Моделирование времени прихода корональных выбросов массы на околоземную орбиту по параметрам диммингов

Толық мәтін

ВВЕДЕНИЕ

Наиболее частой причиной сильных геомагнитных возмущений (Dst ≤ –100 нТл) являются межпланетные корональные выбросы масс (МКВМ) [1] – крупномасштабные магнитоплазменные структуры, наблюдаемые как транзиентные возмущения в солнечном ветре. МКВМ представляют собой проявления корональных выбросов масс (КВМ) в межпланетном пространстве и образуются на Солнце в результате формирования магнитного жгута в короне. Во время распространения МКВМ в гелиосфере из-за взаимодействия с окружающим солнечным ветром на переднем фронте выброса могут образовываться области возмущения – ударные волны (shock) и области сжатия (sheath). Основная часть (тело) МКВМ в зависимости от силы переносимого выбросом магнитного поля может быть классифицирована как магнитное облако или как выброс вещества (ejecta). Магнитные облака с предшествующими им областями сжатия обладают наибольшей геоэффективностью среди всех типов солнечного ветра [2].

Распространение МКВМ в гелиосфере и кинематика процесса зависят от скорости, массы, размеров КВМ, а также от скорости фонового солнечного ветра и коэффициента взаимодействия МКВМ с фоновым ветром (drag parameter) [3]. Существует множество различных моделей распространения МКВМ – эмпирические модели, численные магнитогидродинамические (МГД) модели [4]. В МГД-моделях, таких как WSA-Enlil+Cone [5] или Euphoria [6] используются численные методы для решения МГД-уравнений в различных областях гелиосферы, что позволяет получить трехмерное поле плазменных (скорость, плотность и температура протонов) параметров фонового солнечного ветра в зависимости от времени. В качестве входных данных обычно используются магнитограммы Солнца. КВМ при этом инжектируется в фоновый солнечный ветер с использованием как приближения конуса [7], так и других, например, модели сферомака [8]. Другие модели, например, Effective Acceleration Model (EAMv2) [9] и Shock Arrival Time Model (SARM) [10], используют предположения об ускорении или замедлении КВМ фоновым солнечным ветром. Одной из таких моделей является Drag-based model (DBM) [11]. В основе этой модели лежит предположение о том, что на определенном расстоянии от Солнца влияние силы Лоренца становится незначительным, и движение МКВМ с этого момента начинает определяться лишь его взаимодействием с окружающим солнечным ветром. Ошибки прогноза DBM-модели сравнимы с магнитогидродинамическими моделями (WSA-ENLIL), но при этом DBM-модель вычислительно менее затратна по сравнению с ними [12].

Одним из ключевых моментов для заблаговременного (2…5 сут) прогноза прихода МКВМ на орбиту Земли является получение входных данных из наблюдений Солнца для используемых моделей распространения МКВМ в гелиосфере. Обработка изображений коронографа дает информацию только о проекции скорости КВМ на картинную плоскость, и используя наблюдения из одной точки невозможно восстановить направление распространения выброса и его точную скорость. Эта проблема решается наблюдением КВМ из нескольких точек гелиосферы, что возможно благодаря миссии STEREO [13]. Однако, контакт со STEREO-B был потерян, и из-за движения спутников по орбите стерео-наблюдения КВМ, направленных на Землю, возможны только в те моменты времени, когда STEREO-A находится на оптимальном угловом расстоянии от Земли, что ограничивает возможности систем краткосрочного непрерывного прогноза КВМ в режиме реального времени. Удобной точкой для стерео-наблюдений является точка Лагранжа L5 [14], в которую в будущем могут быть отправлены космические аппараты. Альтернативные методы предлагают корректировку вычисляемой по наблюдениям в коронографе скорости КВМ с помощью линейных соотношений или геометрических выкладок [15].

Помимо важности корректировки скорости как таковой, направление распространения КВМ необходимо также для отбора событий, направленных к Земле. Для этой задачи используются данные наблюдений Солнца в рентгеновском и УФ-диапазоне (например, данные камеры SDO/AIA), позволяющие найти на солнечном диске активную область, вспышку или корональный димминг, которые можно соотнести с КВМ, и использовать их координаты для определения направления распространения КВМ. Корональные димминги – это кратковременные локальные понижения яркости диска Солнца в жестком ультрафиолетовом и мягком ренгтеновском излучении, вызванные понижениями плотности вещества в короне Солнца из-за выброса солнечной плазмы. В различных опубликованных исследованиях обсуждается связь диммингов и КВМ [16, 17]. В ряде работ подробно описан статистический анализ между параметрами диммингов и параметрами КВМ: скоростью, массой, по наблюдениям на диске [18–20] и над лимбом [21]. Димминги могут содержать в себе информацию о ранней фазе развития КВМ, включая данные о нерадиальной составляющей направления распространения КВМ [22]. Такие данные помогают уточнять модели распространения КВМ в гелиосфере.

В различных работах [23, 24] упоминаются так называемые скрытые КВМ – «stealth CME», для которых сложно найти корональный источник или изображение в коронографе, что связывают как со слабыми событиями, так и с узкими направленными к Земле КВМ, не попадающими в поле зрения коронографа. Последние могут иметь корональный источник, локализованный в центральной части солнечного диска.

Ранее для определения начальной скорости возможного КВМ (на расстоянии 20 R_⊙) по параметрам диммингов были построены корреляционные зависимости между диммингами и сопоставленными с ними КВМ [25]. Полученные зависимости были использованы для моделирования МКВМ с целью оценки времени прибытия на орбиту Земли и скорости МКВМ по параметрам диммингов, расположенных в центральной области диска Солнца за период с 2010 по 2018 гг. Цель настоящей работы – разработка модели заблаговременного (2…5 сут) прогноза прихода МКВМ на околоземную орбиту по данным наблюдений Солнца с тем, чтобы эта модель работала в режиме реального времени. Для моделирования времени и скорости прогноза МКВМ в настоящей работе использовалась модель DBM. В качестве входных параметров для данной модели рассматривались параметры КВМ, наблюдаемые в коронографе. Были выбраны КВМ, которые с большей вероятностью достигнут околоземной орбиты. Для отбора использовались параметры КВМ и их сопоставление с корональными диммингами. Был проведен анализ данных с целью нахождения эмпирического соотношения между максимальным скачком яркости димминга и скоростью КВМ, которое использовалось для оценки скорости КВМ (для этого были взяты параметры 41 димминга и 43 КВМ). На основе полученного соотношения построены модели прогноза МКВМ только по данным корональных диммингов и проанализировано качество прогноза в сравнении с прогнозом по параметрам КВМ. Кроме того, построены модели прогноза МКВМ по параметрам корональных диммингов, расположенных в центральной области диска Солнца, для которых в рамках нашей системы не было отобрано подходящего КВМ по параметрам, времени, и местоположению.

ДАННЫЕ И МЕТОДЫ

Информация о КВМ (время начала и конца наблюдения, скорость, позиционный угол pa и угол раствора da КВМ в коронографе) получена из системы автоматического детектирования CACTus (https://www.sidc.be/cactus) [26], работающей на данных коронографа SOHO/LASCO. Как параметр, характеризующий скорость, выбрана средняя скорость КВМ. Информация о диммингах получена из системы Solar Demon (https://sidc.be/solardemon/) [27], в которой параметры диммингов рассчитываются по изображениям с телескопа SDO/AIA. Для моделирования и дальнейшего анализа был выбран период с 2010 по 2018 гг. (большая часть 24-го солнечного цикла). Исходные данные из каталога CACTus проходили дополнительную обработку: КВМ из каталога, начинающиеся в одно и то же время в пределах 50 мин, и с перекрывающимися углами, объединялись. Далее исключались узкие КВМ: экваториальные (60° < pa < 120° либо 240° < pa < 300°) – КВМ считаются узкими, если da < 30°; полярные (pa < 60°, 120° < pa < 240°, pa > 240°) КВМ считаются узкими при da < 60°. Также были исключены из дальнейшего моделирования слабые (с малыми значениями яркости или с малыми изменениями яркости и площади), непродолжительные (короче 10 мин) и залимбовые димминги. КВМ и димминги были соотнесены между собой по времени начала и местоположению [28]. В этой работе моделируются события из центральной области диска Солнца (от –10° до 10° долготы, от –15° до 15° широты): всего под эти условия подходит 41 димминг за 2010–2018 гг., которым соответствует 43 КВМ. Причиной этого может быть как визуальная фрагментация единого КВМ, который система считала как несколько событий, так и явление нескольких КВМ, происходящих одновременно на видимой и обратной сторонах Солнца так, что различить какой из них относится к наблюдаемому диммингу невозможно. Средний угловой раствор исследуемых КВМ (da) равен 109°, шесть из них – частичное или полное гало.

Ранее нами было показано [25], что присутствует умеренная зависимость скорости КВМ (средней скорости, измеренной в коронографе по CACTus) от параметров соответствующего димминга (минимальной полной яркости, максимальной площади, максимального скачка яркости). Корреляционные зависимости также были получены в других работах [20, 21], но на других данных (авторы сами занимались обработкой изображений). Основанная на этих корреляциях эмпирическая зависимость была получена и использована для оценки скоростей КВМ, соответствующих диммингам в центральной области диска. Для этой выборки скорость КВМ v зависит от максимального скачка яркости maxdrop следующим образом:

$\lg \nu =2.22+0.20\cdot \mathrm{lgmax}drop.$ (1)

По этой формуле в настоящей работе были рассчитаны скорости соответствующих КВМ из выборки. Для данных событий средняя скорость, рассчитанная в CACTus, составила 433 км/с; средняя скорость, рассчитанная по параметрам диммингов, составила 403 км/с. В рамках модельного представления мы получили, что для низкоскоростных КВМ скорости по диммингам получаются завышенными относительно скоростей, полученных по наблюдениям с коронографа; для высокоскоростных – заниженными, что отображено на рис. 1. Вероятно, это связано с различным количеством КВМ с разными скоростями в не очень большой выборке.

 

Рис. 1. Соотношение между скоростями КВМ, полученными на разных данных. По оси X – скорости КВМ по данным коронографа; по оси Y – скорости КВМ, рассчитанные по формуле (1); черная линия – y = x; r – коэффициент Пирсона; rs – коэффициент Спирмена.

Для моделирования распространения КВМ в гелиосфере использована модель DBM, основанная на следующем выражении для ускорения:

$a\left(t\right)=-\gamma \left(v-w\right)\left|v-w\right|,$

где a(t) – ускорение КВМ в данный момент времени; v – его текущая скорость; γ – коэффициент взаимодействия (drag parameter); w – скорость фонового солнечного ветра.

При условии, что γ, w не зависят от t, решение задачи выглядит следующим образом:

$r\left(t\right)=\pm \frac{1}{\gamma }\ln \left[1\pm \gamma \left(v_0-w\right)t\right]+wt+r_0,$

$v\left(t\right)=\frac{v_0-w}{1\pm \gamma \left(v_0-w\right)}+w,$

где r(t) – пройденное расстояние, r₀ = 20 R_⊙; $v_0$ – скорость КВМ на расстоянии 20 радиусов Солнца. Знак $\pm$ при этом зависит от того, ускоряется или замедляется КВМ, т. е. +, если $v_0>w$, и -, если $v_0<w$. Значение гамма выбиралось в зависимости от начальной скорости события и составляло 0.5·10^–7 км^–1, 0.2·10^–7 км^–1 и 0.1·10^–7 км^–1 для диапазонов скоростей менее 500 км/с, от 500 до 1000 км/с и более 1000 км/с соответственно. В общем случае параметр гамма описывается соотношением $\gamma =c_{d}A{\rho }_w/M+M_v$. Выбор фиксированных значений параметра γ для интервалов скоростей КВМ обусловлен сложностью учета всех параметров КВМ (плотности, массы, размера) в режиме реального времени. В работах нескольких авторов допускается использование постоянного значения γ [11, 29, 30]. Прибытие КВМ на расстояние 20 R_⊙ пересчитывалось в приближении равномерного движения. Скорость фонового солнечного ветра рассчитывалась как скорость высокоскоростных потоков, истекающих из корональных дыр, с использованием прогноза по площади корональных дыр (https://swx.sinp.msu.ru/models/solar_wind.php?gcm=1) [31]. Параметры корональных дыр получены с использованием анализа изображений Солнца с SDO/AIA в длине волны 19.3 нм. Скорость солнечного ветра считалась постоянной внутри интервалов, разделенных точками 20, 65, 115, 165 и 215 R_⊙ – в этих точках происходил пересчет и менялись входные данные DBM-модели. Это сделано для того, чтобы учесть случаи, когда по мере распространения в гелиосфере более быстрые КВМ достигают квазистационарных потоков солнечного ветра с другой скоростью, либо же квазистационарные потоки догоняют более медленные КВМ.

В настоящей работе сравниваются два метода прогноза, использованные для описанной выборки событий. В первом методе используются скорости КВМ, полученные из базы CACTus (далее будем называть его метод 1). Во втором методе начальные скорости КВМ рассчитаны с использованием данных о диммингах по формуле (1) (далее будем называть его метод 2). Такие события считаются распространяющимися равномерно до 20 R_⊙: начальной точкой для диммингов является 1 R_⊙, для КВМ – 5 R_⊙. После этого скорости поступают на вход DBM-модели. Для оценки результатов прогноза проведено объединение каталогов МКВМ (https://swx.sinp.msu.ru/tools/icme_list.php). Объединенный каталог получен путем сопоставления каталога МКВМ Ричардсона и Кейн (https://izw1.caltech.edu/ACE/ASC/DATA/level3/icmetable2.htm), списка зарегистрированных у Земли МКВМ с сервиса CCMC CME Scoreboard (https://kauai.ccmc.gsfc.nasa.gov/CMEscoreboard/), каталога крупномасштабных типов солнечного ветра ИКИ РАН (отобраны типы, соответствующие КВМ) (ftp://ftp.iki.rssi.ru/pub/omni/catalog/). Всего в объединенном каталоге 404 события. Этапы моделирования отображены на рис. 2.

 

Рис. 2. Схема моделирования с использованием двух методов.

 

РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

Для каждого события вычислены время и скорость прихода МКВМ на орбиту Земли (1 а. е.), далее проводился поиск подходящего события в объединенном каталоге. Ошибка прогноза вычислялась как:

$dT=T_{прогноз}-T_{каталог},$ (2)

$dV=V_{прогноз}-V_{каталог},$ (3)

Для анализа результатов прогноза все события были разделены на три группы: false alarm (fa), hit, и hit* [32, 4]. False alarm – события, которые были предсказаны, но не были соотнесены с наблюдаемыми МКВМ из объединенной базы данных по времени прогноза. Hit – события, в которых спрогнозированному МКВМ удалось найти соответствие в каталоге с точностью в 24 ч (т. е., |dT| < 24 ч). Hit* – события прогноза, в которых одному МКВМ из каталога можно поставить в соответствие несколько спрогнозированных МКВМ.

В таблице 1 приведено сравнение результатов прогноза по двум методам (с использованием скоростей по данным коронографа и с использованием параметров диммингов). Как было описано выше, различие в количестве событий (43 для прогноза по методу 1 и 41 для прогноза по методу 2) обусловлено тем, что некоторым диммингам по нашему алгоритму можно поставить в соответствие несколько КВМ из каталога, что связано с фрагментацией изображения КВМ в коронографе и считыванием их системой CACTus как разные события. Видно, что доля событий hit чуть больше во втором случае (44% против 37%). Для этих событий прогноз по КВМ в среднем опережает регистрируемый в каталоге МКВМ; прогноз по диммингу запаздывает. При этом стандартное отклонение и средняя абсолютная ошибка по времени меньше для второго метода.

 

Таблица 1. Сравнение точности прогноза времени прихода КВМ на околоземную орбиту, полученного двумя методами

	Прогноз с использованием скоростей КВМ
	по CACTus (метод 1)	по данным о диммингах (метод 2)
Все события	43	41
Fa, число событий (доля)	24 (55%)	21 (51%)
Hit число событий (доля)	16 (37%)	18 (44%)
Hit* число событий (доля)	3 (7%)	2 (5%)
<dT>, ч	–2.1	2.2
min dT, ч	–19.2	–21.7
max dT, ч	22.2	20.5
Стандартное отклонение, ч	12.6	11.9
Средняя абсолютная ошибка, ч	10.0	9.3

 

Из 16 событий hit для метода 1 и 18 событий hit для метода 2, двумя методами одновременно были предсказаны 11 событий. Из них пять были предсказаны с меньшей ошибкой по методу 1, и 6 по методу 2. Девять событий (82%) предсказано с ошибкой скорости меньше 100 км/с по методу 1, и восемь событий (73%) – по методу 2. Для этого набора событий (общие hit) тоже характерно опережение по первому методу и запаздывание по второму методу относительно времени наблюдения МКВМ в каталоге. При этом скорость солнечного ветра получается завышена по методу 1 и занижена по методу 2 (табл. 2). Среди 11 событий первый метод дал меньшие ошибки прогноза по времени для КВМ с изначально более высокими скоростями (от 512 до 664 км/с), а второй дал меньшие ошибки для более низких скоростей (от 258 до 447 км/с). Это происходит из-за упомянутого ранее найденного соотношения (1) между КВМ и параметром димминга.

 

Таблица 2. Точность прогноза времени и скорости прихода КВМ на орбиту Земли для событий hit и hit*, рассчитанная по двум методам для набора событий МКВМ, предсказанных двумя методами одновременно

Параметры	Прогноз с использованием скоростей КВМ
	по CACTus (метод 1)	по данным о диммингах (метод 2)
<dT>, ч	–4.5	3.0
min dT, ч	–19.2	–17.0
max dT, ч	14.0	20.5
Стандартное отклонение T, ч	12.5	11.6
Средняя абсолютная ошибка, ч	9.5	9.0
<dV>, км/с	25	–5
min dV, км/с	–185	–185
max dV, км/с	121	128
Стандартное отклонение V, км/с	88	90
Средняя абсолютная ошибка, км/с	66	72

 

Среди 11 событий, предсказанных двумя методами, встречаются события, вызвавшие как умеренные геомагнитные возмущения, так и слабые (использован минимальный Dst из базы данных OMNI, https://omniweb.gsfc.nasa.gov/). Для слабых геомагнитных возмущений (Dst > –50 нТл) по двум методам удачно (hit) спрогнозировано девять событий, для умеренных (–50 нТл > Dst > –100 нТл) таких событий два. Причем среди слабых геомагнитных возмущений выше доля событий, которые были лучше спрогнозированы по методу 2 (67%), в то время как все МКВМ, вызвавшие умеренные геомагнитные возмущения, были точнее предсказаны по методу 1 с использованием скоростей КВМ. Среди событий, предсказанных двумя методами по отдельности (16 и 18 для 1-го и 2-го метода соответственно), встречаются также и события, вызвавшие сильные геомагнитные возмущения (Dst < –100 нТл). Распределение событий по силе геомагнитного возмущения для двух методов представлено на рис. 3. Опять же, для слабых возмущений больше событий лучше спрогнозированных по методу 2, а все сильные события были предсказаны лучше по методу 1. Вероятная причина этого – заниженная оценка скорости по параметрам димминга более быстрых геоэффективных КВМ, которые с большей вероятностью приведут к более сильной магнитной буре.

 

Рис. 3. Геомагнитные возмущения, вызванные спрогнозированными событиями, по оси Y отложено количество событий каждой группы. Dst – минимальный Dst-индекс, зафиксированный на орбите Земли по базе данных OMNI за период от начала наблюдения тела МКВМ (или ударной волны) до момента конца наблюдения МКВМ (либо в течение 20 ч после начала наблюдения).

 

Также были спрогнозированы события МКВМ из независимой выборки – димминги из центральной части диска Солнца, которым не были поставлены в соответствие КВМ по нашему алгоритму (282 димминга). Прогноз был выполнен для исследования возможности прогнозирования КВМ, не наблюдаемых в коронографе, которые могут иметь источники в центральной части солнечного диска. Соотнесение спрогнозированного события и события из каталога МКВМ производилось по времени прихода с точностью до 24 ч. Получено, что по методу 1 в этой выборке для 161 события (57%) не были спрогнозированы МКВМ, т. е. события false alarm; для 121 события (43%) были спрогнозированы МКВМ – события hit. Следует отметить, что 121 диммингу, для которых был сделан прогноз, соответствует всего 59 МКВМ. Из них 37 диммингов – одиночные, то есть однозначно сопоставляются с МКВМ, остальные же 84 димминга соответствуют 22 МКВМ. Таким образом, в 63% случаев для МКВМ соответствие димминг – МКВМ однозначное, однако, более, чем в трети случаев (37%) одному МКВМ соответствует в среднем 2.4 димминга. В случаях множественных диммингов сложно определить, действительно ли процессы, связанные с диммингом из центральной части диска Солнца, являлись причиной МКВМ из каталога, особенно в максимуме солнечной активности при высокой частоте появления диммингов. Распределение МКВМ по количеству подходящих диммингов показывает, что хотя большая часть множественных событий (37 МКВМ) представляет собой ситуацию, в которой одному МКВМ соответствует два димминга, существуют случаи, когда одному спрогнозированному с точностью до 24 ч МКВМ можно поставить в соответствие 7, 8 и 10 диммингов, по параметрам которых был спрогнозирован МКВМ. Рассмотрим подробнее одно из таких событий.

В таблице 3 представлены данные восьми диммингов, по параметрам которым на основе DBM-модели был спрогнозирован один и тот же МКВМ. Рассматриваемый МКВМ был зарегистрирован у орбиты Земли 08.II.2014 в 01:00 и продлился до 12:00 9.II.2014, согласно каталогу Ричардсона и Кейн. МКВМ вызвал слабое геомагнитное возмущение. Средняя скорость солнечного ветра за этот период по данным базы OMNI составляла 421 км/с. По каталогу Ричардсона и Кейн данное событие было сопоставлено с КВМ, который произошел 4.II.2014 в 00:36. В базе данных CACTus временем начала этого КВМ указано 4.II.2014 00:24. Этому КВМ не был поставлен в соответствие ни один димминг из базы Solar Demon из-за отсутствия регистраций диммингов в течении двух часов, предшествующих КВМ, что является необходимым критерием установления соответствия.

 

Таблица 3. Список диммингов, соотнесенных с межпланетным корональным выбросом массы, продлившимся на орбите Земли с 08.II.2014 до 9.II.2014

ID	Tstart, дд.мм.гг. (чч.мм)	v0, км/с	w20, км/с	Tdbm дд.мм.гг. (чч.мм)	vdbm, км/с	dT, ч	dV, км/с
6781	02.II.2014 (02:48)	259	300	08.II.2014 (11:55)	280	10.9	–141
6794	02.II.2014 (11:18)	438	300	07.II.2014 (02:01)	339	–23.0	–82
6813	02.II.2014 (22:00)	230	300	08.II.2014 (12:46)	503	11.8	82
6816	02.II.2014 (22:36)	327	300	08.II.2014 (07:05)	317	6.1	–104
6820	02.II.2014 (23:30)	290	300	08.II.2014 (12:25)	468	114	47
6842	04.II.2014 (04:24)	230	505	08.II.2014 (10:57)	523	10.0	102
6861	05.II.2014 (10:28)	413	600	08.II.2014 (22:51)	528	21.9	107
6864	05.II.2014 (12:56)	470	587	08.II.2014 (22:59)	526	22.0	105

Примечание. ID – идентификационный номер димминга в базе Solar Demon; T_start – дата и время начала димминга; v₀ – начальная скорость КВМ, рассчитанная по формуле (1); w₂₀ – фоновая скорость солнечного ветра на расстоянии 20 радиусов Солнца в момент прихода КВМ на это расстояние; T_dbm, v_dbm – прогнозируемые время и скорость КВМ на орбите Земли; dT и dV – ошибки прогноза, рассчитанные по формулам (2), (3).

 

Разброс по времени начала появления димминга на Солнце по данным базы Solar Demon между самым ранним и самым поздним диммингом, в этом случае, составил более 82 ч. Прогнозирование одного и того же МКВМ по параметрам диммингов, наблюдаемых в различное время, можно объяснить тем, что скорости КВМ, рассчитанные по параметрам наблюдаемых ранее диммингов, составляли около 300 км/с при фоновой скорости 300 км/с, а скорости, полученные по наблюдаемым позже диммингам, имели значения около 520 км/с при фоновой скорости более 580 км/с. На рис. 4 можно увидеть динамику рассчитанных по параметрам димминга скоростей выбросов во времени для начальной и конечной точек моделирования каждого события. Изменение скоростей при моделировании связано с особенностями DBM-модели: скорость выброса стремиться к скорости фонового солнечного ветра, поэтому некоторые КВМ ускоряются, а некоторые замедляются. Изначальное отличие скоростей, а также их динамика во время моделирования приводит к тому, что порядок прихода событий отличается от изначального порядка, то есть в процессе распространения происходит взаимодействие выбросов между собой и с высокоскоростным потоком. Таким образом, высокоскоростной поток, наблюдавшийся во время распространения выбросов по данным диммингов с более поздним временем начала, и их изначально большая скорость позволили им «догнать» более ранние выбросы и достигнуть орбиты Земли с разницей менее 12 ч. Поэтому эти несколько корональных источников можно отнести к одному МКВМ, так как наше условие сопоставления допускает ошибку прогноза до 24 ч. Наша модель не описывает КВМ – КВМ взаимодействие, однако представленный в статье предварительный расчет показывает неоднозначность установления связи коронального источника МКВМ с МКВМ, измеренным на околоземной орбите. Для установления однозначной связи нужны более детальные исследования и расчеты для каждого случая регистрации димминга. Это представляется затруднительным при использовании для прогнозирования МКВМ в режиме, близком к реальному времени, когда данные наблюдений должны поступать каждый час или раз в несколько часов. В случаях, где один МКВМ можно соотнести с 7 и с 10 диммингами, также имеет место взаимодействие более поздних диммингов с высокоскоростными потоками.

 

Рис. 4. Скорости КВМ, смоделированные по зарегистрированным в феврале 2014 г. диммингам, прогнозирующих МКВМ 8.II.2014 (01:00). Маркерами указаны начальные скорости выбросов (рассчитанные по формуле (1)) и скорости, полученные после моделирования прихода выбросов к Земле по DBM-модели с учетом меняющегося фонового ветра. В рамках указаны ID диммингов из базы Solar Demon, пунктирными вертикальными линиями отмечены моменты начала и конца МКВМ. По оси Y указана скорость в км/с, по оси X – дни в феврале 2014 г.

 

В настоящей работе проанализирован разброс по времени начала между самым ранним и самым поздним диммингом из базы Solar Demon в тех случаях, когда модель, используя параметры нескольких диммингов, прогнозирует один и тот же МКВМ с точностью до 24 ч. В среднем эта величина составляет 18.6 ч, и для 68% МКВМ, спрогнозированных более чем одним диммингом, не превышает 24 ч. События, для которых эта разница превышает 24 ч, в основном связаны с большим количеством подходящих для прогноза МКВМ диммингов (более четырех). Самый большой разброс диммингов во времени наблюдается для рассмотренного ранее события. Для события с максимальным количеством подходящих диммингов (10), эта величина составляет 24.07 ч.

Таким образом, при описанном подходе в режиме реального времени применение диммингов из базы данных Solar Demon в некоторых случаях можно использовать для расчета начальных скоростей КВМ перед использованием скоростей с коронографа. При прогнозе по методу 2 меньшие ошибки получаются в тех случаях, когда КВМ изначально имеет меньшую скорость, а для высокоскоростных событий лучше работает прогноз по методу 1. Среди событий hit прогноза по независимым диммингам 23 МКВМ не были спрогнозированы ранее по алгоритму моделирования с использованием данных о скоростях КВМ при наблюдении в коронографе [28]. Среди них есть МКВМ, вызвавшие средние (4 события) и сильные (2 события) геомагнитные возмущения. В 19 из 23 случаев МКВМ были спрогнозированы по одиночным диммингам. Не спрогнозированные ранее МКВМ распределены по количеству приблизительно равномерно в 2011–2016 гг. Среди 23 МКВМ нет ни одного случая, когда КВМ не был бы зарегистрирован в CACTus – эти события не были спрогнозированы, так как не прошли фильтры (КВМ имел слишком маленький угловой раствор, либо соответствующий ему димминг наблюдался на лимбе). Таким образом, метод 2 может помочь в тех случаях, когда КВМ плохо различимы в коронографе. Однако в максимуме солнечной активности возрастает количество наблюдаемых диммингов, и не все из них могут быть связаны с МКВМ, пришедшими к Земле.

Использование диммингов является важным элементом прогнозирования КВМ. Димминги могут быть использованы для отбора КВМ, которые потенциально могут достичь околоземной орбиты. Кроме того, в некоторых случаях (23 МКВМ) они помогают прогнозировать МКВМ, которые система, построенная на данных КВМ, спрогнозировать не смогла.

ВЫВОДЫ

1. Входные данные модели прихода МКВМ к Земле дополнены параметрами диммингов, что позволяет сделать прогноз и в случае невозможности подобрать по времени и местоположению КВМ для димминга, наблюдаемого в центральной области диска Солнца.
2. На основе данных солнечных наблюдений телескопом SDO/AIA и коронографом SOHO/LASCO за 2010–2018 гг. выделено 41 событие, в которых удалось установить связь между КВМ и диммингом.
3. Получено эмпирическое соотношение (1), позволяющее рассчитать скорость КВМ по максимальному скачку яркости димминга (для диммингов, расположенных от –10° до 10° долготы, от –15° до 15° широты и связанных с КВМ).
4. В целях прогноза прибытия МКВМ на орбиту Земли проведено моделирование скорости МКВМ двумя способами: с использованием параметров КВМ из системы автоматического детектирования CACTus, а также с использованием параметров димминга. Из 11 событий, в которых время прихода МКВМ было предсказано с точностью до 24 ч (событие типа hit), 6 событий были предсказаны лучше с использованием данных о диммингах, 5 событий – с использованием скорости КВМ с коронографа.
5. Соотношение (1), использующее изменения параметров диммингов, позволяет лучше прогнозировать МКВМ, приводящие к слабым геомагнитным возмущениям.
6. Проведено моделирование МКВМ для диммингов, изначально не соотнесенных с КВМ. Получено, что с точностью до 24 ч МКВМ прогнозируются в 43% случаев. Треть событий оказалась связана с множественными событиями, когда одному МКВМ соответствует несколько диммингов. Особенно часто это происходит в максимуме солнечного цикла при условии, что часть событий распространяется по медленному солнечному ветру, а часть по высокоскоростному. Также на это влияет разброс рассчитанных по параметру димминга скоростей КВМ.

БЛАГОДАРНОСТИ

Авторы выражают благодарность коллективам проектов SDO/AIA, SOHO/LASCO, а также составителям каталогов Solar Demon и CACTus (SIDC, Royal Observatory of Belgium, Brussels), OMNI (Goddard Space Flight Center, NASA), Richardson&Cane ICME List за предоставление доступа к данным.

ФИНАНСИРОВАНИЕ РАБОТЫ

Работа выполнена при поддержке Российского научного фонда, грант № 22–62–00048.

КОНФЛИКТ ИНТЕРЕСОВ

Авторы данной работы заявляют, что у них нет конфликта интересов.

Авторлар туралы

А. Вахрушева

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: vakhr.anna@gmail.com

Научно-исследовательский институт ядерной физики имени Д.В. Скобельцына; Физический факультет

Ресей, Москва

К. Капорцева

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Email: vakhr.anna@gmail.com

Научно-исследовательский институт ядерной физики имени Д.В. Скобельцына; Физический факультет

Ресей, Москва

Ю. Шугай

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Email: vakhr.anna@gmail.com

Научно-исследовательский институт ядерной физики имени Д.В. Скобельцына

Ресей, Москва

В. Еремеев

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Email: vakhr.anna@gmail.com

Научно-исследовательский институт ядерной физики имени Д.В. Скобельцына

Ресей, Москва

В. Калегаев

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Email: vakhr.anna@gmail.com

Научно-исследовательский институт ядерной физики имени Д.В. Скобельцына; Физический факультет

Ресей, Москва

Әдебиет тізімі

Қосымша файлдар