冕洞特征参数与地磁暴强度及发生时间统计

地磁暴是空间天气预报的重要对象.在太阳活动周下降年和低年,冕洞发出的高速流经过三天左右行星际传输到达地球并引发的地磁暴占主导地位.目前地磁暴的预报通常依赖于1AU处卫星就位监测的太阳风参数,预报提前量只有1h左右.为了增加地磁暴预报提前量,需要从高速流和地磁暴的源头即太阳出发,建立冕洞特征参数与地磁暴的定量关系.分析了2010年5月到2016年12月的152个冕洞-地磁暴事件,利用SDO/AIA太阳极紫外图像提取了两类冕洞特征参数,分析了其与地磁暴期间ap,Dst和AE三种地磁指数的统计关系,给出冕洞特征参数与地磁暴强度以及发生时间的统计特征,为基于冕洞成像观测提前1～3天预报地磁暴提供了依据.      

宇宙线变化特征在强地磁暴预报中的应用

利用宇宙线中子探测数据定性分析了地面宇宙线多台站之间的相互联系以及大磁暴与宇宙线之间的响应关系. 以Irkutsk和Oulu宇宙线台站为例, 运用小波去噪技术提高数据的稳定性. 结果表明, 相同世界时条件下, 两站宇宙线通量相关性在事件发生时较高; 而相同地方时条件下, 相关性则在平静期较高. 进一步采用相同地方时条件对不同宇宙线台站的通量在平静期和扰动期的相对变化进行分析, 选取2004年7月强地磁暴典型事例进行直观分析, 发现大地磁暴前Irkutsk和Oulu台站的宇宙线相对通量发生明显差异, 可以尝试作为强地磁暴宇宙线先兆特征. 通过对2001年3月至2005年5月的强磁暴和中强磁暴进行统计, 得到与强地磁暴相关的适当宇宙线相对差异阈值. 将得到的阈值对2005年9月至2011年12月所有强磁暴及中强磁暴进行验证, 总成功率达到87.5%, 误报率为35.7%, 结果较好.      

CME引起的地磁暴穿越时间

日冕物质抛射(CME)从发生至引起地磁暴最大值的时间间隔称为穿越时间.本文选取1997-2015年89个CME-Dst事件,分析CME速度、能量、耀斑类型等对穿越时间的影响;采用非线性拟合以及支持向量机(SVM)非线性回归技术,建立基于1997-2009年62个CME-Dst事件的CF模型和SVM模型,并利用其余27个CME-Dst事件对模型预报效果分别进行检验.结果表明,CF模型和SVM模型的预报准确率均达到85.2%,其中CF模型的平均绝对值误差为13.77 h,而SVM模型为13.88 h.与ECA模型结果(准确率为77.8%,平均绝对值误差为14.55 h)进行对比发现,CF模型和SVM模型的准确率更高而误差更小.CF模型和SVM模型能够提前1~5天较好地预报地磁暴爆发时间.     

利用地面宇宙线强度变化预报地磁暴方法初步研究

分析了Nagoya宇宙线闪烁体望远镜探测数据的变化特点,定性地探讨了CME可能引起的地面宇宙线的变化特征,通过实例证实了地面宇宙线通量的异常波动是地磁暴发生的重要先兆特征,并且将8 h内宇宙线通量与该时间段内平均通量的偏差D8(t)参数应用到宇宙线数据分析中.通过数据分析与讨论,认为D8(t)参数达到一定阈值是地磁暴的重要先兆特征,但不是充分条件,虚假信号仍占多数;D8(t)参数与太阳质子事件探测结果相结合,对于大地磁暴的预报有较好的效果.      

辐射带高能电子通量波动与地磁暴警报

地球磁场捕获带电粒子形成辐射带,地磁场的扰动将导致带电粒子通量的变化.根据磁暴期间外辐射带高能电子通量起伏和波动的特点及规律,利用GOES卫星实时发布的5min分辨率高能电子微分通量数据,构建了高能电子通量波动指数,并分析了该指数与地磁活动的关系.结果表明,所提出的高能电子通量波动指数与地磁事件有很好的相关性,能起到地磁暴发生的指示剂作用,相对于目前空间环境业务化预报过程中广泛使用的3hKp指数,高能电子通量波动指数能更早地警报地磁暴的发生,是潜在有效的地磁暴警报辅助手段,能为空间环境预报中的地磁暴实时警报提供重要参考.      

利用支持向量机预测大磁暴期间Dst指数的变化

利用支持向量机（SVM）模型对大磁暴期间Dst指数进行预报研究.以1995-2014年期间的80次大磁暴（Dst≤-100nT）事件共2662组观测数据为研究对象,以对应时间的太阳风参数为模型输入参数,同时建立了神经网络模型和线性机模型进行对比,并利用交叉验证提高预测结果的可靠性.为比较不同模型的预测效果,选用相关系数（CC）、均方根误差（RMS）、磁暴期间Dst指数最小值预测结果的平均绝对误差以及Dst指数最小值出现时间预测结果的平均绝对误差等统计量作为对比参数.结果显示SVM模型的预测效果最好,其中相关系数为0.89,均方根误差为24.27nT,所有磁暴事件的最小Dst值预测平均绝对误差为17.35nT,最小Dst值出现时间的预测平均绝对误差为3.2h.为进一步检验模型对不同活动水平磁暴预报效果的可能差异,将所有磁暴事件分为大磁暴（-200 相似文献   

神经网络方法在太阳质子事件短期预报中的应用

在大量统计结果的基础上,深入研究了太阳质子事件预报机理．总结了质子事件爆发与太阳活动区面积、位置、McIntosh结构、磁结构以及前两天活动区爆发耀斑事件数目之间的关系．然后,在神经网络的基础上建立了太阳质子事件短期预报模型,并对2000年以后12个未参加训练的样本进行测试,结果对事件预报的准确率为83％．此外,我们还利用该模型对2002年1-4月发生的几次质子事件进行了预报试验,结果发现,这期间发生的6次事件都被预报．其中3次质子事件系统预报提前了3天,两次事件预报提前了2天,一次事件提前1天预报．     

1998年9月24日地磁暴前宇宙线各向异性特性分析

分析了日本Nagoya 宇宙线闪烁体望远镜30°, 49°, 64° 倾角的东、西、南、北方向探测数据的变化特点, 运用小波分析方法定性地探讨了磁暴前后宇宙线南北、东西各向异性的变化特征. 研究发现, 当发 生大地磁暴时, 地面宇宙线强度的各向异性特征将发生非常大的变化, 这种变化一般在磁暴发生前10~20 h就开始出现. 当描述这种各向异性特征的各向异性指数的小波系数变化达到一定阈值时, 就可能有大地磁暴发生.      

图象识别法在磁暴预报中的应用

本文将所研究的全部太阳和地球物理资料时间划分为442个时间段,其中前195段为“下降期”,后247段为“低年期”.按一定的选暴标准将其分为有磁暴时间段“D”和无磁暴时间段“N”.以表的形式提出与磁暴的发生有一定相关的12个物理先兆.利用计算机进行“D”和“N”的识别.结果表明:1)在“下降期”中,综合耀斑指数CFI≥6、持续时间大于10分钟的IV型射电爆发和行星际磁场的扇形边界过地球等现象,是引起磁暴发生的主要原因;2)在“低年期”,当太阳上的耀斑及其相关活动现象不发生时,产生磁暴的主要条件是反映27天重现性的太阳活动源(冕洞发出的高速流)和行星际磁场的扇形边界过地球等先兆;3)在“试验时段”内,“D”和“N”类识别的识别率为73—82%,在“预报时段”内用此图象识别法识别率为73—80%,误识率均不大于30%.用多组阈值(K)进行了正交设计试验,并经过“显著性”检验,本方法成功率的置信度大于97.5%.      

基于经验模态分解的地球同步轨道高能电子通量预报

在磁暴恢复相期间,大量相对论(高能)电子从磁层的外辐射带渗透到地球同步轨道区.其中> 2 MeV的高能电子能够穿透卫星表面并聚积在材料内部,导致卫星无法正常运行或完全损坏.磁暴期间的高能电子通量变化的非平稳与非线性特征十分明显.通过实验发现,经验模态分解法能够极大地降低高能电子通量非平稳性问题造成的预报影响.以2008-2009年的数据作为训练集,2010-2013年数据作为测试集.结果表明:2010-2013年的预报率约为0.84;在太阳活动较为复杂的2013年,预报率达到0.81.引入经验模态分解后预报效率得到显著提高.     

行星际南向磁场事件与强磁暴

利用１９７８－１９８８年期间的太阳风和地磁资料对行星际磁场（ＩＭＦ）南向分量Ｂｓ事件（即Ｂｓ〉１０ｎＴ及其所驱动的错向电场ＶＢｓ〉５ｍＶ／ｍ、持续时间△Ｔ〉３ｈ的事件）与弱磁暴（Ｄｓｔ≤－１００ｎＴ）关系进行了分析。结果表明,１００％的Ｂｓ事件能能引起磁暴的发生,但其中只有８４％为强磁暴;强磁暴的发生都与较强的ＩＭＦ Ｂｓ活动密切相关,但只有６８％的强磁共伴随Ｂｓ事件而发生;Ｂｓ事件与强磁暴并不是     

太阳风对流效应对CME渡越时间的影响

基于Gopalswamy预报日冕物质抛射（CME）渡越时间的经验模型,选取1996-2007年间52个与地磁效应Dst<-50nT相关的CME事件以及10个引起特大磁暴（Dst<-200nT）的CME事件,结合ACE卫星在1AU处的太阳风观测资料,分析背景太阳风对流效应对CME到达1AU处渡越时间预报的影响.对于52个CME事件,考虑太阳风对流效应的影响后,预报的标准偏差由16.5h降为11.4h,修正后的误差分布趋向于高斯分布,并且68%事件的预报误差小于15h.对于10个引起特大磁暴的CME事件,考虑太阳风对流效应的影响后,预报的标准偏差由10.6h降低到6.5h,其中6个事件的预报误差小于5h.研究结果表明,对于CME事件,考虑背景太阳风对流效应的影响可以降低预报CME渡越时间的标准偏差,说明太阳风对流效应对预报CME事件渡越时间具有重要作用.      

海南地区强磁暴期间强区域扩展F事件研究

利用2004年海南DPS-4数字测高仪观测到的强区域扩展F(SSF)数据,分析研究了5个强磁暴(Dst＜-100 nT)事件期间海南SSF的响应特征.结果发现,在海南地区,5个强磁暴事件中有3个磁暴Dst最小值位于2200-0200 LT之间,在磁暴主相及恢复相初期均出现了SSF现象,这种触发作用可能源于磁层直接渗透电场的作用,而另两个磁暴Dst最小值均发生在白天,一个SSF现象出现在磁暴的恢复相晚间,另一个SSF现象出现在超强磁暴的初相晚间,后者可能由该超强磁暴的急始造成的直接渗透电场所触发;5个强磁暴期间发生的SSF现象或者仅出现在午夜前,或者先出现在午夜前并持续到午夜后;同时,还就这些观测结果与Dabas等人有关磁暴对ESF影响的结论进行对比和讨论.      

Storm-time atmospheric density modeling using neural networks and its application in orbit propagation

Upper atmospheric densities during geomagnetic storms are usually poorly estimated due to a lack of clear understanding of coupling mechanisms between the thermosphere and magnetosphere. Consequently, the orbit determination and propagation for low-Earth-orbit objects during geomagnetic storms have large uncertainties. Artificial neural networks are often used to identify nonlinear systems in the absence of rigorous theory. In the present study, an attempt has been made to model the storm-time atmospheric density using neural networks. Considering the debate over the representative of geomagnetic storm effect, i.e. the geomagnetic indices ap and Dst, three neural network models (NNM) are developed with ap, Dst and a combination of ap and Dst respectively. The density data used for training the NNMs are derived from the measurements of the satellites CHAMP and GRACE. The NNMs are evaluated by looking at: (a) the mean residuals and the standard deviations with respect to the density data that are not used in training process, and (b) the accuracy of reconstructing the orbits of selected objects during storms employing each model. This empirical modeling technique and the comparisons with the models NRLMSIS-00 and Jacchia-Bowman 2008 reveal (1) the capability of neural networks to model the relationship between solar and geomagnetic activities, and density variations; and (2) the merits and demerits of ap and Dst when it comes to characterizing density variations during storms.     

Investigation of ionospheric response to two moderate geomagnetic storms using GPS–TEC measurements in the South American and African sectors during the ascending phase of solar cycle 24

The responses of the ionospheric F region using GPS–TEC measurements during two moderate geomagnetic storms at equatorial, low-, and mid-latitude regions over the South American and African sectors in May 2010, during the ascending phase of solar cycle 24, are investigated. The first moderate geomagnetic storm studied reached a minimum Dst value of −64 nT at 1500 UT on 02 May 2010 and the second moderate geomagnetic storm reached a minimum Dst value of −85 nT at 1400 UT on 29 May 2010. In this paper, we present vertical total electron content (VTEC) and phase fluctuations (in TECU/min) from Global Positioning System (GPS) observations from the equatorial to mid-latitude regions in the South American and African sectors. Our results obtained during these two moderate geomagnetic storms from both sectors show significant positive ionospheric storms during daytime hours at the equatorial, low-, and mid-latitude regions during the main and recovery phases of the storms. The thermospheric wind circulation change towards the equator is a strong indicator that suggests an important mechanism is responsible for these positive phases at these regions. A pre-storm event that was observed in the African sector from low- to the mid-latitude regions on 01 May 2010 was absent in the South American sector. This study also showed that there was no generation or suppression of ionospheric irregularities by storm events. Therefore, knowledge about the suppression and generation of ionospheric irregularities during moderate geomagnetic storms is still unclear.     

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）.      

磁暴期间全球TEC扰动特性分析

磁暴期间白天电离层总电子含量（TEC）大幅度扰动.TEC扰动与磁暴发生时的世界时（UT）有关.利用7年的数据对TEC对磁暴的响应进行统计研究.结果显示,磁暴期间白天TEC增大明显,且在午后TEC的增大比例有一个高峰.在18:00UT-04:00UT,南美地区与其他地区相比TEC增长较大,这可能与白天的光照有关.为了研究TEC变化与磁暴的关系,结合同样时间段的Dst指数,把TEC数据分为磁暴日（Dst<-100nT）和平静日（Dst>-50nT）.研究发现,将TEC前移2h,低纬日侧地区TEC增大值随着世界时的变化与Dst变化的负相关性较好,相关系数为-0.75.在中纬度地区,将TEC扰动前移1h,相关系数为-0.61.这可能是行进式大气扰动携带着赤道向的子午风,由极区向低纬传播引起.可以认为,TEC的变化可能是由磁暴引起的.在高纬地区,TEC增大值随着世界时的变化与Dst变化的相关性较差.这可能是由于太阳高度角较低,光辐射通量较小,导致电子密度的增加不明显.      

Statistical analysis of the occurrence rate of geomagnetic storms during solar cycles 20–24

This study examines the occurrences rate of geomagnetic storms during the solar cycles (SCs) 20–24. It also investigates the solar sources at SCs 23 and 24. The Disturbed storm time (Dst) and Sunspot Number (SSN) data were used in the study. The study establishes that the magnitude of the rate of occurrences of geomagnetic storms is higher (lower) at the descending phases (minimum phases) of solar cycle. It as well reveals that severe and extreme geomagnetic storms (Dst < -250 nT) seldom occur at low solar activity but at very high solar activity and are mostly associated with coronal mass ejections (CMEs) when occurred. Storms caused by CME + CH-HSSW are more prominent during the descending phase than any other phase of the solar cycle. Solar minimum features more CH-HSSW- associated storms than any other phase. It was also revealed that all high intensity geomagnetic storms (strong, severe and extreme) are mostly associated with CMEs. However, CH-HSSW can occasionally generate strong storms during solar minimum. The results have proven that CMEs are the leading cause of geomagnetic storms at the ascending, maximum and the descending phases of the cycles 23 and 24 followed by CME + CH-HSSW. The results from this study indicate that the rate of occurrence of geomagnetic storms could be predicted in SC phases.     

Geomagnetic storm effects on the occurrences of ionospheric irregularities over the African equatorial/low-latitude region

The study investigated the effects of intense geomagnetic storms of 2015 on the occurrences of large scale ionospheric irregularities over the African equatorial/low-latitude region. Four major/intense geomagnetic storms of 2015 were analyzed for this study. These storms occurred on 17th March 2015 (?229?nT), 22nd June 2015 (?204?nT), 7th October 2015 (?124?nT), and 20th December 2015 (?170?nT). Total Electron Content (TEC) data obtained from five African Global Navigation Satellite Systems (GNSS) stations, grouped into eastern and western sectors were used to derive the ionospheric irregularities proxy indices, e.g., rate of change of TEC (ROT), ROT index (ROTI) and ROTI daily average (ROTI_AVE). These indices were characterized alongside with the disturbance storm time (Dst), the Y component of the Interplanetary Electric Field (IEFy), polar cap (PC) index and the H component of the Earth’s magnetic field from ground-based magnetometers. Irregularities manifested in the form of fluctuations in TEC. Prompt penetration of electric field (PPEF) and disturbance dynamo electric field (DDEF) modulated the behaviour of irregularities during the main and recovery phases of the geomagnetic storms. The effect of electric field over both sectors depends on the local time of southward turning of IMF Bz. Consequently, westward electric field inhibited irregularities during the main phase of March and October 2015 geomagnetic storms, while for the June 2015 storm, eastward electric field triggered weak irregularities over the eastern sector. The effect of electric field on irregularities during December 2015 storm was insignificant. During the recovery phase of the storms, westward DDEF suppressed irregularities.