Wavelet analysis of variations in the electric field strength of the surface layer atmosphere (based on data from Nalchik for 2010–2020)
Wavelet analysis of variations in the electric field strength of the surface layer atmosphere (based on data from Nalchik for 2010–2020)
Abstract
The work presents the results of applying wavelet analysis to variations in the electric field of the surface layer. The data source used is the minute-by-minute average values of the vertical electric field intensity recorded in Nalchik (North Caucasus) using an EFM550 electrometer in 2010–2020. The physical nature of the surface field and its connection with the global Earth–atmosphere–ionosphere electrical circuit are substantiated. The specifics of non-stationary variations in Ez over a wide range of scales, from turbulent to global, are reviewed. The advantages of wavelet transformation in the study of non-stationary time series are analysed in detail. Based on a literature review, typical scales of detectable variations are selected: daily, semidiurnal, multidiurnal, seasonal, annual, and multiannual. The theoretical and applied significance of long-term monitoring of the electric field as an indicator of both global geophysical processes and local meteorological and technogenic factors is demonstrated.
1. Введение
Измерение вертикальной составляющей напряженности электрического поля приземного слоя атмосферы (Ez) имеет фундаментальное значение для понимания процессов в системе Земля–атмосфера–Солнце. Электрическое поле формируется за счёт глобальной электрической цепи (ГЭЦ), где грозовые облака выступают генераторами, поддерживающими разность потенциалов между землёй и ионосферой (~250 кВ)
, , . Условия ясной погоды создают фоновые значения напряженности порядка 120–130 В/м, чувствительные к глобальной и локальной метеообстановке , .Ez подвержено вариациям в широком диапазоне временных масштабов — от секундных грозовых всплесков до многолетних трендов. Глобальные суточные и сезонные колебания отражают ритмику генерации токов в ГЭЦ и наблюдаются синхронно на удалённых станциях (унитарные вариации) . Локальные факторы (турбулентность, аэрозоль, электродный эффект) вносят свой вклад в колебания поля, особенно в приземном слое
, , , .Вейвлет-анализ — эффективный инструмент для изучения таких нестационарных процессов. В отличие от Фурье-преобразования, он даёт двумерную картину «период–время», позволяя обнаружить преходящие и квазипериодические компоненты
. Используемый Морле-вейвлет подходит для анализа спектра от минут до месяцев . Статистическая значимость спектров подтверждается сравнением с белым шумом или по периодограмме Ломба–Скаргла .Данные измерений Ez в Нальчике (10 лет, полусекундное разрешение) обеспечены электрометром EFM550
. Этот прибор способен фиксировать как фоновые, так и предгрозовые поля . Для выявления медленных колебаний (1–60 дней) проводится фильтрация метеоаномалий .Суточная гармоника (Carnegie Curve) — основной компонент спектра Ez. Её максимум наблюдается около 19–21 UTC и связан с глобальной активностью гроз
. Летом при турбулентной погоде она ослабляется, зимой — усиливается. Полусуточная составляющая (~12 ч) имеет локальную природу, наблюдалась, например, в Соданкюле и может быть связана с техногенным аэрозолем .Многодневные вариации (~9–11, ~45 дней), обнаруженные в данных с полярных станций
, , предположительно связаны с солнечными периодами (27-дневный цикл) и внутрисезонной атмосферной динамикой , . Аналогичные сигналы зафиксированы в Бороке и Соданкюле , , а также на антарктической станции Восток.Годовой ход Ez отражает сезонную модуляцию ГЭЦ: максимум — в июне–августе, вторичный — в декабре–январе
. Локальный климат региона (Нальчик) определяет форму сигнала . Зимой антициклоны и стабильная погода повышают достоверность измерений Ez ясной погоды.Короткопериодные вариации (минуты–часы) связаны с турбулентным переносом зарядов в пограничном слое и изменениями метеообстановки
, . Их проявления — всплески мощности в скалограммах, требующие интерпретации в контексте метеонаблюдений.Ez имеет прикладное значение: грозомониторинг, диагностика загрязнений (по росту поля при падении проводимости воздуха)
, а также регистрация аномалий перед землетрясениями . В частности, сеть из 80 станций в Китае зафиксировала отклонения Ez перед землетрясением Янби M6.4. Использование вейвлет-анализа позволяет отличать глобальные сигналы от локальных возмущений .Таким образом, вейвлет-анализ Ez в Нальчике за 2010–2020 гг. позволит охватить весь спектр характерных временных масштабов, выделить устойчивые глобальные колебания и отфильтровать метеозависимые локальные эффекты. Это создаёт основу для дальнейшего применения Ez как индикатора геофизических процессов и внешних аномальных воздействий.
2. Методы и принципы исследования
Для анализа временной структуры вариаций напряженности приземного электрического поля (Ez) использовался непрерывный вейвлет-анализ (CWT) с комплексным базисом Морле. Вейвлет-преобразование осуществлялось над усредненными одноминутными значениями Ez, полученными на данных измерителя EFM550, установленного в г. Нальчик на здании ФГБУ «ВГИ», за период 2010–2020 гг.
Базис Морле выбран за его сбалансированные разрешающие свойства как по частоте, так и во времени, а также за наличие фазовой компоненты. Фазовая информация в вейвлет-преобразовании извлекается из комплексной формы коэффициентов:
где:
W(t,s) — комплексный вейвлет-коэффициент на моменте времени t и масштабе s;
A(t,s) — модуль (амплитуда);
ϕ(t,s) — фаза.
Амплитуда интерпретируется как мощность колебаний на данном масштабе, а фаза отражает временную структуру и позволяет анализировать сдвиги по времени, задержки и причинно-следственные связи между рядами.
Для выделения фазовой информации применялись:
1) фазовые карты ϕ(t,s) — распределения мгновенной фазы по времени и масштабам;
2) фазовые разности между соседними временными точками (градиент фазы) — для идентификации направлений эволюции сигнала;
3) фазовая когерентность между рядами (в случае сопоставления Ez с метео- и геофизическими параметрами) — как мера синфазности на различных масштабах
.Особое внимание уделялось фазовым сдвигам суточной и полусуточной компонент, их сезонной эволюции и возможным нарушениям симметрии, указывающим на нестандартные метео- или космические воздействия.
Вейвлет-скалограммы и фазовые карты интерпретировались с учетом конической зоны влияния (cone of influence), ограничивающей надёжность результатов у краёв временного окна. Статистическая значимость фазово-согласованных областей оценивалась по сравнению с моделью белого и красного шума (95%-доверительный уровень)
.3. Основные результаты
В результате непрерывного вейвлет-преобразования одноминутных данных Ez, собранных в Нальчике за 2010–2020 гг., были получены двумерные скалограммы мощности и фазовые карты, охватывающие временные масштабы от 10 минут до 60 суток (рис. 1).
Рисунок 1 - Двумерные скалограммы мощности и фазовые карты:
а – среднегодовая скейлограмма (усредненная за 2010–2020 гг.); б – фазовая информация вейвлет-преобразования 2010–2020 гг.
1. Суточная (24 ч) и полусуточная (12 ч) компоненты доминируют в большинстве сезонов и лет. Суточный максимум Ez стабильно приходится на 19–21 UTC, что соответствует классической Carnegie-осцилляции
. Полусуточная компонента выражена преимущественно летом, особенно в периоды повышенной загрязненности воздуха и устойчивой конвекции. Фазовые карты показывают квазистационарный характер суточной фазы с незначительным сезонным сдвигом (~1–2 ч) в летние месяцы.2. Многодневные вариации выявлены в диапазонах ~9–11 суток и ~40–50 суток. Их амплитуда сравнительно мала, но статистически значима на уровне 95% в отдельные годы, особенно в 2013 и 2018 гг. Периоды ~9 суток согласуются с субгармониками 27-дневного солнечного цикла
, , а ~45-дневные — с внутрисезонными атмосферными колебаниями (возможно, аналогами Madden–Julian Oscillation). Фазовая структура этих компонент демонстрирует высокую когерентность внутри года, но разнится между годами, что указывает на перемежающийся характер внешнего воздействия.3. Сезонная эволюция проявляется как в амплитуде, так и в фазе суточного хода. На фоне летней метеонестабильности наблюдаются флуктуации фазы, вызванные наложением локальных факторов (ветер, аэрозоль, облачность). Зимой фаза суточной гармоники более стабильна и синфазна с глобальной вариацией, что подтверждает преимущественное влияние ГЭЦ в условиях антициклонального режима
.4. Кратковременные аномалии, отражённые в фазе как быстрые скачки, чаще фиксировались весной и осенью. Сравнение с данными метеонаблюдений показывает корреляцию с резкими изменениями скорости ветра, выпадением осадков и фронтальными проходами
, . Эти события сопровождаются локальной десинхронизацией фаз в суточном диапазоне, что проявляется как разрывы в фазовой согласованности.4. Обсуждение
Таким образом, фазовая информация в вейвлет-преобразовании позволила не только количественно идентифицировать устойчивые временные шкалы, но и проследить их стабильность, нарушение, а также связи с внешними геофизическими и локальными метеофакторами. Фазовая когерентность, в частности, представляет собой чувствительный индикатор синфазных процессов и может быть использована для диагностики переходов между режимами, а также раннего обнаружения возмущений (например, перед грозами или геомагнитными бурями).
Полученные результаты расширяют наше представление о спектральной и фазовой структуре Ez на средних широтах и подтверждают перспективность комплексного подхода, объединяющего высокочастотные наблюдения, вейвлет-анализ и метеогеофизическое сопровождение. В дальнейшем целесообразно проведение междисциплинарных исследований с применением вейвлет-когерентности и кросс-анализов между Ez, параметрами космической погоды и метеоданными, что позволит углубить понимание процессов в системе Земля–атмосфера–космос.
5. Заключение
Проведённый вейвлет-анализ вариаций приземного электрического поля атмосферы по данным станции в Нальчике (2010–2020 гг.) позволил выявить широкий спектр временных структур — от кратковременных турбулентных флуктуаций до многодневных и сезонных колебаний. Основное внимание было уделено фазовой информации, извлекаемой из комплексных вейвлет-коэффициентов, что обеспечило более глубокое понимание динамики электрического поля и его взаимодействия с внешними и локальными факторами.
Установлено:
1) стабильное присутствие суточной и полусуточной компонент Ez, с сезонной модуляцией амплитуды и фазы;
2) наличие квазипериодических колебаний с масштабами ~9–11 и ~45 суток, потенциально связанных с солнечными циклами и крупномасштабной атмосферной циркуляцией;
3) выраженная фазовая когерентность между Ez и метеопараметрами (ветер, колебания влажности), особенно в суточном диапазоне;
4) высокая чувствительность фазовой структуры к метеоаномалиям, атмосферным фронтам и грозовой активности.
Фазовый подход в рамках вейвлет-преобразования продемонстрировал высокую эффективность в диагностике как глобальных, так и локальных источников вариаций. Он может быть использован для оперативной идентификации нарушений в функционировании глобальной электрической цепи, выявления предвестников опасных природных явлений (гроз, сейсмособытий), а также оценки степени техногенного или климатического влияния на электрическое состояние атмосферы.