Вейвлет-технология обработки и анализа

Вейвлет-технология анализа геомагнитных данных и выделения возмущений в периоды сильных
магнитных бурь
Мандрикова О.В., Соловьев И.С.
Институт космофизических исследований и распространения радиоволн ДВО РАН, Камчатский
государственный технический университет, oksanam1@mail.kamchatka.ru
Данная работа направлена на создание технологий и автоматизированных систем по изучению
геомагнитных данных, выделению и классификации особенностей, возникающих в периоды магнитных
бурь. В эти периоды в данных наблюдаются вариации разных частотных спектров и периодов.
Формирующиеся локальные структуры определяются возмущенностью поля и несут информацию об
интенсивности и характере развития магнитной бури.
Из-за сложной внутренней структуры, сильной изменчивости, нерегулярности регистрируемых
геомагнитных данных задача их обработки и анализа является весьма сложной. В работе для изучения
данных магнитного поля Земли на примере Н-компоненты предложены численные решения и алгоритмы,
основанные на вейвлет-преобразовании, которые позволяют в автоматическом режиме выделить периоды
повышенной геомагнитной активности, идентифицировать структуры, формирующие данный процесс, и
оценить изменения энергетических характеристик поля. Построенные вейвлет-образы позволяют
проследить динамику изменений Н-компоненты как накануне магнитной бури, так и во время ее развития.
Также в работе предложен автоматический метод определения спокойной суточной вариации Sq-кривой и
вычисления K-индекса на основе конструкции вейвлет-пакетов. Метод включает операцию оценки
возмущенности магнитного поля и позволяет воспроизвести принятую на магнитных обсерваториях
методику Дж. Бартельса. Быстрые схемы вейвлет-преобразования, использующие только формулу
скользящего среднего, обеспечивают возможность получения результатов преобразования в режиме
реального времени (реальное время означает, что расчетные значения вейвлет-коэффициентов могут быть
вычислены так же быстро, как может быть записана последовательность регистрируемых данных).
Надежность предложенных методов и алгоритмов доказана экспериментально. Статистический анализ
результатов преобразований показал, что во время развития бури интенсивность выделенных возмущений
значительно увеличивается (рис.1, 2), что позволяет в ряде случаев фиксировать момент предстоящей бури
и выделить возмущения, предшествующие развитию главной фазы бури. Полученные аппроксимирующие
компоненты позволили проанализировать суточные вариации поля и их существенное изменение в периоды
возрастания интенсивности возмущений.
Рис.1
Рис.2