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4886威尼斯城官网科研人员在近地太阳风参数研究及预测关键取得系列进展

文章来源: | 发布时间:2018-10-09 | 【打印】【关闭】

  近地容量的太阳风参数研究及预报具有要紧的科学研究意义和实际应用价值,近日,4886威尼斯城官网容量天气学国家细节实验室沈芳研究员TEAM在近地容量的太阳风参数统计研究及数值模拟关键取得系列要紧进展,相继发表在2018年Solar Physics、The Astrophysical Journal和Space Weather杂志上。

  About近地太阳风物理参数的观测研究已经开展了数十年,部分参数之间的关系,如太阳风等离子体温度和速度的正相关,以及密度和速度的反相关关系已为人们所熟知,然则,太阳风磁场这一关键物理参数与其他等离子体参数在近地容量并无相联性报道。在此学术背下下,杨子才和沈芳等人通过对2007年近地容量的太阳风参数观测数据进行细致的统计归纳,得到近地太阳风磁场B与密度和速度的参数组合√(NV^(2 ) )以及密度和温度的参数组合√NT存在很强的相联性(图1),也揭示了近地太阳风中的磁压与等离子体动压以及磁压与热压之间都存在很好的相联性。继而,为了得到更好普适性的结果,吾们对2001-2014年,涵盖太阳活动四个不再是期的近地太阳风参数观测数据进行了进一步的统计归纳,结果表明,该相联性在太阳活动低年最强,而在太阳活动高年相对较弱,而且太阳风中的共转竞相感化区(CIR)和高速流(HSS)结构中该相联性最强,公分E中则相联性较差。相关work发表于《太阳物理》 (Solar Physics)上。

  原文链接:

  Zicai Yang, Fang Shen*, Jie Zhang, Yi Yang, Xueshang Feng and Ian G. Richardson, Correlation Between the Magnetic Field and Plasma Parameters at 1 AU, Solar Phys. (2018) 293: 24. https://doi.org/10.1007/s11207-017-1238-5.

  图1 :CR2064 (a和b)和2007年(c和d)观测到的近地磁场B(蓝线)和B_exp1∝√(NV^(2 ) )以及B_exp2∝√NT(绿线)之间的比较。

  近地容量的太阳风参数预报具有要紧的科学研究意义和实际应用价值,而三维MHD数值模拟是太阳风参数预报的要紧手段,它能够供给太阳风在日地容量的分布和演化,提上给出太阳风参数在近地容量的改动。现有的三维MHD模型的普遍存在小case是给定的边界条件往往不能兼顾一切的物理量,直接导致近地容量的模拟结果不能反映行星际容量的真实状态,以是有需要改进边界条件的细目方法及其自由参数的取值。近日,沈芳和杨子才等人在原有三维COIN-TVD MHD模型底子上加以改进,结合WSA模型以及太阳风卫星观测特征提出了一组完备自洽的内边界条件,边界条件中保留了5个可调参数,以便模拟不同太阳活动期的太阳风,并尽可能使各个参数的改动特征贴近观测,易于 构建了新的行星际太阳风三维MHD数值模型。利用该模型模拟了2007-2017年的背下太阳风(图3),涵盖了四个不同太阳活动期,模拟结果在1AU不单捕捉到了大多数的高速流,而且密度、温度和磁场也没有明显高估或者低估,易于 该模型能较好反映背下太阳风在行星际容量的三维分布。模型的可调参数比较少,可调范围也比较小,易操作,而且按照对昔时11年的模拟发现这些参数可保持长时间(数个卡林顿周到数年)不变,这使得模型在实时预报中较为实用。相关work发表于《天体物理学杂志》(The Astrophysical Journal)上。

  原文链接:

  Shen, F.*, Yang, Z., Zhang, J., Wei, W & Feng, X. (2018). Three-dimensional MHD Simulation of Solar Wind Using a New Boundary Treatment: Comparison with In Situ Data at Earth. Astrophys. J., 866, 18 (15pp). https://doi.org/10.3847/1538-4357/aad806 

  图2 :2007-2017年(节选)1AU附近模拟值(Red)与观测值(Blue)的对比,从上到下依次为速度V(km/s)、数密度N(cm-3)、温度T(K)、磁场强度B(nT)以及径向磁场B_r(nT)。

  人员神经网络(Artificial Neural Network,即ANN ),是20世纪80 年代以来人员高技术区域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经网络进行抽象, 建立某种easy模型,按不同的连接方式组成不同的网络。因为太阳活动的复杂性和灾害性容量天气事件预报时效性的迫切需求,需要寻找不同于上卫MHD模型与经验模型的处理途径,ANN方法正是能够适应新的需求的一种 技术实现 手段。近日,杨易和沈芳等人开发了一种基于ANN 技术实现 的、利用更好优质观测数据驱动的近地太阳风速度预报模型,称为Hybrid Intelligent Source Surface (HISS)模型,作者对该模型2007年至2016年(包含一个完整太阳活动周的极小,上升,极大,下降全部四个活动相)太阳风速度的计算结果与近地观测进行了比较(图5),并进行了误差归纳和高速流事件归纳,模型计算结果与观测较为一致,相关work发表于AGU期刊《容量天气》(Space Weather)上。

  原文链接:

  Yang, Y., Shen, F.*, Yang, Z., & Feng, X. (2018). Prediction of solar wind speed at 1 AU using an artificial neural network. Space Weather, 16. https://doi.org/10.1029/2018SW001955 

图3 :2007-2016年地球附近太阳风速度的预测结果与观测值的比较。此道Red为观测值,Blue为ANN模型预测值,Green为WSA模型预测值。

  

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