CME地磁扰动事件的模糊预报方法

以1997-2003年期间的73个日冕物质抛射(CME)激波扰动事件和模糊数学为基础,提出了一种预报地磁扰动的方法.该方法以CME事件爆发的日面经纬度、相关地磁扰动事件的渡越时间、地磁扰动指数、IPS观测的太阳风速度跃变量为基础,建立了预报CME地磁扰动事件的μθ,μφ,μT,μM,μ△v从属函数,考虑了CME初始速度对激波到达时间的影响.以这5个从属函数为基础并利用模糊数学对1996-2004年期间73个经行星际闪烁(IPS)观测认证的CME激波引起的地磁扰动事件进行了预报实验.实验结果表明,磁扰开始时间预报的相对误差,△Tpre/Tobs≤30%的事件占总事件数的91.78%,而△Tpre/Tobs＞30%的事件占总事件数的12.33%;磁扰幅度(∑Kp)大小的预报,其相对误差△∑Kp/∑Kpobs≤30%的事件占总事件数的60.27%,相对误差≥50%的事件占总事件数的12.33%.这表明该预报方法对空间灾害性事件地磁扰动的定量预报具有很大应用潜力.      

模糊聚类分析在耀斑-地磁扰动研究中的初步应用

本文运用模糊聚类分析的方法,对1975—1983年可证认出的210个耀斑-IPS激波事件进行了分析研究,给出了它们的聚类指标和模糊等价关系以及大、中、小三类耀斑-磁扰的聚类中心。初步研究结果表明:95％的耀斑-IPS激波会引起地磁扰动(∑Kp≥16);对持续1小时以上的二级耀斑和2小时以上的一级耀斑,以及多个射电源的IPS观测均出现50km/8以上的速度跳跃这类大耀斑-IPS激波事件进行模糊聚类磁扰强弱预报试验,其准确率可达80％;这种大耀斑-IPS激波事件所对应的地磁扰动变化范围很宽,从∑Kp≥12直到∑Kp≤54,这说明耀斑-激波在行星际空间的传播以及向地球的传输过程是十分复杂的。      

行星际激波传播至1AU的渡越时间预测

考虑了激波爆发源角宽度、能量、驱动时间、激波速度及其与背景太阳风之间的相互作用,利用流体力学扰动方程建立起一个激波扰动传播模型,用于研究激波从太阳传播到地球轨道附近(1 AU处)所需要的时间(渡越时间)问题.为印证扰动传播模型的适用性,利用1979-1989年间的27个激波事件,以及1997年2月到2000年1月间的68个激波事件,对激波到达地球轨道附近的渡越时间进行了预测,并将结果与STOA和ISPM预报模型结果进行了比较.实验表明,该模型在所有95个事件中,渡越时间相对误差小于10%的事件数占总事件数的25.26%;相对误差小于20%的占总事件数的50.53%;相对误差小于30%的占总事件的65.26%.      

太阳耀斑和地磁扰动的统计分析(1966—1978)

本文给出了不同等级、不同持续时间、发生在日面不同日心经距上的太阳耀斑所引起的各种地磁指数(Ap、AE、Dst和Kp指数)的变化,讨论了各类耀斑所引起的地磁扰动的特点以及耀斑的日心经距及其喷发物在日地空间的传播速度对磁扰强度的影响。      

相似预报法在电离层TEC短期预报中的应用

引入相似离度衡量样本间的相似程度, 并利用相似预报法对厦门一个GPS台站2004年电离层TEC观测数据进行了24,h预报试验. 结果表明, 预报相对误差与地磁活动水平密切相关, 地磁扰动条件下相对误差明显高于地磁平静时刻; 预报相对平均误差为18.022%, 地磁扰动时为44.896%, 地磁平静条件下为11.676%; 预报相对误差在10%, 20%, 30%, 40%以内的累积比例分别为38.209%, 65.075%, 84.984%,90.448%. 如果使用中纬地区或地磁平静期间的电离层TEC数据, 预报效果会更好.      

一种改进的Kp指数现报模式

在评估国际常用Kp指数现报模式Takahashi及其应用于中国地磁台站效果的基础上,提出了一种改进的地磁Kp指数现报模式,其可以有效识别地磁规则日变化的逐日变化特性,反映地磁扰动的季节效应和地方时效应,从而提升了Kp指数现报的准确性.采用Takahashi模式开发时所使用的台站数据进行对比,新模式将单站地磁Kp指数现报效率由0.77提升至0.84,多站联合Kp指数现报效率由0.88提升至0.92;采用2000—2006年北京十三陵台站(BMT,磁纬29°N)数据进行评估,Kp指数现报效率由0.70提升至0.80.对Kp指数现报结果的误差分析发现,现报误差存在明显的地方时差异和一定的季节差异,误差随扰动强度变化并在中强磁扰时最大.利用SuperMAG的指数分析表明,Kp台站的经度不均匀分布会对现报效果造成一定影响.     

X级以上耀斑与地磁效应关系研究

统计研究了2010年1月至2012年12月期间所有与耀斑爆发相伴生的日冕物质抛射(CME) 引发的地磁暴事件. 结果表明, 对于CME源区其主要分布在日面 45°E-45°W, 占总数的78.95%, 且西半球比东半球多, 即源区位于西半球的CME易产生地磁效应; X级耀斑与地磁效应的关联性更高, 60.0%的 X级耀斑在其爆发后的2～3天内观测到地磁暴, 而其他级别的耀斑与地磁效应的关联性低得多, 均不足10%; 通过对此期间日面爆发的所有X级耀斑研究分析后发现, 对于源区位于日面东经45°E-45°W 的X级耀斑, 若在其爆发过程中没有大尺度日面扰动, 则无伴生CME且后续产生地磁效应的可能性很低. 由此提出一种通过分析日面观测数据进行地磁暴预报的方法.      

中高层大气风场对地磁活动的响应特征

统计研究漠河、北京、武汉流星雷达观测到的2012-2018年80～100 km高度的风场数据，比较在地磁平静期(Kp≤2)和地磁扰动期(Kp≥4)的日平均风场数据，得到在地磁活动期风场的变化特征。研究结果表明，在地磁扰动时风场变化具有季节差异和纬度差异。地磁扰动期间，纬向风在较高纬度地区倾向于中间层西风增强，低热层东风增强，纬度较低地区倾向于东风增强。春季，地磁活动对纬向风的影响没有纬度差异，在夏冬季随着纬度的降低中间层东风增强明显。地磁活动对经向风的影响具有季节差异，对春冬季节的影响强于夏秋季节。研究表明，地磁活动对纬向风的影响可达9 m·s^–1左右，对经向风的影响可达5 m·s^–1左右。地磁活动对中性大气风场的影响可达80 km。     

运用一维太阳风MHD CE/SE模型预报行星际激波到达时间

在一维太阳风磁流体(MHD)数值模拟中, 应用时空守恒元和解元(Conservation Element/Solution Element, CE/SE)方法, 建立了一个行星际激波扰动传播模型(1D-MHD (CE/SE)模型), 用来预报行星际激波到达时间. 收集了1997年2月至2002年8月间的137个激波事件, 对激波到达地球轨道附近的传播时间进行了预测, 并将预报结果与STOA, ISPM, HAFv.2以及SPM模型所得结果进行比较. 对于相同的样本事件, 1D-MHD (CE/SE)模型给出的渡越时间平均绝对值误差并不大于其他4个模型, 且该模型预报的相对误差小于10 %的事件占25.6 %, 小于30 %的事件占69.3 %, 小于50 %的事件占87.6 %, 其预报精度与其他模型相比基本相当. 这表明该模型在空间天气的激波到达时间预报方面有潜在的应用价值.      

利用Hp分量预测空间环境地磁活动指数Kp

地磁场扰动可以引起近地空间环境(包括电离层和磁层)一系列变化,地磁Kp指数是空间天气扰动的重要参考指标.采用地球同步轨道GOES-8卫星监测到的垂直于同步卫星轨道平面的地磁分量Hp数据,分析了地磁Kp指数与Hp分量波动幅度间的统计关系,结果显示,Hp分量的变化与Kp指数具有很好的相关性.利用回归分析和RBF神经网络方法,建立了Kp指数现报模型,根据地球同步轨道地磁场Hp分量的变化,计算出相同时段的Kp指数.监测结果表明,预报方法具有一定的有效性和实用性,特别是人工神经网络模式计算的Kp指数与实测结果吻合很好.利用此方法能够在不依赖于地面地磁探测数据的情况下,快速预报地磁扰动,及时为空间天气保障提供参考.同时,鉴于中国即将发射的风云四号搭载有地磁场探测仪,本项研究可为自主数据的应用奠定基础.     

Prediction tests by using “ISF” method for the geomagnetic disturbances

A so-called “ISF” prediction method for geomagnetic disturbances caused by solar wind storms blowing to the Earth is suggested. The method is based on a combined approach of solar activity, interplanetary scintillation (I) and geomagnetic disturbance observations during the period 1966–1982 together with the dynamics of solar wind storm propagation (S) and fuzzy mathematics (F). It has been used for prediction tests for 37 geomagnetic disturbance events during the descending solar activity phase 1984–1985, and was presented in 33rd COSPAR conference. Here, it has been improved by consideration of the three dimensional propagation characteristics of each event, the search for the best radio source and the influence of the southward components of interplanetary magnetic fields on the geomagnetic disturbances. It is used for prediction tests for 24 larger geomagnetic disturbance events that produced space anomalies during the period 1980–1999. The main results are: (1) for the onset time of the geomagnetic disturbance, the relative error between the observation, T_obs, and the prediction, T_pred, ΔT_pred/T_obs  10% for 45.8% of all events, 30% for 78.3% and >30% for only 21.7%; (2) for the magnetic disturbance magnitude, the relative error between the observation, ∑K_p,obs, and the prediction, ∑K_p,pred, Δ∑K_p,pred/∑K_p,obs  10% for 41.6% of all events, 30% for 79% and 45% for 100%. This shows that the prediction method described here has encouraging prospects for improving predictions of large geomagnetic disturbances in space weather events.     

行星际日冕物质抛射地磁效应研究的支持向量机方法初步研究

行星际日冕物质抛射（Interplanetary Coronal Mass Ejection,ICME）与地球磁层相互作用并带来地磁暴等地磁扰动.从Richardson和Cane提供的近地球ICME列表中筛选出ICME事件集,基于ICME扰动期间的行星际等离子体与磁场数据提取出特征.通过计算各特征的费舍尔分值（Fisher Score）,对这些特征进行选择,发现行星际磁场南北向分量持续时间小于-10nT且激波等扰动所带来的ICME扰动开始时,太阳风速度的增量等特征与ICME事件的地磁效应密切相关.这与现有的传统统计研究结果一致.以这些特征为基础,训练得到的径向基函数支持向量机能够以0.78±0.08的准确率判断ICME事件是否会产生中等及以上强度的地磁暴（Dst ≤-50nT）.      

Large geomagnetic storms of extreme solar event periods in solar cycle 23

During extreme solar events such as big flares or/and energetic coronal mass ejections (CMEs) high energy particles are accelerated by the shocks formed in front of fast interplanetary coronal mass ejections (ICMEs). The ICMEs (and their sheaths) also give rise to large geomagnetic storms which have significant effects on the Earth’s environment and human life. Around 14 solar cosmic ray ground level enhancement (GLE) events in solar cycle 23 we examined the cosmic ray variation, solar wind speed, ions density, interplanetary magnetic field, and geomagnetic disturbance storm time index (D_st). We found that all but one of GLEs are always followed by a geomagnetic storm with D_st  −50 nT within 1–5 days later. Most(10/14) geomagnetic storms have D_st index  −100  nT therefore generally belong to strong geomagnetic storms. This suggests that GLE event prediction of geomagnetic storms is 93% for moderate storms and 71% for large storms when geomagnetic storms preceded by GLEs. All D_st depressions are associated with cosmic ray decreases which occur nearly simultaneously with geomagnetic storms. We also investigated the interplanetary plasma features. Most geomagnetic storm correspond significant periods of southward B_z and in close to 80% of the cases that the B_z was first northward then turning southward after storm sudden commencement (SSC). Plasma flow speed, ion number density and interplanetary plasma temperature near 1 AU also have a peak at interplanetary shock arrival. Solar cause and energetic particle signatures of large geomagnetic storms and a possible prediction scheme are discussed.     

Interplanetary shocks and geomagnetic activity during solar maximum (2000) and solar minimum (1995–1996)

Plasma and magnetic field parameter variations through fast forward interplanetary shocks were correlated with the peak geomagnetic activity index Dst in a period from 0 to 3 days after the shock, during solar maximum (2000) and solar minimum (1995–1996). Solar wind speed (V) and total magnetic field (B_t) were the parameters with higher correlations with peak Dst index. The correlation coefficients were higher during solar minimum (r² = 56% for V and 39% for B_t) than during solar maximum (r² = 15% for V and 12% for B_t). A statistical distribution of geomagnetic activity levels following interplanetary shocks was obtained. It was observed that during solar maximum, 36% and 28% of interplanetary shocks were followed by intense (Dst  −100 nT) and moderate (−50  Dst < −100 nT) geomagnetic activity, whereas during solar minimum 13% and 33% of the shocks were followed by intense and moderate geomagnetic activity. It can be concluded that the upstream/downstream variations of V and B_t through the shocks were the parameters better correlated with geomagnetic activity level, and during solar maximum a higher relative number of interplanetary shocks can be followed by intense geomagnetic activity than during solar minimum. One can extrapolate, for forecasting goals, that during a whole solar cycle a shock has a probability of around 50% to be followed by intense/moderate geomagnetic activity.     

基于机器学习相似度算法的Kp指数预报

基于机器学习中的相似度算法,建立了在历史太阳风数据中寻找与当前太阳风特征相近事例的推荐模型,用来预报地磁Kp指数.使用1998-2019年间随机选择的120个太阳风事例作为测试数据集,该模型能够推荐得到历史上与输入太阳风造成相似地磁影响的太阳风事例,最优事例的Kp指数与实际值的均方根误差为0.79,相关系数为0.93....     

影响地球环境的太阳质子事件的时间过程

利用1966年以来的大量太阳耀斑以及相应质子事件的资料,分析研究了质子事件到达时间和极大时间同耀斑经度位置的统计关系.结果表明当耀斑位置处于经过地球的行星际大尺度场磁力线足点位置附近时,上述两种时间过程最短.这个结果支持了太阳耀斑粒子经日冕传播再向行星际空间传播的二阶段传播模型.