Статья: О солнечной активности как возможном факторе социально-политической дестабилизации

К "партизанским действиям" (Guerrilla Warfare, domestic3) относятся любая вооруженная деятельность, диверсии или взрывы, совершаемые группами граждан или нерегулярными вооруженными силами и направленные на свержение существующего режима.

К "правительственным кризисам" (Government Crises, domes-tic4) относятся любые ситуации, которые грозят привести к падению правящего режима, за исключением вооруженных переворотов, напрямую направленных на это.

К "политическим репрессиям" (Purges, domestic5) относятся любые систематические преследования политической оппозиции (путем лишения свободы или казней) из числа действующих членов режима или оппозиционных политических сил.

К "массовым беспорядкам" (Riots, domestic6) относятся любые выступления или столкновения, связанные с применением насилия, в которых принимали участие более 100 граждан.

К "революциям" (Revolutions, domestic7) относятся любые незаконные или связанные с нелегитимным принуждением изменения в правящей элите, а также любые попытки таких изменений. Переменная "революции" также учитывает все удачные и неудачные вооруженные восстания, целью которых является получение независимости от центрального правительства.

К "антиправительственным демонстрациям" (Anti-Government Demonstrations, domestic8) относятся любые мирные публичные собрания, в которых принимают участие 100 человек и более и основной целью проведения которых является выражение несогласия с политикой правительства или власти, за исключением демонстраций с выраженной направленностью против иностранных государств.

Все перечисленные 8 подкатегорий используются при построении общего индекса социально-политической дестабилизации (domestic9). Для этого составители базы данных CNTS присвоили каждой подкатегории определенный вес (см. табл. 2).

Таблица 2

Веса подкатегорий, используемых при построении индекса социально-политической дестабилизации CNTS

Индекс социально-политической дестабилизации (Weighted Con- flict Measure, domestic9) рассчитывается как сумма произведений численных значений подкатегорий и соответствующих им весов, умножается на 100 и делится на 8 (формула 1):

Описание и методология подсчета чисел Вольфа

Погодовые числа Вольфа были использованы согласно данным, предоставляемым Королевской обсерваторией Бельгии, мировым центром по производству, сохранению и распространению данных по динамике солнечной активности (SILSO 2016).

Для корреляционного анализа было использовано годовое общее число Вольфа, получаемое путем вычисления простого арифметического значения ежедневных общих чисел солнечных пятен за все дни каждого года.

Ошибка значения. Ежегодное стандартное отклонение индивидуальных данных является производным от суточных значений по той же формуле, что и ежемесячные средние:

sigma(m) = sqrt(SUM(N(d) х sigma(d)^2)/SUM(N(d))),

где sigma(m) - стандартное отклонение за один день; N(d) - число наблюдений для этого дня.

Стандартная ошибка на ежегодные средние значения может быть вычислена путем:

sigma/sqrt(N), где sigma - стандартное отклонение; N - общее число наблюдений в год.

Примечание: стандартная ошибка такого типа дает меру точности, то есть чувствительность годового выражения к разным числам суточных значений со случайными ошибками. Неопределенность среднего или абсолютная точность определяется только на больших временнымх масштабах и, таким образом, не дается здесь для индивидуальных ежегодных значений.

В качестве основного метода тестирования использовался классический корреляционный анализ, однако при этом был проведен контроль на такую значимую переменную, как численность населения Земли, что действительно крайне необходимо, ведь при более многочисленном населении должно наблюдаться большее число социально-политических катаклизмов, чем при менее многочисленном населении. Между тем за рассматриваемый период (1946-2012) население Земли выросло с 2,5 млрд до 7 млрд человек. В связи с этим мы использовали не непосредственные показатели CNTS, а показатели, нормированные на население. Например, если речь идет о демонстрациях, мы рассматривали не просто число крупных демонстраций, зафиксированных в CNTS, а число демонстраций на миллиард человек.

Тесты. Прямое тестирование интересующей нас гипотезы с использованием вышеописанных материалов и применением вышеописанных методов дало следующие результаты (табл. 3).

Таблица 3

Корреляции между средним количеством солнечных пятен и показателями социально-политической дестабилизации CNTS за 1946-2012 гг.

Как мы видим, для 8 из 9 протестированных корреляций мы имеем связь в предсказанном направлении (то есть корреляция положительна - чем выше уровень солнечной активности, тем выше уровень социально-политической дестабилизации). Кроме того, 5 из 9 рассмотренных корреляций являются статистически значимыми на уровне < 0,05.

В случае отсутствия статистически значимого влияния солнечной активности на социально-политическую дестабилизацию при серии из 9 тестов трудно было бы ожидать более одной корреляции такого рода. Таким образом, проведенный нами тест можно рассматривать в качестве дополнительного аргумента в подтверждении гипотезы о наличии статистически значимой связи между уровнем солнечной активности и уровнем социально-политической дестабилизации.

Крайне примечательным представляется то обстоятельство, что корреляция наблюдается между солнечной активностью и массовыми беспорядками (см. рис. 1), а не числом мирных демонстраций (см. табл. 3). Это вполне согласуется с рассмотренными ниже вероятными каналами воздействия солнечной активности на глобальную политическую динамику.

Рис. 1. Корреляция между среднегодовыми числами Вольфа и числом крупных массовых беспорядков (на 1 млрд чел.), зафиксированных в базе данных CNTS, 1946-2012 гг. (диаграмма рассеивания с наложенной линией регрессии)

Примечание: r = 0,246, б = 0,022 (1-сторонний тест).

Как мы увидим, наиболее четко установленный эмпирически факт влияния Солнца на человека наблюдается применительно к корреляции между числами Вольфа и количеством приемов в психиатрические учреждения, что на уровне почвы может быть интерпретировано как индикатор потери определенной частью популяции психически равновесного состояния. Это обстоятельство может стать существенным при перерастании демонстраций в беспорядки, но не будет влиять на организацию мирных демонстраций, планирование которых осуществляется обычно вполне рационально, не являясь результатом импульсивно принятых решений.

Что касается самих корреляций, большинство из них значимо статистически, но речь при этом идет о достаточно слабых корреляциях - например, вариация солнечной активности объясняет порядка 10 % вариации агрегированного показателя социально-политической дестабилизации (см. рис. 2).

Рис. 2. Корреляция между среднегодовыми числами Вольфа и калиброванным индексом глобальной социально-политической дестабилизации CNTS, 1946-2012 гг. (диаграмма рассеивания с наложенной линией регрессии)

Примечание: r = 0,312, б = 0,005 (1-сторонний тест), R2 = 0,097.

Примечательно, что на обоих рисунках (рис. 1, 2) представлен некий аутлайер, значение которого по оси абсцисс относительно невелико, но в то же время по оси ординат превышает все остальные почти на порядок. На рис. 3 видно, что аутлайер этот приходится на 1970 г. Согласно историческим сводкам, в 1970 г. не было настолько катастрофичных социально-политических пертурбаций, которые оправдывали бы присвоение этому году столь высокого глобального индекса социально-политической дестабилизации. Можно предположить, что составителями базы данных CNTS была допущена некоторая методическая ошибка, связанная с тем, что переворот 1970 г. в Камбодже и последующая интервенция со стороны США и Южного Вьетнама получила чрезвычайно широкое освещение в американской прессе, в результате чего Камбодже за 1970 г. оказалось присвоено неоправданно высокое значение общего индекса социально-политической дестабилизации - 51 625 (например, оно почти в 10 раз превышает значение индекса, присвоенного коммунистической революции 1949 г. в Китае).

Рис. 3. Корреляция между среднегодовыми числами Вольфа и калиброванным индексом социально-политической дестабилизации базы данных CNTS, 1946-2012 гг. (диаграмма рассеивания с наложенной линией регрессии и выделенными годами)

Примечание: r = 0,312, б = 0,005 (1-сторонний тест), R2 = 0,097.

Таким образом, более точное значение корреляции представляется возможным получить при удалении из анализа этого аутлайера (см. табл. 4 и рис. 4). Соответственно R2 (коэффициент детерминации) после удаления аутлайера оказывается равным 0,12, это позволяет предположить, что уровень солнечной активности может детерминировать уровень социально-политической дестабилизации примерно на 12 %. Итак, мы имеем дело со статистически значимым, но отнюдь не очень сильным фактором.

Таблица 4

Корреляции между средним количеством солнечных пятен и показателями социально-политической дестабилизации CNTS за 1946-2012 гг. (с исключением аутлайера)

Обсуждение. Возможные механизмы влияния солнечной активности на уровень социально-политической дестабилизации

Обсуждение вопроса о возможных механизмах влияния солнечной активности на уровень социально-политической дестабилизации имеет смысл начать с рассмотрения общей схемы влияния различных связанных с Солнцем производных факторов, воздействующих на биологическую среду Земли, которая была разработана В.С. Мартынюком и Н.А. Темурьянц (Мартынюк, Темурьянц 2007) (рис. 5).

Рис. 4. Корреляция (после удаления аутлайера) между среднегодовыми числами Вольфа и значениями калиброванного глобального индекса социально-политической дестабилизации, зафиксированными в базе данных CNTS, 1946-2012 гг. (диаграмма рассеивания с наложенной линией регрессии)