A survey of geomagnetic and plasma time lags in the solar-wind-driven magnetosphere of earth
A survey of geomagnetic and plasma time lags in the solar-wind-driven magnetosphere of earth
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太阳风驱动的地球磁层中地磁和等离子体时滞的调查
DOI：
10.1016/j.jastp.2020.105376
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发表时间：
2020
影响因子：
1.9
通讯作者：
Borovsky, Joseph E.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Borovsky, Joseph E.
在1991-2007年期间，研究了描述磁层状态的16个变量;这16个变量包括9个地磁指数和7个测量值，包括电子和离子沉降到大气中、亚暴发生率、离子等离子体片的压力和数密度、亚暴注入电子的通量和辐射带电子通量。其他八个变量被用来代表地球上太阳风的特性。为了估计磁层和太阳风变量之间的时间滞后，使用了双变量（两变量）线性相关、多变量线性相关和矢量-矢量相关。利用双变量相关，改变磁层各变量相对于太阳风各变量的滞后时间，以获得最大的相关系数。使用多元线性相关，每个磁层变量的时间序列与八个太阳风变量的八个时间序列的线性组合相关，八个太阳风变量的八个独立的前置时间被优化，以产生最大的多元相关系数。每个磁层变量和每个太阳风变量之间的时间差然后被编目。此外，太阳风的变量，最强烈的影响每一个16磁层变量的注意。在9维磁层状态矢量和8维太阳风状态矢量之间的矢量-矢量相关性期间，对磁层变量进行优化滞后时间的类似过程。
Sixteen variables describing the state of the magnetosphere are examined in the years 1991–2007; the sixteen variables include nine geomagnetic indices plus seven measures of electron and ion precipitation into the atmosphere, the rate of substorm occurrence, the pressure and number density of the ion plasma sheet, the flux of substorm-injected electrons, and the radiation-belt electron flux. Eight other variables are used to represent the properties of the solar wind at Earth. To estimate the time lags between magnetospheric and solar-wind variables bivariate (two-variable) linear correlations, multivariate linear correlations, and vector-vector correlations are utilized. Using bivariate correlation the lag time of each magnetospheric variable with respect to each solar-wind variable is varied to obtain the maximum correlation coefficient. Using multivariate linear correlations, the time series of each magnetospheric variable is correlated with a linear combination of the eight time series of the eight solar-wind variables, with eight independent lead times on the eight solar-wind variables optimized to produce the largest multivariate correlation coefficient. The resulting time lag between each magnetospheric variable and each solar-wind variable is then catalogued. Additionally, the solar-wind variables that most-strongly affect each of the 16 magnetospheric variables are noted. A similar process of optimizing lag times on magnetospheric variables is performed during vector-vector correlations between a 9-dimensional magnetospheric state vector and an 8-dimensional solar-wind state vector.
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