Solar Magnetic Carpet I: Simulation of Synthetic Magnetograms
Solar Magnetic Carpet I: Simulation of Synthetic Magnetograms
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太阳能磁毯一：合成磁图模拟
DOI：
10.1007/s11207-011-9809-3
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发表时间：
2011
期刊：
影响因子：
2.8
通讯作者：
Meyer K
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Meyer K
本文描述了一种新的磁毯光球演化的二维模型。这是致力于构建小尺度太阳磁场相互作用的真实3D非势能模型的一系列论文中的第一篇。在该模型中，磁性元素的基本演化受超晶流分布的支配。此外，磁性元素还可以通过浮现、消除、聚合和碎裂等过程演化。偶极子出现的模型参数是基于观测研究的结果。使用这个模型，考虑了几个模拟，其中可能出现偶极子的通量范围是不同的。在所有情况下，模型都会迅速达到稳定状态，此时涌现率和消去率达到平衡。对所得磁场的分析表明，我们再现了诸如通量分布、平均场、抵消率、光球层循环时间和磁网络等观测量。正如预期的那样，当允许更大的出现磁通值范围(4×1016- 1019Mx)时，模拟结果与观测结果更接近。当新出现的磁偶极子的最小绝对磁通为4×1016Mx时，该模型最好地再现了当前观测到的磁毯的性质。在未来，这个2D模型将被用作一个演变的光球层边界条件，用于3D非势场建模。
This paper describes a new 2D model for the photospheric evolution of the magnetic carpet. It is the first in a series of papers working towards constructing a realistic 3D non-potential model for the interaction of small-scale solar magnetic fields. In the model, the basic evolution of the magnetic elements is governed by a supergranular flow profile. In addition, magnetic elements may evolve through the processes of emergence, cancellation, coalescence and fragmentation. Model parameters for the emergence of bipoles are based upon the results of observational studies. Using this model, several simulations are considered, where the range of flux with which bipoles may emerge is varied. In all cases the model quickly reaches a steady state where the rates of emergence and cancellation balance. Analysis of the resulting magnetic field shows that we reproduce observed quantities such as the flux distribution, mean field, cancellation rates, photospheric recycle time and a magnetic network. As expected, the simulation matches observations more closely when a larger, and consequently more realistic, range of emerging flux values is allowed (4×1016– 1019Mx). The model best reproduces the current observed properties of the magnetic carpet when we take the minimum absolute flux for emerging bipoles to be 4×1016Mx. In future, this 2D model will be used as an evolving photospheric boundary condition for 3D non-potential modeling.
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