电流片的自动识别——研究太阳风湍流与间歇性的新工具
空间物理
2021-07-27 v3
摘要
我们提出了一种自动识别电流片（CSs）的新方法，该方法是对案例研究中采用的视觉检查方法的形式化。CSs 通常通过目测分析行星际磁场（IMF）和等离子体参数的特征变化来识别。已知的视觉和半自动经验 CS 识别方法是精确的，但不允许对 CS 性质进行全面统计分析。现有的自动方法部分解决了这一问题。同时，这些方法仅建议分析 IMF 及其方向的变化。在我们的三参数经验方法中，我们同时利用太阳风等离子体和 IMF 参数来识别各类 CSs。使用了以一秒步长获取的 IMF 强度、等离子体 beta 以及阿尔文速度 VA 与太阳风速度 V 之比的导数。我们发现 CS 每日发生率 R 与太阳风温度 T 相关而非与 V 相关，并且与动能和热能密度之和 ~ V2(N+5N')+10T(N+N') 成正比，其中 N'=2cm^-3 是太阳风密度 N 的背景水平。R 的极大值与流/共转相互作用区和行星际质量抛射鞘相关联。在 1 AU 处识别的 CSs 的多年列表可在 https://csdb.izmiran.ru 找到。
引用
@article{arxiv.2101.02804,
title = {Automated identification of current sheets -- a new tool to study turbulence and intermittency in the solar wind},
author = {Olga Khabarova and Timothy Sagitov and Roman Kislov and Gang Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.02804},
year = {2021}
}
备注
36 pages, 12 figures, accepted to Journal of Geophysical Research: Space Physics, 2021