极光沉降粒子能量与AE、Dst指数的相关分析

对NOAA的POES系列极轨卫星观测得到的1978年以来近30年的极光沉降粒子半球能量的估算值EPI(Estimated Power Input)数据进行了分析,结果表明,极光沉降粒子有显著的春秋分峰值的年变化特征,并且有冬季半球沉降能量较大的南北半球不对称性.对EPI的时均值Pa与地磁指数AE、Dst的相关分析得到,Pa与AE的相关系数为0.76,Pa与Dst的相关系数为-0.55.把南北半球的时均值SPa,NPa数据分别与AE,Dst指数做相关,发现SPa与AE的相关性稍高于NPa的,SPa和NPa与Dst的相关性近似.当时延τ=0时,AE与Pa的相关最好,表明全球极光沉降粒子和极光电集流的变化同步;当Dst滞后于Pa,时延τ=1~2 h,Pa与Dst的相关最好,并且时延τ为6～8 h,Pa与Dst的相关都好于无时延的水平.     

1998年8月6日亚暴期间极光电集流指数AE的特征分析

极光电集流指数(AE)被广泛用来定量描述由电离层电流引起的极光带地磁活动.AE指数也是宏观描述亚暴事件强度和发展过程的一个主要指标,它的优点在于简单直观和快速.本文对1998年8月6日系列亚暴事件的极光活动、电流体系和AE指数的形态特征进行了分析.结果表明,伪亚暴期间虽然AE指数大于500 nT 且有快速增长和缓慢恢复的形态,但是极光没有明显的极向或者赤道向的扩展,极区电流体系主要呈现对流特征;伪亚暴和亚暴期间AE指数的形态变化没有本质区别,但电集流中心的位置有很大差异.我们进一步分析了台站分布对AE指数计算的影响,探讨了伪亚暴和亚暴期间磁场扰动最大值所处的磁地方时的差异.     

由非相干散射雷达数据重建极光沉降粒子能谱

本文研究了由极区地面雷达电子密度高度剖面测量数据重建极光沉降粒子能谱的基本原理和方法.在4～30 keV能量范围内,重建结果与FAST卫星实测数在数值水平和变化趋势上基本吻合;在地磁平静和磁暴期间,重建获得能谱特征与前人研究结果相一致.该方法开辟了获取沉降粒子能谱特征的一条新途径,可以弥补卫星能量粒子观测数据磁地方时分辨率的不足,对于建立空间环境扰动模式具有重要的学术意义和应用价值.     

极区电离层电流与极光电集流指数关系的定量分析

极区电离层电流体系主要是由场向电流产生的. 在平静状态下, 极区电流由一对晨昏电流涡组成, 而当亚暴发生时, 强度为几百万安培的西向电集流造成极区地磁场的剧烈扰动. 极光电集流的强度通常用极光电集流指数AL, AU, AE和AO来描述. 本文用国际磁层研究计划(IMS)执行期间, 由北半球71个高纬地磁台的资料所得到的极区电流函数, 定量分析极区电流特征与极光电集流指数的关系. 研究结果表明, AL, AU指数与AE指数有很好的线性关系, 所以可以用AE(乘以适当比例因子)近似代替AL和AU, AE指数可以近似表征极区总电流以及晨昏电流涡强度, 定量分析表明, AE指数的1 nT对应极区总电流1000 A. AE指数与最大西向电流密度有很好的正比关系, AE指数的1 nT对应地磁子夜最大西向电流密度1 A/km. 在夜间扇区的不同地方时, 电流密度随纬度变化的趋势大体相似, 最大西向电流密度一般位于地磁子夜附近和地磁纬度65°~70°处, 而东向电流密度在80°附近达到极大值. 分析还表明, 就5 min平均值而言, AE指数的饱和值约为700 nT, AL的饱和值约为−500 nT. 所以, 在研究磁层-电离层过程时, 使用饱和值以上的极光电集流指数需十分谨慎.     

极光亚暴期间的南极中山站地磁共轭点位置研究

通过对北极斯瓦尔巴特( Svalbard )岛Longyearbyen台站的 极光扫描光度计和地磁 观测数据在地磁亚暴膨胀相期间的对比分析,发现扫描光度计记录中的极光边缘的快速极向 运动和地磁数据x分量的陡峭负弯之间有着良好的对应关系,地磁数据可用来研究两极 高纬 地区极光亚暴的地磁共轭特征. 对南极中山站、挪威Troms Svalbard台链和东格陵兰岛 地 区共15个地磁台站在7个典型极光亚暴事件中的地磁数据进行对比分析后发现, 中山站的地 磁共轭点位置存在明显的漂移特征,漂移的范围在斯瓦尔巴特岛与东格陵兰岛之间,纬度值 与CGM模型值近似.     

极光电激流的地方时和季节变化特性研究: CHAMP卫星观测

极光电激流是极区电流系的重要组成部分.本文利用CHAMP卫星10年的高精度标量磁场数据研究了极光电激流的地方时和季节变化特征,并对卫星与地面台站观测到的极光电激流进行了对比分析.结果表明,日侧极光电激流主要受太阳辐射的影响,而夜侧极光电激流主要受亚暴的影响.极光电激流具有明显的年、半年变化特征.夏季东向电激流和日侧西向电激流强于冬季,而夜间西向电激流冬季强于夏季.东向电激流和日侧的西向电激流在两至点增强,夜侧的西向电激流则在两分点增强.西向电激流与AL、SML指数有较好的相关性,东向电激流与SMU指数有较好的相关性,而与AU指数有一定差异,这与地磁台站的有效探测范围有关.

     

X射线极光强度与亚暴指数AE的相关关系

研究了Polar卫星的极区电离层X射线成像仪（PIXIE）得到的极光X射线成像强度AI（Auroral Intensity）与磁层亚暴指数的相关关系.本文发现,在所选取的1997年至2001年的部分数据中,从完整的X射线图像得到的极光X射线总强度和AE指数有很好的线性相关关系,在全部83组数据中有566％的数据的线性相关系数都在060以上（相关系数最大为097）.所以本文认为极光X射线总强度可以作为新的磁层亚暴卫星实时监测指数.     

日侧极光弧的发光强度与沉降电子能谱的相关关系

本文利用中国北极黄河站多波段全天空极光观测数据,选取稳定的日侧极光弧,统计研究了极光强度比I_557.7/I_630.0与极光发光强度I_557.7的相关关系.发现I_557.7在午前暖点和午后热点区附近出现极大值,分别为2.2 kR和2.9 kR;而I_630.0在磁正午出现极大值,为1.5 kR.当I_557.7从0.1 kR增加到10 kR时,极光强度比I_557.7/I_630.0也由0.2增加到9.结合DMSP卫星探测的沉降粒子能谱数据,找到17个DMSP卫星穿越黄河站上空极光弧的事件,共穿越40条极光弧.得到了沉降电子的平均能量正比于极光强度比I_557.7/I_630.0,沉降电子的总能通量正相关于极光强度I_557.7的关系式.利用该关系式反演所有极光弧的电子能谱,发现在午前和午后扇区,产生极光弧的沉降电子主要来源于等离子体片边界层;在高纬出现强度较弱的弧,对应等离子体幔区域.在磁正午附近,沉降电子的平均能量较低,极光弧处于低纬一侧,粒子源区主要是低纬边界层.

     

不同起源地磁扰动期间极光沉降能量的统计研究

尽管对极光沉降能量(HP)的研究已经开展很久,但是关于不同行星际扰动源对HP影响的研究仍然很少.本文基于2001—2008年NOAA极轨卫星数据,对三类不同扰动源,即盔状冕流共转相互作用区(CIRs)、伪冕流CIRs和行星际日冕物质抛射(ICMEs)驱动的中等磁暴期间HP的变化进行时序叠加统计分析,讨论了相关太阳风背景参数、地磁活动强度以及耦合函数的有效性;研究了三类磁暴事件期间HP的南北半球不对称性.结果表明,在磁暴之前盔状冕流CIR磁暴的HP明显低于伪冕流CIR磁暴和ICME磁暴,盔状冕流"磁暴前的平静期"与Newell耦合函数关系密切,而与Russell-McPherron效应关系较小.盔状冕流CIR磁暴主相HP高于伪冕流CIR磁暴和ICME磁暴,可能与盔状冕流相应行星际|Bz|和太阳风数密度均较高有关.此外,在Kp≤4时,冬夏季半球HP的差别随着Kp增加而增加,相应的变化规律符合电导率反馈机制的预测;在Kp>4时,盔状冕流磁暴和ICME磁暴冬季半球的HP大于夏季半球的,伪冕流磁暴事件夏季半球的HP大于冬季半球的或与冬季半球的相近.     

基于行星际/太阳风和地磁条件的紫外极光卵边界建模和预测

极光卵的尺度大小与太阳风-磁层-电离层能量耦合过程紧密相关,准确预测其大小对空间天气研究和预报具有非常重要的意义.本文基于模糊c均值聚类算法,从Polar卫星紫外极光图像中自动提取极光卵边界数据(~1215000个赤道向边界点和~3805000极向边界点),统计分析其与太阳风等离子体、行星际磁场、地磁指数等之间的相关特性,并构建了以行星际、太阳风为模型参数(模型1)和以行星际、太阳风及地磁指数为模型参数(模型2)的2种极光卵边界多元回归模型.以模型预测的极光卵边界与实际极光卵边界之间的平均绝对误差作为模型评价标准,将本文预测模型与Carbary(2005)模型和Milan(2009)模型进行了对比.结果表明,模型2对极光卵极向、赤道向边界预测的平均绝对误差为1.55和1.66地磁纬度,优于Carbary和Milan模型(Carbary模型极向、赤道向边界的平均绝对误差为2.18和5.47地磁纬度,Milan模型极向、赤道向边界的平均绝对误差为1.71地磁纬度和1.90地磁纬度).     

Relation of auroral substorm onset to local AL index and dispersionless particle injections

In this study, we investigate the relation of auroral substorm onset to the sharp decrease in the local AL index (IL) during substorms. With a database of over 4200 onsets determined from auroral images, we have statistically examined the timing between the auroral substorm onset and the sharp decrease in the IL index, as determined with data from the IMAGE magnetometer network. From the database of onsets, 54 substorms were determined to be within 6° of the central meridian of the IMAGE ground array. Our superposed epoch median curve shows that the IL index begins to sharply decrease 3 min before the auroral onset, which is twice the 2 min resolution of the auroral imager. However, the mean difference determined by measuring the time between the start of the IL decrease and the auroral substorm onset is about 1.1±0.6 min. An analysis of the superposed epoch median curves of the SOPA particle data for the LANL spacecraft closest to the auroral onset meridian indicates that both the electron and proton injections begin about 3 min before the auroral onset. However, the mean time of the difference between the minimum of the particle dispersionless injection and the auroral onset is simultaneous within the uncertainty of the auroral onset and the error of the mean for the injection. The location of the electron injection relative to the IMAGE ground array seems to be 01–04 MLT, while the proton injection appears to be in the 22–01 MLT sector. These statistical results support the idea that the field aligned and ionospheric currents of the substorm current wedge begin to flow before the auroral onset.     

磁正午附近极光强度与沉降粒子能量关系的参数模型

极光是日地能量耦合过程中粒子沉降到极区电离层的最直观表现,对于理解地球空间环境及预测空间天气具有重要作用.本文利用2003—2009年的北极黄河站的多波段地面极光观测,结合DMSP卫星粒子沉降探测,对磁正午附近的极光强度与沉降粒子沉降能量之间的关系进行了定量研究.统计结果表明,在10—13磁地方时(MLT)630.0 nm的极光发光占主导,以低能粒子沉降为主;而在13—14MLT,630.0 nm/427.8 nm极光强度比值降低,沉降粒子能量较高.另外,利用极光强度与沉降电子的能通量以及极光强度比值与平均能量之间的函数关系,初步建立了北极黄河站磁正午附近极光强度与沉降粒子能量关系的反演参数模型,为将来空间天气的监测服务.     

Quantitative analysis of the relationship between polar ionospheric currents and auroral electrojet indices

Magnetic storms and substorms are principalprocesses of energy transition from the solar wind intothe magnetosphere-ionosphere system and dissipationin the system. They are also important events whichthe space physics study and space weather predictionhave been focused on. Magnetic storms are describedby means of the magnetic index Dst, which is calcu-lated using the magnetic disturbances of horizontalcomponent recorded at 5 low-latitudinal stations, rep-resenting approximately the symmetric r…     

Quantitative description of electron precipitation during auroral absorption events in the morning/noon local-time sector

Flux-energy spectra of precipitating electrons are derived from electron density profiles measured by the EISCAT radar during auroral absorption events in the morning/noon local-time sector. The inversion technique uses effective recombination coefficient profiles computed on the basis of a previously validated theoretical model of the lower ionosphere. It is shown that flux-energy spectra for the energy range 30–200 keV are in reasonable agreement with those derived for the same events using trapped flux-energy spectra from geosynchronous satellite data and a model for diffusion of trapped electrons into the loss cone by scattering on whistler waves. During individual events, strongly varying precipitating fluxes are found to be due primarily to varying pitch-angle diffusion.     

基于广义回归神经网络的行星际/太阳风参数和地磁指数的紫外极光强度建模

极光卵极光强度的空间分布是太阳风-磁层-电离层能量耦合过程的重要表现,并且随着空间环境参数和地磁指数的变化而变化,是空间天气的重要指示器.建立合适的极光强度模型对亚暴的预测以及磁层动力学的研究具有重要意义.本文基于Polar卫星的紫外极光成像仪（Ultraviolet Imager,UVI）数据,采用两种不同的极光强度表征方法,即曲线拟合方法（从UVI图像数据中提取极光强度沿磁余纬方向上的曲线特征,Curve Feature along the Magnetic Co-latitude Direction of the Auroral Intensity,CFMCD_AI）和网格化方法（从UVI图像数据中提取极光强度的网格化特征,Gridding Feature of the Auroral Intensity,GF_AI）,来构造极区极光强度特征数据库.然后,利用该数据库,采用广义回归神经网络（Generalized Regression Neural Network,GRNN）构建了以行星际/太阳风参数（行星际磁场三分量、太阳风速度和密度）和地磁指数（AE指数）为输入参数的两种极光强度预测模型（GRNN_CFMCD_AI模型和GRNN_GF_AI模型）.利用图像质量评价指数结构相似度（structure similarity,SSIM）作为极光强度模型预测结果和对应的UVI图像的相似性评价标准（完全相似为1,不相似为0,一般认为SSIM大于0.5是具有较好的相似性）,对两种极光强度模型进行了性能评价.结果显示,GRNN_GF_AI模型预测结果对应的SSIM值范围为0.36~0.77,均值为0.54,性能优于GRNN_CFMCD_AI模型的.