A Prototype of a Background Solar Wind Forecasting Service Based on MHD Modeling and WSA Boundary Conditions

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

A prototype service for MHD modeling of the calm solar wind and forecasting the speed and density of solar wind particles in interplanetary space, similar to the NOAA and ESA services, has been created. The service consists of an MHD simulator, a module for processing simulation results, and a web interface. The simulator is based on the implementation of the TVDLF method in the PLUTO package. The boundary conditions of the model (density, radial velocity, magnetic field, temperature) at a distance of 0.1 AU from the origin are obtained regularly from the corresponding NOAA service, in which they are calculated according to the WSA model based on the magnetograms of the GONG network. Two modes of boundary conditions are available: constant and daily. The simulations were carried out on a uniform grid in the range of 0.1–1.7 AU by distance (512 elements), –60°...+60° by latitude (60 elements), 0°–360° by longitude (180 elements). The calculated particle velocity and density maps are compared with the NOAA SWPC and NASA CCMC calculations under the same boundary conditions. A retrospective comparison of the resulting forecasts with data from direct measurements (OMNI) was carried out.

作者简介

S. Arutyunyan

St. Petersburg State Electrotechnical University “LETI”, 197022, St. Petersburg, Russia

Email: dapavlov@etu.ru
Россия, Санкт-Петербург

A. Kodukov

St. Petersburg State Electrotechnical University “LETI”, 197022, St. Petersburg, Russia

Email: dapavlov@etu.ru
Россия, Санкт-Петербург

M. Subbotin

St. Petersburg State Electrotechnical University “LETI”, 197022, St. Petersburg, Russia

Email: dapavlov@etu.ru
Россия, Санкт-Петербург

D. Pavlov

St. Petersburg State Electrotechnical University “LETI”, 197022, St. Petersburg, Russia; St. Petersburg State University, 199034, St. Petersburg, Russia

编辑信件的主要联系方式.
Email: dapavlov@etu.ru
Россия, Санкт-Петербург; Россия, Санкт-Петербург

参考

  1. Odstrcil D. Modeling 3-D solar wind structure // Advances in Space Research. 2003. V. 32. Iss. 4. P. 497–506. https://doi.org/10.1016/S0273-1177(03)00332-6
  2. Pomoell J., Poedts S. EUHFORIA: European heliospheric forecasting information Asse 2.0t // J. Space Weather Space Climate. 2018. V. 8. Art. ID. A35. https://doi.org/10.1051/swsc/2018020
  3. Tlatov A.G., Berezin I.A., Strelkov M.A. Simulation of Coronal Mass Ejection Propagation Based on Data from Ground-Based Patrol Observations // Geomagnetism and Aeronomy. 2019. V. 59. Iss. 7. P. 843–845. https://doi.org/10.1134/S0016793219070247
  4. Odstrcil D., Mays M.L., Hess Ph. et al. Operational Modeling of Heliospheric Space Weather for the Parker Solar Probe // The Astrophysical J. Supplement Ser. 2020. V. 246. Iss. 2. Art. ID. 73. 19 p. https://doi.org/10.3847/1538-4365/ab77cb
  5. Tóth G., Odstrčil D. Comparison of Some Flux Corrected Transport and Total Variation Diminishing Numerical Schemes for Hydrodynamic and Magnetohydrodynamic Problems // J. Computational Physics. 1996. V. 128. Iss. 1. P. 82–100. https://doi.org/10.1006/jcph.1996.0197
  6. Mignone A., Bodo G., Massaglia S. et al. PLUTO: a numerical code for computational astrophysics // The Astrophysical J. Supplement Series. 2007. V. 170. Iss. 1. Art. ID. 228. https://doi.org/10.1086/513316
  7. Arge C.N., Pizzo V.J. Improvement in the prediction of solar wind conditions using near-real time solar magnetic field updates // J. Geophysical Research: Space Physics. 2000. V. 105. Iss. A5. P. 10465–10479. https://doi.org/10.1029/1999JA000262
  8. Pitjeva E., Pavlov D., Aksim D., Kan M. Planetary and lunar ephemeris EPM2021 and its significance for Solar system research // Proc. Intern. Astronomical Union. 2019. V. 15. Iss. S364. P. 220–225. https://doi.org/10.1017/S1743921321001447
  9. Berezin I., Tlatov A. Coronal Field Geometry and Solar Wind Speed // Universe 2022. V. 8. Iss. 12. Art. ID. 646. https://doi.org/10.3390/universe8120646
  10. Aksim D., Pavlov D. Improving the solar wind density model used in processing of spacecraft ranging observations // Monthly Notices of the Royal Astronomical Society. 2022. V. 514. Iss. 3. P. 3191–3201. https://doi.org/10.1093/mnras/stac1229

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
2.

下载 (31KB)
3.

下载 (915KB)
4.

下载 (1MB)
5.

下载 (914KB)
6.

下载 (208KB)

版权所有 © С. Арутюнян, А. Кодуков, М. Субботин, Д. Павлов, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».