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利用Hp分量预测空间环境地磁活动指数Kp

宋丹 薛炳森 程国生

宋丹, 薛炳森, 程国生. 利用Hp分量预测空间环境地磁活动指数Kp[J]. 空间科学学报, 2013, 33(2): 151-157. doi: 10.11728/cjss2013.02.151
引用本文: 宋丹, 薛炳森, 程国生. 利用Hp分量预测空间环境地磁活动指数Kp[J]. 空间科学学报, 2013, 33(2): 151-157. doi: 10.11728/cjss2013.02.151
Song Dan, Xue Bingsen, Cheng Guosheng. Forecasting geomagnetic activity Kp index of space environment with Hp[J]. Journal of Space Science, 2013, 33(2): 151-157. doi: 10.11728/cjss2013.02.151
Citation: Song Dan, Xue Bingsen, Cheng Guosheng. Forecasting geomagnetic activity Kp index of space environment with Hp[J]. Journal of Space Science, 2013, 33(2): 151-157. doi: 10.11728/cjss2013.02.151

利用Hp分量预测空间环境地磁活动指数Kp

doi: 10.11728/cjss2013.02.151
基金项目: 公益性气象行业专项资助(GYHY200906013)
详细信息
  • 中图分类号: P353

Forecasting geomagnetic activity Kp index of space environment with Hp

  • 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Kp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Hp数据, 分析了地磁Kp指数 与Hp分量波动幅度间的统计关系, 结果显示, Hp分量 的变化与Kp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Hp分量的变化, 计算出相同时段的Kp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Kp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.

     

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出版历程
  • 收稿日期:  2012-02-06
  • 修回日期:  2012-09-14
  • 刊出日期:  2013-03-15

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