Регрессионное моделирование влияния типа солнечного ветра на геомагнитную активность Алексей Парновский ИКИ НАНУ и НКАУ Юрий Ермолаев ИКИ РАН ІКД.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
А. С. Парновский О. К. Черемных В. А. Яценко Институт космических исследований НАНУ и НКАУ Индуктивный подход к прогнозированию космической погоды ІКД.
Advertisements

Статистическое исследование межпланетных источников геомагнитных бурь двойным методом наложенных эпох Ермолаев Ю.И., Николаева Н.С., Лодкина И.Г., Ермолаев.
ТИПЫ СОЛНЕЧНОГО ВЕТРА: ЧАСТОТА ИХ ПОЯВЛЕНИЯ, ВЕРОЯТНОСТЬ И ЭФФЕКТИВНОСТЬ ГЕНЕРАЦИИ ИМИ ГЕОМАГНИТНЫХ БУРЬ Ю.И. Ермолаев, Н.С. Николаева, И.Г. Лодкина Институт.
Зависимость геомагнитной активности во время магнитных бурь от параметров солнечного ветра для разных типов течений Николаева Н.С., Ермолаев Ю.И., Лодкина.
D:\IDLWorkspace\Default\LOGO\IKI2.tif
Теория статистики Корреляционно-регрессионный анализ: статистическое моделирование зависимостей Часть 1. 1.
Взаимозаменяемость индексов космической погоды при моделировании ионосферных параметров Т.Л.Гуляева Л.В.Пустовалова
Комплексные ОРбитальные Околоземные Наблюдения Активности Солнца Комплексные ОРбитальные Околоземные Наблюдения Активности Солнца Круговая полярная орбита,
ГЕОМАГНИТНЫЕ БУРИ. Геомагнитная буря возмущение геомагнитного поля длительностью от нескольких часов до нескольких суток Наряду с суббурями, геомагнитные.
Анализ распределения плотности и температуры протонов в плазмосфере Земли на основе трехмерного моделирования Г.А. Котова, М.И. Веригин, В.В. Безруких.
Роль крупномасштабного солнечного магнитного поля при распространение СКЛ в трехмерной гелиосфере А. Струминский И.
Развитие асимметричного кольцевого тока во время магнитной бури В. В. Калегаев, К.Ю. Бахмина, И.И. Алексеев, Е.С. Беленькая НИИЯФ МГУ Я.И. Фельдштейн ИЗМИРАН.
Сетевой интерактивный ресурс данных по физике космоса Space Physics Interactive Data Resource (SPIDR) Михаил Жижин, ИФЗ РАН
О связи Форбуш-эффектов с рентгеновскими вспышками А. Белов, Е. Ерошенко, В. Оленева, В. Янке ИЗМИРАН.
презентация по астрономии "Солнечный ветер"
Идентификация систем Определения и задачи идентификации математических моделей Идентификация статических моделей объектов управления.
КОСМИЧЕСКАЯ ПОГОДА МОНИТОРИНГ СОЛНЕЧНОГО ВЕТРА и ПРОЕКТ «КЛИППЕР» Институт космических исследований РАН, отдел физики космической плазмы Москва, ул.Профсоюзная,
Работу выполнила : Ученица 10 класса А МОУ СОШ 50 Новоселова Александра Руководитель : Ласалова Н. В.
Метод наименьших квадратов УиА 15/2 Айтуар А.. В математической статистике методы получения наилучшего приближения к исходным данным в виде аппроксимирующей.
Парная линейная корреляция. Метод наименьших квадратов Задача: найти оценки параметров a и b такие, что остаток в i-ом наблюдении (отклонение наблюдаемого.
Транксрипт:

Регрессионное моделирование влияния типа солнечного ветра на геомагнитную активность Алексей Парновский ИКИ НАНУ и НКАУ Юрий Ермолаев ИКИ РАН ІКД

Постановка задачи В зависимости от типа солнечного ветра, физический сценарий его взаимодействия с магнитосферой Земли может различаться Существовавшие до настоящего времени модели предсказания космической погоды не принимали во внимание этот факт 2

Метод регрессионного моделирования Магнитосфера рассматривается как черный ящик с обратной связью, обладающий памятью о своих предыдущих состояниях Входами u k (t) черного ящика являются параметры ММП и солнечного ветра, а выходами y(t) – геомагнитные индексы Цель метода – построение моделей, связывающих входы и выходы черного ящика для последующего прогнозирования его выходов 3

Математическая модель Эти модели ищутся в виде уравнения частной регрессии: Коэффициенты определяются по МНК: Отбор регрессоров производится по критерию Фишера: 4

Описание данных Параметры ММП и СВ, а также геомагнитные индексы брались из базы данных OMNI2 Информация о типах СВ бралась из «Каталога крупномасштабных типов солнечного ветра» Использовалась выборка данных за период с 1976 по 2000 гг. включительно 5

Типы солнечного ветра Мы объединили 10 типов СВ, выделенных в «Каталоге крупномасштабных типов солнечного ветра» в 4 больших класса: 1.коротирующая область взаимодействия (CIR) 2.корональный выброс массы (ICME + MC) 3.область сжатия (SHEATH) 4.спокойный СВ (HCS + SLOW + FAST + IS + ISa + RARE) Мы выделили соответствующие этим классам 4 подвыборки CIR, CME, SHEATH и CALM 6

Результаты прогнозирования на 3 часа вперед 7 ИндексD ST aPaP МодельСКО, нТлPE, %r, %r 0, %СКО, нТлPE, %r, %r 0, % Тривиальная Авторегрессия Линейная Нелинейная Calm CIR CME Sheath

Пример физических следствий Относительное содержание α-частиц n α /n p незначимо в полной модели для D ST -индекса, но значимо в моделях для спокойного ветра и коротирующих областей взаимодействия. В тоже время, n α /n p значимо в полной модели для a P - индекса. Это различие можно объяснить формированием асимметричной области захвата α-частиц при сжатии магнитосферы. Действительно, на космических аппаратах CRRES и GOES-6 наблюдалось формирование гелиевого радиационного пояса в результате СЭЧ-события во время магнитной бури в марте 1991 года (Boscher et al. 2002). 8

Выводы Подтверждено различие сценариев развития геомагнитной бури при разных типах солнечного ветра Построены прогнозные модели для 4 типов СВ: спокойный, CIR, CME, Sheath Предложена феноменологическая модель влияния α-частиц на геомагнитные индексы, не противоречащая результатам наблюдений 9

Благодарности Авторы благодарят Space Physics Data Facility (SPDF) и National Space Science Data Center (NSSDC) за базу данных OMNI2, а также Kyoto WDC for Geomagnetism и GFZ, Potsdam за архив геомагнитных индексов Работа частично поддержана молодежным грантом НАН Украины 10-7/10 10

Спасибо за внимание!