对 1 AU 处 Wind 数据进行聚类以情境化太阳风中的磁重联
太阳与恒星天体物理
2025-09-17 v1
摘要
背景。在太阳风中经常观测到磁重联事件。理解太阳风内的模式和结构对于将观测到的磁重联事件置于具体情境中至关重要，因为它们的发生率和性质可能受太阳风条件的影响。目的。我们采用自组织映射（SOM）和 K-Means 等无监督学习技术，对 1 AU 处的太阳风数据进行聚类和解释，以更好地理解导致太阳风中磁重联的条件。方法。我们收集了 Wind 航天器获取的磁场数据以及质子密度、质子温度和太阳风速度测量值。在对数据进行预处理后，我们训练了 SOM 以在低维空间中可视化高维数据，并应用 K-Means 聚类来识别太阳风数据中的不同簇。结果。我们的分析表明，重联事件分布在五个不同的簇中：a) 慢太阳风，b) 压缩慢风，c) 高 Alfvénic 风，d) 压缩快风，e) 喷射物。压缩慢风、快风和喷射物是与太阳风瞬变现象（如流相互作用区和行星际日冕物质抛射）相关的簇。大多数重联事件与慢太阳风相关，其次是高 Alfvénic 风、压缩慢风和压缩快风，一小部分重联事件与喷射物相关。结论。采用 SOM 和 K-Means 的无监督学习方法能够基于瞬变现象产生物理上可解释的太阳风簇，并能够将太阳风中磁重联排气事件的发生情境化。
引用
@article{arxiv.2508.05579,
title = {Clustering Wind data at 1 AU to contextualize magnetic reconnection in the solar wind},
author = {Francesco Carella and Giovanni Lapenta and Alessandro Bemporad and Stefan Eriksson and Maria Elena Innocenti and Sophia Köhne and Jasmina Magdalenic},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.05579},
year = {2025}
}
备注
16 pages, 19 figures, accepted for publication in Astronomy & Astrophysics