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81.
利用地面宇宙线强度变化预报地磁暴方法初步研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
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.   相似文献   
82.
CME是非重现性地磁暴的诱因,通过对太阳耀斑爆发活动的特征与可能引起地磁活动的CME进行统计分析,发现太阳耀斑的强度、位置、持续时间以及耀斑所伴随的太阳质子事件和行星际高能质子通量的增长与CME的特征及可能产生的地磁扰动有着密切的关系.在对数据分析的基础上,建立了基于人工神经网络的预报模式,对太阳耀斑爆发活动所引起的地磁扰动的发生及Ap指数进行了预报,取得了较好的结果.   相似文献   
83.
利用行星际监测数据进行地磁暴预报   总被引:2,自引:0,他引:2  
利用全连接神经网络方法应用于地磁Dst指数的预报中.对ACE卫星探测的太阳风和行星际磁场及其变化对未来几小时的Dst指数的影响进行了统计分析,发现在这些行星际实测参数中,对Dst指数作用较为明显的是太阳风速度、太阳风质子密度和行星际磁场南向分量,同时,当前Dst指数实测值对今后几小时的Dst指数已有很强的制约作用.在统计分析的基础上,建立了全连接神经网络预报模型.由于采用了全连接神经网络结构,模式能够反映出太阳风、行星际磁场等参数与地磁Dst指数参数的复杂联系,可以自动建立输入参量的最佳组合方式,提高了预报精度.通过利用大量实测数据对神经网络模式进行训练,最终建立了利用优选的ACE卫星行星际监测数据提前2 h对Dst指数进行预报.通过检测,预报的误差为14.3%.   相似文献   
84.
2005年8月24日强磁暴事件对高层大气密度的扰动   总被引:6,自引:1,他引:5  
对2005年8月24日发生的突发型强磁暴(Kp峰值达到9)事件,利用星载大气密度探测器在轨实时的连续探测数据进行了处理和分析.结果表明,此次强磁暴事件期间,引起560 km高度附近大气密度剧烈扰动,并存在着两种响应过程.一种是跟随地磁扰动程度变化的全球性大气密度涨落变化,响应时间滞后6h左右, 最大涨落变化比为2.5;另一种为磁暴峰期出现在高纬地区的大气密度突发性跃增,增变比高达5.5.后者存在着区域上的不对称性及时间上的突发性和增幅的差异.此次强磁暴峰期还同时出现了南北半球高纬地区的大气密度跃增双峰.同时还表明这种增变峰可能存在着由高纬向低纬地区迅速推移的现象,在中纬地区推移速度可达15°/h(纬度)左右.   相似文献   
85.
利用时序叠加法对1984年4月至1987年2月的日侧极隙纬度VLF波活动指数与磁暴活动作了统计分析。结果表明若以磁暴开始日为第0天,则VLF波活动指数在0至一2天内相对于平均值都有下降的效应,而在第2天或第4天则有明显的上升效应,并且存在着季节不对称性,其中急始型的暴始下降和缓始型的暴后上升效应均显冬大夏小的特征,冬季值约为夏季值的3倍。   相似文献   
86.
1998年5月空间天气大事件的地磁场响应   总被引:4,自引:1,他引:4  
地磁场与1998年5月空间大事件相对应的是5月1日至16日发生的大磁暴(k=8)。磁暴主相开始的几个小时伴随有丰富的Pc型地磁脉动,包括P c2,Pc3,Pc4等。在增暴的恢复相,甚至还有Pc5巨型脉动,在行星标磁场Bz由北向转向南向时,磁暴主相开始;南向分量达到最大值后大约2小时,地磁H分量达到最小值,恢复相开始,并且,这次磁暴与太阳风电场也存在一定的对应关系。  相似文献   
87.
行星际扰动与不同级别磁暴强度关系的研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
利用1997-2004年间ACE卫星太阳风观测的时均值数据和相应的Dst指数,针对Dstmin≤-50 nT的磁暴,分析了行星际参数(Bz,Ey,v,Pk,|B|,ε'=vxB2zsin4(θ/2))与Dst指数的相关关系.验证了Ey,Bz与Dst指数的良好相关性;按磁暴强度的不同,发现磁暴强度越大,行星际参数与磁暴强度(Dstmin)的相关性就越好.对于中等磁暴(-100 nT<Dstmin≤-50 nT),行星际参数与磁暴强度的相关系数不高.如果把磁暴分为两个档次,即-150 nT<Dstmin≤-50 nT的磁暴和Dstmin≤-150 nT的磁暴,计算结果表明,ε'与Dst指数的相关性是最好的.在诸多行星际参数中,就单一因素来说,Ey对磁暴强度影响最大,Bz对磁暴强度影响次之.   相似文献   
88.
行星际南向磁场事件与强磁暴   总被引:5,自引:5,他引:0       下载免费PDF全文
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  相似文献   
89.
对第21~24太阳周不同等级的太阳X射线耀斑事件、太阳质子事件、地磁暴事件及高能电子增强事件的爆发频次特征进行统计,结果表明:太阳周耀斑爆发的总数量与该太阳周的黑子数峰值呈正比,耀斑总数、X级耀斑事件数与峰值的相关系数分别为0.974,0.997;太阳质子事件主要发生在峰年前后1~2年,约占总发生次数的80%,峰值通量大于10pfu (1 pfu=1 cm-2·sr-1·s-1)的质子事件中,84%伴有耀斑爆发,并且主要伴随M或X级耀斑,少量伴随C级耀斑,峰值通量大于1000pfu的质子事件中,98%伴随M或X级耀斑,并且以X级耀斑为主;第21,22,23和24太阳周发生地磁暴最频繁的时间分别在1982,1991,2003年和2015年,分别滞后黑子数峰值时间3年、2年、2年和1年;72%的高能电子增强事件发生在太阳周下降期,24%的高能电子增强事件发生在太阳周上升期.   相似文献   
90.
利用人工神经网络预报大磁暴   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
本文采用阈值预报的策略和人工神经网络BP模型,以13个太阳风参量和地磁AE,Dst指数作为输入,以0或1作为输出,提前4h预报大磁暴主相发生的时刻.结果表明,采用神经网络方法的阈值预报可以对灾害性磁暴的发生提前数小时做出比较准确的预报.  相似文献   
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