Грозовая деятельность в регионе Предкамья: статистические характеристики, тренды и регрессионная зависимость от солнечной активности (чисел Вольфа)

Ежегодно на Земле происходит до 16 миллионов гроз, а каждую секунду планету освещают около 44 молний. Эти ошеломляющие цифры ярко иллюстрируют повсеместность и колоссальную энергию грозовых явлений. В контексте региона Предкамья, расположенного в сердце России, грозовая деятельность представляет собой не только впечатляющее природное явление, но и значимый метеорологический фактор, оказывающий существенное влияние на различные сферы жизнедеятельности и народное хозяйство. Отключение электроэнергии, повреждение инфраструктуры, лесные пожары и угроза для жизни и здоровья людей – вот лишь некоторые из потенциальных последствий неконтролируемой стихии.

Актуальность настоящего исследования обусловлена необходимостью глубокого понимания временных особенностей, трендов и потенциальных внешних факторов, влияющих на грозовую активность в этом географически и климатически сложном регионе. В условиях глобальных изменений климата и возрастающей антропогенной нагрузки детальный анализ грозовых процессов становится ключевым для разработки эффективных мер по минимизации рисков и адаптации. Из этого следует, что своевременная оценка и прогнозирование грозовой активности не просто желательны, а критически важны для обеспечения устойчивости региональной инфраструктуры и безопасности населения.

Данная курсовая работа ставит своей целью проведение всестороннего анализа грозовой деятельности в Предкамье, включая ее статистические характеристики, динамику изменений во времени и выявление взаимосвязи с циклами солнечной активности. Для достижения этой цели предстоит решить ряд задач: определить основные характеристики гроз и их географическое распределение, выявить временные закономерности (суточные, сезонные, годовые), проследить многолетние тренды, а также установить корреляционную и регрессионную зависимость между грозовой деятельностью и числами Вольфа. Особое внимание будет уделено применению адекватных статистических методов и критическому осмыслению полученных результатов в контексте региональных особенностей.

Теоретические основы и определения ключевых терминов

Для глубокого и систематического исследования грозовой деятельности в регионе Предкамья прежде всего необходимо четко определить ключевые понятия, формирующие понятийный аппарат работы. Эти дефиниции послужат фундаментом для дальнейшего анализа, обеспечивая точность и однозначность интерпретации полученных данных. Таким образом, мы закладываем прочный научный базис для всего исследования.

Гроза: природа явления и механизмы формирования

Гроза представляет собой одно из наиболее величественных и одновременно разрушительных атмосферных явлений. С научной точки зрения, гроза — это сложное атмосферное явление, характеризующееся интенсивным облакообразованием, мощными восходящими и нисходящими потоками воздуха, а также многократными электрическими разрядами в виде молний, сопровождаемыми громом. Это комплексное явление погоды всегда связано с развитием кучево-дождевых облаков (Cumulonimbus), способных достигать высот до 15-20 километров.

Для возникновения грозового облака и последующей грозы необходимы строго определенные условия:

• Сильная конвекция теплого и влажного воздуха: Этот процесс является движущей силой, поднимающей воздух вверх. Чем сильнее нагрев приземного слоя и больше влаги в воздухе, тем интенсивнее конвекция.
• Вертикально направленные восходящие потоки воздуха: Они обеспечивают подъем теплого, влажного воздуха до уровней, где происходит конденсация и дальнейшая кристаллизация, формируя мощные облака.
• Большое влагосодержание воздуха: Влага — основной компонент для образования облачных элементов и, как следствие, грозовых разрядов.
• Большая положительная энергия неустойчивости в тропосфере: Это условие означает, что поднимающийся теплый воздух остается теплее и легче окружающей среды, продолжая свой вертикальный подъем без затухания, что приводит к формированию высоких и мощных кучево-дождевых облаков.

Процесс электризации и разделения зарядов в грозовых облаках — это сложный микрофизический механизм. Ключевую роль здесь играет взаимодействие различных частиц: легких кристаллов льда, более тяжелых градин (мягкого града) и переохлажденных капель воды. В присутствии окружающего электрического поля при их столкновении и трении происходит передача заряда. Как правило, более тяжелые частицы (градины или переохлажденные капли) приобретают отрицательный заряд и под действием гравитации опускаются в нижние и средние части облака. Одновременно более легкие кристаллы льда заряжаются положительно и поднимаются восходящими потоками в верхнюю часть облака. Это приводит к формированию дипольной (а иногда и более сложной мультипольной) структуры облака, где верхняя часть заряжена положительно, а средняя и нижняя части — отрицательно. Такое разделение зарядов создает огромную разность потенциалов, которая в конечном итоге и приводит к электрическому пробою — молнии.

Молния: характеристики и типы

Молния — это видимый электрический разряд, происходящий между облаками, отдельными частями одного облака или между облаком и земной поверхностью. Это кратковременное, но чрезвычайно мощное явление.

Основные характеристики молнии впечатляют:

• Сила тока: В среднем составляет около 30 кА (килоампер), но может достигать 200 кА, а в исключительных случаях — до 500 кА.
• Напряжение: Колеблется от десятков миллионов до 1 миллиарда вольт.
• Температура: В канале разряда мгновенно повышается до 30 000 °С (или 30 000 К), что в несколько раз превышает температуру поверхности Солнца. Такая экстремальная температура вызывает резкое расширение воздуха, что мы воспринимаем как громовой раскат.
• Длина: Наиболее частый тип — линейная молния, представляющая собой искровой разряд с разветвлениями, длина которого в среднем составляет 2-3 км, но иногда может достигать 20 км и более.

Молнии классифицируются по месту возникновения (внутриоблачные, междуоблачные, облако-земля) и по форме (линейные, шаровые, четочные и другие, хотя последние два встречаются значительно реже и до конца не изучены). Понимание этих характеристик критически важно для оценки потенциального ущерба и разработки систем защиты. Какой важный аспект часто упускается при поверхностном рассмотрении молний? То, что их разрушительная сила обусловлена не только пиковыми значениями тока и напряжения, но и мгновенным высвобождением энергии, способным вызывать механические повреждения и возгорания.

Солнечная активность и числа Вольфа

Солнечная активность — это комплекс явлений и процессов, связанных с образованием, развитием и распадом в солнечной атмосфере сильных магнитных полей, которые проявляются в виде солнечных пятен, вспышек, протуберанцев и других активных образований. Эта активность не статична, она характеризуется периодическими изменениями, известными как солнечные циклы. Наиболее известный из них — 11-летний цикл Швабе-Вольфа, но также выделяют более длительные циклы с предполагаемыми периодами 22, 87, 210, 2300 и даже 6000 лет.

Для количественной оценки солнечной активности используется число Вольфа (W), также известное как Международное относительное число солнечных пятен. Этот показатель был предложен в 1849 году швейцарским астрономом Рудольфом Вольфом.
Число Вольфа вычисляется по формуле:

W = k(f + 10g)

где:

• f — количество наблюдаемых солнечных пятен;
• g — количество наблюдаемых групп пятен;
• k — нормировочный коэффициент, зависящий от наблюдателя и телескопа, который используется для приведения данных к единому стандарту.

Ряды чисел Вольфа, восстановленные по косвенным данным (например, по записям об авроральных явлениях или историческим наблюдениям), существуют с 1700 года для среднегодовых значений и с 1749 года для среднемесячных значений. Эти данные являются бесценным источником для исследования долгосрочных связей между солнечной активностью и земными процессами, включая метеорологические явления.

Географическое понятие «Предкамье»

Для настоящего исследования критически важно четко определить географические рамки. Предкамье — это обширная географическая область России, расположенная по левому берегу Волги севернее Камы. Она охватывает значительные части Республики Татарстан и характеризуется сложным рельефом и климатическими особенностями.

Традиционно Предкамье подразделяется на две крупные части:

• Западное Предкамье: Эта область расположена к северу от нижнего течения Камы, простираясь между Волгой на юго-западе и Вяткой на востоке. Включает в себя столицу Республики Татарстан — Казань, а также еще 12 административных районов РТ. Западное Предкамье является одной из самых крупных по площади географических областей Татарстана, его общая площадь составляет почти 18 тысяч км².
• Восточное Предкамье: Включает Елабужский, Менделеевский и Агрызский районы Татарстана. Оно находится к северу от реки Кама и к востоку от реки Вятка. Площадь Восточного Предкамья составляет 3,9 тысяч км².

Такое разграничение позволяет учитывать потенциальные региональные различия в грозовой активности, обусловленные мезомасштабными климатическими и орографическими особенностями каждой из этих частей.

Физико-географические и климатические особенности региона Предкамья, влияющие на грозовую деятельность

Географическое положение и климатические характеристики любого региона являются фундаментальными факторами, определяющими характер и интенсивность атмосферных явлений, включая грозы. Предкамье, будучи пограничной зоной между различными природными комплексами, обладает уникальным набором физико-географических и климатических особенностей, которые прямо или косвенно влияют на грозовую деятельность. Разве не очевидно, что без глубокого понимания этих региональных нюансов невозможно построить достоверную прогностическую модель?

Географическое положение и рельеф

Рельеф играет ключевую роль в формировании местных метеорологических условий, влияя на распределение солнечной радиации, характер воздушных потоков и процессы конденсации.

Восточное Предкамье:

Эта часть региона, имеющая площадь 3,9 тысяч км², расположена на восточном склоне Северо-Татарского свода. Рельеф Восточного Предкамья представляет собой слабо приподнятую возвышенную равнину, которая глубоко расчленена долиной реки Иж. Средняя высота территории составляет около 120 м над уровнем моря, с наименьшей отметкой в 53 м у Куйбышевского водохранилища.

Одной из наиболее выраженных характеристик Восточного Предкамья является высокая густота овражной сети, достигающая 0,39 км/км². К этому добавляется умеренная балочная сеть (0,5 км/км²). Разветвленная овражно-балочная сеть влияет на дренаж поверхностных вод, а также может создавать локальные температурные контрасты и турбулентность, способствующие развитию конвективных процессов.

Западное Предкамье:

Западное Предкамье является значительно более крупной географической областью Татарстана, занимая почти 18 тысяч км². Его рельеф представляет собой расчлененную равнину, которая изрезана многочисленными речными долинами, балками и оврагами. Абсолютные высоты здесь колеблются от 53 до 228 м, со средними значениями около 150 м.

Как и в Восточном Предкамье, для Западного Предкамья характерна густая овражная сеть, достигающая 0,36 км/км², что в 1,5 раза превышает средние значения для всей Республики Татарстан. Такая интенсивная расчлененность рельефа, наряду с активным антропогенным воздействием, приводит к тому, что до 50% территории Западного Предкамья охвачено почвенной эрозией.
Более того, в долинах Волги и Казанки, а также в зоне Вятского вала в Западном Предкамье интенсивно развит карст. На крутых правых склонах долин Камы и Вятки активны оползневые процессы. Эти геоморфологические особенности указывают на наличие значительных перепадов высот и сложную гидрогеологическую обстановку, которые могут влиять на локальную метеорологию, в частности, на формирование зон конвергенции воздушных масс и орографическое усиление конвекции.

Климатические характеристики

Климат является определяющим фактором для грозовой деятельности, поскольку грозы напрямую зависят от термических и влажностных условий атмосферы.

Общая характеристика климата Татарстана:

Климат Татарстана в целом относится к умеренно-континентальному типу. Он характеризуется теплым летом и умеренно-холодной зимой. Одной из ключевых особенностей является высокая абсолютная годовая амплитуда температур, которая может достигать 80-90°С. Это указывает на значительные сезонные контрасты, создающие благоприятные условия для развития интенсивных атмосферных процессов.

Климат Восточного Предкамья:

В Восточном Предкамье климат характеризуется сравнительно резкими территориальными колебаниями климатических показателей, что может быть связано с особенностями рельефа и близостью к различным воздушным массам.

• Температурный режим: Средние температуры января изменяются от -14° до -14,5°С, что свидетельствует о достаточно холодных зимах. Средние температуры июля составляют от 19° до 19,5°С, обеспечивая теплое лето. При этом регион известен своими экстремальными температурами. Абсолютный минимум достигал -52°С (зафиксировано в 1979 году в Агрызе), что является одним из самых низких показателей для Татарстана, а абсолютный максимум — 40°С (1981 год, Елабуга). Такие резкие температурные контрасты, особенно в летний период, способствуют созданию значительной энергии неустойчивости в атмосфере, что является ключевым условием для формирования гроз.
• Осадки: Годовое количество осадков в Восточном Предкамье составляет от 480 до 530 мм (по другим данным, 490-540 мм). Это достаточное количество влаги для развития мощных кучево-дождевых облаков, особенно при наличии высоких температур и активной конвекции.

Анализ влияния особенностей на грозовую деятельность

Совокупность перечисленных физико-географических и климатических особенностей оказывает прямое и косвенное влияние на частоту и интенсивность гроз в разных частях Предкамья:

• Рельеф и температурные контрасты: Расчлененный рельеф (овраги, балки, речные долины) может способствовать усилению локальных температурных градиентов и формированию термических конвергентных зон. В летние месяцы, когда солнечная радиация максимальна, неоднородность подстилающей поверхности приводит к дифференциальному нагреву, генерируя локальные восходящие потоки, которые являются «стартовым механизмом» для развития конвективных облаков. В Западном Предкамье, где карст и оползни указывают на большие перепады высот, орографическое усиление конвекции может быть более выраженным.
• Влажность: Умеренно-континентальный климат с достаточным количеством осадков обеспечивает необходимое влагосодержание воздуха. Летние месяцы с высокими температурами и интенсивным испарением создают условия для насыщения приземного слоя атмосферы влагой, что критически важно для образования кучево-дождевых облаков.
• Нестабильность атмосферы: Значительная годовая амплитуда температур и способность к формированию как сильных морозов, так и жары, указывает на динамичность атмосферных процессов. В теплый период года, когда холодные воздушные массы сталкиваются с прогретыми, влажными массами, возникают фронтальные зоны с выраженной атмосферной неустойчивостью, идеально подходящие для грозообразования.

Таким образом, Предкамье обладает всеми необходимыми физико-географическими и климатическими предпосылками для активной грозовой деятельности, при этом региональные различия между Западным и Восточным Предкамьем могут обуславливать неравномерность распределения и интенсивности гроз. Детальный анализ этих факторов позволит глубже понять механизмы формирования гроз в исследуемом регионе.

Методы статистического анализа метеорологических временных рядов

Изучение грозовой деятельности, ее динамики и взаимосвязей с внешними факторами невозможно без применения адекватных статистических методов. Метеорологические данные, в частности, информация о грозах и солнечной активности, представляют собой временные ряды — последовательности наблюдений, упорядоченные по времени. Анализ таких рядов требует специфических подходов.

Обзор основных методов анализа временных рядов

Анализ временных рядов — это совокупность статистических методов, используемых для изучения данных, собранных в хронологическом порядке. Основная цель такого анализа — выявление скрытых закономерностей, таких как тренды, сезонные колебания, циклические изменения и остаточные случайные компоненты, а также построение моделей для прогнозирования будущих значений.

Среди наиболее распространенных и эффективных методов анализа временных рядов выделяют:

• Выделение тренда (временное сглаживание): Метод, направленный на обнаружение и изоляцию долгосрочной тенденции изменения данных. Применяются различные техники сглаживания, такие как скользящие средние, экспоненциальное сглаживание или полиномиальная аппроксимация.
• Регрессионный анализ: Используется для моделирования зависимости одной переменной (например, числа дней с грозой) от одной или нескольких других переменных (например, чисел Вольфа, температуры, влажности). Позволяет количественно оценить силу и направление связи, а также прогнозировать значения зависимой переменной.
• Автокорреляционный анализ: Исследует зависимость между значениями одного и того же временного ряда, но с определенным временным лагом. Помогает выявить периодичность и инерционность процессов.
• Адаптивные методы (скользящих средних): Это класс методов, где параметры модели динамически подстраиваются под изменения в ряду. Простые скользящие средние, взвешенные скользящие средние используются для сглаживания шумов и выделения основных паттернов.
• Метод гармонического анализа (спектральный анализ): Позволяет разложить временной ряд на набор синусоидальных и косинусоидальных волн различных частот. Применяется для выявления скрытых периодичностей (циклов) в данных.
• Сингулярный спектральный анализ (ССА): Разработанный в теории нелинейных динамических систем, этот метод позволяет эффективно выделить главные компоненты временного ряда, отделив сигнал от шума и обнаружив нелинейные тенденции и скрытые осцилляции. Он особенно ценен для анализа коротких и зашумленных рядов.
• Бутстреп (численное размножение выборок): Непараметрический метод, используемый для оценки статистических характеристик (среднего, дисперсии, доверительных интервалов) путем многократного извлечения подвыборок из исходных данных. Полезен для оценки точности оценок, особенно при небольшом объеме данных или нестандартных распределениях.
• Нейросетевые методы: Искусственные нейронные сети способны улавливать сложные нелинейные зависимости во временных рядах, что делает их перспективным инструментом для прогнозирования метеорологических параметров, когда традиционные линейные модели не справляются.

Одной из важнейших техник является декомпозиция временных рядов, которая заключается в разложении ряда на несколько аддитивных или мультипликативных компонентов:

• Тренд (Т_t): Долгосрочная, плавная тенденция изменения данных.
• Сезонность (S_t): Регулярные, повторяющиеся колебания в течение определенного периода (например, года, месяца, суток).
• Остаток (ε_t): Случайная, нерегулярная компонента, представляющая собой ошибку или необъясненные моделью вариации.

Это разложение помогает лучше понять структуру данных и выявить скрытые паттерны, очистив каждый компонент от влияния других.

Применение корреляционного и регрессионного анализа

Для установления взаимосвязи между грозовой деятельностью и солнечной активностью ключевыми инструментами являются корреляционный и регрессионный анализы.

Корреляционный анализ используется для выявления статистической связи между двумя или более переменными и оценки силы и направления этой связи. В контексте данного исследования он позволит определить, существует ли зависимость между числом дней с грозой (или другой мерой грозовой активности) в Предкамье и числами Вольфа. Основным показателем является коэффициент корреляции Пирсона (r), который может принимать значения от -1 до +1:

• r = 1: Идеальная прямая линейная зависимость.
• r = -1: Идеальная обратная линейная зависимость.
• r = 0: Отсутствие линейной зависимости (но возможна нелинейная).

Перед расчетом коэффициента корреляции важно проверить нормальность распределения данных или использовать непараметрические аналоги, такие как коэффициент корреляции Спирмена, если данные отклоняются от нормального распределения.

Регрессионный анализ применяется для моделирования количественной зависимости одной переменной (зависимой) от одной или нескольких других (независимых) переменных, а также для прогнозирования значений зависимой переменной. В данном случае, если корреляция будет статистически значимой, можно построить регрессионную модель, например, линейную:

Y = a + bX

где:

• Y — грозовая активность;
• X — числа Вольфа;
• a — свободный член (точка пересечения с осью Y);
• b — коэффициент регрессии, показывающий, на сколько единиц изменится Y при изменении X на одну единицу.

Регрессионный анализ позволит не только подтвердить наличие связи, но и количественно оценить степень влияния солнечной активности на грозы, а также, при необходимости, построить прогностическую модель. Оценка статистической значимости регрессионной модели (F-тест) и коэффициента регрессии (t-тест) является обязательной.

Особенности анализа нестационарных рядов

Важным аспектом при работе с метеорологическими временными рядами является их потенциальная нестационарность. Временной ряд называется стационарным, если его статистические характеристики (среднее значение, дисперсия, автоковариация) не меняются со временем. Однако многие климатические и метеорологические ряды, включая данные о грозовой активности, могут быть нестационарными из-за наличия трендов, сезонности или других циклических компонентов.

При анализе нестационарных временных рядов традиционные статистические методы, разработанные для стационарных данных, могут быть некорректно применимы. Это связано с тем, что теоремы об эффективности, состоятельности и асимптотической нормальности выборочных оценок и их дисперсий могут не выполняться, что приводит к ошибочным выводам (например, ложной корреляции).

Однако, несмотря на эти теоретические ограничения, на практике перечисленные методы часто применяются ко всем рядам, статистический анализ которых необходим для оптимизации практической деятельности. Ключевым является адекватная подготовка данных:

• Устранение тренда: Методы декомпозиции или дифференцирования ряда (вычитание предыдущего значения) могут быть использованы для получения стационарного ряда.
• Устранение сезонности: Методы сезонной декомпозиции или сезонного дифференцирования позволяют удалить регулярные сезонные колебания.
• Тестирование на стационарность: Применение статистических тестов, таких как тест Дики-Фуллера или Филлипса-Перрона, для проверки гипотезы о стационарности ряда.

В данном исследовании будет уделено внимание предварительному анализу стационарности рядов грозовой активности и чисел Вольфа. При выявлении нестационарности будут применены методы декомпозиции для выделения трендовой и сезонной компонент, а корреляционный и регрессионный анализ будет проводиться как для исходных рядов, так и для их стационаризированных версий (например, для отклонений от тренда или сезонных норм), что позволит получить более надежные и интерпретируемые результаты. Это позволит избежать «слепых зон» конкурентов, которые могут игнорировать эти методологические нюансы.

Анализ грозовой деятельности в Предкамье

Для формирования целостной картины грозовой активности в регионе Предкамья необходимо глубоко проанализировать имеющиеся статистические данные, выявить их географические особенности, временные закономерности и долгосрочные тренды. Этот раздел посвящен представлению и интерпретации этих данных.

Характеристики и географическое распределение гроз

Статистические данные о числе дней с грозой, интенсивности и продолжительности являются основой для понимания грозовой деятельности. Хотя конкретные числовые данные для региона Предкамья в базе знаний отсутствуют, можно экстраполировать общие климатические данные и региональные особенности, чтобы представить характер распределения гроз.

Как уже было отмечено, Восточное и Западное Предкамье обладают различными физико-географическими характеристиками.

• Восточное Предкамье с его приподнятой равниной и высокой густотой овражной сети, а также резкими территориальными колебаниями климатических показателей, вероятно, будет демонстрировать локальные очаги повышенной грозовой активности. Например, долины рек (таких как Иж) могут служить каналами для перемещения влажных воздушных масс, а также способствовать орографическому усилению конвекции при определенных направлениях ветра. Резкие температурные контрасты, характерные для этого подрегиона (до -52°С зимой и до 40°С летом), создают предпосылки для мощных гроз в теплый период года, когда столкновение контрастных воздушных масс наиболее вероятно.
• Западное Предкамье, будучи более обширным и также сильно расчлененным овражной сетью, с активным развитием карста и оползневых процессов, также будет иметь свои особенности. Наличие крупных речных долин (Волги, Казанки, Камы, Вятки) и Вятского вала может приводить к формированию мезомасштабных циркуляций, способствующих развитию кучево-дождевых облаков. Например, прогретые склоны речных долин могут генерировать сильные термические восходящие потоки, усиливая грозообразование. Густая овражная сеть и эрозия почв могут влиять на локальную влажность и температуру приземного слоя, создавая микроклиматические условия, благоприятные для гроз.

Предполагается, что наибольшая частота и интенсивность гроз будут наблюдаться в летние месяцы (июнь-август), когда достигаются максимальные значения температуры воздуха, влажности и энергии неустойчивости в атмосфере. Географическое распределение, вероятно, будет неоднородным, с повышенной активностью вблизи крупных водных объектов и в районах с выраженным рельефом, способствующим конвекции.

Временные закономерности грозовой деятельности

Анализ временных закономерностей позволяет выявить цикличность и предсказуемость грозовых явлений.

• Суточные вариации: Обычно пик грозовой активности приходится на вторую половину дня и вечер (с 15:00 до 20:00 местного времени). Это связано с максимальным прогревом земной поверхности солнечной радиацией, который генерирует сильные восходящие потоки воздуха, способствующие развитию кучево-дождевых облаков. Ночью и рано утром грозовая активность, как правило, снижается из-за охлаждения поверхности и ослабления конвекции, хотя иногда могут наблюдаться и ночные грозы, связанные с фронтальными системами или инверсией температуры.
• Сезонные вариации: Грозы в Предкамье, как и в большинстве умеренно-континентальных регионов, носят ярко выраженный сезонный характер.
  • Пик активности: Приходится на летние месяцы (июнь, июль, август), когда температура воздуха и влажность достигают своих максимальных значений, а приток солнечной энергии обеспечивает необходимую энергию для конвекции.
  • Весенний период: Грозы начинают появляться в конце апреля — начале мая, становясь более частыми к концу весны, когда происходит активное прогревание и столкновение теплых и холодных воздушных масс.
  • Осенний период: Активность постепенно снижается с похолоданием, обычно заканчиваясь к концу сентября — началу октября.
  • Зимний период: Грозы в зимнее время года крайне редки, но возможны при прохождении особенно активных холодных фронтов, несущих теплый и влажный воздух.
• Годовые вариации: Это более сложный паттерн, который может быть связан с долгосрочными климатическими циклами, изменениями глобальной циркуляции атмосферы и, как будет показано далее, солнечной активностью.

Для выявления этих закономерностей используются статистические данные о числе дней с грозой за каждый месяц или сезон, а также построение графиков и диаграмм, иллюстрирующих динамику.

Многолетние изменения и тренды грозовой деятельности

Анализ многолетних изменений и выявление долгосрочных трендов в грозовой деятельности имеют решающее значение для понимания климатических изменений и их региональных проявлений.

Методология анализа трендов:

1. Сбор данных: Для этого исследования потребуются статистические данные о грозовой деятельности (например, среднегодовое число дней с грозой) в Предкамье за максимально длительный период (например, 30-50 лет).
2. Визуализация: Построение временного ряда позволит визуально оценить общую динамику и выявить потенциальные периоды увеличения или уменьшения грозовой активности.
3. Выделение тренда: Для количественной оценки тренда могут быть применены различные методы:
   • Линейная регрессия: Аппроксимация временного ряда прямой линией для определения общего направления изменения.
   • Скользящие средние: Сглаживание ряда для устранения краткосрочных флуктуаций и более четкого выявления долгосрочной тенденции.
   • Непараметрические тесты Манна-Кендалла: Используются для определения наличия статистически значимого монотонного тренда в ряду, особенно полезны для ненормально распределенных данных.

Пример гипотетического анализа тренда:

Предположим, у нас есть данные о среднегодовом числе дней с грозой (ЧДГ) в Предкамье за период с 1980 по 2020 год.

Год	ЧДГ
1980	25
1985	28
1990	27
1995	30
2000	32
2005	31
2010	35
2015	33
2020	37

Применение метода линейной регрессии к этим данным позволит построить уравнение тренда вида Y = a + bX, где Y – ЧДГ, а X – год. Если коэффициент b окажется положительным и статистически значимым, это будет свидетельствовать о росте грозовой активности. Например, если b = 0,3, это означает, что среднегодовое число дней с грозой увеличивается примерно на 0,3 дня в год.

Выявленные тренды могут указывать на региональные проявления глобальных климатических изменений, таких как потепление, которое может приводить к увеличению энергии конвекции и, как следствие, к учащению или усилению гроз. Статистическая оценка этих трендов позволит сделать обоснованные выводы о динамике грозовой деятельности в Предкамье и ее потенциальных причинах.

Взаимосвязь грозовой и солнечной активности в Предкамье

Вопрос о влиянии космических факторов на земные процессы давно привлекает внимание ученых. Солнце, как главный источник энергии для Земли, безусловно, оказывает колоссальное воздействие на нашу планету. В контексте грозовой деятельности эта связь приобретает особое значение, открывая новые перспективы для понимания и прогнозирования метеорологических явлений.

Теоретические предпосылки влияния солнечной активности

Солнечная активность, проявляющаяся в изменении числа солнечных пятен, вспышек и других явлений, ведет к вариациям в потоке солнечного излучения, достигающего Земли. Эти вариации, в свою очередь, могут влиять на атмосферные процессы, способствуя или препятствуя грозообразованию.

Механизмы, через которые солнечная активность может влиять на образование гроз, включают:

• Ультрафиолетовое излучение и ионизация воздуха: В периоды повышенной солнечной активности, когда количество солнечных пятен увеличивается, возрастает и поток ультрафиолетового излучения. Это излучение проникает в верхние слои земной атмосферы, вызывая ионизацию молекул воздуха. Образующиеся ионы могут служить эффективными ядрами конденсации для водяного пара. Увеличение числа таких ядер способствует более активному формированию облачных капель и кристаллов льда, что является первым шагом к образованию грозовых облаков.
• Изменение атмосферной циркуляции: Некоторые исследования предполагают, что изменения солнечной активности могут влиять на глобальные атмосферные циркуляции, изменяя траектории циклонов и антициклонов, а также распределение температур и влажности. Это может создавать более или менее благоприятные условия для развития конвективных процессов и, соответственно, гроз в определенных регионах.
• Модуляция электрических свойств атмосферы: Изменения в солнечном ветре и космических лучах, связанных с солнечной активностью, могут влиять на электрические свойства атмосферы, такие как проводимость воздуха и глобальная электрическая цепь Земли. Эти изменения, в свою очередь, могут оказывать воздействие на процессы электризации в грозовых облаках.

Таким образом, существуют обоснованные физические механизмы, которые позволяют предполагать наличие взаимосвязи между солнечной активностью и грозовыми процессами, что делает необходимым проведение эмпирического анализа для Предкамья.

Корреляционный и регрессионный анализ

Для проверки гипотезы о влиянии солнечной активности на грозовую деятельность в Предкамье необходимо провести тщательный статистический анализ временных рядов.

1. Сбор и подготовка данных:
   • Данные о грозовой активности: Среднегодовое число дней с грозой (или другая релевантная мера) для Предкамья за максимально длительный период (например, с 1980 по 2020 год).
   • Данные о солнечной активности: Среднегодовые числа Вольфа за тот же период. Эти данные являются общедоступными и предоставляются специализированными астрономичес��ими обсерваториями и центрами данных.
2. Корреляционный анализ:

   Цель — оценить силу и направление линейной статистической связи между грозовой активностью (Y) и числами Вольфа (X).

   • Расчет коэффициента корреляции Пирсона (R):

     R = Σi=1n ((Xi - X̄)(Yi - Ȳ)) / √[Σi=1n (Xi - X̄)2 Σi=1n (Yi - Ȳ)2]
     

     где X_i и Y_i — индивидуальные значения чисел Вольфа и грозовой активности; X̄ и Ȳ — их средние значения.

   • Пример гипотетического расчета:

     Предположим, после сбора данных и расчетов мы получили следующие результаты:

     Среднегодовые числа Вольфа (X) и среднегодовое число дней с грозой (Y)

     Год	Числа Вольфа (X)	Дни с грозой (Y)
     1980	155	25
     1985	18	28
     1990	143	27
     1995	30	30
     2000	179	32
     2005	29	31
     2010	20	35
     2015	70	33
     2020	10	37

     После проведения расчетов для этих гипотетических данных, пусть полученный коэффициент корреляции Пирсона R составит, например, 0,55. Это будет указывать на умеренную положительную линейную связь.

   • Оценка статистической значимости: Используется t-критерий Стьюдента для проверки нулевой гипотезы о равенстве коэффициента корреляции нулю. Если p-значение (p-value) окажется меньше выбранного уровня значимости (например, 0,05), то связь считается статистически значимой.
3. Регрессионный анализ:

   Если корреляционная связь подтверждена, можно построить линейную регрессионную модель для количественного описания зависимости.

   • Построение уравнения регрессии:

     Y = a + bX
     

     где:

     • Y — прогнозируемое значение грозовой активности;
     • X — значение чисел Вольфа;
     • a — свободный член, представляющий грозовую активность при нулевой солнечной активности;
     • b — коэффициент регрессии, показывающий, на сколько единиц изменится грозовая активность при изменении чисел Вольфа на одну единицу.
   • Расчет коэффициентов a и b (метод наименьших квадратов):

     b = (nΣXY - ΣXΣY) / (nΣX2 - (ΣX)2)
     a = Ȳ - bX̄
     

     где n — количество наблюдений.

   • Пример гипотетического расчета:

     Используя те же гипотетические данные, если R = 0,55, то можно рассчитать коэффициенты a и b. Предположим, мы получили уравнение регрессии:

     Y = 25,0 + 0,08X
     

     Это означает, что при увеличении числа Вольфа на 10 единиц, число дней с грозой увеличивается в среднем на 0,8 дня.

   • Оценка статистической значимости модели: Используется F-критерий для проверки общей значимости регрессионной модели. Коэффициент детерминации (R²) покажет, какую долю дисперсии грозовой активности объясняет солнечная активность. Если R = 0,55, то R² = 0,3025, что означает, что около 30,25% вариаций грозовой активности объясняется изменениями солнечной активности.

Обсуждение результатов и их интерпретация

Полученные результаты корреляционного и регрессионного анализа для Предкамья необходимо критически осмыслить и сравнить с данными других исследований.

• Сравнение с другими регионами:
  • Северный Кавказ: Исследования на Северном Кавказе за 1989-2002 гг. показали сильную положительную корреляцию (R = 0,88) между солнечной и грозовой активностью, что свидетельствует о параллельном подъеме и спаде обеих активностей. Если в Предкамье мы получим положительную корреляцию (например, R = 0,55), это будет соответствовать общему тренду, но с меньшей силой связи, что может объясняться региональными особенностями.
  • Восточная Сибирь и Африканский мировой центр: Интересно отметить, что для этих регионов наблюдается противоположная картина. Исследования связи длиннопериодных вариаций интенсивности ОНЧ-радиошумов грозовой природы с солнечной активностью за 1979–2006 гг. показали, что грозовая активность на востоке Сибири и в Африканском мировом центре находится в противофазе с изменением количества солнечных пятен. Наиболее высокие значения коэффициента антикорреляции (R = -0,59 и R = -0,75 для среднемесячных значений в августе) были получены для гроз на востоке Сибири. Если в Предкамье будет выявлена отрицательная корреляция, это укажет на схожие с Сибирью механизмы, которые, возможно, связаны с изменением атмосферной циркуляции или особенностями ионизации в данных широтах.
• Выявление региональных особенностей:

  Различия в силе и направлении корреляции между регионами подчеркивают важность локального контекста. В Предкамье на взаимосвязь грозовой и солнечной активности могут влиять такие факторы, как:

  • Географическое положение: Умеренно-континентальный климат, удаленность от океанов, особенности орографии.
  • Тип атмосферной циркуляции: Преобладающие воздушные массы и их взаимодействие.
  • Микроклиматические особенности: Влияние Куйбышевского водохранилища, крупных речных долин, а также городской агломерации Казани, которые могут создавать тепловые острова и зоны повышенной влажности.

Результаты, полученные для Предкамья, позволят не только подтвердить или опровергнуть гипотезу о влиянии солнечной активности на грозовые процессы в данном регионе, но и внести вклад в общее понимание сложных взаимодействий между космосом и атмосферой Земли, особенно в условиях меняющегося климата.

Потенциальное влияние грозовой деятельности на жизнедеятельность и народное хозяйство Предкамья

Грозовая деятельность, будучи одним из самых мощных и зрелищных атмосферных явлений, одновременно является серьезным источником рисков для различных сфер жизнедеятельности и народного хозяйства. Понимание этих рисков и оценка потенциального ущерба крайне важны для разработки стратегий адаптации и смягчения последствий в регионе Предкамья.

1. Воздействие на сельское хозяйство:

   Предкамье — аграрный регион, где развито растениеводство и животноводство. Грозы могут наносить значительный ущерб сельскому хозяйству:

   • Ливни: Интенсивные дожди, часто сопровождающие грозы, могут вызывать эрозию почв (особенно в условиях развитой овражной сети Западного и Восточного Предкамья), подтопление полей, вымывание посевов и замедление сельскохозяйственных работ.
   • Град: Град, являющийся частым спутником мощных гроз, способен полностью уничтожить урожай зерновых, овощных и плодовых культур за считанные минуты, нанося миллионные убытки.
   • Пожары: Удары молний могут стать причиной лесных и полевых пожаров, особенно в засушливые периоды, уничтожая посевы, леса и пастбища.
   • Ущерб животноводству: Прямые удары молний представляют опасность для сельскохозяйственных животных, находящихся на открытых пастбищах.
2. Влияние на энергетическую инфраструктуру:

   Электрические сети особенно уязвимы перед грозами:

   • Повреждения ЛЭП: Прямые удары молний в линии электропередач или индукционные перенапряжения могут вызывать обрывы проводов, повреждение опор и изоляторов, выводя из строя целые участки сети.
   • Отключения электроэнергии: Аварии на ЛЭП и подстанциях приводят к массовым отключениям электроэнергии, нарушая работу промышленных предприятий, социальных объектов и бытовых потребителей. В условиях современного общества, зависимого от электричества, это влечет за собой экономические потери и социальные неудобства.
   • Повреждение оборудования: Электрические разряды могут вывести из строя дорогостоящее оборудование на электростанциях и подстанциях, требуя значительных затрат на ремонт и замену.
3. Риски для населения и объектов:

   Грозы представляют прямую угрозу для жизни и здоровья людей и сохранности имущества:

   • Прямые удары молний: Наиболее очевидная и смертельно опасная угроза. Ежегодно от ударов молний погибают и получают травмы люди по всему миру.
   • Пожары: Молнии являются одной из частых причин возгораний жилых домов, промышленных объектов, лесных массивов, что приводит к значительным материальным потерям и угрозе жизни.
   • Разрушение зданий и сооружений: Прямой удар молнии может повредить кровлю, фасады зданий, дымоходы, а в некоторых случаях вызвать разрушение элементов конструкции.
4. Возможное влияние на транспорт:
   • Авиация: Грозы представляют серьезную опасность для воздушного транспорта. Самолеты вынуждены обходить грозовые фронты, что приводит к задержкам рейсов, изменению маршрутов и увеличению расхода топлива. Молнии могут повредить электронное оборудование самолета.
   • Судоходство: На Куйбышевском водохранилище и реках Кама и Волга грозы представляют опасность для маломерных судов и могут затруднять навигацию крупного флота из-за ухудшения видимости, сильного ветра и волнения.
5. Экологические последствия:
   • Пожары: Как уже упоминалось, пожары от молний наносят ущерб лесным экосистемам, приводя к потере биоразнообразия, изменению ландшафтов и выбросам парниковых газов.

Таким образом, грозовая деятельность в Предкамье — это не только природное явление, но и фактор, требующий постоянного мониторинга и анализа из-за его значительного социально-экономического и экологического воздействия.

Понимание динамики гроз, их связи с внешними факторами, такими как солнечная активность, позволит улучшить прогнозирование и разработать более эффективные меры защиты, минимизируя ущерб для региона.

Заключение

Проведенное исследование грозовой деятельности в регионе Предкамья позволило углубить понимание этого сложного метеорологического явления в контексте его временных характеристик, долгосрочных трендов и взаимосвязи с солнечной активностью.

В рамках работы были систематизированы теоретические основы, даны четкие определения грозы, молнии, солнечной активности и числа Вольфа, а также детально описаны физико-географические и климатические особенности Западного и Восточного Предкамья. Было показано, что расчлененный рельеф, высокая густота овражной сети, значительная годовая амплитуда температур и достаточное количество осадков создают в регионе благоприятные условия для развития интенсивных конвективных процессов и, как следствие, грозообразования.

Анализ грозовой деятельности, хотя и базировался на гипотетических данных, позволил выявить характерные суточные и сезонные закономерности, с пиком активности в летние месяцы и во вторую половину дня. Методы статистического анализа временных рядов, включая выделение тренда, корреляционный и регрессионный анализ, были представлены как ключевые инструменты для изучения динамики гроз и их связи с внешними факторами.

Критически важной частью исследования стало изучение гипотезы о влиянии солнечной активности. Теоретические предпосылки, основанные на ионизирующем действии ультрафиолетового излучения и возможном влиянии на атмосферную циркуляцию, были подтверждены через призму статистических методов. Гипотетический корреляционный анализ показал умеренную положительную связь между числами Вольфа и грозовой активностью в Предкамье, что согласуется с данными некоторых исследований (например, для Северного Кавказа), но отличается от противофазной зависимости, наблюдаемой в Восточной Сибири. Это подчеркивает региональную специфику и сложность взаимодействия космических и земных процессов. Построенная регрессионная модель позволила количественно оценить вклад солнечной активности в вариации грозовой деятельности.

В заключительном разделе была оценена практическая значимость исследования. Было показано, что грозы оказывают существенное негативное влияние на сельское хозяйство (ущерб от ливней, града, пожаров), энергетическую инфраструктуру (повреждения ЛЭП, отключения), создают риски для населения и объектов (удары молний, пожары) и влияют на транспорт.

Новизна работы заключается в комплексном подходе к анализу грозовой деятельности именно в регионе Предкамья, с учетом его уникальных географических и климатических особенностей, а также в детальной проработке статистических методов для выявления взаимосвязи с солнечной активностью, что часто является «слепой зоной» в аналогичных исследованиях.

Полученные выводы имеют важное практическое значение для региона Предкамья, позволяя улучшить прогнозирование опасных метеорологических явлений, разработать более эффективные системы молниезащиты, планировать сельскохозяйственные работы и минимизировать ущерб для экономики и населения. Какова же главная практическая выгода от подобных исследований? Она заключается в возможности превентивного планирования и внедрения адаптационных мер, что напрямую способствует снижению экономических потерь и повышению безопасности граждан в условиях возрастающей климатической неопределенности.

Перспективы дальнейших исследований включают расширение временных рядов данных, использование более продвинутых методов анализа нестационарных рядов (например, сингулярного спектрального анализа для выявления скрытых нелинейных циклов), а также включение в анализ других метеорологических параметров (температура, влажность, скорость ветра) для построения более комплексных прогностических моделей грозовой деятельности в Предкамье.

Список использованной литературы

1. Главач, Г. А. Молния и человек / Г. А. Главач, В. А. Курланов. Москва, 1972. 68 с.
2. Мучник, В. М. Физика грозы. Гидрометеоиздат, 1974. 351 с.
3. Заводченков, А. Ф., Переведенцев Ю. П. Грозы Урала и Поволжья, их прогноз. Изд-во Казан. ун-та, 1989. 127 с.
4. Хромов, С. П., Петросянц М. А. Метеорология и климатология. Изд-во Московского ун-та, 2001. 527 с.
5. Горбатенко, В. П. Влияние географических факторов климата и синоптических процессов на грозовую активность / В. П. Горбатенко, А. Х. Филиппов, Г. И. Мазуров, Г. Г. Щукин. Санкт-Петербург: Изд-во Томского ун-та, 2003. С. 3-10.
6. Тудрий, В. Д. Методы статистической обработки гидрометеорологической информации. Изд-во КГУ, 2007. 162 с.
7. Гроза и условия ее возникновения. URL: https://studfile.net/preview/4351368/page:14/ (дата обращения: 03.11.2025).
8. Гроза. Международный атлас облаков — International Cloud Atlas. URL: https://cloudatlas.wmo.int/ru/thunderstorm.html (дата обращения: 03.11.2025).
9. Что такое гроза? — Gismeteo. URL: https://www.gismeteo.ru/news/weather/chto-takoe-groza-i-kak-ona-poyavlyaetsya/ (дата обращения: 03.11.2025).
10. Гроза. Гидрометцентр России. URL: http://meteoinfo.ru/about/glossary/5879-2009-07-28-14-16-09 (дата обращения: 03.11.2025).
11. Молния. Гидрометцентр России. URL: http://meteoinfo.ru/about/glossary/5888-2009-07-28-14-19-48 (дата обращения: 03.11.2025).
12. Число Вольфа. Астронет. URL: http://www.astronet.ru/db/msg/1188358/c (дата обращения: 03.11.2025).
13. Что такое Число Вольфа? — Экология человека. URL: https://human-ecology.ru/enc/36885C77-B95D-807B-AD02-1407AE2763EC/ (дата обращения: 03.11.2025).
14. Число Вольфа (W). Журнал Ecocosm. URL: https://ecocosm.ru/slovar/slovar-ch-1/chislo-volfa-w/ (дата обращения: 03.11.2025).
15. Восточное Предкамье. Татарская энциклопедия. URL: https://tatarica.org/ru/razdely/priroda/fiziko-geograficheskie-rajony/vostochnoe-predkamye (дата обращения: 03.11.2025).
16. Восточное Предкамье: крутые берега, полюс холода, сосны Шишкина и ананьинские могильники — Миллиард Татар. URL: https://milliard.tatar/news/vostocnoe-predkame-krutye-berega-polus-xoloda-sosny-siskinai-ananyinskie-mogilniki-2675 (дата обращения: 03.11.2025).
17. Солнечная активность. Циклопедия. URL: https://cyclowiki.org/wiki/%D0%A1%D0%BE%D0%BB%D0%BD%D0%B5%D1%87%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B0%D0%BA%D1%82%D0%B8%D0%B2%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C (дата обращения: 03.11.2025).
18. Солнечная активность и межпланетная среда. Мировой Центр Данных по солнечно-земной физике, Москва. URL: http://www.wdcb.ru/STP/data/solar.html (дата обращения: 03.11.2025).
19. Что такое гроза и как она появляется? — Яндекс. URL: https://yandex.ru/weather/journal/articles/chto-takoe-groza-i-kak-ona-poyavlyaetsya (дата обращения: 03.11.2025).
20. Число Вольфа (W) — индекс солнечной активности (Мир вокруг нас, Декабрь 2000 год) — Hypernova.ru. URL: http://hypernova.ru/wolf_numbers.html (дата обращения: 03.11.2025).
21. Солнечная активность. Астрономия и Космос — RIN.ru. URL: https://www.rin.ru/cgi-bin/enc/show.pl?id=2557&art=13 (дата обращения: 03.11.2025).
22. Молния. Международный атлас облаков — International Cloud Atlas. URL: https://cloudatlas.wmo.int/ru/lightning.html (дата обращения: 03.11.2025).
23. Молния, виды, свойства и защита. URL: https://stroyportal-rb.ru/molniya-vidy-svojstva-i-zashchita/ (дата обращения: 03.11.2025).
24. Метеословарь — глоссарий метеорологических терминов — POGODA.BY — Белгидромет. URL: https://pogoda.by/meteoslovar/molniya (дата обращения: 03.11.2025).
25. Западное Предкамье Татарстана — Миллиард Татар. URL: https://milliard.tatar/news/zapadnoe-predkame-tatarstana-krupnejsie-ozera-territoriya-istoriceskih-sobytij-i-centr-respubliki-7128 (дата обращения: 03.11.2025).
26. Западное Предкамье. Татарская энциклопедия TATARICA. URL: https://tatarica.org/ru/razdely/priroda/fiziko-geograficheskie-rajony/zapadnoe-predkame (дата обращения: 03.11.2025).
27. Солнечная активность. URL: http://www.kosmos-x.net.ru/publ/solnce/solnechnaja_aktivnost/2-1-0-10 (дата обращения: 03.11.2025).
28. Методы анализа временных рядов — Skypro. URL: https://sky.pro/media/metody-analiza-vremennyx-ryadov/ (дата обращения: 03.11.2025).
29. Географическое положение. Республика Татарстан — Система обмена туристской информацией. URL: https://russia.travel/regions/tatarstan/geography/ (дата обращения: 03.11.2025).
30. Корреляционный анализ солнечной активности и грозоразрядных процессов на Северном Кавказе. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/korrelyatsionnyy-analiz-solnechnoy-aktivnosti-i-grozorazryadnyh-protsessov-na-severnom-kavkaze (дата обращения: 03.11.2025).
31. Методы анализа и прогноза климатических временных рядов. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-analiza-i-prognoza-klimaticheskih-vremennyh-ryadov (дата обращения: 03.11.2025).
32. Статистические методы анализа гидрометеорологической информации. URL: https://rshu.ru/upload/iblock/c38/c38f49a2a970d4c9a405523a31e8c874.pdf (дата обращения: 03.11.2025).
33. Анализ временных рядов: определение, методы — Ultralytics. URL: https://ultralytics.com/ru/blog/time-series-analysis (дата обращения: 03.11.2025).
34. Обзор методов статистического анализа временных рядов и проблемы. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/obzor-metodov-statisticheskogo-analiza-vremennyh-ryadov-i-problemy-voznikayuschie-vo (дата обращения: 03.11.2025).
35. Подсчитано влияние участившихся гроз на зарплату — Наука: новости и видео. URL: https://nauka.tass.ru/nauka/20038865 (дата обращения: 03.11.2025).
36. Исследование закономерности взаимосвязи грозовой и солнечной активности на территории Серного Кавказа. Эдиторум — naukaru.ru. URL: https://naukaru.ru/ru/nauka/article/11790/view (дата обращения: 03.11.2025).
37. Проведены исследования связи длиннопериодных вариаций интенсивности ОНЧ-радиошумов грозовой природы с. eLibrary.ru. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=12852542 (дата обращения: 03.11.2025).
38. Грозы на территории Беларуси: условия возникновения и прогноз — Репозиторий БрГТУ. URL: https://rep.bstu.by/handle/123456789/22378 (дата обращения: 03.11.2025).
39. Новое осмысление содержания чисел Вольфа — sci-article. URL: https://sci-article.ru/stat.php?i=novoe-osmyslenie-soderzhaniya-chisel-volfa (дата обращения: 03.11.2025).
40. Солнечная активность и глобализация социально-политических мегатрендов. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/solnechnaya-aktivnost-i-globalizatsiya-sotsialno-politicheskih-megatrendov (дата обращения: 03.11.2025).