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81.
基于1995-2004年ICME驱动的强烈磁暴(SA型)、强磁暴(SB型)和延迟型主相暴(SC型)三种磁暴类型,对1AU处太阳风动压、太阳风速度、行星际磁场、EK-L电场以及极光沉降能量进行时序叠加分析,并分别与-vBz耦合函数和Newell耦合函数进行对比.结果表明,三种磁暴在ICME到达前期的太阳风动压较稳定,背景太阳风、极光沉降能量、行星际磁场和磁层存在相对平静期. ICME到达前期SA型磁暴的背景太阳风速度、行星际磁场南向分量以及极光沉降能量的均值高于另外两种磁暴类型,这说明大型日冕物质抛射在ICME到达前就对行星际磁场、背景太阳风和HP产生了影响.磁暴急始后,SC型磁暴的EK-L电场斜率小,峰值延后且行星际磁场北向分量增强,这些都是磁暴主相延迟的表现,极光沉降能量随着行星际磁场转为南向而增加. 相似文献
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磁暴是重要空间天气灾害性事件,能够影响卫星的安全在轨运行和地面电网系统等。目前,对于太阳风–磁层相互作用的研究多集中在分析相关系数的线性关系,而基于信息论的转移熵可以提供强大的无模型有向统计量,可用来分析传统相关性分析和模型假设检测不到的非线性关系。本文利用转移熵的方法,研究了磁暴期间的太阳风驱动参数。利用第23和24太阳活动周的小时精度数据进行长时间尺度分析,发现太阳风向地磁的信息传递呈双峰分布,表现出与太阳活动水平的一致性。利用2010-2018年93个地磁暴期间的分钟精度数据进行短时间尺度分析,结果表明:行星际电场(E)和行星际磁场南向分量(B z)对地磁指数Sym-H在时间延迟为60 min时信息传递较强,而太阳风速度vs w、温度T sw、数密度Dsw、磁场B和动压Psw对Sym-H指数的信息传递较弱。上述研究结果能够为太阳风–磁层相互作用的建模提供参数选择及确定预测范围的依据。 相似文献
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86.
87.
采用的预报模式是一种全连接的BP网络模型,利用太阳风及行星际磁场的观测数据预报AE指数.神经网络输入选用ACE卫星数据,取5 min平均值,通过比较,选用4个预报参量.构造了预报参量时续为20 min,40 min和60 min依次递增的三个网络,分别进行训练和预测,并对行星际参量对AE指数影响的时续性进行了探讨.预报结果表明,全连接BP神经网络在AE指数的短期预报中是比较有效的,同时还提出了需要进一步改进的环节. 相似文献
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89.
90.
日本、美国和欧洲的研究人员在最新一期美国《科学》杂志上报告说,他们借助太阳-B观测卫星发现了太阳上的太阳风喷口,以及可能与日冕加热现象有关的阿尔芬波。通过卫星传回的数据形成的分析图像,研究人员发现在太阳黑子上方闪耀着亮光的强磁场活动区域和日冕中气体较稀薄的冕洞区域的一个交界处,有约100万摄氏度的等离子流沿着呈放射状的磁力线,以140km/s速度喷出。 相似文献