Исследование физических процессов во внутренней магнитосфере Земли тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 01.03.03, кандидат физико-математических наук Русанов, Алексей Александрович

• Русанов, Алексей Александрович
• кандидат физико-математических наук
• 2005

Оглавление диссертации кандидат физико-математических наук Русанов, Алексей Александрович

введение.

глава 1: методы анализа данных.

1. Введение.

А 2. Методы обнаружения полезных сигналов.

3. Нейронные сети с самоорганизацией.

4. Метод спектрограмм.

5. Разложение Карунена-Лове.

глава 2: идентификация сигналов в волновых данных.

1. Введение.

2. Предварительный анализ.

3. Схема разделения и классификации сигналов.

4. Выводы.

глава 3: ленгмюровские волны в полярной шапке: наблюдения и анализ.

1. Введение.

2. Используемые данные.

3. Результаты наблюдений.

4. Интерпретация наблюдений.

5. Выводы.

глава 4: влияние параметров солнечного ветра на интенсивность авроральных токов и уровень флуктуаций геомагнитного поля.

1. Введение.

2. Используемые данные.

3. Используемые методы.

4. Моделирование Кр индекса.

5. Моделирование AL индекса.

6. Методы повышения качества предсказаний индексов.

7. Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Исследование физических процессов во внутренней магнитосфере Земли»

Изучение физических процессов во внутренних областях магнитосферы Земли является в настоящее время объектом пристального внимания исследователей. Эти области экранированы от прямого воздействия плазмы солнечного ветра, но их динамика во многом определяется именно энергией Солнца, накопленной и преобразованной в геомагнитном хвосте.

Воздействие солнечного ветра приводит к спорадическим вариациям магнитного поля Земли, которые регистрируются в геомагнитных обсерваториях и описываются геомагнитными индексами. Наиболее употребительные из них: Кр, AL и Dst. Индекс Dst характеризует амплитуду кольцевого тока в период магнитных бурь, AL - интенсивность авроральных токов, Кр - уровень флуктуаций магнитного поля. Исследованию зависимости геомагнитных индексов от состояния солнечного ветра, а именно его плотности, скорости и величины межпланетного магнитного поля (ММП), посвящено большое количество работ. Эти исследования важны для понимания процессов передачи энергии от плазмы солнечного ветра во внутренние области магнитосферы, однако они имеют и практический интерес, связанный с прогнозами «космической погоды». Известно, что во время повышенной солнечной активности амплитуда вариаций геомагнитного поля возрастает, что может приводить к наводкам в системах электроснабжения, повреждениям телекоммуникационных систем и сбоям в работе искусственных спутников Земли. Корректный прогноз «космической погоды», который невозможен без знания механизмов воздействия солнечного ветра на магнитосферу, позволит заранее предсказывать появление геомагнитных возмущений и таким образом снизить урон от многих из этих катастроф.

Для определения факторов, влияющих на генерацию и развитие геомагнитных возмущений, обычно используются два подхода. Первый основан на поиске явной зависимости значения одного из геомагнитных индексов от плотности, скорости солнечного ветра и ММП; второй подход - на моделировании искомой зависимости нейронными сетями. Нейронные сети позволяют строить модели для широкого класса зависимостей, в том числе и нелинейных, однако не дают возможности получить явные формы для этих зависимостей. В отсутствие исчерпывающей модели воздействия солнечного ветра на амплитуду геомагнитных вариаций применение второго подхода обычно дает лучшие результаты. Одним из критериев качества моделей выступает коэффициент корреляции между рядом наблюдаемых значений индексов и их модельными значениями. Исследования зависимостей Кр- и AL-индексов от параметров солнечного ветра и ММП показали, что планетарная геомагнитная активность, характеризуемая Кр-индексом, определяется, в основном, z-компонентной ММП, плотностью и скоростью солнечного ветра. Коэффициент корреляции для модели с такими параметрами составляет порядка 0,76. Амплитуда авроральных токов, характеризуемая AL-индексом, зависит не только от z-компоненты ММП, плотности и скорости солнечного ветра, но и от у-компоненты ММП. Коэффициент корреляции для модели с такими параметрами составляет порядка 0,87. Таким образом, существует необходимость в создании моделей, которые более адекватно описывают поведение индексов.

Динамика плазмы внутренней магнитосферы приводит к развитию большого числа волновых процессов, например таких, как шипения, свисты и ленгмюровские волны. Изучение ленгмюровских волн представляют особый интерес, поскольку они достаточно легко возбуждаются и поглощаются частицами плазмы. Одни из первых наблюдений ленгмюровских волн в авроральных областях были сделаны в ходе измерений на геофизических ракетах, которые проводились на высотах -500 км. В этих экспериментах были зарегистрированы электростатические всплески с широким набором характеристик: от очень интенсивных (-500 мВ/м), но непродолжительных (<1 мс), до слабых (~1 мВ/м), но длительных (несколько секунд). Наблюдения ленгмюровских волн на низкоорбитальных искусственных спутниках Земли проводились во многих волновых экспериментах, например в проектах АРЕОЛ/АРКАД-3 и Freja. В результате наблюдений в проекте АРЕОЛ/АРКАД

3, проведенных в авроральной ионосфере на высотах от 400 до 2000 км, были зарегистрированы плазменные волны с амплитудами ~50 мВ/м. Измерения на борту спутника Freja также проводились в верхней ионосфере на высоте около 1700 км. Было зафиксировано два типа ленгмюровских сигналов: узкополосные всплески с амплитудами до 20 мВ/м, которые наблюдались в областях высыпания авроральных электронов, и интенсивные (~100мВ/м) широкополосные сигналы, модулированные по частоте. Характерной особенностью результатов измерений является изменение амплитуды и длительности в широком диапазоне. Ленгмюровские волны были зарегистрированы на спутнике ИНТЕРБОЛ-2 на высотах порядка 2-3 радиусов Земли вблизи полярной границы авроральной области. Эти сигналы также обладают свойствами, типичными для ленгмюровских волн, наблюдаемых в других областях магнитосферы, а именно: наличием низкочастотной модуляции, вариаций амплитуды и длительности.

Для объяснения низкочастотной модуляции амплитуды ленгмюровских волн были рассмотрены различные механизмы нелинейного взаимодействия типа волна-волна и волна-частица. Однако в рамках предложенных моделей не удается объяснить в полной мере результаты измерений и поэтому дальнейшие исследования механизмов генерации и распространения ленгмюровских волн в этих областях представляются крайне важными.

Цель работы

• Анализ наблюдений ленгмюровских волн в полярной шапке и на полярной границе авроральной области, полученных в ходе измерений, выполненных на спутнике ИНТЕРБОЛ-2 прибором НВК-ОНЧ. Сравнительный анализ волновых измерений с результатами измерений частиц. Разработка физической модели для описания генерации и распространения наблюдаемых волн в соответствии с экспериментальными результатами.

• Определение факторов из числа характеристик солнечного ветра, оказывающих наиболее значимое влияние на уровень геомагнитной активности, оцениваемый геомагнитными индексами Кр и AL. Оценка влияния предыстории состояния солнечного ветра и динамики магнитосферы на величину геомагнитных индексов. Разработка модели зависимости индексов Кр и AL от наиболее значимых факторов и их предыстории.

Для достижения поставленных целей, определены следующие задачи:

Заключение диссертации по теме «Физика Солнца», Русанов, Алексей Александрович

7. Выводы

В данной главе проведен анализ зависимостей значений Кр и AL индексов от параметров солнечного ветра и предшествующих значений индексов, в результате которого установлено, что для Кр индекса наиболее значимыми параметрами являются: Bz (0, 1), V (0, 1), N (0, 1) и Кр (1), а для AL индекса -Bz (0, 1), V (0, 1), AL (1). Влияние других параметров (перечисленных в разделах 4 и 5), в том числе параметров с шестичасовой задержкой по

1 (С = 0.72)

2 (С = 0.82)

3 (С = 0.86)

4 (С = 0.86)

-1000

-500 AL отношению к предсказываемому значению индекса, можно не принимать во внимание.

Рис. 7. Среднеквадратичное и средние отклонения модельного ряда AL и их нормированные величины в зависимости от реального AL индекса: (1) - модель AL (0) [Bz (0, 1), V (0,1), AL (1)], (2) -AL (0) [Bz (0, 1), V (0, 1), By (0,1), AL (1)], (3) - AL (0) [Bz (0, 1), V (0, 1), By (0,1), N (0), AL (1)], (4) -AL (0) [Bz (0, 1), V (0, 1), By (0,1), N (0,1), AL(1)], С - коэффициент корреляции между модельным и реальным рядом.

Значения Кр, предсказанные на основе модели: Kp(0) [Bz (0, 1), V (0, 1), п (0, 1), Кр (1)], соответствуют реальным значениям с коэффициентом корреляции 0.89 и максимальной относительной среднеквадратичной ошибкой порядка 15%. Таким образом, предлагаемая схема расчета Кр значительно лучше по своим характеристикам, чем ранее опубликованные варианты [Boberg et al., 1999]. Индекс AL определяется группой параметров: Bz (0, 1), V (0, 1), AL (1), коэффициент корреляции для этой модели составляет ~ 0.86. Учет плотности и скорости солнечного ветра повышает качество прогноза на ~1%.

Незначительный вклад параметров с шестичасовой задержкой (для Кр индекса) показывает, что характерное время «памяти» магнитосферы Земли не превышает шести часов, но развитие флуктуаций поля все же зависит от предыстории состояния магнитосферы, что проявляется в улучшении качества предсказаний при учете предыдущих значений индексов. Так как разброс значений на выходе даже самых лучших моделей (по обоим индексам) достаточно велик, то состояние магнитосферы не полностью определяется солнечным ветром. По-видимому, эта остающаяся неоднозначность состояния магнитосферы не может быть учтена каким-либо алгоритмическим способом и, скорее всего, объясняется, в частности, особенностями внутренней динамики магнитосферы и/или не всегда корректным отражением реальной геомагнитной активности в индексах, вычисляемых по достаточно редкой сети станций.

12 10 8

-о

О) В

4 2

1 (С = 0.672)

2 (С = 0.87)

30 40 50 60 70 ВО Кр

0.25 0.2 3-0.15 1 0.1 0.05

30 40 50 ВО 70 80 Кр ■ 1------J-----1-1

30 40 50 ВО 70 80 Кр

-0.2

30 40 50 60 70 ВО Кр

Рис. 8. Среднеквадратичное и средние отклонения модельного ряда Кр и их приведенные величины в зависимости от реального Кр индекса (для Кр > 30): (1) - модель Кр (0) [Bz (0, 1), V (0, 1), N (0, 1)],(2) - Кр (0) [Bz (0,1), V (0,1), N (0, 1)] с распределением приведенным к равномерному, С - коэффициент корреляции между модельным и реальным рядом.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Проведен анализ ленгмюровских волн, наблюдаемых на спутнике ИНТЕРБОЛ-2 в полярной шапке и на полярной границе авроральной области на высотах порядка 2-3 радиусов Земли. Установлено, что во всех случаях, длительность наблюдаемых волн невелика (-0,01-1 с) и наблюдаются нерегулярные вариации амплитуд (значения амплитуд в пределах одного всплеска могут отличаться в несколько раз) и низкочастотная модуляция. Сравнение данных волновых измерений с данными измерений по частицам показало, что наблюдаемые волны возбуждаются потоками горячих электронов, распространяющимися из хвоста магнитосферы.

2. Выполнены оценки статических параметров распределений амплитуд электрического поля в наблюдаемых волнах. Это позволило установить, что распределение логарифма квадратов амплитуд поля близко к нормальному закону. Показано, что, согласно теоретическим оценкам, такая зависимость наблюдается в том случае, если в окружающей плазме присутствуют нормально распределенные флуктуации плотности, что создает баланс между областями, в которых волны могут эффективно нарастать (пока нарастание не остановится под влиянием нелинейных механизмов), и областями, в которых волны эффективно затухают (рассеиваются на флуктуациях плотности и выводятся из резонанса с пучком).

3. В предположении о наличии нормально распределенных флуктуаций плотности сделаны спектральные оценки регистрируемых волн, что дало возможность объяснить наблюдаемую низкочастотную модуляцию как результат наложения волн, возбуждаемых потоком электронов, и волн, рассеянных на флуктуациях плотности.

4. Разработан и реализован алгоритм автоматической идентификации полезных сигналов в данных волновых измерений. Алгоритм использован для выделения и анализа ленгмюровских волн в данных измерений прибора НВК-ОНЧ. Показано, что алгоритм может быть также применен к данным других волновых измерений.

5. Определены факторы из числа характеристик солнечного ветра, оказывающие наиболее значимое влияние на уровень геомагнитной активности, оцениваемый геомагнитными индексами Кр и AL. Оценено влияние предыстории солнечного ветра и динамики магнитосферы на величину этих индексов, в результате чего были разработаны модели зависимости индексов Кр и AL от параметров солнечного ветра и предшествующих значений самих индексов. Значения Кр, полученные на основе модели с входными параметрами Bz (0, 1), V (0, 1), п (0, 1) и Кр (1), - соответствуют реальным значениям индекса с коэффициентом корреляции 0,89. Индекс AL определяется моделью: Bz (0, 1), V (0,1), AL (1), коэффициент корреляции для которой составляет ~0,86.

6. Реализована модель зависимости Кр-индекса от характеристик солнечного ветра. Разработанная программа может быть использована для предсказания значений индекса в почти реальном времени.

Список литературы диссертационного исследования кандидат физико-математических наук Русанов, Алексей Александрович, 2005 год

1. Abeysekera, S.S., and В. Boashash. Methods of signal classification using the images produced by the Wigner-Ville distribution, Pattern Recognition Letters, Vol. 12, 1991, pp. 717-729.

2. Akimoto, K., Y. Omura, and H. Matsumoto, Rapid generation of Langmuir wave packets during electron beamplasma instabilities, Phys. Plasmas, 3, 2559-2563, 1996.

3. Arnoldy R.L., Signature in the interplanetary medium for substorms, J. Geophys. Res., 76, 5189,1971.

4. Baker D.N., A.J.Klimas, R.L.McPherron, and J. Buchner, The evolution from weak to strong geomagnetic activity: An interpretation in terms of deterministic chaos, Geophys. Res. Lett., 17,41,1990.

5. Ballif J. R., Jones D. E., and Coleman Jr P. J., Further evidence on the correlation between transverse fluctuations in the interplanetary magnetic field and Kp, J. Geophys. Res., 74, 2289-2300, 1969.

6. Bargatze L.F., D.N.Baker, R.L. McPherron, and E.W. Hones, Magnetospheric impulse response for many levels of geomagnetic activity, J. Geophys. Res.,90, 6387, 1985.

7. Baumjohann W., Merits and limitations of the use of geomagnetic indices in solar wind-magnetosphere coupling studies, in Solar Wind-Magnetosphere Coupling, edited by Y. Kamide and J.A. Slavin, pp. 3-15, Terra Sci., Tokyo, 1986.

8. Beghin, C., J. L. Rauch, and J. M. Bosqued, Electrostatic plasma waves and auroral hiss generated at low altitude, J. Geophys. Res., 94, 1359-1378, 1989

9. Bishop C., Neural networks for pattern recognition, Oxford University Press, 1995.

10. Boberg F., Wintoft P. and Lundstedt H., Real time Kp predictions from solar wind data using neural networks , 1999.

11. Boehm, M. H., Waves and static electric fields in the auroral acceleration region, Ph.D. thesis, Dept. of Phys., Univ. Of Calif, at Berkeley, 1987.

12. Bonnel, J., P.Kintner, J.E. Wahlund, and J.A.Holtet, Modulated Langmuir waves: Observations from Freja and SCIFER, J. Geophys. Res., 102, 17233, 1997.

13. Boteler D. H., Watanabe Т., and Butler D. В., Prediction of geomagnetically induced current levels in the B.C. Hydro 500 kV system, Solar-Terrestrial Predictions: Proc. Of a Workshop at Leura, Australia, October 16-20, 1989, Vol. 2,30-41, 1990.

14. Brennan D. G., Linear diversity combining techniques, Proc. IRE, vol. 47, pp. 1075-1102, 1959.

15. Burinskaya T.M., A. A. Rusanov, J. L. Rauch, A. Miles, M. M. Mogilevsky, J. G. Trotignon, F. Lefeuvre and J. A. Sauvaud, Small-scale bursts of Langmuir waves in the polar cap, Adv. Space Res., V.32, 5, 1247-1252, 2003.

16. Cairns, I. H., and P. A. Robinson, Strong evidence for stochastic growth of Langmuir-like waves in Earth's foreshock, Phys. Rev. Lett., 82, 15, 30663069, 1999.

17. Cairns, I. H., and P. A. Robinson, The Stochastic growth theory for type III solar radio burst: a review, Phys. Of Space Plasmas., 13, 223-234, 1993.18