научная статья по теме ИЕРАРХИЧЕСКИЙ ПОДХОД К ПРОГНОЗИРОВАНИЮ РЕКУРРЕНТНЫХ ПОТОКОВ СОЛНЕЧНОГО ВЕТРА Астрономия

Текст научной статьи на тему «ИЕРАРХИЧЕСКИЙ ПОДХОД К ПРОГНОЗИРОВАНИЮ РЕКУРРЕНТНЫХ ПОТОКОВ СОЛНЕЧНОГО ВЕТРА»

АСТРОНОМИЧЕСКИЙ ВЕСТНИК, 2011, том 45, № б, с. 560-571

УДК 523.62

ИЕРАРХИЧЕСКИЙ ПОДХОД К ПРОГНОЗИРОВАНИЮ РЕКУРРЕНТНЫХ

ПОТОКОВ СОЛНЕЧНОГО ВЕТРА

© 2011 г. Ю. С. Шугай1, И. С. Веселовский12, Д. Б. Ситон3, Д. Бергманс3

НИИ ядерной физики им. Д.В. Скобельцына МГУ, Москва, Россия 2Институт космических исследований РАН, Москва, Россия 3Королевская бельгийская обсерватория, Брюссель, Бельгия Поступила в редакцию 27.12.2010 г.

В статье представлен иерархический подход к прогнозированию квазистационарных высокоскоростных потоков солнечного ветра (СВ), позволяющий объединить разнородные входные данные в одну систему. Использовались данные о суточных значениях площадей корональных дыр, рассчитанные по изображениям Солнца в ультрафиолетовом диапазоне длин волн, а также информация об измеренной скорости потоков СВ за предыдущие обороты Солнца. Площади корональных дыр рассчитывались по изображениям, полученным прибором SWAP со спутника PROBA2 в спектральном диапазоне с центром на длине волны 17.4 нм и прибором AIA с космического аппарата SDO с центром на длинах волн 19.3 и 17.1 нм. Для прогноза были взяты данные за 2010 год, период роста 24-го цикла солнечной активности. На первом уровне иерархии было получено несколько простых модельных оценок скорости потоков СВ на основе входных данных каждого типа. На втором уровне иерархии из полученных оценок формировался окончательный прогноз скорости СВ на 3 дня вперед. Предложенный иерархический подход позволяет повысить точность прогноза скорости СВ. Кроме того, при такой методике прогнозирования пропуски в данных одного космического аппарата не оказывают критического влияния на конечный результат прогнозирования всей системы в целом.

ВВЕДЕНИЕ

Известно, что повторяющиеся (рекуррентные) высокоскоростные потоки солнечного ветра (ВСП СВ) существуют длительное время и приводят к заметным, особенно в высоких широтах, но не очень сильным рекуррентным геомагнитным возмущениям, имеющим длительный характер порядка нескольких или даже многих дней вплоть до целого оборота Солнца (Chapman, Bartels, 1940; Sheeley идр.,1976; Harvey, Sheeley, 1978). Высокоскоростные потоки СВ наблюдаются в течение всего солнечного цикла и даже в период минимума (de Toma, 2011), хотя максимальные значения их скорости могут быть ниже, чем в период спада солнечного цикла. Каждое отдельное геомагнитное возмущение от прохождения такого потока СВ мало по сравнению с возмущением от корональных выбросов масс, однако их суммарное влияние может быть значительным. Таким образом, прогнозирование рекуррентных квазистационарных потоков СВ представляет собой актуальную задачу.

Известно, что существует заметная связь между прохождением низкоширотных корональных дыр (КД) по диску Солнца и регистрацией рекуррентных ВСП СВ на околоземной орбите (Nolte и др., 1976; Harvey, Sheeley, 1978; Wang, Sheeley, 1990; Cranmer, 2009). КД обычно определяют как области униполярного магнитного поля, которые в ультрафиолетовом и рентгеновском диапазонах проявляются как

области пониженной интенсивности из-за низкой плотности и температуры плазмы. Хорошо известно, что такие параметры, как площадь, интенсивность, местоположение КД, влияют на параметры ВСП СВ, регистрируемые на околоземной орбите. Высокая корреляция наблюдается между площадью/интенсивностью КД и скоростью СВ в период спада солнечного цикла (Nolte и др., 1976; Robbins идр., 2006; Obridko и др., 2009). На величину корреляции влияет также выбор спектрального диапазона, геометрический размер и форма области, используемые для определения параметров корональных дыр (Shugai и др., 2009).

Для автоматического выделения КД на изображениях Солнца в ультрафиолетовом и рентгеновском диапазонах применяются как простые алгоритмы, основанные на пороговой интенсивности, так и более сложные алгоритмы (Vrsnak и др., 2007; Barra и др., 2009; Krista, Gallagher, 2009; Obridko и др.,

2009). Обзор алгоритмов обработки солнечных изображений представлен в работе (Aschwanden,

2010). В последнее время используются данные, полученные в различных спектральных диапазонах и с разных космических аппаратов (Scholl, Habbal, 2008; Del Zanna и др., 2009; Madjarska, Wegelmann, 2009). Такие данные позволяют извлекать дополнительную информацию о параметрах КД: размерах, мелкомасштабной эволюции границ (Madjarska, Wiegelmann, 2009), параметрах магнитного поля (Abramenko и др., 2009), изменении площади КД с

возрастанием высоты над поверхностью Солнца (Stepanian и др., 2008), а также представляют интерес для понимания морфологии КД при различных ко-рональных температурах.

Для оценки и прогнозирования скорости СВ на несколько суток вперед по параметрам КД используются различные эмпирические соотношения (Robbins и др., 2006; Vselovsky и др., 2006b; Vrsnak и др., 2007; Luo и др., 2008; Obridko и др., 2009) и искусственные нейронные сети (Dolenko и др., 2007). Существуют подходы для прогнозирования квазистационарных ВСП СВ, использующие измерения магнитного поля на фотосфере и основанные на эмпирических соотношениях (Wang, Sheeley, 1990; Eselevich и др., 2009), а также и с применением искусственных нейронных сетей (Wintoft, Lundstedt, 1999). Например, в широко известной полуэмпирической модели Wang—Sheeley—Arge (Wang, Sheeley, 1990; Arge, Pizzo, 2000) используется предположение о сохранении магнитного потока при расширении солнечного ветра и в качестве граничных параметров магнитного поля используется потенциальная модель магнитного поля короны, определяемая по данным о магнитном поле на фотосфере.

В последнее время доступно большое количество наблюдательных данных в ультрафиолетовом и рентгеновском диапазонах, полученных с различных космических аппаратов (КА) SOHO/EIT, STEREO/SECCHI, Hinode/XRT Proba2/SWAP and SDO/AIA. Однако использование таких разнородных данных в одной модели не всегда возможно и не всегда улучшает качество прогноза скорости потоков СВ из-за пропусков в данных и сильных различий в характеристиках КД, наблюдаемых в разных спектральных диапазонах на различных космических аппаратах. Следует заметить, что наблюдаемые отличия могут быть разными для крупномасштабных долгоживущих КД и небольших низкоширотных КД, живущих несколько оборотов (Шугай, Ве-селовский, 2007). Для улучшения качества прогноза скорости СВ на основе входных данных, получаемых из различных источников, можно использовать иерархический подход. В этом случае на втором уровне иерархии для получения окончательного прогноза комбинируются результаты различных экспертных систем первого уровня. Как известно, разбиение проблемы прогнозирования на серию задач меньшего масштаба с последующим объединением полученных результатов позволяет в ряде случаев значительно повысить точность прогнозирования (Терехов, 2008; Brown, 2010). Подобный метод уже применялся нами при прогнозировании потоков СВ (Shugai и др., 2007). Было показано, что иерархический подход на основе искусственных нейронных сетей позволяет улучшить прогноз скорости СВ. В данной работе описан иерархический подход на основе линейных моделей, которые используют в качестве входных переменных параметры КД, рассчитанные по изображениям Солнца с

разных космических аппаратов и в разных спектральных диапазонах, а также информацию о потоках СВ в предыдущих оборотах. Результаты прогнозирования сравнивались с результатами, полученными с использованием модели Wang—Sheeley—Arge (Arge, Pizzo, 2000). Прогноз скорости СВ с использованием модели Wang—Sheeley—Alge по нескольким источникам фотосферного магнитного поля от 1 до 7 дней вперед можно найти на сайте http:// www.sw-pc.noaa.gov/ws/.

ДАННЫЕ И МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ

Ранее упоминалось, что обычно для прогнозирования скорости рекуррентных потоков СВ используется информация о параметрах КД или о значениях магнитного поля на фотосфере, получаемая с космических аппаратов или наземных обсерваторий. Однако не стоит оставлять без внимания и такие данные, как значения скорости потоков СВ, измеряемые на околоземной орбите на предыдущих оборотах. В течение солнечного цикла существуют периоды, когда наблюдается очень хорошая корреляция между повторяющимися высокоскоростными потоками СВ в течение нескольких оборотов, а в период спада солнечной активности — в течение десятка оборотов Солнца. На рис. 1 приведен пример хорошей повторяемости потоков СВ с мая по сентябрь 2010 г Небольшие изменения в размерах и границах КД от оборота к обороту безусловно влияют на профиль и амплитуду потоков СВ, но обычно между соседними оборотами это влияние не так велико. Конечно, процессы реконфигурации глобального магнитного поля Солнца, а также спорадические процессы на Солнце (вспышки, корональные выбросы масс) могут изменить структуру потоков СВ, наблюдаемую на предыдущем обороте, очень сильно (Veselovsky и др., 200ба). В таких случаях без текущей информации о спорадических событиях и об изменениях в параметрах КД не обойтись. В представленной работе мы использовали данные об изменении суточных значений площадей КД, полученных с разных космических аппаратов и в различных спектральных диапазонах, оставляя за рамками нашего исследования потоки СВ, связанные со спорадическими событиями.

В работе использовались изображения Солнца, полученные прибором SWAP (Sun Watcher with Active Pixels and Image Processing) со спутника PROBA2 (PRoject for OnBoard Autonomy) в спектральном диапазоне с центром на длине волны 17.4 нм (Berghmans и др., 200б; Halain и др., 2010). Также мы работали с данными, полученными с космической обсерватории SDO (Solar Dynamics Observatory) (Hurlburt и др., 2010). Использовались изображения, полученные прибором AIA (Atmospheric Imaging Assembly) с центром на длинах волн 19.3 нм и 17.1 нм. Данные собирались и обрабатывались в стандартном текстовом формате fits с периодом одно изображение в день. В

1050 950 850 ^ 750 км 650 ^ 550 450 350 250

— Наблюдаемая скорость СВ

— Период 28 дней

Период 27 дней Период 29 дней

0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0

2 2 2 2 2 £N 2 2 £N

(N (N (N (N (N (N (N (N (N

(N to чо 00 СЛ

0 0 0

0 0 0

£N £N 2

£N

Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.

Показать целиком

Пoхожие научные работыпо теме «Астрономия»