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Statistical Study of Interplanetary Coronal Mass Ejections with Strong Magnetic Fields.

机译：具有强磁场的行星际冠状物质抛射的统计研究。

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摘要

Coronal Mass Ejections (CMEs) with strong magnetic fields (B ) are typically associated with significant Solar Energetic Particle (SEP) events, high solar wind speed and solar flare events. Successful prediction of the arrival time of a CME at Earth is required to maximize the time available for satellite, infrastructure, and space travel programs to take protective action against the coming flux of high-energy particles. It is known that the magnetic field strength of a CME is linked to the strength of a geomagnetic storm on Earth. Unfortunately, the correlations between strong magnetic field CMEs from the entire sun (especially from the far side or non-Earth facing side of the sun) to SEP and flare events, solar source regions and other relevant solar variables are not well known. New correlation studies using an artificial intelligence engine (Eureqa) were performed to study CME events with magnetic field strength readings over 30 nanoteslas (nT) from January 2010 to October 17, 2014. This thesis presents the results of this study, validates Eureqa to obtain previously published results, and presents previously unknown functional relationships between solar source magnetic field data, CME initial speed and the CME magnetic field. These new results enable the development of more accurate CME magnetic field predictions and should help scientists develop better forecasts thereby helping to prevent damage to humanity's space and Earth assets.
机译：具有强磁场（B）的日冕物质抛射（CME）通常与重要的太阳高能粒子（SEP）事件，高太阳风速和太阳耀斑事件有关。需要成功预测CME到达地球的时间，才能最大程度地利用卫星，基础设施和太空旅行计划的时间，以采取保护措施来抵御即将来临的高能粒子通量。众所周知，CME的磁场强度与地球上的地磁风暴的强度有关。不幸的是，从整个太阳（特别是从太阳的远侧或非面向地球的一侧）到SEP的强磁场CME与耀斑事件，太阳源区域和其他相关太阳变量之间的相关性尚不清楚。从2010年1月至2014年10月17日，使用人工智能引擎（Eureqa）进行了新的相关性研究，研究了CME事件的磁场强度读数超过30纳米特斯拉（nT）。本文介绍了这项研究的结果，验证了Eureqa的有效性。以前发表的结果，并提出了以前未知的太阳能磁场数据，CME初始速度和CME磁场之间的功能关系。这些新结果使人们能够开发出更准确的CME磁场预测，并应有助于科学家开发出更好的预测，从而有助于防止损害人类的太空和地球资产。

著录项

  • 作者

    Murphy, Matthew E.;

  • 作者单位

    Rochester Institute of Technology.;

  • 授予单位 Rochester Institute of Technology.;
  • 学科 Astrophysics.;Statistics.;Remote sensing.
  • 学位 M.S.
  • 年度 2015
  • 页码 122 p.
  • 总页数 122
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 公共建筑;
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