Techniques to determine the quiet day curve for a long period of subionospheric VLF observations
Techniques to determine the quiet day curve for a long period of subionospheric VLF observations
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确定长期亚电离层甚低频观测的安静日曲线的技术
DOI：
10.1002/2015rs005652
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发表时间：
2015
期刊：
影响因子：
1.6
通讯作者：
Cresswell-Moorcock K
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Cresswell-Moorcock K
几十年来，在导电地球表面和电离层下缘之间传播的甚低频传输一直被用于研究空间天气事件对高层大气的影响。对这些事件的甚低频响应只能通过将观测到的信号与估计的安静时间或未受干扰的信号水平进行比较来量化，称为安静日曲线（QDC）。对于长达数周的调查期，一种常见的QDC计算方法是使用在接近感兴趣日的安静日进行的观察。这种方法是无效的，当条件是不安静的周围的日子感兴趣。更长期的QDC也是根据特定时期内的安静日和传播特性知识创建的。这种方法是耗时的，并且可能是主观的。我们提出了三种算法技术，这是基于（1）前几天的观测，（2）主成分分析，或（3）快速傅立叶变换（FFT）的平均值，计算QDC的长周期VLF数据集没有识别特定的平静日作为基础。我们证明了该技术的有效性，在识别真正的QDC的合成数据集创建模拟模式中看到的实际甚低频数据，包括空间天气事件的响应。我们发现，最成功的技术是使用平滑的方法，在研究中开发的数据集，然后使用开发的FFT算法。然后将这种方法应用于实际甚低频观测的多年数据集。
Very low frequency (VLF) transmissions propagating between the conducting Earth's surface and lower edge of the ionosphere have been used for decades to study the effect of space weather events on the upper atmosphere. The VLF response to these events can only be quantified by comparison of the observed signal to the estimated quiet time or undisturbed signal levels, known as the quiet day curve (QDC). A common QDC calculation approach for periods of investigation of up to several weeks is to use observations made on quiet days close to the days of interest. This approach is invalid when conditions are not quiet around the days of interest. Longer-term QDCs have also been created from specifically identified quiet days within the period and knowledge of propagation characteristics. This approach is time consuming and can be subjective. We present three algorithmic techniques, which are based on either (1) a mean of previous days' observations, (2) principal component analysis, or (3) the fast Fourier transform (FFT), to calculate the QDC for a long-period VLF data set without identification of specific quiet days as a basis. We demonstrate the effectiveness of the techniques at identifying the true QDCs of synthetic data sets created to mimic patterns seen in actual VLF data including responses to space weather events. We find that the most successful technique is to use a smoothing method, developed within the study, on the data set and then use the developed FFT algorithm. This technique is then applied to multiyear data sets of actual VLF observations.
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