AA 天文学进展 1687 - 7977 1687 - 7969 后维 10.1155 / 2020/3527570 3527570 研究文章 宇宙射线强度和太阳风速对太阳黑子数的回应和周期性变化 https://orcid.org/0000-0003-2439-2910 Oloketuyi. 雅各 1 2 3. https://orcid.org/0000-0002-7694-2454 1 2 Amanambu amobichukwu chukwudi. 4 明宇 1 2 Kovacs. 1 云南观察员 中国科学院 昆明650011 中国 cas.cn 2 山东省光学天文与日地环境重点实验室 山东大学 威海264209. 中国 sdu.edu.cn. 3. 中国科学院大学 北京100049 中国 UCAS.AC.CN. 4 地理学系 佛罗里达大学 盖恩斯维尔 FL 美国 Ufl.edu. 2020. 24. 2 2020. 2020. 04. 11. 2019年 18. 12. 2019年 27. 01. 2020. 24. 2 2020. 2020. 版权所有©2020 jacob oloketuyi等。 这是在Creative Commons归因许可下分发的开放式访问文章,其允许在任何介质中不受限制地使用,分发和再现,只要正确引用了原始工作。

为了研究太阳黑子数与宇宙射线强度和太阳风速度的周期性行为和关系,我们对1995年1月至2018年12月的每日数据进行了分析。利用互相关和小波变换工具进行研究。分析证实宇宙射线强度与太阳黑子数呈负相关关系,表现出一种负相关很强的非同步相位关系。宇宙射线强度的变化趋势表明,它经历了主要依赖于日球层太阳活动的11年调制。另一方面,太阳风速度既没有显示出明确的相位关系,也没有与太阳黑子数相关,但显示出了一个广泛的周期,可能与日冕洞的格局有关。小波分析发现宇宙射线强度为64-128和128-256天,太阳风速度为4 - 8,32 - 64、128-256和256-512天,太阳黑子数为16 - 32,32 - 64、128-256和256-512天。

中国科学院 xda - 17040507 中国国家自然科学基金 11533009 11973086. 11603074 山东省重点实验室专项科研基金
1.介绍

众所周知,各种太阳活动都与太阳磁场过程密切相关,研究太阳活动的长期演化有助于理解太阳大气和发电机理论(例如, 1- - - - - - 4])。太阳黑子数(SSN)作为太阳活动最重要的指标,与其他指标一起被广泛研究[ 5- - - - - - 13.].

宇宙射线是从太空撞击地球的高能粒子。它们可以来自两个主要来源:日光层和银河宇宙射线(GCR)。太阳风是带电的,被激发的粒子可以以大约400公里·秒的速度移动−1自由地在日光层空间。宇宙射线强度和太阳风速度都与太阳活动的变化密切相关。它们在不同的时期表现出不同的变化[ 11. 14.- - - - - - 22.].

宇宙射线强度(CRI)因许多原因而变化,包括太阳风参数和太阳黑子数量。Mishra等人[ 23.]显示太阳风速在太阳循环中与CRI有强正相关。根据Jokipii和Thomas [ 24.,日射赤道观测角参数的变化会引起银河系宇宙射线强度的相当大的变化。长期宇宙射线的演化可以表明太阳周期效应。宇宙射线的某些属性及其随行星际磁场(IMF)的11年周期的行为显示出GCR通量的减少与IMF强度的增加相对应[ 25.].阿卢瓦利亚( 26.将观测到的银河宇宙线通量的减少归因于利用1937年至1998年的GCR数据在日球层内剩余调制的增加。还注意到,在同一观测期间,SSN没有观察到增加。Fujimoto等[ 6]观察到太阳能活动的CRI的变化;Hempelmann和Weber [ 27.]使用了时间序列的傅立叶分析,并怀疑宇宙射线与太阳活动有联系,因为他们的观测显示出显著的峰值出现在10.7年、22.4年和14.9年。

Yan等人[ 28.使用互相关分析研究了SSN,闪光指数和太阳能无线电通量的相位关系。Pérez-peraza等。[ 29.]提出了宇宙射线波动存在的证据,周期性约为30年。李等人。[ 22.和Li等人[ 30.研究了日SWS的周期性,并观测了低风速和高风速的不同周期。

已经有许多不同的研究来了解我们的太阳系中的若干机制,这将使我们的空间天气和保护人造外层空间物体的知识和理解制造有用的工具。Oloketuyi等。[ 31.]调查了Sunspot组数对耀斑课程的影响,发现不同类别的耀斑对太阳黑子群紧急情况不同。然而,本研究研究了使用SSN在地球和SWS到太阳磁性活动的CRI的行为和反应。本研究试图发现SSN和CRI与SWS之间的新周期和关系,这将扩大我们对太阳能活动的幽默内宇宙射线调制的理解。

2.数据和方法 2.1。数据

本研究使用的数据是从1995年1月至2018年12月的不同来源获得的。调查期间包括太阳周期23至当前周期24,使用每日数据。利用获得的数据研究SSN随CRI和SWS的周期性变化。

每日宇宙射线:本研究中使用的CRI数据是从奥卢大学的宇宙射线站获得的压力纠正,并获得了地球物理天文台。数据设置为1440分钟的自动分辨率,可以从中下载 http://cosmicrays.oulu.fi/.数字 1(一)显示CRI数据的每日分布。

日太阳黑子数:本研究使用的日SSN来自太阳黑子指数和长期太阳观测。世界传播国际太阳黑子号数据中心的网址是 http://www.sidc.be/silso/datafiles.每日SSN分布在图中呈现 1 (c)

每日太阳风:每天使用的SWS数据是由几个环绕地球的航天器产生的,可以从这些数据中获得 https://spdf.gsfc.nasa.gov/pub/data/omni/low_res_omni/omni_m_daily.dat.SWS的日常分布在图中呈现 1 (e)

2.2.方法

采用互相关分析、连续小波变换和小波相干分析等方法,检测太阳活动周期中CRI和SWS对SSN的响应和显著周期。

日常发行和太阳黑子数,宇宙射线强度和太阳风速的趋势。该趋势揭示了宇宙射线强度和太阳风速对太阳黑子数的调制和长期回应。宇宙射线强度显示周期性大约11年的太阳循环,而太阳风速显示出响应太阳能活动的不规则调制。(a)宇宙射线强度日常分布。(b)宇宙射线强度趋势。(c)日落数字日常分布。(d)太阳黑子数量趋势。(e)太阳能风速日常分布。(f)太阳能风速趋势。

2.2.1。互相关分析

互相关分析(CCA)是一种众所周知的方法,用于找到两个信号匹配的位置。几位作者使用了这种方法。两个数据系列之间的互相关系数定义为[ 32. (1) CC Δ σ. 1 n p - p + Δ - n - 1 δ p δ 在这 p 代表SSN的平均值, 为CRI或SWS的平均值, δ p δ 代表他们各自的标准偏差。正系数Δ意味着SSN的时间序列导致其他参数,而负系数意味着滞后。

2.2.2。小波变换方法

小波分析是一种计算工具,有助于将变化的信号分解为时间和频率分析。这种方法通过使用近似过程来降低信号的噪声。连续小波变换(CWT)已经被认为是检测局部和准周期振荡的强大工具[ 33. 34.].小波相干(wavelet coherence, WTC)是连续小波变换的一种扩展形式,用于分析两时变信号之间的时频关系[ 33. 35.- - - - - - 39.].它们揭示了两个系统状态的相似之处,并允许研究两个时间序列数据的同步或相位差[ 40].

对两时变信号SSN进行交叉小波变换 x 和CRI或SWS y 可以被定义为 (2) X x y X x X y *

X x X y 指定时变信号SSN的连续小波变换 x 和CRI或SWS y .的 * 指定复杂的共轭。复杂参数arg X x y 可以被认为是一个局部化相对阶段之间的SSN x 和CRI或SWS y 在时频域中这是它们之间的相角差[ 33.].

连续函数的连续小波变换 x t 相对于一个真实值的小波 ψ t 由[ 41.] (3) W ψ 年代 τ - + x t ψ 年代 τ * t d t 在哪里 (4) ψ 年代 τ t 1 年代 ψ t - τ 年代 在这 年代 τ 分别称为尺度和平移参数。 W ψ 年代 τ ,表示小波变换系数和 ψ 是基本母子波。

小波相干性(WTC)作为一个相关系数,在它们的时间和频率域揭示两个时变数据之间的高共功率区域。这种技术是独特的和有用的计算信号的时间和频率,这样它区分重要的相干,即使在他们的共同低功率[ 33.].WTC的重要性是由于小波交叉谱对测试两个级数之间的相互关系不太好[ 42. 43.].两个时变信号A和B的小波相干性可定义为 (5) R n 2 年代 年代 年代 - 1 X n 一个 B 年代 2 年代 年代 - 1 X n 一个 年代 2 * 年代 年代 - 1 X n B 年代 2 在这 年代代表两个时间和频率分量的平滑操作员, X 一个 表示SSN和的时变数据的小波 X B 对于CRI或SWS。 X 一个 B 是十字架小波。影响(COI)的锥体定义了在边缘处的不连续的小波功率通过一个因素减小 e - 2 33.].分别对选定的太阳活动周期的所有数据集进行小波分析,并对所有太阳活动指数的太阳活动周期进行联合小波分析。

Morlet小波函数由 (6) ψ 0 η π - 1 / 4 e ω 0 η e - η 2 / 2

一种平面正弦波,其振幅随时间由高斯函数导出 ω 0 是一种不稳定的频率。 ω 0 = 6给出了一个很好的平衡光谱和时间分辨率[ 33. 36.].对于这项研究,分析中有95%的置信水平已应用[ 33.].

3.结果和讨论

表格 1显示了每天的SSN与CRI和SWS之间的相关系数。分析表明,在两个太阳周期中,CRI与SSN呈负相关。相互关系分析显示,第23和24周期的系数分别为−0.72和−0.73,存在较强的反相关。然而,SWS与SSN的分析显示不相关的正相关。

太阳黑子数与宇宙射线强度的时间序列与太阳风速度的相关系数。

周期23 周期24 循环23 + 24
SSN SSN SSN
宇宙射线强度 -0.72 -0.73 -0.73
意义
太阳风速度 0.05 0.02 0.06
意义 数控 * 数控 * 数控 *

数控 * 意味着没有相关性。

数字 1显示SSN,CRI和SWS的分布和趋势。使用13天的移动平均值计算趋势。从该图中,在太阳能最小值期间观察到CRI的显着增加,同时在太阳循环的峰值下降。趋势完美地揭示了他们对SSN的长期反应表现出的变化。CRI显示了与11年太阳循环相反的周期性,而SWS响应太阳能活动而显示出不规则的调制。CRI中的这种观察可能归因于太阳能最大值的灯光磁场的变化幅度,从而减少了进入太阳系的银河系宇宙射线的涌入,反之亦然,因为太阳磁性磁性磁力低。这表明CRI在岩石圈外无且经常丰富,但它的影响和调制仅仅取决于太阳能活动。

数字 2对日SSN、日CRI和日SWS进行了相关分析。每一帧的横坐标表示相对于SSN的滞后或时移。负值表示向后移动或滞后,如果是正值,则表示相反。每个帧中的垂直虚线表示没有移位或相位边界。由图中的互相关分析可知 2(一个),在第23太阳活动周期中,CRI与SSN呈较强的负相关。它落后于SSN,系数为−0.72。如图所示,在第24个周期中,CRI与SSN也呈现出负相关关系,相关系数为−0.73 2 (b).图的两个框架 2 (c) 2(d)表明SSN和SWS在循环23和24中不相关,系数分别为0.05和0.02。

分别为23和24个太阳周期的日SSN-CRI和SSN-SWS的互相关系数。横坐标表示相对于日太阳黑子数的时间延迟。(a) SSN-CRI第23太阳周期。(b) SSN-SWS第23太阳周期。(c) SSN-CRI第24太阳周期。(d) SSN-SWS第24太阳周期。

数字 3.显示了整个时期的相关分析。分析显示了CRI和SWS相对于SSN的整体行为。CRI的时间序列滞后于SSN,相关系数为-0.73,如图所示 3(一个),虽然SWS不相关,SSN具有弱系数0.06,如图所示 3 (b)

两种太阳循环23和24的日常SSN-CRI和SSN-SWS的互相关系数。横坐标表示相对于日太阳黑子数的时间延迟。(a)SSN-CRI。(b)SSN-SWS。

3.1。小波分析 3.1.1。Morlet连续小波变换

为了研究具有CRI和SWS的日常SSN的周期性变化,Morlet小波变换在使用的整个数据上采用红噪声近似。结果显示在图中 4- - - - - - 6,其中在每个图(a)中,示出了日常数据的刻度平均时间序列,(b)示出了小波功率谱(Wps),并且(c)显示了它们的全局小波频谱(GWS)。从图中,颜色揭示了小波功率谱中的功率水平和频率。蓝色区域指定低功耗的区域,而黄色和黑色区域指定具有更大电力的区域。每个面板(b)中的薄黑线是影响95%置信水平的影响力(COI)。引入了这一点以最大限度地减少由于不连续性的易于具有边缘效应的区域中的错误,并且它用零填充。代表电力变化的GWS结果在面板(C)上呈现。

(a)日宇宙射线强度的尺度平均时间序列;(b)小波谱;(c)全局小波谱。有关更多细节,请参见上下文。

(a)每日太阳风速度的尺度平均时间序列,(b)小波谱,和(c)全局小波谱。

(a)日黑子数的尺度平均时间序列;(b)小波谱;(c)全球小波谱。

数字 4给出了对日常CRI的小波分析。分析显示出64-128和128-256天的周期。最显著的周期是128-256天。这一周期在两个太阳周期中均出现,峰值为2.47 × 106关于全局小波谱。小波谱还表明CRI在循环23中更大,具有更多变化和更大的幅度。

图中给出了对每日单波振荡的小波分析 5.观测到的周期范围很广。最显著的周期为256 ~ 512天,出现在两个周期中,峰值为7.53 × 105关于全局小波谱。4-8天的周期也显著为6.3 × 104在全局小波谱分析上。其他明显的周期包括1996年,1999年,1999-2001,2003-2005和2017年的32-64天,而在两个周期中观察到128-256天的周期。对于SWS小波频谱,两个循环似乎是适度的发生。刻度平均时间序列显示SWS在循环23的下降阶段具有其较高幅度。

数字 6显示了每天的SSN的周期。从这个图中可以看出,SSN在第23个周期中表现出广泛的周期性。观测周期包括16 - 32,32 - 64,128 - 256和256-512天。这些周期大多在太阳活动第23周短暂出现。16-32天的周期在1999 - 2002年的第23周期中短暂出现,32-64的周期在第23和24周期中都短暂出现。该周期在1999年至2000年(第23周期)和2010年末至2014年初(第24周期)出现。最显著的周期是256天,出现在两个太阳周期中。太阳SSN的小波谱显示,太阳活动周24比23弱。在第23太阳活动周期,SSN的振幅要高得多。

3.1.2。小波相干(世贸中心)

本研究还采用小波相干方法,小波变换的扩展工具。使用小波相干性分析来检查相位关系CRI和SWS独立地具有SSN。分析结果如图所示 7.提出的小波相干性分析的置信水平高于95%。

太阳黑子数和宇宙射线强度之间的小波相干分析(a)和太阳黑子数和太阳风速度之间的小波相干分析(b)。

数字 7(a)图中显示了SSN和CRI的WTC分析 7(b)用于SSN和SWS。箭头的方向表明它们之间存在相对相位关系。如果箭头指向右(左),则表示SSN与CRI或SWS处于同相(反相)。当箭头向上(向下)时,表示相位关系超前(滞后)。每个面板中的白色虚线是引入的影响锥(COI)。

在图中 7(a), SSN与CRI呈异步相位关系。在两个周期中,黄色区域表明在64天到256天的高周期有很强的反相关或反相位关系。蓝色区域表示相相互作用的低存在。分析表明,太阳黑子数主导宇宙射线强度,在2004 - 2006年第23周期的下降阶段存在8天左右的周期轻微的相位相干。然而,在分析的任何点上都没有其他重要的相位同步。这可以归因于它们在星际空间中不同而独立的来源。

数字 7(b)显示SSN和SWS的小波相干性分析。分析显示太阳循环中没有强相相互作用。然而,在某些周期中发生相干关系。观察到的相位同步从2012年到2015年暂时出现,然后在2和8天的周期性期间出现2017年。观察到的其他明显的相位同步包括从2001年到2005年的2-8天的周期,从2010年到2005年和2天的变化,从2010年到2012年。SSN引导当箭头以黄色向东指向时。观察到的相位反向屏蔽主要是太阳循环的下降和上升阶段。在很大程度上,不同周期性的不均匀相互作用可以归因于冠状孔中的配置模式和由于太阳磁性结构而从不同源的太阳风流出[ 44. 45.].

相关分析与前人的研究结果一致。福布希( 46.] 和 [ 47.]利用1937 ~ 1952年不同台站的数据证实了CRI与SSN的反相关关系。Mishra [ 48.]使用了分组的​​太阳耀斑指数(GSF)的每月数据,而不是SSN和CRI用于太阳循环20至23.它观察到CRI与循环20至23中的太阳能活动呈负相关.Kane [ 15.] 和 [ 11.[还发现CRI与SSN封环。但是,Tiwari等人。[ 49.建议IMF表征对宇宙射线的量化效应的强度。

对于SWS Emery等人。[ 50.]研究了SWS的不同组分,并且观察到9,13.5,27天的周期性。获得的其他周期性包括120-145,145-165,270-300天和1.3-1.4岁的分析。辛格和豪兰[ 51.]研究了太阳能参数,在行星际磁场(IMF)中,发现了多种变化:~9,〜14,〜75,~99,~200天,~1.4岁,~17岁。这些周期是在年度,半年的和三年的变化中观察到的。

由于太阳的强磁性活动,因此形成了太阳黑子。太阳能磁场的这些活动可以导致太阳能电晕的加热导致太阳能从冠状孔逸出。有人指出,SWS变化的差异可能归因于它们的不同来源和冠状孔的配置。Dunzlaff等人。[ 52.]和Lario和Roelof [ 53.指出不同的冠状空穴结构可能导致不同的同向旋转相互作用区域结构,这也可能适用。

Joshi等人[ 54.显示出太阳黑子活动的(~ 175、133、113、104、84、63天)周期。门多萨和维拉斯科-埃雷拉[ 55.显示了对所有太阳黑子群的小波分析。全球光谱的显著周期约为2年、1.3年、0.7年、0.4年和0.20年,其中2年和1.3年的周期最为显著。它们的小波谱表明,第16 ~ 19、21和22周期以中期周期(MTPs)为主。乔杜里等人[ 56.利用功率谱和连续小波分析研究太阳黑子周期;第22周期观测到87 ~ 106、159 ~ 175、194 ~ 219、292 ~ 318和~ 389天的显著准周期性,第23周期观测到69 ~ 95、113 ~ 133、160 ~ 187、245 ~ 321、348 ~ 406 d和~ 1.3年的显著准周期性。观测到太阳周期22和23,24-43、50-73、86-120、130-180、240-270和330-380天的准年周期。殷等人[ 57.]也发现了太阳周期15的周期在23 - 36天之间,周期16的周期在21-34天之间,周期18的周期在24-35天之间,周期20和22的周期在23 - 33天之间。Kilcik等人[ 58.]观察到300-370天的周期仅出现在循环18,20和23. Oloketuyi等人。[ 31.发现,通过在5年的变化左右的循环,B斑点与其他耀斑不同地响应到SunSpot组号。

4。结论

我们已经研究了CRI的时间和周期性变化,以及使用互相关和小波变换在太阳循环23和24中具有SSN的SWS。获得的结果总结如下。

我们发现CRI在氦层内经过11年的太阳循环,这主要受到太阳能活动的影响。形成的循环在太阳能最小值和反之亦然的峰值。本研究还证实,日常阳光点数和CRI是负相关的。从循环中观察到的反复网非常显着。SWS被发现与SSN不相关。

小波分析显示出广泛的周期性。观测到的周期为64-128天和128-256天。最显著的周期是128-256天,出现在两个周期分析。观测到的日SWS表现出广泛的周期性。得到的周期为4-8、32-64、128-256和256-512天,均出现在两个周期中,且周期最显著,峰值为7.53 × 105关于全局小波谱。小波分析还表明,太阳黑子日数的大部分周期是在太阳活动周期23中获得的。得到的周期多为16-32、32-64、128-256和256-512天。最显著的周期是256天,出现在两个太阳周期中。小波谱显示太阳活动周期24比周期23弱。

最近,辛格( 59.[研究了SWS,CRI,行星际磁场,SWS,太阳能无线电通量和地磁AP指数的短期变化。该研究调查了覆盖极性逆转时期的太阳循环20至24,发现SWS的周期为2.5,4.5,9,14.5和30.1天,而CRI 2.8,13.1-18.5天的周期。为其他指标获得的显着观察到的周期包括18.5,16.7,~13.5,10.6,〜9.1,〜6.8,〜5.5,〜4.2,2.8,2.4,12.8天。同样,Tsichla等人。[ 60.]研究了1965 - 2018年5个太阳周期的CRI、太阳黑子、行星际磁场bz分量和地磁Ap指数的新周期。观测到的周期有5.5年、6年、9年和13.9天的周期,其中包括27天、11年的周期和1.7年和2.9年的周期,它们分别是Rieger周期和QBO周期的整数倍。

小波相干分析也证实了CRI和SSN负相关。分析还表明,CRI落后于太阳黑子数。在很大程度上,它们呈现出一种不同步的相位关系,这清楚地表明星际空间的CRI对太阳活动有负响应。另一方面,SWS与SSN并没有明显的相位关系,而是存在很大的不规律的相位相互作用,这种现象可以用噪声来描述,这可能与高速太阳风起源的日冕洞构型的不规律有关。然而,物理上有意义的相位定义的可用性关键取决于参考频率的适当选择[ 61.].如果我们想要研究不同太阳活动指标之间的相位关系,我们应该谨慎选择参考周期尺度[ 62.].低频模态可以看作是一个长期趋势,而高频模态则是一个随机分量,它不是随机的,而是经过振幅调制的[ 63.].

SSN与CRI的反向关系可能主要归因于银河系宇宙射线进入幽光层的空间,并且CRI的响应表明它可以用于研究太阳能活动和太阳耀斑等其他参数,如太阳能耀斑和CME太阳系。然而,需要进一步调查太阳能磁性及其与太阳能现象的主要来源和原因的机制。

数据可用性

作者对提供宇宙射线数据的奥卢站表示感谢 http://cosmicrays.oulu.fi/,SodAnkyla地球物理观测站和太阳风的世界数据中心(SWS:https://spdf.gsfc.nasa.gov/pub/data/omni/low_res_omni/omni_m_daily.dat)和Sunspot数据(SSN:http:// www.sidc.be/silso/datafiles)和C. Torrence和G.Como提供的小波软件, http://paos.colorado.edu/research/wavelets/

利益冲突

作者声明他们没有利益冲突。

致谢

中国科学院战略性先导研究计划项目(no . xda17040507);中国科学院- twas院长ʼ基金项目;国家自然科学基金项目(no . 11533009, no . 11973086, no . 11603074)。山东省重点实验室专项科研基金资助项目。此外,作者还感谢中国科学院西部之光基金一带一路科学项目。

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