Солнечно-земная физика, 2024, № 4

СОЛНЕЧНО-ЗЕМНАЯ ФИЗИКА 
Издается с 1963 года 
              ISSN 2712-9640 
              DOI: 10.12737/issn.2712-9640 
              Том 10. № 4. 2024. 132 с. 
              Выходит 4 раза в год 
 
СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор). Регистрационный номер ЭЛ № ФС 77 — 79288 от 2 октября 2020 г. 
Учредители: Федеральное государственное бюджетное учреждение науки 
Ордена Трудового Красного Знамени Институт солнечно-земной физики 
Сибирского отделения Российской академии наук 
Федеральное государственное бюджетное учреждение «Сибирское отделение Российской академии наук» 
 
 
SOLAR-TERRESTRIAL PHYSICS 
 
The edition has been published since 1963 
               ISSN 2712-9640 
               DOI: 10.12737/issn.2412-4737 
               Vol. 10. Iss. 4. 2024. 132 p. 
               Quarterly 
Registered by Federal Service for Supervision 
of Communications, Information Technology 
and Mass Media (Roscomnadzor). Registration 
Number EL No. FS 77 — 79288 of October 
02, 2020  
Founders: Institute of Solar-Terrestrial Physics of Siberian Branch of Russian Academy of Sciences 
Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences 
 
 
Состав редколлегии журнала 
 
 
Editorial Board 
 
Жеребцов Г.А., академик  РАН — 
главный редактор, ИСЗФ СО РАН 
Zherebtsov G.A., Academician of RAS, Editor-in-Chief,  
ISTP SB RAS 
Степанов А.В., чл.-к. РАН — 
заместитель главного редактора, ГАО РАН 
Stepanov A.V., Corr. Member of RAS,  
Deputy Editor-in-Chief, GAO RAS 
Потапов А.С., д-р физ.-мат. наук — 
заместитель главного редактора, ИСЗФ СО РАН 
Potapov A.S., D.Sc. (Phys.&Math),  
Deputy Editor-in-Chief, ISTP SB RAS 
Члены редколлегии 
Members of the Editorial Board  
Абраменко В.И., д-р физ.-мат. наук, КРАО 
Abramenko V. I., D.Sc. (Phys.&Math.), CRAO 
Алтынцев А.Т., д-р физ.-мат. наук, ИСЗФ СО РАН 
Altyntsev A.T., D.Sc. (Phys.&Math.), ISTP SB RAS 
Афанасьев Н.Т., д-р физ.-мат. наук, ИГУ 
Afanasiev N.T., D.Sc. (Phys.&Math.), ISU 
Благовещенская Н.Ф., д-р физ.-мат. наук, ААНИИ 
Blagoveshchenskaya N.F., D.Sc. (Phys.&Math.), AARI 
Богачев С.А., д-р физ.-мат. наук, ИКИ РАН 
Bogachev S.A., D.Sc. (Phys.&Math.), IKI RAS 
Валявин Г.Г., канд. физ.-мат. наук, САО РАН 
Valyavin G.G., C.Sc. (Phys.&Math.), SAO RAS 
Григорьев В.М., чл.-к. РАН, ИСЗФ СО РАН 
Grigoryev V.M., Corr. Member of RAS, ISTP SB RAS 
Гульельми А.В., д-р физ.-мат. наук, ИФЗ РАН 
Guglielmi A.V., D.Sc. (Phys.&Math.), IPE RAS 
Демидов М.Л., д-р физ.-мат. наук, ИСЗФ СО РАН 
Demidov M.L., D.Sc. (Phys.&Math.), ISTP SB RAS 
Деминов М.Г., д-р физ.-мат. наук, ИЗМИРАН 
Deminov M.G., D.Sc. (Phys.&Math.), IZMIRAN 
Ермолаев Ю.И., д-р физ.-мат. наук, ИКИ РАН 
Yermolaev Yu.I., D.Sc. (Phys.&Math.), IKI RAS 
Зеленый Л.М., академик РАН, ИКИ РАН 
Zelenyi L.M., Academician of RAS, IKI RAS 
Куличков С.Н., д-р физ.-мат. наук, ИФА РАН 
Kulichkov S.N., D.Sc. (Phys.&Math.), IAP RAS 
Леонович А.С.†, д-р физ.-мат. наук, ИСЗФ СО РАН 
Leonovich A.S.†, D.Sc. (Phys.&Math.), ISTP SB RAS 
Мареев Е.А., академик РАН, ИПФ РАН 
Mareev E.A., Academician of RAS, IAP RAS 
Медведев А.В., чл.-к. РАН, ИСЗФ СО РАН 
Medvedev A.V., Corr. Member of RAS, ISTP SB RAS 
Мингалев И.В., д-р физ.-мат. наук, ПГИ 
Mingalev I.V., D.Sc. (Phys.&Math.), PGI 
Обридко В.Н., д-р физ.-мат. наук, ИЗМИРАН 
Obridko V.N., D.Sc. (Phys.&Math.), IZMIRAN 
Перевалова Н.П., д-р физ.-мат. наук, ИСЗФ СО РАН 
Perevalova N.P., D.Sc. (Phys.&Math.), ISTP SB RAS 
Пташник И.В., чл.-к. РАН, ИОА СО РАН 
Ptashnik I.V., Corr. Member of RAS, IAO SB RAS 
Салахутдинова И.И., канд. физ.-мат. наук, 
ученый секретарь, ИСЗФ СО РАН 
Salakhutdinova I.I., C.Sc. (Phys.&Math.), 
Scientific Secretary, ISTP SB RAS 
Сафаргалеев В.В., д-р физ.-мат. наук, ПГИ 
Safargaleev V.V., D.Sc. (Phys.&Math.), PGI 
Стародубцев С.А., д-р физ.-мат. наук, ИКФИА СО РАН 
Starodubtsev S.A., D.Sc. (Phys.&Math.), IKFIA SB RAS 
 

 
Стожков Ю.И., д-р физ.-мат. наук, ФИАН 
Stozhkov Yu.I., D.Sc. (Phys.&Math.), LPI RAS 
Тащилин А.В., д-р физ.-мат. наук, ИСЗФ СО РАН 
Tashchilin A.V., D.Sc. (Phys.&Math.), ISTP SB RAS 
Тестоедов Н.А., академик РАН, ИКТ КНЦ СО РАН 
Testoedov N.A., Academician of RAS, ICT KSC RAS 
Уралов А.М., д-р физ.-мат. наук, ИСЗФ СО РАН 
Uralov A.M., D.Sc. (Phys.&Math.), ISTP SB RAS 
Лестер М., проф., Университет Лестера, Великобритания 
Lester M., Prof., University of Leicester, UK 
Логинов В.Ф., академик НАН Беларуси,  
Институт природопользования Беларуси 
Loginov V.F., Academician of the NAS of Belarus, 
Institute of Nature Managment 
Йихуа Йан, проф., Национальные астрономические 
обсерватории Китая, КАН, Китай 
Yan Yihua, Prof., National Astronomical Observatories, 
China 
Панчева Дора, проф., Национальный институт геодезии, 
геофизики и географии БАН, Болгария 
Pancheva D., Prof., Geophysical Institute, Bulgarian 
Academy of Sciences, Bulgaria 
Ответственный секретарь редакции 
Executive Secretary of Editorial Board 
Polyushkina N.A., ISTP SB RAS 
Полюшкина Н.А., ИСЗФ СО РАН 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 
СОДЕРЖАНИЕ 
 
Жеребцов Г.А., Ратовский К.Г., Медведева И.В. Долговременные вариации максимума элек 
 
5–16 
тронной концентрации и температуры области мезопаузы: зависимости от солнечной, геомагнитной 
и атмосферной активности, долговременные тренды .……......................................................................... 
Гульельми А.В., Фейгин Ф.З., Потапов А.С. О пондеромоторном перераспределении тяжелых 
 
17–21 
ионов вдоль линии магнитного поля …................................................................................................................... 
Мордвинов В.И., Девятова Е.В., Томозов В.М. Зависимость нормальных мод баротропного 
 
22–30 
уравнения вихря от структуры среднего течения и параметров численного моделирования ...……….. 
Хабитуев Д.С., Жеребцов Г.А., Ивонин В.А., Лебедев В.П. Оценка электронного содержания 
 
 
31–40 
плазмосферы и высоты перехода O+/H+ во время геомагнитной бури в феврале 2022 г. по данным 
Иркутского радара НР …………...………………………………………….................................................. 
Никитенко А.С., Клейменова Н.Г., Федоренко Ю.В., Бекетова Е.Б. Наземные наблюдения 
 
41–50 
ОНЧ аврорального хисса в обсерваториях «Ловозеро» и «Баренцбург» …............................................... 
Черниговская М.А., Ратовский К.Г., Жеребцов Г.А., Сетов А.Г., Хабитуев Д.С., Калишин А.С., 
 
 
 
51–64 
Степанов А.Е., Белинская А.Ю., Бычков В.В., Григорьева С.А., Панченко В.А. Отклик ионосферы 
над регионами высоких и средних широт Евразии по данным ионозондов во время экстремальной 
магнитной бури в марте 2015 г. ………………………………………………………………….................. 
Янчуковский В.Л. Реакция среднеширотной атмосферы на спорадические вариации космических 
 
65–71 
лучей в регионе Западной Сибири …............................................................................................................. 
Дашкевич Ж.В., Иванов В.Е. Оценка средней энергии потока авроральных электронов по изме 
72–78 
рению интенсивности излучения эмиссии λ427.8 нм …………………………………………………….. 
Козлов С.И., Николайшвили С.Ш. Полуэмпирический приближенный метод исследования не 
 
79–90 
которых вопросов аэрономии области D ионосферы. II. Отработка (калибровка) метода по экспериментальным данным ……………………........................................................................................................ 
Пономарчук С.Н., Золотухина Н.А. Возмущения ионосферного радиоканала во время магнит 
91–105 
ных бурь в ноябре–декабре 2023 г. ………………………………………………………………………... 
Кобелев П.Г., Хамраев Ю.Б., Янке В.Г. Анализ метеорологических эффектов нейтронной ком 
106–113 
поненты  космических лучей по данным среднеширотных станций ……………………………………. 
Сахаров Я.А., Ягова Н.В., Пилипенко В.А., Ягодкина О.И., Гаранин С.Л. Пространственное 
 
 
114–121 
распределение авроральных высыпаний и сбоев в работе железнодорожной автоматики на севере 
европейской части России ………………………………………………………………………………….. 
Иванов К.И., Комарова Е.С., Язев С.А. Исследование основных характеристик метеорного по 
122–131 
тока Геминиды по данным базисных видеонаблюдений 2021 г. ……………………................................ 
CONTENTS 
 
Zherebtsov G.A., Ratovsky K.G., Medvedeva I.V. Long-term variations in peak electron density and 
 
 
5–16 
temperature of mesopause region: dependence on solar, geomagnetic, and atmospheric activities, long-term 
trends …….……………………………………………………………………………………………………. 
Guglielmi A.V., Feygin F.Z., Potapov A.S. Ponderomotive redistribution of heavy ions along a magnet 
17–21 
ic field line ………............................................................................................................................................. 
Mordvinov V.I., Devyatova E.V., Tomozov V.M. Dependence of normal modes of the barotropic vortex 
 
22–30 
equation on the mean flow structure and numerical simulation parameters ……………………………........ 
Khabituev D.S., Zherebtsov G.A., Ivonin V.A., Lebedev V.P. Estimated plasmasphere electron content 
 
31–40 
and O+/H+ transition height during the February 2022 geomagnetic storm from Irkutsk IS Radar data ..……. 
Nikitenko A.S., Kleimenova N.G., Fedorenko Yu.V., Beketova E.B. Ground-based observations of the 
 
41–50 
VLF auroral hiss at Lovozero and Barentsburg observatories …...................................................................... 
Chernigovskaya M.A., Ratovsky K.G., Zherebtsov G.A., Setov A.G., Khabituev D.S., Kalishin A.S., 
 
 
 
51–64 
Stepanov A.E., Belinskaya A.Yu., Bychkov V.V., Grigorieva S.A., Panchenko V.A. Ionospheric response 
over the high and middle latitude regions of Eurasia according to ionosonde data during the severe magnetic 
storm in March 2015 ……………..…...……………………………………………………………………….. 
 

 
Yanchukovsky V.L. Response of the mid-latitude atmosphere to sporadic cosmic ray variations in the 
 
65–71 
western Siberian Region ……………………………………………………………………………………… 
Dashkevich Zh.V., Ivanov V.E. Estimating the average energy of auroral electrons from 427.8 nm 
 
72–78 
emission intensity measurements ……............................................................................................................... 
Kozlov S.I., Nikolaishvili S.Sh. Semi-empirical method of studying the D-layer aeronomy. II. Evi 
79–90 
dence-based calibration of the method …………………………………………….......................................... 
Ponomarchuk S.N., Zolotukhina N.A. Disturbances of ionospheric radio channel during magnetic 
 
91–105 
storms in November–December 2023 ………………....................................................................................... 
Kobelev P.G., Hamraev Yu.B., Yanke V.G. Analysis of meteorological effects of cosmic ray neutron 
 
106–113 
component based on data from midlatitude stations ……………………………………………………............ 
Sakharov Ya.A., Yagova N.V., Pilipenko V.A., Yagodkina O.I., Garanin S.L. Spatial distribution of 
 
114–121 
auroral precipitation and failures in railway automatics at the north of European Russia ...………………..... 
Ivanov K.I., Kоmarova Е.S., Yazev S.А. Studying the main characteristics of the Geminid meteor 
 
122–131 
shower from baseline video observations in 2021 ………………………………............................................. 
 
 

Солнечно-земная физика. 2024. Т. 10. № 4 
Solnechno-zemnaya fizika. 2024. Vol. 10. Iss. 4 
УДК 550.338.2 
Поступила в редакцию 27.06.2024 
DOI: 10.12737/szf-104202401 
Принята к публикации 12.09.2024 
 
ДОЛГОВРЕМЕННЫЕ ВАРИАЦИИ МАКСИМУМА ЭЛЕКТРОННОЙ 
КОНЦЕНТРАЦИИ И ТЕМПЕРАТУРЫ ОБЛАСТИ МЕЗОПАУЗЫ: 
ЗАВИСИМОСТИ ОТ СОЛНЕЧНОЙ, ГЕОМАГНИТНОЙ 
И АТМОСФЕРНОЙ АКТИВНОСТИ, ДОЛГОВРЕМЕННЫЕ ТРЕНДЫ 
LONG-TERM VARIATIONS IN PEAK ELECTRON DENSITY AND TEMPERATURE 
OF MESOPAUSE REGION: DEPENDENCE ON SOLAR, GEOMAGNETIC, 
AND ATMOSPHERIC ACTIVITIES, LONG-TERM TRENDS 
 
Г.А. Жеребцов 
 
Институт солнечно-земной физики СО РАН, 
Иркутск, Россия, gaz@iszf.irk.ru 
К.Г. Ратовский 
 
Институт солнечно-земной физики СО РАН, 
Иркутск, Россия, ratovsky@iszf.irk.ru 
И.В. Медведева 
 
G.A. Zherebtsov 
Institute of Solar-Terrestrial Physics SB RAS, 
Irkutsk, Russia, gaz@iszf.irk.ru 
K.G. Ratovsky 
Institute of Solar-Terrestrial Physics SB RAS, 
Irkutsk, Russia, ratovsky@iszf.irk.ru 
I.V. Medvedeva 
Institute of Solar-Terrestrial Physics SB RAS, 
Irkutsk, Russia, ivmed@iszf.irk.ru 
Институт солнечно-земной физики СО РАН, 
Иркутск, Россия, ivmed@iszf.irk.ru 
 
 
Abstract. The paper overviews the main results of 
the study of long-term variations in characteristics of the 
upper neutral atmosphere and ionosphere, obtained during the implementation of Russian Science Foundation 
Project No. 22-17-00146 “Experimental and theoretical 
study of the coupling neutral and ionized components of 
Earth’s atmosphere”. We study and compare long-term 
variations in the peak electron density and temperature 
of the mesopause region. Their dependences on solar, 
geomagnetic, and atmospheric activity, as well as longterm trends, are analyzed. The analysis is based on data 
from long-term measurements with the ISTP SB RAS 
complex of instruments. The peak electron density 
(NmF2) data was acquired with the Irkutsk analog automatic ionospheric station for 1955–1996 and the Irkutsk 
digital ionosonde DPS-4 for 2003–2021. The atmospheric temperatures at mesopause altitudes (Tm) were 
obtained from spectrometric observations of the hydroxyl molecule emission (OH (6-2) band, 834.0 nm, 
emission maximum height ~87 km) for 2008–2020. The 
analysis uses solar (F10.7) and geomagnetic (Ap) activity indices, as well as data on variations in the Southern 
Oscillation Index (SOI). The study employs simple and 
multiple linear regression methods. Annual average 
NmF2 values are found to be predominantly controlled 
by changes in solar flux. Analysis of regression residuals shows that the largest deviations from regression (for 
both simple and multiple regression) are observed in 
years near the maxima of solar cycles 19 (1956–1959) 
and 22 (1989–1991). Annual average temperature variability in the mesopause region correlates with changes 
in the SOI index: day-to-day variability exhibits a positive correlation with SOI; and intra-diurnal variability, a 
negative correlation with SOI. No significant relationship was found between year-to-year variations in the 
NmF2 and Tm variability. 
Аннотация. Представлен обзор основных результатов исследования долговременных вариаций характеристик верхней нейтральной атмосферы и ионосферы, полученных в ходе выполнения Проекта РНФ 
№ 22-17-00146 «Экспериментальное и теоретическое исследование взаимодействия нейтральной   
и ионизованной компонент атмосферы Земли». Проанализированы долговременные вариации максимума электронной концентрации NmF2 и температуры области мезопаузы Tm, их зависимости от солнечной, геомагнитной и атмосферной активности, 
а также долговременные тренды. Для анализа использованы данные многолетних измерений на комплексе 
инструментов ИСЗФ СО РАН. Данные NmF2 за 1955–
1996 гг. получены на Иркутской аналоговой автоматической ионосферной станции, за 2003–2021 гг. — 
на Иркутском цифровом ионозонде DPS-4; данные 
Tm — по спектрометрическим наблюдениям эмиссии 
молекулы гидроксила (полоса ОН (6-2), 834.0 нм, 
высота максимума излучения ~87 км) в 2008–2020 гг. 
К анализу привлечены данные об индексах солнечной 
и геомагнитной  активности F10.7 и Ар, а также данные 
о вариациях индекса Южной осцилляции (SOI). Использованы методы простой и множественной линейной регрессии. Обнаружено, что среднегодовые значения NmF2 преимущественно контролируются изменениями солнечного потока. Анализ регрессионных 
остатков показал, что наибольшие отклонения от регрессии (как для простой, так и для  множественной 
регрессии) наблюдаются в годы вблизи максимумов 
солнечных циклов 19 (1956–1959 гг.) и 22 (1989–
1991 гг.). Вариации среднегодовых значений изменчивости температуры области мезопаузы коррелируют с SOI: межсуточная изменчивость демонстрирует положительную корреляцию с SOI, внутрисуточная — отрицательную. Значимая связь между межгодовыми вариациями NmF2 и Tm не обнаружена. 
Keywords: long-term variations, peak electron density, temperature, mesopause region, solar activity, geomagnetic activity, long-term trends 
Ключевые слова: долговременные вариации, максимум электронной концентрации, температура, область мезопаузы, солнечная активность, геомагнитная 
активность, долговременные тренды. 
 
5 

Г.А. Жеребцов, К.Г. Ратовский, И.В. Медведева 
 
 
   G.A. Zherebtsov, K.G. Ratovsky, I.V. Medvedeva 
 
ВВЕДЕНИЕ 
и ионизованной компонент атмосферы Земли». Исследованы и сопоставлены долговременные вариации максимума электронной концентрации NmF2  
и температуры области мезопаузы Tm. Проанализированы их  зависимости от солнечной, геомагнитной 
и атмосферной активности, а также долговременные 
тренды. Для анализа использованы данные многолетних измерений на комплексе инструментов ИСЗФ 
СО РАН. Данные NmF2 за 1955–1996 гг. получены 
на Иркутской аналоговой автоматической ионосферной станции, за 2003–2021 гг. — на Иркутском 
цифровом ионозонде DPS-4; данные Tm — по спектрометрическим наблюдениям эмиссии молекулы гидроксила (полоса ОН (6-2), 834.0 нм, высота максимума 
излучения ~87 км) в 2008–2020 гг. 
Статья является продолжением ранее проведенных исследований, посвященных совместному анализу сезонных вариаций NmF2 и Tm [Medvedeva, Ratovsky, 2015, 2017]. Обнаружены их общие черты 
и различия. Предварительный анализ межгодовых изменений анализируемых параметров за 2008–2015 гг. 
был выполнен в [Medvedeva, Ratovsky, 2017]. 
Исследование долговременных вариаций характеристик верхней атмосферы является крайне актуальной и важной задачей для понимания климатических изменений на этих высотах. Хорошо известно, 
что долговременные (один–несколько солнечных 
циклов) вариации ионосферных параметров, усредненных по месяцу, сезону или году, в основном обусловлены 
изменениями 
солнечной 
активности 
[Lastovicka, 2019; Данилов, Константинова, 2020; 
Bremer, 1998]. Дополнительный вклад могут вносить изменения геомагнитной активности. Кроме 
вариаций, связанных с солнечной и геомагнитной 
активностью, могут присутствовать долговременные тренды, представляющие собой климатические 
изменения на протяжении нескольких солнечных 
циклов. На изменчивость ионосферных параметров 
влияют геомагнитная и солнечная активность, а также 
динамические процессы в нижних слоях атмосферы 
[Forbes et al., 2000; Rishbeth, Mendillo, 2001; AraujoPradere et al., 2005; Deminov et al., 2013]. В работах 
[Rishbeth, Mendillo, 2001; Forbes et al., 2000] обнаружено, что вклад геомагнитной активности в ионосферные возмущения сравним по величине с влиянием со стороны нижней атмосферы и намного существеннее, чем возмущения в результате кратковременных вариаций солнечной активности. 
 
1. 
ДОЛГОВРЕМЕННЫЕ ВАРИАЦИИ 
NmF2 ПО ДАННЫМ 
ВЕРТИКАЛЬНОГО 
ЗОНДИРОВАНИЯ В 1955–2021 гг. 
Проведено исследование долговременных вариаций NmF2 в ионосфере над Иркутском (52° N, 104° E) 
за 1955–2021 гг. Для анализа зависимостей от солнечной и геомагнитной активности используются 
линейные регрессии среднегодовых значений NmF2 
(раздельно для ночного и дневного времени) на среднегодовые значения индексов солнечной и геомагнитной активности. Для анализа долговременных 
трендов используется аппроксимация отклонений 
от регрессий линейным временным трендом. 
1.1. Метод анализа данных 
Для исследования долговременных изменений 
параметров ионосферы мы использовали ионосферные данные, полученные на иркутских ионозондах 
за 1955–2021 гг., а также данные индексов солнечной 
и магнитной активности F10.7 и Ap за 1955–2021 гг. 
[https://omniweb.gsfc.nasa.gov/form/dx1.html]. Рассмотренный период покрывает шесть циклов солнечной 
активности (19–24). В качестве ионосферной характеристики использовалось значение NmF2, рассчитанное 
по критической частоте foF2, определяемой с помощью 
ионограмм ионосферной станции АИС либо ионозонда DPS-4 (NmF2 [105 см–3] = 0.124 (foF2 [МГц])2). 
Анализировались среднегодовые значения NmF2 для 
дневного (10–14 LT) и ночного (22–02 LT) времени, 
а также среднегодовые значения индексов F10.7 и Ap. 
Температурный режим области мезопаузы (80–
100 км) испытывает активное воздействие как солнечного излучения, так и энергии диссипации волновых процессов, возникающих в нижележащих 
слоях атмосферы. Изменчивость температуры атмосферы на этих высотах является индикатором многих климатических и метеорологических процессов, 
возникающих в нижней и средней атмосфере. Сезонные вариации температуры мезопаузы Tm с максимумом зимой и минимумом летом являются 
наиболее выраженными, различия в температуре 
достигают 60 K. Межсуточная и внутрисуточная 
температурная изменчивости в основном обусловлены волновыми процессами — мигрирующими 
планетарными волнами, приливами и внутренними 
гравитационными волнами (ВГВ). Изменчивость Tm, 
вызванная влиянием атмосферных волн различных 
временных масштабов, также имеет выраженную 
сезонную зависимость, и характер вариаций может 
быть существенно разным в зависимости от региона 
наблюдения [Offermann et al., 2009; Perminov et al., 
2014a, b]. Особый интерес представляют межгодовые вариации и долговременные тренды Tm. Они 
вызваны совместным воздействием многолетних 
вариаций солнечной активности и климатических 
изменений в нижней и средней атмосфере [Khomich 
et al., 2008; Beig, 2011]. В межгодовых вариациях Tm 
были обнаружены квазидвухлетние колебания, влияние солнечной активности и долговременный тренд 
[Semenov, 2008; Khomich et al., 2008; Beig, 2011]. 
Выбранные индексы солнечной и геомагнитной 
активности имеют длительную историю измерений 
(F10.7 — с 1947 г., Ap — с 1932 г.). Они широко используются в оперативных и климатических моделях ионосферы и атмосферы (например, глобальная 
динамическая модель критической частоты F2-слоя 
ионосферы [Шубин, Деминов, 2019]; международная справочная модель ионосферы IRI [Bilitza et al., 
В настоящей работе представлен обзор основных 
результатов исследования долговременных вариаций характеристик верхней нейтральной атмосферы 
и ионосферы, полученных в ходе выполнения Проекта 
РНФ № 22-17-00146 «Экспериментальное и теоретическое исследование взаимодействия нейтральной 
6 

Долговременные вариации максимума электронной концентрации  
         Long-term variations in peak electron density 
 
 
Рис. 1. Диаграмма рассеяния зависимости среднегодовых значений NmF2 от среднегодовых значений F10.7 для дневного (а) и ночного (б) времени. Значения вблизи максимумов солнечных циклов 19 (1956–1959 гг.), 21 (1979–1981 гг.) 
и 22 (1989–1991 гг.) показаны красным, зеленым и синим цветом соответственно 
 
множественных регрессий на F10.7 и Ap составили 
98.41 % для дневного времени и 97.20 % — для ночного, т. е. совпали с коэффициентами детерминаций 
простых регрессий с точностью до 0.1 %. 
2017]; эмпирическая модель атмосферы NRLMSISE-00 
[Picone et al., 2002]; эмпирическая модель горизонтального нейтрального ветра в верхней термосфере 
[Drob et al., 2015]). Вопрос о том, может ли использование альтернативных индексов солнечной и геомагнитной активности привести к другим результатам, требует дальнейших исследований. 
Для выявления причин ошибок простой линейной регрессии NmF2 на F10.7 была рассмотрена диаграмма рассеяния зависимости NmF2 от F10.7 (рис. 1). 
Хорошо заметны отклонения от регрессий при больших значениях среднегодовых F10.7. Для устранения влияния годов с высокой солнечной активностью 
были проведены простые регрессии NmF2 на F10.7 
(рис. 2) с исключением годов, для которых среднегодовое значение F10.7 превышало 175 с.е.п.  
Для анализа зависимости NmF2 от солнечной активности использовалась простая линейная регрессия 
NmF2 на F10.7: NmF2=N0+N1(F10.7–69). Для анализа 
вклада геомагнитной активности использовалась множественная линейная регрессия NmF2 на F10.7 и Ap: 
NmF2=N0+N1(F10.7–69)+N2(Ap – 4). Здесь N0 — значение NmF2 в минимуме солнечной активности 
(F10.7=69 с.е.п. Ap=4); N1, N2 — скорости изменения 
NmF2 с ростом F10.7 и Ap, соответственно. 
Первый метод оценки тренда NmF2 заключался 
в аппроксимации отклонений ΔNmF2 от множественной регрессии NmF2 на F10.7 и Ap линейным временным трендом: ΔNmF2=ΔN0+ΔN1(year – 1955), где 
year — год, ΔN0 — значение ΔNmF2 в 1955 г., ΔN1 — 
скорость тренда изменения ΔNmF2. Второй метод 
оценки тренда NmF2 был сделан на основе анализа 
изменения коэффициентов простой регрессии NmF2 
на F10.7 от цикла к циклу. 
 
1.2. Результаты анализа долговременных 
вариаций среднегодовых значений NmF2 
Сравнивая результаты двух вариантов регрессий, 
можно отметить следующее. При исключении годов 
с F10.7>175 с.е.п. возрастает скорость роста NmF2 
с ростом F10.7 и уменьшается NmF2 в минимуме 
солнечной активности. Изменение коэффициентов 
регрессий приводит к увеличению отрицательных отклонений от регрессии, уменьшению положительных 
отклонений, при этом для дневного времени значения 
вблизи максимума цикла 21 (1979–1981 гг.) хорошо 
укладываются в новую регрессионную кривую, несмотря на то, что эти значения не рассматривались 
в регрессии с F10.7<175 с.е.п. Данный факт говорит 
о том, что причина ошибок регрессии не связана с высокой солнечной активностью как таковой. Отклонение от регрессионных кривых в годы вблизи максимума солнечного цикла 22 (1989–1991 гг.) отмечалось в предыдущих исследованиях [Lastovicka, 2019; 
Данилов, Ванина-Дарт, 2010]. Более детально этот 
вопрос будет рассмотрен в подразделе 1.3. 
В рамках первого метода оценки тренда NmF2 
использовалась аппроксимация отклонений ΔNmF2 
от множественной регрессии NmF2 на F10.7 и Ap 
линейным временным трендом. При анализе трендов использовались два варианта регрессии на F10.7 
и Ap: (1) с использованием всего набора данных и (2) 
с исключением годов, для которых F10.7>175 с.е.п. 
Временные вариации ΔNmF2 и их аппроксимации линейными временными трендами показаны на рис. 3. 
Простая линейная регрессия NmF2 на F10.7 показала очень высокие коэффициенты детерминации 
(98.36 % днем и 97.13 % ночью), при этом наибольшие ошибки регрессии (отрицательные отклонения) 
наблюдаются в 1957–1958 гг. (максимум цикла 19) 
и 1989–1991 гг. (максимум цикла 22). Потенциальным источником ошибок простых линейных регрессий на F10.7 могло быть влияние геомагнитной активности. Для проверки этой версии использовалась 
множественная регрессия среднегодовых значений 
NmF2 на среднегодовые значения F10.7 и Ap. Результаты показали, что учет геомагнитной активности 
практически не сказывается на ошибках простых 
линейных регрессий. Коэффициенты детерминаций 
Видно, что во всех случаях выявленный тренд является отрицательным, что говорит об уменьшении 
7 

Г.А. Жеребцов, К.Г. Ратовский, И.В. Медведева 
 
 
   G.A. Zherebtsov, K.G. Ratovsky, I.V. Medvedeva 
 
 
Рис. 2. То же, что на рис. 1, с исключением годов, для которых F10.7>175 с.е.п. 
 
Видно, что исключение годов с F10.7>175 с.е.п. 
приводит к заметному изменению коэффициентов. 
Для дневных условий N0 уменьшается на ~7 %, N1 
увеличивается на ~6 %, N2 уменьшается на ~78 % (т. е. 
в ~4.5 раза) и ΔN1 уменьшается на ~25 %. Для ночных 
условий N0 уменьшается на ~4 %, N1 увеличивается 
на ~4 %, N2 уменьшается на ~43 % (т. е. в ~1.8 раза) 
и ΔN1 увеличивается на ~13 %. 
 
Рис. 3. Временные вариации ΔNmF2 и их аппроксимации линейными временными трендами для дневного (а) 
и ночного (б) времени. Красный цвет — все годы, черный — 
годы с F10.7<175 с.е.п. Вертикальные штриховые линии — 
границы солнечных циклов 
Для оценки вкладов солнечной, геомагнитной 
активности и долговременного тренда можно воспользоваться полученными коэффициентами и экстремальными изменениями F10.7=163 с.е.п., Ap=20 нТл 
и Y=66 лет за рассматриваемый период, используя 
формулу множественной регрессии NmF2 на F10.7 
и Ap, а также формулу аппроксимации ΔNmF2 линейным трендом. В табл. 2 даны оценки вкладов 
F10.7, Ap и тренда. Видно, что вклад солнечной активности превышает вклад геомагнитной в ~25–150 раз 
и вклад тренда в ~21–46 раз. Необходимо отметить, 
что исключение годов с F10.7>175 приводит к существенному уменьшению коэффициента N2 (~4.5 раза 
для дня и ~1.8 раза для ночи), тогда как изменение 
коэффициента ΔN1 заметно меньше (~25 % для дня 
и ~13 % для ночи). Из этого можно предположить, 
что в случае использования всех годов коэффициент 
N2 отражает не столько вклад геомагнитной активности, сколько попытку компенсации аномально 
низких значений NmF2 в максимумах циклов 19 и 22. 
При этом эффект тренда более стабилен и в обоих 
случаях показывает отрицательный тренд с сопоставимыми коэффициентами. 
NmF2 с 1955 по 2021 г. Отрицательные тренды NmF2 
согласуются с основными результатами обзора [Данилов, Константинова, 2020] (более детально этот 
вопрос будет рассмотрен в подразделе 1.3). Необходимо отметить, что выявленные тренды незначительно уменьшают отклонения от регрессий на F10.7. 
Диапазон тренда в ~10 раз больше диапазона отклонений от регрессий для всех годов и в ~4 раза 
больше диапазона отклонений от регрессий для годов с F10.7<175 с.е.п. В обоих случаях вычитание 
тренда незначительно уменьшает среднеквадратичное отклонение. 
Второй метод оценки долговременного тренда 
NmF2 был сделан на основе анализа изменения 
коэффициентов простой регрессии NmF2 на F10.7 
от цикла к циклу (рис. 4). Как и ожидалось, коэффициенты для циклов 19 и 22 заметно отличаются 
от коэффициентов, полученных для других циклов. 
В дневных условиях коэффициенты N0 для циклов 
19 и 22 составляют ~3.9·105 см–3, для других циклов меняются в пределах (3.4÷3.5)·105 см–3, коэффициенты N1 для циклов 19 и 22 составляют 8.3   
и 7.7·105 см–3/100 с.е.п., для других циклов меняются 
от 8.7 до 9.4·105 см–3/100 с.е.п. В дневных условиях 
линейные тренды, построенные для коэффициентов 
В табл. 1 приведены полученные коэффициенты 
множественных регрессий NmF2 на F10.7 и Ap (N0, N1, 
N2), а также скорость тренда ΔN1 для четырех вариантов (день, ночь, все годы и годы с F10.7<175 с.е.п.). 
8 

Долговременные вариации максимума электронной концентрации  
         Long-term variations in peak electron density 
 
Таблица 1 
Коэффициенты регрессий на F10.7 и Ap (N0(105 см–3), N1(105 см–3 / 100 с.е.п.), N2(105 см-3/10 нТл), 
а также скорость тренда ΔN1(105 см–3 / 100 лет) 
Период/время суток 
N0 
N1 
N2 
ΔN1 
Все годы/день 
3.75 
8.70 
–0.23 
–0.65 
Годы с F10.7<175/день 
3.50 
9.19 
–0.05 
–0.49 
Все годы/ночь 
1.63 
2.16 
–0.07 
–0.23 
Годы с F10.7<175/ночь 
1.57 
2.25 
–0.04 
–0.26 
 
Таблица 2 
Оценки вкладов F10.7, Ap и тренда в NmF2 
Период/время суток 
F10.7 
Ap 
Тренд 
Все годы/день 
14.1 
–0.45 
–0.43 
Годы с F10.7<175/день 
14.9 
–0.10 
–0.32 
Все годы/ночь 
3.5 
–0.14 
–0.15 
Годы с F10.7<175/ночь 
3.6 
–0.08 
–0.17 
за все анализируемые циклы. Полученная оценка 
тренда NmF2=–0.43·105 см–3/10 циклов близка          
к оценке, полученной с помощью первого метода: 
ΔN1=–0.49·105 см–3/100 лет (10 циклов примерно эквивалентно 110 годам). Для ночных условий аналогичная методика дала тренд N0=–0.01·105 см–3/10 циклов, тренд N1=–0.70·105 см–3 / 100 с.е.п. / 10 циклов  
и оценку тренда NmF2=–0.38·105 см–3/10 циклов. 
Данная оценка заметно превышает ΔN1=–0.26·105 см–3/ 
100 лет для ночных условий. Причина этого различия связана с завышением ночного тренда N1 из-за 
аномально низкого значения N1 в цикле 23 (причины 
могут быть связаны с недостатком данных в этом 
цикле). 
 
1.3. Обсуждение долговременных вариаций 
среднегодовых значений NmF2 
 
Анализ долговременных вариаций среднегодовых значений NmF2 выявил аномально низкие значения NmF2 в 1957–1958 гг. (максимум цикла 19) 
и 1989–1991 гг. (максимум цикла 22). Для дневного 
времени наиболее аномальным является 1991 г., 
когда отклонение от регрессии составило –2.5·105 см–3 
или –16 % от ожидаемого значения. Для ночного 
времени наиболее аномальным является 1957 г. —
–0.85·105 см–3 или –16 % от ожидаемого значения. 
Анализ изменения коэффициентов простой регрессии NmF2 на F10.7 от цикла к циклу выявил аномально низкую скорость изменения NmF2 с ростом F10.7 
(коэффициент N1) в отмеченных циклах. В цикле 22 
этот коэффициент оказался на 15 % ниже по сравнению с N1, полученным усреднением за 20, 21, 23 
и 24 циклы. Тот факт, что значения NmF2 вблизи максимума цикла 21 (1979–1981 гг.) хорошо укладываются в регрессионную кривую, построенную по годам 
с F10.7<175 с.е.п. (т. е. без участия NmF2 вблизи максимума цикла 21), говорит о том, что причина отклонения от регрессии в циклах 19 и 22 не связана с высокой солнечной активностью как таковой. 
Рис. 4. Изменения коэффициентов простой регрессии 
NmF2 на F10.7 от цикла к циклу для дневного (а, б) и ночного (в, г) времени. Красные точки — циклы 19 и 22, черные точки — остальные циклы. Красный тренд проведен 
по всем циклам, серый тренд — по циклам 20, 21, 23 и 24 
Отклонение от регрессионных кривых вблизи 
максимума солнечного цикла 22 (1989–1991 гг.) отмечалось в предыдущих исследованиях. Lastovicka 
[2019] обнаружил, что скорость роста среднегодовых значений критических частот foF2 и foE с ростом 
F10.7 была выше в 1996–2014 гг. (циклы 23 и 24) 
чем в 1976–1995 гг. (циклы 21 и 22). Отмечая, что 
механизм этого различия в настоящее время не установлен, Lastovicka [2019] выдвинул две потенциальные причины этого различия: (1) изменение соотношения между F10.7 и солнечным ионизирующим 
излучением и (2) изменение соотношения между 
циклов 20, 21, 23 и 24, дали следующие значения: тренд 
N0=–0.13·105 см–3/10 циклов и тренд N1=–0.56·105 см–3 / 
100 с.е.п./10 циклов. Для оценки вкладов трендов 
коэффициентов в тренд NmF2 была использована 
формула простой регрессии NmF2 на F10.7: тренд 
NmF2 = тренд N0 + тренд N1(<F10.7>–69)/100, где 
<F10.7>=122 с.е.п. — среднее значение F10.7     
9 

Г.А. Жеребцов, К.Г. Ратовский, И.В. Медведева 
 
 
   G.A. Zherebtsov, K.G. Ratovsky, I.V. Medvedeva 
до 0.033 МГц/год (последнее значение более чем 
на порядок превышает оценку тренда в данной работе). Zhang [2018] привел тренды электронной 
концентрации в области F по данным некогерентного 
рассеяния. Согласно этим данным, тренд NmF2 составляет 5 % за десятилетие, что в ~5–6 раз превышает 
оценку тренда NmF2 в данной работе (8–11 %      
за 100 лет). 
параметрами ионосферы и солнечным ионизирующим излучением. Вторая причина может быть связана с изменением параметров нейтральной атмосферы (температура, химический состав, ветер). Данилов, Ванина-Дарт [2010] обнаружили, что отклонение от скользящей 11-летней регрессии величины 
foF2 (на заходе) / foF2 (14 LT) на F10.7 начинает возрастать после 1980 г., достигая пика в максимуме 
солнечного цикла 22. В качестве возможной причины 
обнаруженного возрастания указывалось изменение 
ветрового режима в термосфере. Выявление причины 
отклонения от регрессии в циклах 19 и 22 (солнечная 
либо атмосферная) является актуальной задачей, поскольку остальные отклонения от регрессии (включая 
долговременный тренд) могут объясняться тем же. 
С учетом того, что диапазон тренда NmF2 или foF2 
намного меньше диапазона отклонений от регрессии, 
расхождения между небольшими трендами вполне 
объяснимы. При этом объяснить тренды, которые 
в несколько раз или даже на порядок превышают 
значения, полученные в данной работе, затруднительно. Например, тренд NmF2, эквивалентный 5 % 
за десятилетие, дал бы изменение ~33 % в коэффициентах регрессии за шесть циклов, что было бы видно 
невооруженным глазом. Мы показали, что изменение коэффициентов регрессии от цикла к циклу может составлять ~15 %, однако такое изменение является не трендом, а аномалией определенного цикла. 
 
2. 
МЕЖГОДОВЫЕ ВАРИАЦИИ 
NmF2 и Tm И ИХ ИЗМЕНЧИВОСТЕЙ 
В 24-ОМ СОЛНЕЧНОМ ЦИКЛЕ 
2.1. Используемые данные и методика 
анализа 
Использование альтернативных индексов солнечной активности [Laštovička, Burešová, 2023] показало, 
что различие скоростей роста среднегодовых значений foF2 с ростом индекса в 1996–2014 гг. и 1976–
1995 гг. существенно зависит от выбора индекса 
солнечной активности. Для индекса F10.7 и числа 
солнечных пятен различие было максимальным, для 
индексов Lα (поток солнечного излучения в линии 
Лайман-альфа), MgII и HeII меньше, а для индекса 
F30 — минимальным. Таким образом, результаты 
работы [Laštovička, Burešová, 2023] подтвердили 
первую версию [Lastovicka, 2019]: причиной аномалии в максимуме цикла 19 является изменение соотношения между F10.7 и солнечным ионизирующим 
излучением. В свою очередь, причина изменения 
этого соотношения в максимуме цикла 19 в настоящее время остается открытым вопросом. 
В результате регрессионного анализа был выявлен отрицательный тренд в среднегодовых значениях 
NmF2: в дневных условиях NmF2 уменьшается со скоростью 0.49·105 см–3 за 100 лет или на 0.32·105 см–3 
за исследуемый 66-летний период. Относительно 
средних значений NmF2 скорость тренда составляет 
~8 % за 100 лет или уменьшение на ~5 % за исследуемый 66-летний период. Для ночных условий также 
был выявлен отрицательный тренд: скорость тренда 
составляла 0.26·105 см–3 за 100 лет (или ~11 % относительно средних значений NmF2). С учетом квадратичной зависимости NmF2 от критической частоты 
foF2 тренд NmF2 может быть пересчитан в тренд 
foF2: ΔfoF2/<foF2>≈0.5ΔNmF2/<NmF2>, где скобки 
означают средние значения за 66-летний период. 
Пересчет дает тренды foF2: –0.26 МГц за 100 лет 
днем и — 0.23 МГц за 100 лет ночью. 
Для анализа были использованы экспериментальные данные о вращательной температуре молекулы гидроксила Tm (полоса ОН(6-2) 834.0 нм, ~87 км), 
полученные из спектрометрических измерений в Геофизической обсерватории ИСЗФ СО РАН (51.8° N, 
103.1° E, Торы) с временным разрешением 10 мин, 
и значения максимума электронной концентрации 
NmF2, полученные по данным вертикального зондирования на иркутском дигизонде DPS-4 (52.3° N, 
104.3° E), работающем в режиме мониторинга с разрешением 15 мин. Методики измерений и обработки 
данных подробно описаны в [Semenov, et al., 2002; 
Khomich et al., 2008; Medvedeva et al., 2014]. Вращательная температура молекулы гидроксила отображает температуру атмосферы на высотах мезопаузы, 
анализируемый период — 2008–2020 гг. Для каждого года были рассчитаны среднегодовые значения Tm и NmF2 и их изменчивостей σTm и σNmF2.  
К анализу привлечены данные F10.7 и Ар, полученные 
через интерфейс GSFC/SPDF OMNIWeb на веб-сайте 
[http://omniweb.gsfc.nasa.gov/form/dx1.html], а также 
данные вариаций SOI в формате Climatic Research Unit 
of East Anglia University [https://crudata.uea.ac.uk/ 
cru/data/soi/, Ropelewski, Jones, 1987]. Отрицательные 
значения этого индекса означают, что установилась 
фаза Эль-Ниньо, положительные — фаза Ла-Ниньа. 
Эль-Ниньо — Южное колебание (ЭНЮК) — основной климатический сигнал, обусловливающий межгодовую изменчивость глобальной системы океан — 
атмосфера. Исследованы и сопоставлены среднегодовые значения Tm и NmF2, а также их межсуточной и 
внутрисуточной изменчивости, рассчитанные по методике, представленной в [Medvedeva, Ratovsky, 2017]. 
Полученные тренды NmF2 и foF2 были сопоставлены с трендами, представленными в обзоре [Данилов, 
Константинова, 2020]. С одной стороны, там показаны 
небольшие тренды foF2 от –0.0028 до –0.0002 МГц 
в год (от –0.28 до –0.02 МГц за 100 лет) [Bremer et 
al., 2012; Mielich, Bremer, 2013]. Наибольший тренд 
из представленного диапазона хорошо согласуется 
с результатами данной работы. С другой стороны, 
в обзоре приводятся тренды, которые в несколько 
раз или даже на порядок превышают значения, полученные в данной работе. Результаты анализа трендов foF2 в [Cnossen, Franzke, 2014] показали, что все 
статистически значимые тренды foF2 отрицательны, 
и их абсолютные величины лежат в пределах от 0.008 
Для расчета средних за каждый год значений Tm 
и σTm использована методика, подробно описанная 
10