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