Comparative Study of Data-driven Solar Coronal Field Models Using a Flux Emergence Simulation as a Ground-truth Data Set
Shin Toriumi, Shinsuke Takasao, Mark C. M. Cheung, Chaowei Jiang, Yang Guo, Keiji Hayashi, Satoshi Inoue
备注：
17 pages, 11 figures, 1 table, accepted for publication in ApJ. The ground-truth dataset (photospheric slices of the flux emergence simulation) is available online at https://doi.org/10.5281/zenodo.3591984
For a better understanding of magnetic field in the solar corona and dynamic activities such as flares and coronal mass ejections, it is crucial to measure the time-evolving coronal field and accurately estimate the magnetic energy. Recently, a new modeling technique called the data-driven coronal field model, in which the time evolution of magnetic field is driven by a sequence of photospheric magnetic and velocity field maps, has been developed and revealed the dynamics of flare-productive active regions. Here we report on the first qualitative and quantitative assessment of different data-driven models using a magnetic flux emergence simulation as a ground-truth (GT) data set. We compare the GT field with those reconstructed from the GT photospheric field by four data-driven algorithms. It is found that, at least, the flux rope structure is reproduced in all coronal field models. Quantitatively, however, the results show a certain degree of model dependence. In most cases, the magnetic energies and relative magnetic helicity are comparable to or at most twice of the GT values. The reproduced flux ropes have a sigmoidal shape (consistent with GT) of various sizes, a vertically-standing magnetic torus, or a packed structure. The observed discrepancies can be attributed to the highly non-force-free input photospheric field, from which the coronal field is reconstructed, and to the modeling constraints such as the treatment of background atmosphere, the bottom boundary setting, and the spatial resolution.
Comparative Analysis of a Transition Region Bright Point with a Blinker and Coronal Bright Point Using Multiple EIS Emission Lines
自二十年前发现过渡区亮点以来，还从未在光谱上观测到过。亮点的性质还没有与类似的过渡区和日冕结构进行比较。在这项工作中，我们研究了三个瞬态安静的太阳增亮，包括TRBP，日冕BP（CBP）和闪光灯。我们使用时间序列观测的极紫外线发射线的温度T（log T = 5.3 - 6.4）从极紫外成像光谱仪（EIS）机载日之出卫星。我们提出的EIS温度图和多普勒地图，这是比较从迈克尔逊多普勒成像仪（MDI）的SOHO卫星上的磁图。TR BP和闪光灯的多普勒速度<，25 km s $^{-1}$，这是典型的瞬态TR现象。发现CBP的多普勒速度< 20 km s^{-1}，但在log T = 6.2时测得的速度除外，此时观察到明显的双向喷流。从EM位点分析，我们发现的证据，单和双等温组件的TRBP和CBP，分别。TRBP和CBP基因座曲线的特点是广泛的分布，表明存在未解决的结构。通过比较和对比事件的物理特性，我们发现BP现象是多尺度自相似性的指示，给出了它们的基本磁场配置和演化与EUV通量变化的相似性。相比之下，闪光现象和TRBP在其观察到的性质上足够不同，从而构成不同的事件类别。我们的工作表明，跨多个事件类型的相似特征的测量具有类别预测能力，并且是朝向未解析瞬态EUV源的自动化太阳大气多类别分类的重要一步。
Comparative study between low and high energy SOHO/ERNE protons in solar cycle 23
Institute of Astronomy with National Astronomical Observatory – Bulgarian Academy of Sciences（保加利亚科学院天体物理学与国家天文台研究所）；National Research Institute of Astronomy and Geophysics – Helwan, Egypt（埃及赫勒万国家天文地球物理研究所）
Observations of high and low Fe charge states in individual solar wind streams with coronal-hole origin
起源于冕洞的太阳风比较容易理解，其特点是与所谓的慢速太阳风相比，密度和平均电荷状态较低。除波扰动外，冕洞太阳风的平均性质是大致恒定的。在这个案例研究中，我们专注于观测的太阳风离子成分谱仪（SWICS）的高级成分探测器（ACE）的单个流的冕洞太阳风，说明虽然O和C的电荷状态是低的冕洞风，铁电荷分布是更多变的。特别是，\markmeold{we illustrate that the Fe charge states in coronal-hole solar wind are frequently as high as in slow solar wind. We selected individual coronal-hole solar wind}流基于它们的碰撞年龄以及它们各自的O和C电荷态，并分析了它们的Fe电荷态分布。此外，结合简单的弹道反映射和势场源表面模型，高和低Fe电荷状态的流之间的转换被映射回光球。2004年和2006年的相对频率高，低铁电荷态流进行了比较。我们发现了几个其他典型的冕洞流，包括铁的电荷状态或高或低，在缓慢的太阳风。在2006年的八个这样的过渡被映射回赤道冕洞，要么是孤立的或连接到北冕洞。到目前为止，识别与过渡相关的冠状结构的尝试还没有定论。
Pulse-driven nonlinear Alfvén waves and their role in the spectral line broadening
我们研究了太阳大气中脉冲产生的非线性阿尔文波，并描述了它们在观测到的太阳冕洞中某些谱线的非热加宽中最可能的作用。我们数值求解含时磁流体动力学方程组，在开放和扩展磁场配置的模式大气中，与一个现实的温度分布，找到大振幅阿尔文波的时间签名。计算了模式大气不同高度上的非线性阿尔文波的时间和空间平均瞬时横向速度，并估计了它对由阿尔文波引起的非热运动的贡献。我们发现，脉冲驱动的振幅为$A_{\rm v}$ =50 km s $^{-1}$的非线性阿尔文波是极冕洞Si VIII $λ$ 1445.75谱线轮廓非热展宽的最可能候选者，正如Banerjee等人（1998）所报道的那样。我们还证明了由相对较小的速度脉冲驱动的Alfvén波，其幅度$A_{\rm v}$ =25 km s $^{-1}$可能有助于在冕洞中不同高度处的同一谱线的谱线宽度，而没有任何显着的增宽。本文的主要结论是，在太阳低层大气中脉冲激发的非线性阿尔文波是极冕洞观测到的谱线展宽的原因。这是一个重要的结果，因为它使我们能够得出结论，这种大振幅和脉冲驱动的阿尔芬波确实存在于太阳日冕洞中。这些波的存在及其无阻尼的增长可能会赋予加速太阳风所需的动量。
Identification of Coronal Holes on AIA/SDO images using unsupervised Machine Learning
通过其磁场活动，太阳控制着地球附近的条件，产生空间天气事件，对我们的空间和地面技术产生巨大影响。产生空间天气的最重要的太阳磁场特征之一是源自日冕洞（CH）的太阳风。因此，确定太阳上的CHs作为太阳风的源区之一，对于实现预测能力至关重要。在这项研究中，我们使用了一种无监督的机器学习方法，$k$ -means，以不同的组合对{ \it the Solar Dynamics Observatory}（AIA/SDO）上的大气成像组件在171毫秒，193毫秒和211毫秒拍摄的太阳通带图像进行像素聚类。我们的研究结果表明，逐像素$k$均值聚类与系统的预处理和后处理步骤一起提供了与复杂方法（如CNN）兼容的结果。更重要的是，我们的研究表明，有必要对CH数据库，一个共识的CH边界的观察员独立达成。然后，当使用监督方法或仅评估模型的优度时，该数据库可以用作“地面实况”。
Simulating the photospheric to coronal plasma using magnetohydrodynamic characteristics III: validation including gravity, flux emergence, and an eruption
National Solar Observatory（国家太阳观测台）；NASA Goddard Space Flight Center（美国宇航局戈达德太空飞行中心）；U.S. Naval Research Laboratory（美国海军研究实验室）
Towards a Fully Automated Pipeline for Short-Term Forecasting of In Situ Coronal Mass Ejection Magnetic Field Structure
Austrian Space Weather Office, GeoSphere Austria（奥地利空间天气办公室，GeoSphere奥地利）；Institute of Physics, University of Graz（格拉茨大学物理研究所）；Goddard Planetary Heliophysics Institute, University of Maryland, Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩县戈达德行星日球物理学研究所）；Heliophysics Science Division, NASA Goddard Space Flight Center（NASA戈达德太空飞行中心日球物理学部）；Community Coordinated Modeling Center, NASA Goddard Space Flight Center（NASA戈达德太空飞行中心社区协调建模中心）；Universities Space Research Association（大学空间研究协会）；DPHY, ONERA（ONERA DPHY）
