In this study, we perform a statistical investigation of the kinematic classification of 4,264 coronal mass ejections (CMEs) from 1996 to 2015 observed by SOHO/LASCO C3. Using the constant acceleration model, we classify these CMEs into three groups: deceleration, constant velocity, and acceleration motion. For this, we devise three different classification methods using fractional speed variation, height contribution, and visual inspection. The main results of this study can be summarized as follows. First, the fractions of three groups depend on the method used. Second, about half of the events belong to the groups of acceleration and deceleration. Third, the fractions of three motion groups as a function of CME speed are consistent with one another. Fourth, the fraction of acceleration motion decreases as CME speed increases, while the fractions of other motions increase with speed. In addition, the acceleration motions are dominant in low speed CMEs whereas the constant velocity motions are dominant in high speed CMEs.
Yong-Jae Mun;Gyeong-Seok Jo;Rok-Sun Kim;Yeong-Deuk Park
Bulletin of the Korean Space Science Society
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2004.04a
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pp.37-37
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2004
It is well known that solar activity such as coronal mass ejections(CMEs) and flares is a direct driver of space weather. In this talk, we introduce its main physical characteristics and physical connections among CMEs(or flares) -Interplanetary(IP) shocks - interplanetary CMEs (or magnetic clouds) - geomagnetic storms. Specifically, solar activity is discussed in terms of space weather scales (R:Radio Blackout, S: Solar Radiation Storms, G: Geomagnetic Storms). (omitted)
For space weather forecast, it is important to determine three-dimensional parameters of coronal mass ejections (CMEs). To estimate three-dimensional parameters of CMEs, we have developed a full ice-cream cone model which is a combination of a symmetrical flat cone and a hemisphere. By applying this model to 12 SOHO/LASCO halo CMEs, we find that three-dimensional parameters from our method are similar to those from other stereoscopic methods. For several geoeffective CME events, we determine CME mass by applying the Solarsoft procedure (e.g., cme_mass.pro) to SOHO/LASCO C3 images. CME volumes are estimated from the full ice-cream cone structure. We derive CME mean density as a function of CME height for these CMEs, which are approximately fitted to power-law functions. We find that the ICME mean densities extrapolated from the power law functions, are correlated with their corresponding ICME ones in logarithmic scales.
A coronal mass ejection (CME) mass is generally estimated by the total brightness measured from white-light coronagraph observations. The total brightness are determined from the integration of the Thomson scattering by free electrons of solar corona along the line of sight. It is difficult to estimate the masses of halo CMEs due to the projection effect. To solve this issue, we construct a synthetic halo CME with a power-law density distribution (ρ = ρ0r-3) based on a full ice-cream cone model using SOHO/LASCO C3 observations. Then we compute a conversion factor from observed CME mass to CME mass for each CME. The final CME mass is determined as their average value of several CME masses above 10 solar radii. Our preliminary analysis for six CMEs show that their CME mass are well determined within the mean absolute relative error in the range of 4 to 15 %.
In this study we apply Support Vector Machine (SVM) to the prediction of geo-effective halo coronal mass ejections (CMEs). The SVM, which is one of machine learning algorithms, is used for the purpose of classification and regression analysis. We use halo and partial halo CMEs from January 1996 to April 2010 in the SOHO/LASCO CME Catalog for training and prediction. And we also use their associated X-ray flare classes to identify front-side halo CMEs (stronger than B1 class), and the Dst index to determine geo-effective halo CMEs (stronger than -50 nT). The combinations of the speed and the angular width of CMEs, and their associated X-ray classes are used for input features of the SVM. We make an attempt to find the best model by using cross-validation which is processed by changing kernel functions of the SVM and their parameters. As a result we obtain statistical parameters for the best model by using the speed of CME and its associated X-ray flare class as input features of the SVM: Accuracy=0.66, PODy=0.76, PODn=0.49, FAR=0.72, Bias=1.06, CSI=0.59, TSS=0.25. The performance of the statistical parameters by applying the SVM is much better than those from the simple classifications based on constant classifiers.
Several geometrical models (e.g., cone and flux rope models) have been suggested to infer 3-D parameters of CMEs using multi-view observations (STEREO/SECCHI) and single-view observations (SOHO/LASCO). To prepare for when only single view observations are available, we have made a test whether the cone model parameters from single-view observations are consistent with those from multi-view ones. For this test, we select 35 CMEs which are identified as CMEs, whose angular widths are larger than 180 degrees, by one spacecraft and as limb CMEs by the other ones. For this we use SOHO/LASCO and STEREO/SECCHI data during the period from 2010 December to 2011 July when two spacecraft were separated by $90{\pm}10$ degrees. In this study, we compare 3-D parameters of these CMEs from three different methods: (1) a triangulation method using the STEREO/SECCHI and SOHO/LASCO data, (2) a Graduated Cylindrical Shell (GCS) flux rope model using the STEREO/SECCHI data, and (3) an ice cream cone model using the SOHO/LASCO data. The parameters used for comparison are radial velocities, angular widths and source location (angle ${\gamma}$ between the propagation direction and the plan of the sky). We find that the radial velocities and the ${\gamma}$-values from three methods are well correlated with one another (CC > 0.8). However, angular widths from the three methods are somewhat different. The correlation coefficients are relatively not good (CC > 0.4). We also find that the correlation coefficients between the locations from the three methods and the active region locations are larger than 0.9, implying that most of the CMEs are radially ejected.
It is important to understand very fast CMEs which are the main cause of geomagnetic storms and solar particle events (SPEs). During this solar cycle 24, there are 10 very fast CMEs whose speeds are over 2000 km/s. Among these, there were only two fronside events (2012 January 23 and 2012 March 7) and they are associated with two major flares (M8.7 and X5.4) and the most strong SPEs (6310 pfu and 6530 pfu). They have a similar characteristics: there were successive CMEs within 2 hours in the same active region. We analyze their magnetic properties using SDO HMI magnetograms and kinematic ones from STEREO EUVI/COR1/COR2 observations. We can measure their speeds and initial accelerations without projection effects because their source locations are almost the limb. Additionally, we are investigating magnetic and kinematic characteristics of 8 backside events using AI-generated magnetograms constructed by deep learning methods.
We examine whether the observational stand-off distance ratios of CMEs and their associated ICMEs could be explained by theoretical model or not. For this, we select 16 CME-ICME pairs from September 2009 to October 2012 with the following conditions: (1) limb CMEs by SOHO and their associated ICMEs by twin STEREO spacecraft and vice versa when both spacecraft were roughly in quadrature; (2) the faint structure ahead of a limb CME is well identified; and (3) its associated ICME clearly has a sheath structure. We determine the observational stand-off distance ratios of the CMEs by using brightness profiles from LASCO-C2 (or SECCHI-COR2) observations and those of the ICMEs by solar wind data from STEREO-IMPACT/PLASTIC (or OMNI database) observations. We also determine the theoretical stand-off distance ratios of the CME-ICME pairs using semi-empirical relationship based on the bow shock theory. We find the following results. (1) Observational CME stand-off distance ratio decreases with increasing Mach number at the Mach numbers between 2 and 6. This tendency is consistent with the results from the semi-empirical relationship. (2) The observational stand-off distance ratios of several ICMEs can be explained by the relationship.
If all Coronal mass ejections (CMEs) have flux ropes, then the CMEs should keep their helicity signs from the Sun to the Earth according to the helicity conservation principle. We select 34 CME-ICME pairs whose source active regions (ARs) have continuous SOHO/MDI magnetogram data covering more than 24 hr without data gap during the passage of the ARs near the solar disk centre. The helicity signs in the ARs are determined by estimation of accumulating amounts of helicity injections through the photospheric surfaces in the entire source ARs. The helicity signs in the ICMEs are estimated by applying the cylinder model developed by Marubashi (2000) to 16 second resolution magnetic field data from the MAG instrument onboard the ACE spacecraft. It is found that 30 out of 34 events (88%) are helicity sign-consistent events, while 4 events (12%) are sign-inconsistent. Through a detailed investigation of the AR solar origins of the 4 exceptional events, we find that those exceptional events can be explained by the local AR helicity sign opposite to that of the entire AR helicity (2000 July 28 ICME), incorrectly reported solar source in CDAW (2005 May 20 ICME), or the helicity sign of the pre-existing coronal magnetic field (2000 October 13 and 2003 November 20 ICMEs). We conclude that the helicity signs of the ICMEs are quite consistent with those of the injected helicities in the AR regions where CMEs were erupted.
Halo coronal mass ejections (CMEs) originating from solar activities give rise to geomagnetic storms when they reach the Earth. Variations in the geomagnetic field during a geomagnetic storm can damage satellites, communication systems, electrical power grids, and power systems, and induce currents. Therefore, automated techniques for detecting and analyzing halo CMEs have been eliciting increasing attention for the monitoring and prediction of the space weather environment. In this study, we developed an algorithm to sense and detect halo CMEs using large angle and spectrometric coronagraph (LASCO) C3 coronagraph images from the solar and heliospheric observatory (SOHO) satellite. In addition, we developed an image processing technique to derive the morphological and dynamical characteristics of halo CMEs, namely, the source location, width, actual CME speed, and arrival time at a 21.5 solar radius. The proposed halo CME automatic analysis model was validated using a model of the past three halo CME events. As a result, a solar event that occurred at 03:38 UT on Mar. 23, 2014 was predicted to arrive at Earth at 23:00 UT on Mar. 25, whereas the actual arrival time was at 04:30 UT on Mar. 26, which is a difference of 5 hr and 30 min. In addition, a solar event that occurred at 12:55 UT on Apr. 18, 2014 was estimated to arrive at Earth at 16:00 UT on Apr. 20, which is 4 hr ahead of the actual arrival time of 20:00 UT on the same day. However, the estimation error was reduced significantly compared to the ENLIL model. As a further study, the model will be applied to many more events for validation and testing, and after such tests are completed, on-line service will be provided at the Korean Space Weather Center to detect halo CMEs and derive the model parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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