоставленная информация

(исходные коды и адреса доступов) позволяют любому знакомому с системой MATLAB проводить первичный анализ геомагнитной обстановки практически в любом регионе Земли. Кроме того, в данной работе показана эффективность использования системы MATLAB, что способствует ее дальнейшей популяризации.

Рис. 6. Результат обработки исходных геомагнитных данных, представленных на Рис. 5, с использованием вейвлет преобразования.