文献类型：期刊文章

作　　者：沈晓飞[1] 倪彬彬[2] 顾旭东[2] 周晨[2] 刘勇[3] 项正[2] 赵正予[2]

机构地区：[1]武汉大学物理科学与技术学院,武汉430072 [2]武汉大学电子信息学院空间物理系,武汉430072 [3]中国科学院空间天气国家重点实验室,北京100190

出　　处：《地球物理学报》

基　　金：国家自然科学基金(41204120;41304130;41474141);中央高校自主科研项目(2042014kf0251;2042014kf0269);中国博士后科学基金(2013M542051)联合资助

年　　份：2015

卷　　号：58

期　　号：2

起止页码：362-370

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、EI、GEOBASE、GEOREFPREVIEWDATABASE、IC、INSPEC、JST、PA、RCCSE、SCIE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：日冕物质抛射(Coronal Mass Ejection,简称CME)和共转相互作用区(Corotating Interaction Region,简称CIR)是造成日地空间行星际扰动和地磁扰动的两个主要原因,提供了地球磁暴的主要驱动力,进而显著影响地球空间环境.为深入研究太阳风活动及受其主导影响的地磁活动的时间分布特征,本文对大量太阳风参数及地磁活动指数的数据进行了详细分析.首先,采用由NASA OMNIWeb提供的太阳风参数及地磁活动指数的公开数据,通过自主编写matlab程序对第23太阳活动周期(1996-01-01—2008-12-31)的数据包括行星际磁场Bz分量、太阳风速度、太阳风质子密度、太阳风动压等重要太阳风参数及Dst指数、AE指数、Kp指数等主要的地磁指数进行统计分析,建立了包括269个CME事件和456个CIR事件列表的数据库.采用事例分析法和时间序列叠加法分别对两类太阳活动的四个重要太阳风参数(IMF Bz、太阳风速度、太阳风质子密度、太阳风动压)和三个主要地磁指数(Dst、AE、Kp)进行统计分析,并研究了其统计特征.其次,根据Dst指数最小值确定了第23太阳活动周期内的355个孤立地磁暴事件,并以Dst指数最小值为标准将这些磁暴进一步分类为145个弱磁暴、123个中等磁暴、70个强磁暴、12个剧烈磁暴和5个巨大磁暴.最后,采用时间序列叠加法对不同强度磁暴的太阳风参数和地磁指数进行统计分析.统计分析表明,对于CME事件,Nsw/Pdyn(Nsw表示太阳风质子密度,Pdyn表示太阳风动压)线性拟合斜率一般为正;对于CIR事件,Nsw/Pdyn线性拟合斜率一般为负,这可作为辨别CME和CIR事件的一种有效方法.从平均意义上讲,相较于CIR事件,CME事件有更大的南向IMF Bz分量、太阳风动压Pdyn、AE指数、Kp指数以及更小的Dstmin.一般情况下,CME事件有更大的可能性驱动极强地磁暴.总体而言,对于不同强度的地磁暴,Dst指数的变化呈现出一定的相似性,但随�

关 键 词：太阳风 日冕物质抛射 共转相互作用区  地磁暴 统计分析

分 类 号：P354]