Эффективность разработанного ранее алгоритма прогноза экстремальных солнечных вспышек по их геомагнитным предвестникам проверена на примере серии вспышек класса Х, зарегистрированных 06.09.2017. В последние несколько лет эти события солнечной вспышечной активности рассматриваются как наиболее интенсивные. Алгоритм заключается в сопоставлении суммарных гистограмм нормированного количества моментов синхронизации колебаний длиннопериодных пульсаций горизонтальной составляющей геомагнитного поля с событиями экстремальных солнечных вспышек в предшествующие им интервалы. Результатом работы алгоритма являются обнаруживаемые за несколько суток до развития интенсивных вспышек на Солнце экстремумы гистограмм, которые можно рассматривать как маркеры ожидаемой экстремальной вспышечной активности. Выполненное исследование подтверждает возможность использования ранее предложенного алгоритма для краткосрочного прогноза солнечной вспышечной активности.

На английском языке
Algorithm for Detecting an Extreme Solar Flare of September 6, 2017 From its Geomagnetic Precursors
Barkhatov N.A.
Revunov S.E.
Barkhatova O.M.
Revunova E.A.
Kosolapova N.V.

The efficiency of the previously developed algorithm for predicting extreme solar flares from their geomagnetic precursors has been tested on the example of a series of class X flares recorded on September 6, 2017. Over the past few years, these events of the solar flare activity are seen as the most intense. The algorithm consists in comparing the total histograms of the normalized number of synchronization moments for oscillations of long-period pulsations in the horizontal component of the geomagnetic field with extreme solar flare events in the intervals preceding them. The result of the algorithm is that extrema of histograms were detected a few days before the development of intense solar flares and can be considered as markers of the expected extreme flare activity. The study confirms the possibility of using the previously proposed algorithm for a short-term forecast of solar flare activity.