ИЗВЕСТИЯ РАН. СЕРИЯ ФИЗИЧЕСКАЯ, 2015, том 79, № 5, с. 716-720
УДК 524.1,551.521.64,550.385,37.15.23
АНАЛИЗ ТЕМПЕРАТУРНОГО ЭФФЕКТА ВЫСОКОГОРНЫХ ДЕТЕКТОРОВ КОСМИЧЕСКИХ ЛУЧЕЙ НА ОСНОВЕ БАЗЫ ДАННЫХ МИРОВОЙ СЕТИ МЮОННЫХ ТЕЛЕСКОПОВ
© 2015 г. А. С. Осипенко1, А. А. Абунин1, М. Д. Беркова1, Н. С. Барбашина2, В. Г. Григорьев3, С. А. Стародубцев3, В. С. Кузьменко4, В. Л. Янчуковский4, М. А. Титова1, А. В. Белов1,
Е. А. Ерошенко1, В. Г. Янке1
E-mail: yanke@izmiran.ru
Исследован температурный эффект горных мюонных детекторов, который превышает теоретически ожидаемый. Решена обратная аппаратная задача для экспериментального определения плотности температурного коэффициента мюонов. В качестве наблюдательных данных использовались результаты созданной базы данных мюонных детекторов mddb, краткое описание которой также приводится.
DOI: 10.7868/S0367676515050336
ВВЕДЕНИЕ
В состав Мировой сети мюонных детекторов входит ряд горных телескопов, расположенных на высотах вплоть до 4500 метров (таблица). Метеорологические эффекты таких детекторов имеют свои особенности и практически никем не исследовались. В работе [1] был обнаружен аномально большой (превышающий ожидаемый в несколько раз) температурный эффект мюонной компоненты, регистрируемой высокогорным телескопом YangBaJing. В настоящей работе обсуждаются причины столь большого различия, и также решена обратная аппаратная задача экспериментальной оценки плотности температурного коэффициента мюонов. В качестве экспериментальных данных использовались результаты созданной нами базы данных мюонных детекторов mddb.
БАЗА ДАННЫХ МИРОВОЙ СЕТИ МЮОННЫХ ТЕЛЕСКОПОВ
Данные мировой сети мюонных телескопов были организованы в реляционную базу данных ча-
1 Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт земного магнетизма, ионосферы и распространения радиоволн им. Н.В. Пушкова Российской академии наук, Троицк.
2 Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования Национальный исследовательский ядерный университет "МИФИ", Москва.
3 Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт космофизических исследований и аэрономии им. Ю.Г. Шафера Сибирского отделения Российской академии наук, Якутск.
4 Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт нефтегазовой геологии и геофизики им. А.А. Тро-фимука Сибирского отделения Российской академии наук, Новосибирск.
сового разрешения mddb. Также разработано приложение для интерактивного графического и цифрового представления данных Viewer-mddb [2]. В базе данных mddb собраны данные мировой сети (таблица Location) мюонных детекторов (таблица Detector), причем каждый детектор имеет свой индивидуальный набор направлений (таблица Direction) прихода регистрируемых частиц. В этих таблицах, кроме координат, содержатся основные характеристики детекторов для каждого направления регистрации.
В основе базы данных — данные скорости счета мюоных детекторов с часовым усреднением, которые находятся в таблице datalh. Каждая запись таблицы состоит из скорости счета детектора, неисправленной UnCorr и исправленной на барометрический эффект CorrP, а также исправленной на барометрический и температурный эффекты CorrPT. Кроме того, запись содержит отредактированные скорости счета детектора CorrPT Rev, которые освобождены также от возможных дрейфов и аппаратурных вариаций.
Сопутствующие метеорологические данные для каждого пункта наблюдения: атмосферное давление (таблица Pressure) и температурный ход на стандартных изобарических уровнях содержатся в нескольких дополнительных таблицах. Температурные данные для всех детекторов для всего периода наблюдения, (таблица Temperature) приведены для модели GFS (Global Forecast System, NCEP/NCAR). В таблице TemperatureSound представлены данные прямого зондирования высотного распределения температуры в атмосфере для некоторых временных периодов. В базе данных имеются также данные спутникового радиометрического зондирования атмосферы, например данные детектора SABER метеоспутника
Таблица 1. Список детекторов мировой сети мюонных телескопов, включенных в базу данных шёёЪ и их основные характеристики
Detector Lat, град Long, град Rc, ГВ Alt, м P0, мб Sy, м2 Ndir + 2
Nagoya 35.12 136.97 11.5 77 1000 49 17 + 2
SaoMartinho -29.44 -53.81 9.46 488 1000 28 17 + 2
Kuwait 29.24 47.97 12.64 50 1013 9 13 + 2
Hobart -42.9 147.33 1.82 18 1013 9 13 + 2
URAGAN 55.65 37.67 2.19 100 1000 36 17 + 2
Greifswald 54.08 13.38 2.39 100 1013 4 13 + 2
CTmobile 55.47 37.32 2.21 200 1000 3.5 15 + 2
Yakutsk40 61.59 129.41 1.46 95 1003 3.5 5 + 2
Yakutsk20 61.59 129.41 1.46 95 1003 3.5 5 + 2
Yakutsk07 61.59 129.41 1.46 95 1003 3.5 5 + 2
Yakutsk00 61.59 129.41 1.46 95 1003 3.5 5 + 2
Novosibirsk 54.48 83 2.67 163 995 6 17 + 2
Guangzhou 23.6 113.18 15.74 20 1013 3 13 + 2
Yakutsk-IC 61.59 129.41 1.46 95 1003 1.1 1
Beijing-IC 39.08 116.26 9.52 48 1000 1.1 1
Sakashita-80 35.97 138.83 334 980 42 13 + 2
Misato-30 36.2 137.83 11.39 735 16 9 + 2
Buckland -35 140 3.71 50 1013 4 9 + 2
Adelaide 34.93 138.58 3.70 50 1013 1 1 + 2
Blagoevgrad 42.01 23.1 6.09 383 1000 1 1 + 2
Belgrade 44.85 20.38 5.3 78 997 0.115 1 + 2
Baksan BUST 43.28 42.69 5.6 1700 830 280 6
Ottawa 45.44 -75.68 1.35 57 1008 25 13 + 2
Горные детекторы
Detector Lat, град Long, град Rc, ГВ Alt, м P0, мб Sy, м2 Ndr + 2
SierraNegra 18.99 -97.31 7.57 4580 600 25 13 + 2
YangBaJing 30.11 90.53 13.82 4300 607 6 13 + 2
Putre -18.20 -69.55 11.94 3589 665 0.25 1 + 2
BEO Mussala 42.18 23.59 6.09 2925 710 4 9 + 2
Bure 44.63 5.91 5.06 2555 740 1 1 + 2
Leonsito -31.80 -69.30 10.03 2552 745 1.5 1.5
Norikura 36.1 136.6 10.99 2270 800 16 9 + 2
GRAPES-III 11.38 76.67 17.3 2200 800 560 9 + 2
Yerevan200 40.5 44.17 7.0 2000 800 6 13 + 2
718
ОСИПЕНКО и др.
TIMED (таблица TemperatureSaber), правда, детальное зондирование температуры проводится только для верхних слоев атмосферы, что важно при анализе данных подземных детекторов. Все данные высотного хода температуры представлены с часовым временным разрешением, определенным по методике [3].
В целом база данных содержит данные 24 детекторов мюонов с общим числом выделяемых направлений около 160. Объем базы данных на текущий момент около 1 Гб, содержит 24 106 записей и охватывает временной интервал с 1953 г. (Якутск) по настоящий момент. Для некоторых детекторов организовано обновление данных в реальном времени.
МЕТОДИКА УЧЕТА ТЕМПЕРАТУРНОГО ЭФФЕКТА
Существует несколько методов для анализа температурного эффекта мюонной компоненты. Универсальный интегральный метод был разработан в начале 50-х годов [4—7]. Введение функции , имеющей значение "плотности температурного коэффициента", позволило определить температурные вариации как
8N N
= 8T = j Wf(h, 0)8 T (h)dh, (1)
где 8 T (h) — изменения температурного хода в атмосфере относительно базового температурного
разреза. Функция Wj(h, 0) определяется расчетным путем.
Одновременно был разработан метод эффективной температуры [8], который можно рассматривать как другую форму записи интегрального метода. Действительно,
^N N ^ 1тетр h (2) = j Wj(h)5 T(h)dh = aTSTeff,
где температурный коэффициент aT = j^ W^(h)dh [%/°K] и изменения эффективной температуры
5 Teff = jh Wj(h)b T(h)dhjaT. Определив эффективную температуру Tf, можно экспериментально из корреляционной зависимости (2) определить температурный коэффициент aT. Метод и сегодня активно применяется для подземных детекторов.
Метод среднемассовой температуры [9], который базируется на определении среднемассовой температуры Tm в атмосфере, можно рассматривать как частный случай интегрального метода. Поскольку плотность температурного коэффициента WT(h) для наземных детекторов не сильно
изменяется с глубиной атмосферы к, за знак интеграла можно вынести среднее значение аТ, т.е.
5^/N ц | Тетр = ат ЬТШН = ат ЪТт, (3)
Среднемассовая температура определяется по данным зондирования или экспериментально [10].
Эмпирический метод эффективного уровня генерации [11, 12] разработан ранее других. Метод базируется на предположении, что мюоны генерируются на определенном изобарическом уровне (обычно принимаемом за 100 м бар), высота Н100 которого изменяется с изменением температурного режима атмосферы. Изменение интенсивности мюонной компоненты коррелирует с изменениями высоты уровня генерации 8Н1Ш и температуры воздуха 8Т100 этого слоя
8 N ц/N
И\тетр = аН 10°8Н100 + а Т1008 Т100, (4)
где аН100(%/км), так называемый коэффициент распада, — отрицательный эффект, а аТ100 — положительный температурный коэффициент.
В итоге можно сказать, что для оценки температурного эффекта интегральным методом необходимо знать плотность температурного коэффициента. Метод эффективной температуры требует знания плотности температурного коэффициента только с точностью до множителя, который определяется экспериментально. Эти два метода приводят к одинаковым результатам в отличие от приближенного метода среднемассовой температуры, который не требует знания плотности температурного коэффициента и достаточно хорошо работает для наземных детекторов. Эмпирический метод Блеккета—Дюперье также может быть выведен из интегрального метода, если предположить зависимость ЖТ ~ к-1, что хорошо выполняется для больших энергий.
ОБСУЖДЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ
Список высокогорных мюонных детекторов приведен в таблице. Анализ проводился для высокогорного мюонного детектора Уап§БаЛп§, а для сравнения и контроля привлекались данные телескопа №§оуа. На верхней панели рис. 1 приведен сезонный ход для телескопов №§оуа и Уап§БаЛп§, наблюдавшийся в 2013 году. Амплитуда сезонных вариаций для Уап§БаЛп§, ~7%, а для №§оуа — менее 3%. Вариации выделялись различными методами, но детали такого сравнения практически неразличимы. В качестве иллюстрации этого на нижней панели рис. 1 приведено сравнение температурного эффекта, полученного различными методами: интегральным, эффективной и среднемассовой температуры, а также методом Дюперье. Отсюда видно, интегральный и метод эффективной температуры должны приво
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.