利用H_p分量预测空间环境地磁活动指数K_p
  • 【摘要】

    地磁场扰动可以引起近地空间环境(包括电离层和磁层)一系列变化,地磁K_p指数是空间天气扰动的重要参考指标.采用地球同步轨道GOES-8卫星监测到的垂直于同步卫星轨道平面的地磁分量H_p数据,分析了地磁Kp指数与H_p分量波动幅度间的统计关系,结果显示,H_p分量的变化与K_p指数具有很好的相关性.利用回归分析和RBF神经网络方法,建立了Kp指数现报模型,根据地球同步轨道地磁场H_p分量的变化,计算... 展开>>地磁场扰动可以引起近地空间环境(包括电离层和磁层)一系列变化,地磁K_p指数是空间天气扰动的重要参考指标.采用地球同步轨道GOES-8卫星监测到的垂直于同步卫星轨道平面的地磁分量H_p数据,分析了地磁Kp指数与H_p分量波动幅度间的统计关系,结果显示,H_p分量的变化与K_p指数具有很好的相关性.利用回归分析和RBF神经网络方法,建立了Kp指数现报模型,根据地球同步轨道地磁场H_p分量的变化,计算出相同时段的K_p指数.监测结果表明,预报方法具有一定的有效性和实用性,特别是人工神经网络模式计算的K_p指数与实测结果吻合很好.利用此方法能够在不依赖于地面地磁探测数据的情况下,快速预报地磁扰动,及时为空间天气保障提供参考.同时,鉴于中国即将发射的风云四号搭载有地磁场探测仪,本项研究可为自主数据的应用奠定基础. 收起<<

  • 【作者】

    宋丹  薛炳森  程国生 

  • 【作者单位】

    南京信息工程大学数学与统计学院/国家卫星气象中心

  • 【刊期】

    空间科学学报 ISTIC PKU 2013年2期

  • 【关键词】

    地磁场  H_p分量  Kp指数  预测  Magnetic field  H_p component  Kp index  Prediction 

  • 【基金项目】

    公益性气象行业专项资助(GYHY200906013)