基于数据驱动的时变太阳风磁流体数值模拟

发布时间：2017-12-07 04:11

  本文关键词：基于数据驱动的时变太阳风磁流体数值模拟

  更多相关文章： 太阳风 MHD 时变边界条件 数据驱动

【摘要】：太阳风在空间天气学中占据着十分重要的位置,而三维磁流体模拟一直是研究太阳风的重要手段之一。本文尝试构建一个从太阳表面延伸至1个天文单位(AU)以及更远的时变太阳风MHD模型。模拟所使用的代码基于SIPAMR-CESE模型。该模型在自适应(Adaptive Mesh Re?nement,AMR)的六片网格上使用时空守恒格式(space-time conservation element and solution element,CESE)来实现MHD演化。在此模型基础上,本文首先加入一种负压控制方法。我们通过一系列的开关函数检测负压容易出现的位置,并在这些位置使用压强方程来代替MHD方程中的能量方程,从而使得负压得到很好抑制。另一方面,本文在CESE格式的迭代求解时,使用了一种Row-scaling的方法,通过将MHD变量根据局地的值进行量级缩放,进一步增加了格式的稳定性以及处理强磁场的能力。本文首先使用上述格式根据势场模型和太阳观测磁图得到一个背景太阳风结构,然后在此基础上通过使用连续观测的时变光球磁场来驱动太阳风以获得时变的太阳风结构。模型在内边界输入根据较差自转矫正过的高时间分辨率的磁图,并借助从太阳光球逃逸的流通量限制,利用特征投影边界条件来更新边界条件,从而实现底边界的数据驱动。本文使用上述模型以GONG提供的磁图作为输入研究了太阳风结构从2008年7月1日至8月11日的演化,并将结果和以前的太阳风研究、日冕的SOHO/EIT观测以及1 AU处OMNI的数据进行了比较。结果表明数据驱动MHD模型所给出的结果能够给出和实际相符的日冕和行星际的动态大尺度结构,包括冕洞的位置和大小、冕流的位置和形状、Alfv′en面的高度,以及太阳风速度和磁场极性的分布。然而本文的模型并没有捕获赤道附近的小型冕洞及其对应的高速束流,并且模拟得到的太阳风在1 AU处的密度稍大、磁场偏弱。在未来的研究中,也许将高时间分辨率的光球磁场观测数据(尤其是三维磁场的全球观测数据)和等离子体的一些观测结合起来能够使得数据驱动模型能够更准确地捕获太阳风的时变特征。
【学位授予单位】：中国科学院国家空间科学中心
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P353.8

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本文编号：1261081