朱小露,薛炳森,程國生 ,蒼中亞,2
1 南京信息工程大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院, 南京 210044 2 國家衛(wèi)星氣象中心, 北京 100081
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宇宙線小波分析在大地磁暴預(yù)報中的應(yīng)用
朱小露1,2,薛炳森2*,程國生1,蒼中亞1,2
1 南京信息工程大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院, 南京 210044 2 國家衛(wèi)星氣象中心, 北京 100081
利用Morlet小波變換方法對北京宇宙線臺站的地面宇宙線強度在地磁暴前后的變化特征進行分析,得到: 1) 在平靜期,北京宇宙線數(shù)據(jù)存在準(zhǔn)24 h周期性的特征,且通過分析周期為12 h的Morlet小波“模”,發(fā)現(xiàn)值穩(wěn)定,且小于0.6; 2) 以90天為時間窗口,對2004年7月地磁暴前后的小波頻譜變化進行詳細分析,發(fā)現(xiàn)當(dāng)發(fā)生大地磁暴時,宇宙線的靜日準(zhǔn)24 h周期被打破,其他周期的波動開始增強.進一步研究發(fā)現(xiàn),周期12h的波動在大地磁暴數(shù)小時到1天左右會出現(xiàn)顯著增強,這一現(xiàn)象在2001、2002和2004年期間的大地磁暴前得到驗證.3) Morlet小波“模”數(shù)據(jù)的急速增大是發(fā)生地磁暴的先兆特征,當(dāng)小波模變化達到一定的閾值就可能發(fā)生大磁暴.本文分析了周期為12 h時小波的模數(shù)據(jù),對強地磁暴事件進行統(tǒng)計,選定閾值0.6,并通過2003年的6次大地磁暴進行預(yù)報驗證,結(jié)果表明該方法不僅能夠?qū)Υ蟮卮疟┦录M行預(yù)報,而且提前量滿足預(yù)報需求,為基于宇宙線實測數(shù)據(jù)預(yù)報地磁暴方法提供了重要基礎(chǔ).
宇宙線; 小波分析; 大地磁暴; 預(yù)報
許多研究已經(jīng)證明,CME是引起大地磁暴的驅(qū)動源(Kim et al.,2007;Wang et al.,2000;Webb et al.,2002).對于CME特征的認識,主要是通過日冕儀得到太陽附近的圖像,而當(dāng)CME進入行星際后,我們無法了解它在行星際的傳播過程,也不能正確評估CME的對地有效性.我們能夠再次感知CME,是它到達L1點,此時距離它對地球的影響只有30 min左右,因此沒有足夠的預(yù)警時間.CME不僅能夠形成激波(涂傳詒,1988),而且其內(nèi)部的磁場也比周圍強,因此能夠改變穿過它的銀河宇宙線的能量和運動方向(Richardson et al.,2000),特別是當(dāng)CME接近地球時,將會引起銀河宇宙線通量的異常擾動.
CME到達地球之前,在其攜帶的強磁場和激波作用下,宇宙線通量會發(fā)生擾動,很多大地磁暴之前宇宙線通量已經(jīng)開始上升,這是由激波加速造成的,而宇宙線通量的Forbush下降則是由于地球處在激波后宇宙線通量的弱區(qū)(Kudela et al.,2001).通常Forbush下降之前的現(xiàn)象在地面不同的宇宙線觀測臺站的同一時間是相似的,通過研究分布在不同經(jīng)度的中子觀測資料可以發(fā)現(xiàn),在地磁暴急始發(fā)生的幾個小時前,宇宙線已經(jīng)發(fā)生預(yù)先的增長或下降,而宇宙線的變化幅度根據(jù)探測位置的不同呈現(xiàn)出不同的形態(tài),對此Belov等(1995)做了統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn),如果在平靜期宇宙線通量每日變化呈正弦特征,那么在一個緯度圈上,各臺站將呈現(xiàn)出不同的變化趨勢,表示不對稱性的增加,而這種現(xiàn)象通常與地磁擾動有一定的聯(lián)系.
CME接近地球時,不僅宇宙線會呈現(xiàn)出明顯的上漲或下降的趨勢,宇宙線通量的上下波動特征也更明顯,薛炳森等(2007)分析了Nagoya宇宙線閃爍體望遠鏡探測數(shù)據(jù)的變化特點,發(fā)現(xiàn)地面宇宙線通量在大地磁暴前的漲落幅度會出現(xiàn)異常增加現(xiàn)象.王晶等(2009)則定性地探討了磁暴前后宇宙線各向異性的演化特征,發(fā)現(xiàn)大地磁暴前,東-西、南-北方向的各向異性指數(shù)的小波系數(shù)會達到一定閾值.這種宇宙線通量異常的波動現(xiàn)象被科學(xué)家稱為“宇宙線閃爍”(Kozlov and Tugolukov,1992).Kozlov和Tugolukov (1992)根據(jù)宇宙線的短時波動特性,提出了反映宇宙線快速變化指數(shù),即“宇宙線閃爍指數(shù)”,根據(jù)該指數(shù)的分布確定了若干等級,經(jīng)統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)該指數(shù)的異常增長可以出現(xiàn)在地磁暴前的2~4 d,這也正是CME從太陽表面發(fā)出的信號.
Kudela等(2001)引入了單站譜密度指數(shù),同樣顯示出與行星際激波的密切聯(lián)系.由單個中子堆連續(xù)數(shù)據(jù)序列得到的譜密度指數(shù)經(jīng)過統(tǒng)計,發(fā)現(xiàn)該指數(shù)可在地磁暴發(fā)生的12~32h之前出現(xiàn)突然增長.
大地磁暴來臨前的宇宙線變化特征可以為大地磁暴的預(yù)報提供一種有效信息,因而宇宙線強度變化特征也正成為空間環(huán)境預(yù)報的有效手段之一.對宇宙線的研究方法有很多種,除了全球分布不對稱性的分析外,對CME引起的宇宙線通量異常波動的分析也是一種重要的分析方法(Dorman,1965).主要包括傅里葉方法、最大熵方法等,但這些傳統(tǒng)的方法得不到信號的局部時頻特征.小波變換(Wavelet Transform,WT)是一種信號的時間-尺度(時間-頻率)分析方法, 具有多分辨率的特點,可以由粗到精逐步觀察信號的變化,小波分析克服了傅里葉方法在時域上定位性的不足,而在時、頻兩域都具有表征信號局部特征的能力(劉珺和周德文,2007),因此能夠?qū)⑿盘柣驁D像分解成交織在一起的多尺度成分,并對不同尺度成分采用相應(yīng)精度的時間域或空間域,從而能夠不斷聚焦到研究對象的任何微小細節(jié).正是由于這些特點,小波分析在宇宙線波動特征的分析中也得到了應(yīng)用.苗娟等(2003)通過宇宙線小波分析,發(fā)現(xiàn)1 h頻率在幾次大地磁暴前有異常增長,樂貴明等(2004)也采用小波分析研究了地磁暴前后的宇宙線頻譜的變化特征.
大多數(shù)基于小波分析的宇宙線特征研究只是針對地磁暴前后的頻譜變化,在進行小波分析時都將地磁暴的時段包含在內(nèi),這樣總結(jié)出來的地磁暴前的宇宙線頻譜特征包含地磁暴過程的影響,并未涉及地磁暴前小波頻譜的動態(tài)變化,不能應(yīng)用到地磁暴預(yù)報中.本文將利用子午工程北京宇宙線臺站的宇宙線數(shù)據(jù)分析宇宙線特定頻率的幅度變化,探索基于小波分析技術(shù)的大地磁暴預(yù)報方法.
CME接近地球時,其前部的激波和攜帶的強磁場將使宙線粒子的原有運行軌道發(fā)生顯著變化,造成到達地球的宇宙線通量發(fā)生擾動,這種擾動不僅表現(xiàn)在宇宙線臺站計數(shù)大小的變化,頻率特征也發(fā)生相應(yīng)變化(Dorman et al.,1984;Morozova et al.,1984;Owens and Jokipii, 1974;Sakai et al.,1985;Chowdhury,2011).Pérez等(1998)的工作進一步發(fā)現(xiàn),宇宙線變化的功率譜在行星際激波到達地球前1 d左右,它的6~8 h頻率附近的振幅會有異常增加,盡管在地磁平靜期間也會出現(xiàn)類似的高頻分量,但其幅度要小得多.此現(xiàn)象可以作為大地磁暴預(yù)報的先兆.
利用小波分析宇宙線通量波動的方法很多,在許多宇宙線特征研究工作中得到了應(yīng)用(Ne?la et al.,2009;Caswell,2014;Kozlov and Markov,2007). 本文選擇Morlet小波方法,將它定義為
Morlet小波不但具有非正交性而且在時間與頻率的局部化之間有著很好的平衡,在許多工作中都被采用(Torrence and Compo,1998;Torrence and Webster,1999;Farge,1992;Grinsted et al.,2004).
在數(shù)據(jù)選用方面,主要采用了北京宇宙線臺站的宇宙線監(jiān)測數(shù)據(jù),考慮北京宇宙線臺站地處中緯(39.4°N),宇宙線計數(shù)率不高,短期內(nèi)通量不確定性較大,因此時間精度取為1 h.北京宇宙線臺站作為子午工程的主力臺站,實現(xiàn)了宇宙線的實時監(jiān)測和數(shù)據(jù)傳輸,可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的技術(shù)處理和分析,能夠達到利用宇宙線數(shù)據(jù)進行大地磁暴預(yù)報/預(yù)警的數(shù)據(jù)要求.
在對北京宇宙線臺站數(shù)據(jù)進行分析之前,要對數(shù)據(jù)的波動頻譜的連續(xù)變化有全面的認識.將宇宙線通量的連續(xù)記錄作為小波分析的信號,利用連續(xù)小波變換能夠反映信號自身時間尺度變換特征,首先對宇宙線通量在在各種頻率下信號的強弱進行整體分析.圖1顯示的是2004年全年北京宇宙線臺站的宇宙線通量數(shù)據(jù)的小波分析結(jié)果,圖中區(qū)域越亮的地方代表此位置的功率譜越強,反映了宇宙線通量的主導(dǎo)波動組分時頻變換的局部性和動態(tài)性特征,黑色粗實線圈閉的值通過了95%置信水平的紅噪聲檢驗,黑色細實線包絡(luò)顯示了COI(Cone of influence,小波影響錐,表示連續(xù)小波變換的數(shù)據(jù)邊緣效應(yīng)影響較大的區(qū)域)區(qū)域(王亞敏等,2011),該曲線以外的功率譜由于受到邊界效應(yīng)影響而不考慮.
從圖1可以看出,宇宙線小波分析功率譜的峰值主要集中在12~24 h周期,這符合宇宙線在平靜期存在準(zhǔn)24 h周期性的特征;但在1月下旬、7月下旬、11月上旬,除了表現(xiàn)出日變化之外,功率譜在低頻部分也出現(xiàn)顯著增強,甚至可以達到16d的周期,并且均通過了95%的顯著性檢驗.通過與2004年的地磁活動記錄(http://www.swpc.noaa.gov/ftpmenu/indices)對比發(fā)現(xiàn),1月22日、7月25日和11月8日分別發(fā)生了強地磁暴,因此可以直觀分析出北京宇宙線通量的Morlet小波分析特征與強磁暴的發(fā)生存在一定的聯(lián)系.
圖2是以90 d為時間窗口長度,逐天往后進行的小波分析,長時間尺度上觀察強磁暴來之臨前的變化特征,顯示強地磁暴發(fā)生的過程中,小波功率譜是如何變化的.其中2a為04-24—07-22,90 d期間小波功率譜特征,可以發(fā)現(xiàn)在強磁暴來臨之前的平靜期,功率譜的峰值主要集中在24 h周期區(qū)域,這與宇宙線靜日存在準(zhǔn)24 h周期性的特征相吻合;圖2b為04-25—07-23期間小波功率譜的特征,可以發(fā)現(xiàn)7月23日的小波功率譜已經(jīng)打破了原有的平靜期集中分布于24 h周期的規(guī)律,功率譜在低頻部分顯著增強,達到4d周期;同樣觀察圖2(c—f),發(fā)現(xiàn)功率譜分布在長周期的區(qū)域越來越多,并且隨著強磁暴的來臨,達到8d周期.這是由于在平靜期24 h周期顯著,對應(yīng)小波功率譜具有較大的模值,而更長周期被掩蓋,其對應(yīng)的小波譜模值較小,未通過顯著性檢驗.磁暴來臨造成宇宙線的擾動,使得更長的周期性顯示出來,對應(yīng)長周期的小波功率譜模值增大,同時周期小于24 h的分量隨著CME的接近也趨于活躍.
Morlet小波可以分別針對“模”、“實部”、“位相”等參數(shù)的變化,進行多方位研究.為了分析在強磁暴來臨前的特征變化情況,本文將Morlet小波分析中的“?!睌?shù)據(jù)提取出來做進一步的研究.
將圖1中2004全年的模數(shù)據(jù)異常與強地磁暴的發(fā)生時間進行對比,可以看出大于48 h周期盡管在大地磁暴前后變化顯著,但這種增長幾乎與強地磁暴同時出現(xiàn),作為先兆,其預(yù)報提前量方面不足.而周期小于24 h的部分,盡管出現(xiàn)增強的時段較多,但大地磁暴之前的強度更大.因此本文選用固定頻率12 h,將小波波模的變化與大地磁暴的發(fā)生時間進行對比分析,結(jié)果如圖3所示.
圖3是2004年全年Morlet小波在12h周期的“?!睌?shù)據(jù)與Ap指數(shù)的對比圖.由地磁觀測數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),在1月22日、7月25日、11月7日分別發(fā)生了強地磁暴,Ap指數(shù)最高達到189,而對應(yīng)小波模也在幾次大地磁暴時急劇增大,這與圖1、2的結(jié)果相同.其中1月22日地磁暴的小波模變化與另外兩次相比不是特別明顯,但相較于背景數(shù)據(jù)還是有一定的變化.這說明宇宙線12 h與大地磁暴之間有著更強的對應(yīng)關(guān)系.為了更加精細的分析小波模與強地磁暴的相關(guān)性,仍以2004年7月為樣本進行具體分析.
為了避免地磁暴事件之后的數(shù)據(jù)對預(yù)報的影響,下面針對2004年7月下旬強地磁暴事件前的北京宇宙線數(shù)據(jù)小波特征變化進行精細分析.參照同期的Ap指數(shù),2004年7月25日Ap指數(shù)達到122,Kp最大為8,為強磁暴事件.選取北京宇宙線的數(shù)據(jù),從2004年7月25日事件前24 h開始,以2160 h(即90天)作為周期窗口進行連續(xù)分析,步長為3 h,向后依次類推進行精細分析,直到7月25日03∶00UT(事件發(fā)生時刻),這樣避免了強地磁暴之后的持續(xù)影響.分析參數(shù)是周期為12 h信號的模,這次事件前的Morlet小波分析結(jié)果如圖4.
圖3 2004年小波“模”的變化(a)與Ap指數(shù)(b)Fig.3 The variation of wavelet module(a) and Ap index(b)
圖4 2004年7月強地磁暴事件前Morlet小波模的分析Fig.4 The analysis of Morlet wavelet module before great geomagnetic storm in Jul,2004
圖4以2004年7月的強地磁暴事件為例,顯示了周期為12 h小波信號的模,以3 h為間隔,也就是強磁暴前24 h(7月24日03∶00UT開始)小波模的變化特征.圖中曲線1是2004年4月25日4∶00—7月24日3∶00(圖只截取了7月25日前8天的變化情況)時間內(nèi)的小波模的變化,曲線2是2004年4月25日7∶00—7月24日6∶00內(nèi)的小波模結(jié)果,曲線3—9以此類推.可以明顯發(fā)現(xiàn)小波模隨著CME的接近,從24日12∶00開始快速增加,最高達到2.9,最大值(曲線5)時間為24日15∶00,這比強磁暴到來的時間提前了12個小時.這個特征反映了CME接近地球時,激波和CME所攜帶的強磁場影響了宇宙線原有的傳播路徑,造成宇宙線通量的不規(guī)則變化,使得宇宙線信號在特定頻率上的突然增強,這種特性為強地磁暴的預(yù)報提供可能性.
為了確定CME引起的強磁暴前宇宙線的頻譜是否具有相似的變化規(guī)律,選取2002、2004、2005三年的所有強磁暴事件進行分析,統(tǒng)計結(jié)果如表1所示.可以看出,選取的3年中所有13次強地磁暴發(fā)生前,周期為12 h的小波波模都有顯著的增加.注意到2005年5月15日的強地磁暴之前,周期為12 h的小波波模達到最大值的時間與地磁暴同步,但波模超過1,說明如果選取較低的波模閾值,這次事件也是可以預(yù)報的.因此,選取合理的波模閾值對地磁暴宇宙線先兆的應(yīng)用非常重要,閾值選擇過大會造成漏報,閾值選擇過小又會造成誤報較大.根據(jù)平靜期和地磁暴前周期為12 h的小波波模的統(tǒng)計,將這個閾值定為0.6.可以看出,以此閾值作為地磁暴先兆,表1中的強磁暴事件均可預(yù)報.
表1 2002、2004、2005年強磁暴事件相關(guān)統(tǒng)計Table1 Statistical analysis of great geomagnetic storm in 2002, 2004 and 2005
為了驗證所確定的周期為12 h的小波波模閾值在強地磁暴預(yù)報中的效果,下面將選擇參加試驗的2003年所有強磁暴事件,檢驗利用周期為12 h的小波波模進行預(yù)報的準(zhǔn)確性.
運用前文小波分析的方法和得到的閾值0.6,對2003年所有強地磁暴事件進行預(yù)報檢驗,結(jié)果如表2.
表2 對2003年預(yù)報強地磁暴事件驗證分析Table 2 The verification of prediction great geomagnetic storm in 2003
由表2可知,2003年共發(fā)生了6次強磁暴事件,其中5次事件達到閾值,預(yù)報準(zhǔn)確率為83%.另外,預(yù)報的時間提前量也是地磁暴預(yù)報的重要指標(biāo),5次地磁暴前,宇宙線12 h波動的“?!边_到閾值的時間比地磁暴的發(fā)生都超前了12 h以上,有的達到24 h提前量,符合預(yù)報要求.但2003年11月20日的地磁暴前宇宙線波動卻沒有達到閾值,通過宇宙線數(shù)據(jù)比對發(fā)現(xiàn),該次事件的Forbush下降的幅度不足5%,明顯弱于其他地磁暴,而且,強地磁暴發(fā)生時,正與冕洞高速流影響地球的時段相重合,可以認為這次強地磁暴是兩種機制疊加的結(jié)果,這種疊加所形成的地磁暴事件在太陽活動下降期較為普遍,因此,此次強地磁暴發(fā)生之前宇宙線擾動不夠明顯.這也提示我們,需要深入研究上述混合型的地磁暴的宇宙線先兆特征.
基于CME接近時對宇宙線通量調(diào)制過程和原理的認識,我們認為CME到達地球附近時,宇宙線在CME伴隨的激波和強磁場的影響下,其通量會發(fā)生異常波動,破壞原有的準(zhǔn)24 h周期.本文利用Morlet小波變換對北京宇宙線臺站的地面宇宙線數(shù)據(jù)在地磁暴前的變化特征進行分析,發(fā)現(xiàn)大地磁暴前大于和小于24 h頻率的波信號都有顯著增強.本文針對2002、2004和2005年所有Kp≥7的13次強地磁暴前的12 h波信號的強度變化進行遞進分析,發(fā)現(xiàn)大地磁暴前信號強度會出現(xiàn)顯著且快速的增加.進而統(tǒng)計分析選定信號強度0.6作為閾值,利用該閾值對2003年的6次大地磁暴進行預(yù)報檢驗,準(zhǔn)確率達到83%(5/6),而且提前量滿足大地磁暴預(yù)報/預(yù)警需求,證明利用該方法能夠?qū)姷卮疟┳鞒鲱A(yù)報.
以上是對北京宇宙線臺站的數(shù)據(jù)在特定頻率上的波動特征進行了詳細分析,初步認為,北京宇宙線臺站宇宙線通量所得到的周期為12 h的小波信號波模的異常增加可以作為大地磁暴預(yù)報的重要先兆,能夠在大地磁暴的預(yù)報/預(yù)警工作中加以應(yīng)用.
通過研究的進一步深入,我們認識到上述結(jié)論只是基于北京宇宙線單臺站數(shù)據(jù)的分析基礎(chǔ)上得出的,而且主要分析的是12 h固定頻率的波動特征.實際上,宇宙線的波動包含了大量CME的間接信息,是判斷CME對地影響的重要手段.今后將繼續(xù)深入分析宇宙線臺站數(shù)據(jù)在其他頻率上的波動特性,挖掘這些特征形成的內(nèi)在機理.本文重點探究了強地磁暴的預(yù)報,對小、中地磁暴的預(yù)報并未進行討論,今后將對其他宇宙線臺站的觀測資料進行綜合分析,爭取能針對小、中、強地磁暴作出相應(yīng)預(yù)報,為開發(fā)基于宇宙線數(shù)據(jù)的地磁暴預(yù)報模型提供更多理論和技術(shù)基礎(chǔ).
致謝 子午工程北京宇宙線臺提供了宇宙線中子探測數(shù)據(jù),美國空間天氣預(yù)報中心(SWPC)提供Kp指數(shù)數(shù)據(jù).
Belov A V, Dorman L I, Eroshenko E A, et al.1995. Anisotropy of cosmic rays and Forbush decreases in 1991.∥Proceedings of 24th International Cosmic Ray Conference, 4: 912-914.
Caswell J M. 2014. Combination of wavelet analysis and artificial neural networks applied to forecast of daily cosmic ray impulses. International Letters of Chemistry, Physics and Astronomy, 34: 55-63.
Chowdhury P. 2011. Study on solar and cosmic ray activities and their periodic behaviour.∥Proceedings of the 29th Meeting of the ASI Conference Series, Vol. 3, 69-74.
Dorman L. 1965. Variation of Cosmin Ray (in Chinese). Beijing: Science Press.
Dorman L I, Libin I Y. 1984. Cosmic-ray scintillations and dynamic processes in space.SpaceSci.Rev., 39(1-2): 91-152.
Farge M. 1992. Wavelet transforms and their applications to turbulence.AnnualReviewofFluidMechanics, 24(1): 395-458.
Grinsted A, Moore J C, Jevrejeva S. 2004. Application of the cross wavelet transform and wavelet coherence to geophysical time series.NonlinearProcessesinGeophysics, 11(5-6): 561-566.
Kim K H, Moon Y J, Cho K S. 2007. Prediction of the 1-AU arrival times of CME-associated interplanetary shocks: Evaluation of an empirical interplanetary shock propagation model.J.Geophys.Res., 122(A5), doi: 10.1029/2006JA011904.Kozlov V I, Tugolukov N. 1992. Intensity scintillations of cosmic rays. I-Verification.Aeron, 32: 153-156.Kozlov V I, Markov V V. 2007. Wavelet image of a heliospheric storm in cosmic rays.GeomagnetismandAeronomy, 47(1): 52-61.
Kudela K, Storini M, Antalova A, et al. 2001. On the wavelet approach to cosmic ray variability. Proceedings of the 27th ICRC, 3773.
Le G M, Ye Z H, Yu S H, et al. 2004. Wavelet analysis of the cosmic ray intensities at Guangzhou muon station during January 7-11, 1997.ChineseJ.Geophys. (in Chinese), 47(2): 190-194.Liu J, Zhou D W. 2007. Application of wavelets analysis in the variation of cosmic ray with time.JournalofHenanInstituteofEducation(NaturalScience) (in Chinese), 16(2): 9-11.
Miao J, Xue B S, Ye Z H. 2003. The wavelet character of cosmic ray intensity before geomagnetic stroms.Chin.J.SpaceSci. (in Chinese), 23(6): 452-458.
Morozova E I, Pissarenko N F, Riedler W, et al. 1984. The magnetic field turbulence near interplanetary shock fronts.AdvancesinSpaceResearch, 4(2-3): 331-334.
Owens A J, Jokipii J R. 1974. Cosmic Ray Scintillations: 3. The low-frequency limit and observations of interplanetary scintillations.J.Geophys.Res., 79(7): 907-912.Pérez-Peraza J, Leyva-Contreras A, Libin I Y. 1998. Prediction of interplanetary shock waves using cosmic ray fluctuations.GeofísicaInternacional, 37(2): 87-93.
Richardson I G, Dvornikov V M, Sdobnov V E, et al. 2000. Bidirectional particle flows at cosmic ray and lower (~1 MeV)
energies and their association with interplanetary coronal mass ejections/ejecta.J.Geophys.Res, 105(A6): 12579-12591.
Sakai T, Kato M, Takei R, et al. 1985. Periodic variations of cosmic ray intensity with period of about 37 minutes observed on April 25th, 1984.J.Geomagn.Geoelectr., 37(6): 659-666.Tu C Y. 1988. Solar Terriscial Physics(in Chinese). Beijing: Science Press.Torrence C, Compo G P. 1998. A practical guide to wavelet analysis.BulletinoftheAmericanMeteorologicalSociety, 79(1): 61-78.
Torrence C, Webster P J. 1999. Interdecadal Changes in the ENSO-Monsoon system.JournalofClimate, 12(8): 2679-2690.
Wang J, Liu S Q, Xue B S, et al. 2009. Anisotropy analyses of cosmic ray before the geomagnetic storm on Sep. 24, 1998.Chin.J.SpaceSci. (in Chinese), 29(5): 495-501.
Wang Y M, Ye P Z, Wang S, et al. 2001. A statistical study on the geoeffectiveness of Earth-directed coronal mass ejections from March 1997 to December 2000.J.Geophys.Res., 107(A11): SSH 2-1-SSH 2-9.
Wang Y M, Zhang B, Guo L X, et al. 2011. Cross wavelet analysis and R/S analysis of relationship between geomagnetic Ap index and sunspot number.ScientiaGeographicaSinica(in Chinese), 31(6): 747-752.Webb D F. 2002. CMEs and the solar cycle variation in their geoeffectiveness.∥Proceedings of the SOHO 11 Symposium on From Solar Min to Max: Half a Solar Cycle with SOHO, 409-419.
Xue B S, Ye Z H, Gong J H. 2007. Preliminary attempt in prediction the geomagnetic storm with ground cosmic ray data.Chin.J.SpaceSci. (in Chinese), 27(3): 218-222.
Zarrouk N, Bennaceur R. 2009. A wavelet based analysis of cosmic rays modulation.ActaAstronautica, 65(1-2): 262-272.
附中文參考文獻
樂貴明, 葉宗海, 余少華等. 2004. 1997年1月7日至11日廣州站宇宙線強度變化特征的小波分析. 地球物理學(xué)報, 47(2): 190-194.
劉珺, 周德文. 2007. 小波分析在宇宙線隨時間變化中的應(yīng)用. 河南教育學(xué)院學(xué)報,16(2):9-10.
苗娟, 薛炳森, 葉宗海. 2003. 地磁暴前地面宇宙線強度變化Morlet小波特征分析. 空間科學(xué)學(xué)報, 23(6): 452-458.
涂傳詒. 1988. 日地空間物理學(xué). 北京: 科學(xué)出版社.
王晶, 劉四清, 薛炳森等. 2009. 1998年9月24日地磁暴前宇宙線各向異性特性分析. 空間科學(xué)學(xué)報, 29(5): 495-501.
王亞敏, 張勃, 郭玲霞等. 2011. 地磁Ap指數(shù)與太陽黑子數(shù)的交叉小波分析及R/S分析. 地理科學(xué), 31(6): 747-752.
薛炳森, 葉宗海, 龔菊紅. 2007. 利用地面宇宙線強度變化預(yù)報地磁暴方法初步研究. 空間科學(xué)學(xué)報, 27(3): 218-222.
(本文編輯 汪海英)
Application of wavelet analysis of cosmic ray in prediction of great geomagnetic storms
ZHU Xiao-Lu1,2, XUE Bing-Sen2*, CHENG Guo-Sheng1, CANG Zhong-Ya1,2
1CollegeofMathandStatistics,NanjingUniversityofInformationScienceandTechnology,Nanjing210044,China2NationalSatelliteMeteorologyCenter,Beijing100081,China
Severe geomagnetic storms, which are mainly triggered by CME, can cause systematic violence in the geomagnetosphere, thus remain a key factor in space weather forecast. Unlike satellite at L1point, ground base cosmic ray can receive the approaching of CME through the fluctuation feature of cosmic ray flux. CME always carries a strong magnetic field and ignites shock in front of it, which can alter the normal routine of cosmic ray particles and can be recorded on the earth. In this work, Morlet wavelet is employed to analyze the characters of cosmic ray flux evolution, and much effort is expended to recognize the special signal before CME. Suitable parameters and threshold are chosen to recognize the effective CME, permitting it to become the candidate factors for severe geomagnetic storms.Periodic revolution is an important character of cosmic ray in which the 24h period is the most dominant during the quiet phase. When CME approaches the earth, the instinct regular pattern will be broken and other frequency grows. In this work, Morlet wavelet is applied to analyze the change in the character of cosmic ray intensity of the Beijing station (latitude: 40.04°N, longitude: 116.4°E, China), and key point is set to be the revolution of cosmic ray intensity. Before and after severe magnetic storms, three peculiarities are derived. Firstly, the 24 h periodicity exists and is distinct during quiet time. The module of Morlet wavelet of 12 h periodicity is of stability less than 0.6. Secondly, by analyzing the spectrum variation of wavelet before and after the great geomagnetic storm on 25th July, 2004 with a 90-days window, it is found that the 24 h periodicity was disrupted when the strong geomagnetic storm occurred, while the other different periodicity became obvious, especially fluctuation of 12 h periodicity. After further investigation, we find that fluctuation of 12 h periodicity became stronger a few hours to one day before the strong geomagnetic storm, which proves that the CME with the intensive magnetic field could highly alter the transportation and change the normal pattern of period distribution of cosmic ray. The verification with the all 13 events in 2002, 2004 and 2005 shows that all the modules of Morlet wave surpass 0.6. And finally, rapid increase in module of Morlet wavelet may become a precursor of a severe magnetic storm. Through applying module threshold to other storm events, the variation pattern of Morlet wave module is validated, and it is concluded that the threshold could be a useful factor in geomagnetic storm prediction.Based on understanding of cosmic ray flux modulation process and principle as CME reaching, we think the flux of cosmic rays can produce abnormal fluctuations, and destroy the original period of 24 h. After analyzing the 12 h wave signal intensity changes of 13 strong geomagnetic storm events in 2002, 2004 and 2005, it is found the signal strength is increased significantly and quickly before the geomagnetic storm comes. After doing some statistics with all the severe geomagnetic events withKp≥8 in 2002, 2004 and 2005, the Morlet wave module reached their maximum more than 5hrs before the storm commence. The method is tested with the all events in 2003 and the result turned out to be encouraging that 5 out of 6 (83%) great geomagnetic storms could be predicted and leading time was more than 10hrs. For the one absence, the author thought that the CME only played a partial role and high stream from coronal hole also a main factor because large coronal hole emerged that time and solar wind revolution exhibited come coronal property. This proved that the threshold of module could be the candidate parameter for prediction for severe geomagnetic storm.Cosmic ray observation stations in Beijing received the cosmic ray flux. The period of 12 h abnormal increasing of wavelet signal mode can be an important precursor of a geomagnetic storm. It can be applied in the prediction of geomagnetic storms and used as an early warning of geomagnetic storms. This study suggests that the cosmic ray wave characters can be used to prognosis the properties of the coming CMEs be L1satellites detect, which will improve the accuracy and leading time. More wave analysis methods and data from more cosmic ray stations are required for further investigations to this issue.
Cosmic ray; Wavelet analysis; Great geomagnetic storm; Prediction
10.6038/cjg20150703.
由空間天氣學(xué)國家重點實驗室課題“基于地面宇宙線數(shù)據(jù)的地磁暴預(yù)報方法研究”(Y32612A24S)資助.
朱小露,女,1991年生,碩士研究生,主要從事地磁暴預(yù)報方面的研究. E-mail:zhuxiaolu1991@163.com
*通訊作者 薛炳森,男,1966年生,2009年博士畢業(yè)于中國科學(xué)技術(shù)大學(xué),主要從事空間天氣預(yù)報方法和業(yè)務(wù)化技術(shù)研究. E-mail:xuebs@cma.gov.cn
10.6038/cjg20150703
P353
2014-07-20,2015-07-07收修定稿
朱小露,薛炳森,程國生等. 2015. 宇宙線小波分析在大地磁暴預(yù)報中的應(yīng)用.地球物理學(xué)報,58(7):2242-2249,
Zhu X L, Xue B S, Cheng G S, et al. 2015. Application of wavelet analysis of cosmic ray in prediction of great geomagnetic storms.ChineseJ.Geophys. (in Chinese),58(7):2242-2249,doi:10.6038/cjg20150703.