Эксперимент по долгосрочному прогнозированию геомагнитной активности на основе нелокальных корреляций

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Выполнен эксперимент по использованию опережающих макроскопических нелокальных корреляций для прогноза медленных случайных колебаний Dst-индекса геомагнитной активности. Глобальный максимум корреляции Dst с сигналом электродного детектора достигает 0.97, что достаточно для прогноза, а его временной сдвиг соответствует опережению сигнала детектора относительно Dst на 329 сут. Бо´льшая величина временного сдвига обусловлена медленным диффузионным механизмом обмена запутыванием между детектором и источником. При этом положение глобального максимума корреляционной функции совпадает с положением глобального минимума энтропийной функции независимости, что подтверждает его неискаженность возможной нелинейностью связи и определяет оптимальную заблаговременность прогноза. Рассчитаны длительные серии тестовых прогнозов Dst по данным детектора нелокальных корреляций с фиксированной заблаговременностью тремя методами: текущей регрессии, текущей импульсной переходной характеристики и текущей нейросети. Точность прогнозов достаточна для всех практических целей.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

С. М. Коротаев

Институт физики Земли им. О. Ю. Шмидта РАН (ИФЗ РАН)

Автор, ответственный за переписку.
Email: korotaev@gemrc.ru

Центр геоэлектромагнитных исследований (ЦГЭМИ)

Россия, Москва

В. О. Сердюк

Институт физики Земли им. О. Ю. Шмидта РАН (ИФЗ РАН)

Email: korotaev@gemrc.ru

Центр геоэлектромагнитных исследований (ЦГЭМИ)

Россия, Москва

И. В. Попова

Институт физики Земли им. О. Ю. Шмидта РАН (ИФЗ РАН)

Email: korotaev@gemrc.ru

Центр геоэлектромагнитных исследований (ЦГЭМИ)

Россия, Москва

Ю. В. Горохов

Институт земного магнетизма, ионосферы и распространения радиоволн им. Н. В. Пушкова РАН (ИЗМИРАН)

Email: korotaev@gemrc.ru
Россия, Москва, Троицк

Е. О. Киктенко

Институт физики Земли им. О. Ю. Шмидта РАН (ИФЗ РАН)

Email: korotaev@gemrc.ru

Центр геоэлектромагнитных исследований (ЦГЭМИ)

Россия, Москва

Д. А. Орехова

Институт физики Земли им. О. Ю. Шмидта РАН (ИФЗ РАН)

Email: korotaev@gemrc.ru

Центр геоэлектромагнитных исследований (ЦГЭМИ)

Россия, Москва

Список литературы

  1. Коротаев С.М., Буднев Н.М., Сердюк В.О., Зурбанов В.Л., Миргазов Р.Р., Мачинин В.А., Киктенко Е.О., Бузин В.Б., Панфилов А.И. Новые результаты мониторинга вертикальной компоненты электрического поля в озере Байкал на базе поверхность — дно // Геомагнетизм и аэрономия. Т. 55. № 3. С. 406—418. 2015.
  2. Коротаев С.М., Буднев Н.М., Сердюк В.О., Киктенко Е.О., Орехова Д.А. Новые результаты Байкальского эксперимента по прогностическому эффекту макроскопических нелокальных корреляций // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Естественные науки. № 4. С. 56—72. 2019.
  3. Коротаев С.М., Буднев Н.М., Сердюк В.О., Киктенко Е.О., Орехова Д.А., Горохов Ю.В. Макроскопические нелокальные корреляции по данным новых глубоководных измерений // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер.: Естественные науки. 2021. № 2. С. 52—70. 2021.
  4. Коротаев С.М., Морозов А.Н. Нелокальность диссипативных процессов —причинность и время. М.: Физматлит, 216 с. 2018.
  5. Коротаев С.М., Сердюк В.О., Горохов Ю.В. Прогноз геомагнитной и солнечной активности на основе нелокальных корреляций // Доклады Академии наук. Т. 415. № 6. С. 814—817. 2007.
  6. Коротаев С.М., Сердюк В.О., Сорокин М.О. Проявление макроскопической нелокальности в геомагнитных и солнечно-ионосферных процессах // Геомагнетизм и аэрономия. Т. 40. № 3. С. 56—64. 2000.
  7. Попова И., Рожной А., Соловьева М., Левин Б., Чебров В. Нейросетевая методика выделения прогностических аномалий по низкочастотным электромагнитным сигналам в Курило-Камчатском регионе // Физика Земли. № 2. С. 1—13. 2016.
  8. Amico L., Fazio R., Osterloch A., Vedral V. Entanglement in many-body systems // Rev. Mod. Phys. V. 80. P. 517. 2008.
  9. Calsamiglia J., Hartmann L., Dür W., Briegel H.-J. Spin gases: quantum entanglement driven by classical kinematics // Phys. Rev. Lett. V. 95. P. 180502. 2005.
  10. Cramer J.G. The transactional interpretation of quantum mechanics // Rev. Mod. Phys. V. 58. P. 647—688. 1986.
  11. Dutta A.K. Earthquake prediction using Artificial Neural Networks // International Journal of Research and Reviews in Computer Science. № 2. P. 1279—1281. 2011.
  12. Hoyle F., Narlikar J.V. Cosmology and action-at-a-distance electrodynamics // Rev. Mod. Phys. V. 67. № 1. P. 113—156. 1995.
  13. Korotaev S.M. Causality and Reversibility in Irreversible Time. Irvine, CA: Scientific Research Publishing, 130 p. 2011.
  14. Korotaev S., Budnev N., Serdyuk V. Kiktenko E., Gorohov J., Zurbanov V. Macroscopic entanglement and time reversal causality by data of the Baikal experiment // Journal of Physics: Conf. Ser. V. 1051. P. 012019. 2018a.
  15. Korotaev S., Budnev N., Serdyuk V., Kiktenko E., Orekhova D., Gorohov J. Macroscopic nonlocal correlations in reverse time by data of the Baikal Experiment // Journal of Physics: Conf. Ser. V. 1557. P. 012026. 2020.
  16. Korotaev S., Budnev N., Serdyuk V., Kiktenko E., Orekhova D., Gorohov J. Macroscopic nonlocal correlations by new data of the Baikal Experiment // Journal of Physics Conf. Ser. V. 2197. P. 012019. 2022.
  17. Korotaev S.M., Gorohov J.V., Serdyuk V.O., Novysh A.V. Response of macroscopic nonlocal correlation detector to a phase transition // Journal of Physics: Conference Series. V. 1348. P. 012041. 2019.
  18. Korotaev S.M., Morozov A.N., Serdyuk V.O., Nalivayko V.I., Novysh A.V., Gaidash S.P., Gorohov J.V., Pulinets S.A., Kanonidi Kh. D. Manifestation of macroscopic nonlocality in the processes of solar and geomagnetic activity // Vestnik of BMSTU. Special Issue. P. 173—185. 2005.
  19. Korotaev S.M., Serdyuk V.O., Budnev N.M. Advanced response of the Baikal macroscopic nonlocal correlation detector to the heliogeophysical processes / Unified Field Mechanics II. London: World Scientific. P. 375—380. 2018b.
  20. Lee S.-S. B., Park J, Sim H.-S. Macroscopic quantum entanglement of a Kondo Cloud at finite temperature // Phys. Rev. Lett. V. 114. P. 057203. 2015.
  21. Reid M.D., He Q.Y., Drummond P.D. Entanglement and nonlocality in multi-particle systems // Frontiers of Physics. V. 7. № 1. P. 72—85. 2012.
  22. Popova I., Rozhnoi A., Solovieva M., Chebrov D., Hayakawa M. The behavior of the VLF/LF variations associated with the geomagnetic activity, earthquakes and quiet condition using neural network approach // Entropy. V 20. P. 691—702. 2018.
  23. Suratgar A.A., Setoudeh F., Salemi A.H., Negarestani A. Magnitude of Earthquake Prediction Using Neural Network / Natural Computation. Fourth International Conference on Natural Computation. Jinan, China: IEEE Publisher. P. 448—452. 2008.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Схема устройства детектора [Korotaev et al., 2019]: Е — электроды (сложное внутреннее устройство не показано), разность потенциалов которых (U) является сигналом детектора; NaCl — электролит (3% водный раствор); V — корпус детектора (эбонит); t1,t2.te — термодатчики. Расстояние между электродами — 30 см.

Скачать (118KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Корреляционная функция r U и Dst и функция независимости τ — сдвиг времени Dst относительно U, сут.

Скачать (76KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Демонстрация возможности прогноза по U путем сдвига фильтрованных рядов на величину опережения глобального максимума корреляции (329 сут). Верхняя ось времени соответствует U, нижняя — Dst.

Скачать (99KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Прогноз Dst методом текущей регрессии с фиксированной заблаговременностью 329 сут (тонкая линия) в сопоставлении с фактической кривой (жирная линия). Среднеквадратичная погрешность прогноза — 0.99 нТл.

Скачать (68KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Прогноз Dst методом текущей импульсной переходной характеристики с фиксированной заблаговременностью 329 сут (тонкая линия) в сопоставлении с фактической кривой (жирная линия). Среднеквадратичная погрешность прогноза — 0.40 нТл.

Скачать (61KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Прогноз Dst методом текущей нейросети с фиксированной заблаговременностью 329 сут (тонкая линия) в сопоставлении с фактической кривой (жирная линия). Среднеквадратичная погрешность прогноза — 0.29 нТл.

Скачать (51KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024