|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИСТИНА ЦЭМИ РАН |
||
Medium-Term Prediction of Relativistic Electron Fluxes on a Geostationary Orbit via Machine Learning Based on Observation Data on Coronal Holesстатья
Информация о цитировании статьи получена из
Web of Science,
Scopus
Статья опубликована в журнале из списка Web of Science и/или Scopus
Дата последнего поиска статьи во внешних источниках: 17 июля 2020 г.
- Авторы: Myagkova I.N., Shugai Yu S., Kalegaev V.V., Kolmogorova V.S., Dolenko S.A.
- Журнал: Geomagnetism and Aeronomy
- Том: 60
- Номер: 3
- Год издания: 2020
- Издательство: Maik Nauka/Interperiodica Publishing
- Местоположение издательства: Russian Federation
- Первая страница: 293
- Последняя страница: 304
- DOI: 10.1134/S0016793220030123
- Аннотация: The model proposed in this work for the forecasting of integral daily fluxes (fluences) of relativistic electrons (E > 2 MeV) of the Earth’s outer radiation belt on a geostationary orbit uses images of the Sun in the ultraviolet range. The results demonstrate that the accuracy of 3- to 4-day forecasting of EORB RE fluxes significantly increases if the training parameters are supplemented by the values of low-orbit, solar wind velocity forecasted based on the processing of images of the Sun in the UV range taken by the AIA device of the Solar Dynamics Observatory (SDO).
- Добавил в систему: Мягкова Ирина Николаевна