Розроблення бази даних для інформаційної системи дослідження параметрів космічної погоди

Simple item page
dc.citation.epage337
dc.citation.issue13
dc.citation.journalTitleВісник Національного університету "Львівська політехніка". Інформаційні системи та мережі
dc.citation.spage329
dc.contributor.affiliationНаціональний університет “Львівська політехніка”
dc.contributor.affiliationLviv Polytechnic National University
dc.contributor.authorІвантишин, Данило
dc.contributor.authorБуров, Євген
dc.contributor.authorIvantyshyn, Danylo
dc.contributor.authorBurov, Yevhen
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.coverage.placenameLviv
dc.date.accessioned2025-03-06T09:14:08Z
dc.date.created2023-02-28
dc.date.issued2023-02-28
dc.description.abstractВиконано аналіз предметної області, на основі якого визначено основні сутності індексів космічної погоди, їх атрибути та зв’язки між ними. Побудовано ER-діаграму та розроблено логічну схему бази даних інтелектуальної системи дослідження параметрів космічної погоди. Наукова новизна отриманих результатів полягає у розробленні моделі бази даних інтелектуальної системи дослідження параметрів космічної погоди. Практичне значення отриманих результатів полягає у можливостях наповнення бази даних про прояви сонячної активності, їх опрацювання, аналізування та встановлення зв’язків між показниками геліо- та геоактивності.
dc.description.abstractAn analysis of the helio- and geo-activity subject area has been carried out, which become a ground for the main essences of space weather indices, their attributes and connections between them were determined. An ER-diagram was constructed and a logicalscheme of the database of the intelligent system for the research of space weather parameters was developed. The scientific novelty of the obtained results relies on the development of a database model of an intelligent system for the research of space weather parameters. The practical significance of the obtained results lies in the possibilities of filling the database on manifestations of solar activity, their processing, analysis and establishment of connections between indicators of helio- and geoactivity.
dc.format.extent329-337
dc.format.pages9
dc.identifier.citationІвантишин Д. Розроблення бази даних для інформаційної системи дослідження параметрів космічної погоди / Данило Івантишин, Євген Буров // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Інформаційні системи та мережі. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2023. — № 13. — С. 329–337.
dc.identifier.citationenIvantyshyn D. Database development for intellectual system for research of space weather parameters / Ivantyshyn Danylo, Burov Yevhen // Information Systems and Networks. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2023. — No 13. — P. 329–337.
dc.identifier.doidoi.org/10.23939/sisn2023.13.329
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/63968
dc.language.isouk
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.publisherLviv Politechnic Publishing House
dc.relation.ispartofВісник Національного університету "Львівська політехніка". Інформаційні системи та мережі, 13, 2023
dc.relation.ispartofInformation Systems and Networks, 13, 2023
dc.relation.references1. Buzulukova N., Tsurutani B. (2022). Space Weather: From solar origins to risks and hazards evolving in time. Front. Astron. Space Sci., Vol. 9, 1017103. DOI: 10.3389/fspas.2022.1017103.
dc.relation.references2. Hapgood M., Liu H., Lugaz N. (2022). SpaceX-Sailing close to the space weather? Space Weather, Vol. 20, e2022SW003074. https://doi.org/10.1029/2022SW003074.
dc.relation.references3. Fang T.-W., Kubaryk A., Goldstein D., et al. (2022). Space weather environment during the SpaceX Starlink satellite loss in February. Space Weather, Vol. 20, e2022SW003193. https://doi.org/10.1029/2022SW003193.
dc.relation.references4. The Sun and Space Weather (Astrophysics and Space Science Library) (Second Edition) by A. Hanslmeier, 2008, 326 p.
dc.relation.references5. Plainaki C., Antonucci M., Bemporad A. et al. (2020). Current state and perspectives of Space Weather science in Italy. J. Space Weather Space Clim., Vol. 10, 6.
dc.relation.references6. Veretenenko S. (2022). Stratospheric Polar Vortex as an Important Link between the Lower Atmosphere Circulation and Solar Activity. Atmosphere, Vol. 13(7), 1132. https://doi.org/10.3390/atmos13071132.
dc.relation.references7. Schrijver C., Kauristie K., Aylward A. D., et al. (2015). Understanding space weather to shield society: A global road map for 2015–2025 commissioned by COSPAR and ILWS. Adv. Space Res., Vol. 55, 2745–2807. https://doi.org/10.1016/j.asr.2015.03.023.
dc.relation.references8. Singh A. K., Bhargawa A., Siingh D., Singh R. P. (2021). Physics of Space Weather Phenomena: A Review. Geosciences, Vol. 11(7), 286. https://doi.org/10.3390/geosciences11070286.
dc.relation.references9. Kutiev І., Tsagouri І., Perrone L., et al. (2013). Solar activity impact on the Earth’s upper atmosphere. J. Space Weather Space Clim., Vol. 3, A06. https://doi.org/10.1051/swsc/2013028.
dc.relation.references10. Tsagouri I. (2022). SpaceWeather Effects on the Earth’s Upper Atmosphere: Short Report on Ionospheric Storm Effects at Middle Latitudes. Atmosphere, Vol. 13(2), 346. https://doi.org/10.3390/atmos13020346.
dc.relation.references11. Astafyeva E., Zakharenkova I., Huba J. D., et al. (2017). Global ionospheric and thermospheric effects of the June 2015 geomagnetic disturbances: Multi-instrumental observations and modeling. J. Geophys. Res.: Space Phys., Vol. 122, 11716–11742. https://doi.org/10.1002/2017JA024174.
dc.relation.references12. Bhaskar A., Vichare G. (2019). Forecasting of SYMH and ASYH indices for geomagnetic storms of solar cycle 24 including St. Patricks day, 2015 storm using NARX neural network. J. Space Weather Space Clim., Vol. 9, A12. https://doi.org/10.1051/swsc/2019007.
dc.relation.references13. Wanliss, J. A., Showalter K. M. (2006). High-resolution global storm index: Dstversus SYM-H. J. Geophys Res., Vol. 111(2), A02202. https://doi.org/10.1029/2005JA011034.
dc.relation.references14. Park W., Lee J, Kim K-C Lee J, et al. (2021). Operational Dst index prediction model based on combination of artificial neural network and empirical model. J. Space Weather Space Clim., Vol. 11, 38. https://doi.org/10.1051/swsc/2021021.
dc.relation.references15. Carley E. P., Baldovin C., Benthem P., et al. (2020). Radio observatories and instrumentation used in space weather science and operations. J. Space Weather Space Clim., Vol. 10, 7. https://doi.org/10.1051/swsc/2020007.
dc.relation.references16. Пасічник В. В., Резніченко В. А. (2006). Організація баз даних та знань. К.: Видавнича група BHV. 384 с.
dc.relation.referencesen1. Buzulukova N., Tsurutani B. (2022). Space Weather: From solar origins to risks and hazards evolving in time. Front. Astron. Space Sci., Vol. 9, 1017103. DOI: 10.3389/fspas.2022.1017103.
dc.relation.referencesen2. Hapgood M., Liu H., Lugaz N. (2022). SpaceX-Sailing close to the space weather? Space Weather, Vol. 20, e2022SW003074. https://doi.org/10.1029/2022SW003074.
dc.relation.referencesen3. Fang T.-W., Kubaryk A., Goldstein D., et al. (2022). Space weather environment during the SpaceX Starlink satellite loss in February. Space Weather, Vol. 20, e2022SW003193. https://doi.org/10.1029/2022SW003193.
dc.relation.referencesen4. The Sun and Space Weather (Astrophysics and Space Science Library) (Second Edition) by A. Hanslmeier, 2008, 326 p.
dc.relation.referencesen5. Plainaki C., Antonucci M., Bemporad A. et al. (2020). Current state and perspectives of Space Weather science in Italy. J. Space Weather Space Clim., Vol. 10, 6.
dc.relation.referencesen6. Veretenenko S. (2022). Stratospheric Polar Vortex as an Important Link between the Lower Atmosphere Circulation and Solar Activity. Atmosphere, Vol. 13(7), 1132. https://doi.org/10.3390/atmos13071132.
dc.relation.referencesen7. Schrijver C., Kauristie K., Aylward A. D., et al. (2015). Understanding space weather to shield society: A global road map for 2015–2025 commissioned by COSPAR and ILWS. Adv. Space Res., Vol. 55, 2745–2807. https://doi.org/10.1016/j.asr.2015.03.023.
dc.relation.referencesen8. Singh A. K., Bhargawa A., Siingh D., Singh R. P. (2021). Physics of Space Weather Phenomena: A Review. Geosciences, Vol. 11(7), 286. https://doi.org/10.3390/geosciences11070286.
dc.relation.referencesen9. Kutiev І., Tsagouri І., Perrone L., et al. (2013). Solar activity impact on the Earth’s upper atmosphere. J. Space Weather Space Clim., Vol. 3, A06. https://doi.org/10.1051/swsc/2013028.
dc.relation.referencesen10. Tsagouri I. (2022). SpaceWeather Effects on the Earth’s Upper Atmosphere: Short Report on Ionospheric Storm Effects at Middle Latitudes. Atmosphere, Vol. 13(2), 346. https://doi.org/10.3390/atmos13020346.
dc.relation.referencesen11. Astafyeva E., Zakharenkova I., Huba J. D., et al. (2017). Global ionospheric and thermospheric effects of the June 2015 geomagnetic disturbances: Multi-instrumental observations and modeling. J. Geophys. Res.: Space Phys., Vol. 122, 11716–11742. https://doi.org/10.1002/2017JA024174.
dc.relation.referencesen12. Bhaskar A., Vichare G. (2019). Forecasting of SYMH and ASYH indices for geomagnetic storms of solar cycle 24 including St. Patricks day, 2015 storm using NARX neural network. J. Space Weather Space Clim., Vol. 9, A12. https://doi.org/10.1051/swsc/2019007.
dc.relation.referencesen13. Wanliss, J. A., Showalter K. M. (2006). High-resolution global storm index: Dstversus SYM-H. J. Geophys Res., Vol. 111(2), A02202. https://doi.org/10.1029/2005JA011034.
dc.relation.referencesen14. Park W., Lee J, Kim K-C Lee J, et al. (2021). Operational Dst index prediction model based on combination of artificial neural network and empirical model. J. Space Weather Space Clim., Vol. 11, 38. https://doi.org/10.1051/swsc/2021021.
dc.relation.referencesen15. Carley E. P., Baldovin C., Benthem P., et al. (2020). Radio observatories and instrumentation used in space weather science and operations. J. Space Weather Space Clim., Vol. 10, 7. https://doi.org/10.1051/swsc/2020007.
dc.relation.referencesen16. Pasichnyk V. V., Reznichenko V. A. (2006). Organization of databases and knowledge. K.: BHV Publishing Group, 384 p.
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1029/2022SW003074
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1029/2022SW003193
dc.relation.urihttps://doi.org/10.3390/atmos13071132
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.asr.2015.03.023
dc.relation.urihttps://doi.org/10.3390/geosciences11070286
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1051/swsc/2013028
dc.relation.urihttps://doi.org/10.3390/atmos13020346
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1002/2017JA024174
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1051/swsc/2019007
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1029/2005JA011034
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1051/swsc/2021021
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1051/swsc/2020007
dc.rights.holder© Національний університет “Львівська політехніка”, 2023
dc.rights.holder© Івантишин Д.-Н., Буров Є., 2023
dc.subjectбаза даних інтелектуальної системи
dc.subjectмоделювання бази даних
dc.subjectсонячна активність
dc.subjectсонячно-земні зв’язки
dc.subjectintelligent system database
dc.subjectdatabase modeling
dc.subjectsolar activity
dc.subjectsolar-terrestrial connections
dc.subject.udc004.65
dc.titleРозроблення бази даних для інформаційної системи дослідження параметрів космічної погоди
dc.title.alternativeDatabase development for intellectual system for research of space weather parameters
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 2 of 2
Thumbnail Image
Name:
2023n13_Ivantyshyn_D-Database_development_329-337.pdf
Size:
1.44 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
Thumbnail Image
Name:
2023n13_Ivantyshyn_D-Database_development_329-337__COVER.png
Size:
418.94 KB
Format:
Portable Network Graphics
Download

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.81 KB
Format:
Plain Text
Description:
Download

Collections

Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Інформаційні системи та мережі. – 2023. – Випуск 13