We develop forecast models of daily probabilities of major flares (M- and X-class) based on empirical relationships between photospheric magnetic parameters and daily flaring rates from May 2010 to April 2018. In this study, we consider ten magnetic parameters characterizing size, distribution, and non-potentiality of vector magnetic fields from Solar Dynamics Observatory (SDO)/Helioseismic and Magnetic Imager (HMI) and Geostationary Operational Environmental Satellites (GOES) X-ray flare data. The magnetic parameters are classified into three types: the total unsigned parameters, the total signed parameters, and the mean parameters. We divide the data into two sets chronologically: 70% for training and 30% for testing. The empirical relationships between the parameters and flaring rates are used to predict flare occurrence probabilities for a given magnetic parameter value. Major results of this study are as follows. First, major flare occurrence rates are well correlated with ten parameters having correlation coefficients above 0.85. Second, logarithmic values of flaring rates are well approximated by linear equations. Third, using total unsigned and signed parameters achieved better performance for predicting flares than the mean parameters in terms of verification measures of probabilistic and converted binary forecasts. We conclude that the total quantity of non-potentiality of magnetic fields is crucial for flare forecasting among the magnetic parameters considered in this study. When this model is applied for operational use, it can be used using the data of 21:00 TAI with a slight underestimation of 2-6.3%.
Statistical analyses were performed to investigate the relative success and accuracy of daily maximum X-ray flux (MXF) predictions, using both multilinear regression and autoregressive time-series prediction methods. As input data for this work, we used 14 solar activity parameters recorded over the prior 2 year period (1989-1990) during the solar maximum of cycle 22. We applied the multilinear regression method to the following three groups: all 14 variables (G1), the 2 so-called 'cause' variables (sunspot complexity and sunspot group area) showing the highest correlations with MXF (G2), and the 2 'effect' variables (previous day MXF and the number of flares stronger than C4 class) showing the highest correlations with MXF (G3). For the advanced three days forecast, we applied the autoregressive timeseries method to the MXF data (GT). We compared the statistical results of these groups for 1991 data, using several statistical measures obtained from a $2{\times}2$ contingency table for forecasted versus observed events. As a result, we found that the statistical results of G1 and G3 are nearly the same each other and the 'effect' variables (G3) are more reliable predictors than the 'cause' variables. It is also found that while the statistical results of GT are a little worse than those of G1 for relatively weak flares, they are comparable to each other for strong flares. In general, all statistical measures show good predictions from all groups, provided that the flares are weaker than about M5 class; stronger flares rapidly become difficult to predict well, which is probably due to statistical inaccuracies arising from their rarity. Our statistical results of all flares except for the X-class flares were confirmed by Yates' $X^2$ statistical significance tests, at the 99% confidence level. Based on our model testing, we recommend a practical strategy for solar X-ray flare predictions.
Solar proton events, whose fluxes are larger than 10 particles cm-2 sec-1 ster-1 for >10 MeV protons, have been observed since 1976. NOAA proton event list from 1997 to 2006 shows that most of the events are related to both flares and CMEs but a few fraction of events (5/93) are only related with CMEs. In this study, we carefully identified the sources of these events. For this, we used LASCO CME catalog and SOHO MDI data. First, we examined the directions of CMEs related with the events and the CMEs are found to eject from the western hemisphere. Second, we searched a major active region in the front solar disk for several days before the proton events occurred by taking into account two facts: (1) The location of the active region is consistent with the position angle of a given CME and (2) there were several flares in the active region or the active region is the largest among several candidates. As a result, we were able to determine active regions which are likely to produce proton events without ambiguity as well as their longitudes at the time of proton events by considering solar rotation rate, $13.2^{\circ}$ per day. From this study, we found that the longitudes of five active regions are all between $90^{\circ}W$ and $120^{\circ}W$. When the flare peak time is assume to be the CME event time, we confirmed that the dependence of their rise times (proton peak time - flare peak time) on longitude are consistent with the previous empirical formula. These results imply that five events should be also associated with flares which were not observed because they occurred from back-side.
Byung-Kyu Choi;Junseok Hong;Dong-Hyo Sohn;Sul Gee Park;Sang Hyun Park
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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v.13
no.3
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pp.269-275
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2024
On May 11, 2024, there was a strong solar flare explosion. A powerful geomagnetic storm triggered by a solar flare caused a major ionospheric disturbance over the Korean Peninsula. When a geomagnetic storm occurred, an abnormal change in vertical total electron content (VTEC) values was detected at all Global Navigation Satellite System (GNSS) stations in the Korean Peninsula. In addition, we performed GNSS precise point positioning (PPP) processing using observations from the SBAO and MKPO stations. We found that the up-directional position error increased significantly in both stations at around 17:00 UT on the day of year (DOY) 132, 2024. At that point, the root mean square (RMS) values for all position errors (East, North, and Up) increased compared to other dates. Due to very high noise, the L1 signal-to-noise ratio (SNR) values of QZSS pseudo-random noise (PRN) 07 dropped to about 25 dB. As a result, we suggest that the strong geomagnetic storm increased the GNSS PPP position errors in the Korean Peninsula.
We analyzed onset times of the largest six solar proton events during 1997-2006 of solar cycle 23, as observed at 1AU by two satellites of GOES/SEM (Geostationary Operational Environmental Satellites/the Space Environment Monitor) and SOHO/ERNE (Solar and Heliospheric Observatory/the Energetic and Relativistic Nuclei and Electron). We adopted the time shifted method suggested by Leon Kocharov and determined the path length by Sam Krucker's fitting method. We found some problems of those methods and tried to improve those. In this presentation, we will give details of the energy spectra of the 6 SPE events from the ERNE/HED, and onset time comparison among the SPE, flare, type II burst, and CME.
H${\alpha}$ transient bright kernels may be an important diagnostic of energy conversion processes occurring in the choromosphere during flares. We observed an H${\alpha}$ kernel that occurred in AR 11263 in associated with a small flare on 2011 Autust 5th using the Fast Imaging Solar Spectrograph installed at the 1.6m New Solar Telescope of Big Bear Solar Observatory. We find that both the H${\alpha}$ line and the CaII 8542${\AA}$ line appear in emission, with a red asymmetry in that they display red wings of enhanced emission. The red asymmetry shows 5-30 km/s downward motion for 8 minutes. We determine some physical parameters by adopting the Cloud mode and discuss the physical meaning of these results.
We present a method to estimate 3-component plasma velocity (Vx, Vy and Vz) at solar photosphere near solar disk center, using the Helioseismic and Magnetic Imager (HMI) onboard the Solar Dynamics Observatory (SDO) called Space-weather HMI Active Region Patch (SHARP). In Heliocentric-Cartesian Coordinates, the component of Vz is obtained from Dopplergram while the components of Vx and Vy are derived from the relation of $B_z{\overrightarrow{u}}=B_z{\overrightarrow{{\nu}_t}}-{\nu}_z{\overrightarrow{B_t}}$ (Demoulin & Berger 2003) using a series of vector magnetograms by an optical flow technique NAVE (Nonlinear Affine Velocity Estimator). This velocity measurement method is applied to AR 12158 producing an X1.6 flare along with a coronal mass ejection. We find noticeable upflow motions at both ends of flux ropes which become a major eruption part, and strong transverse motions nearby them before the eruption. We will discuss the change of plasma motions and magnetic fields before and after the eruption.
Park, J.;Moon, Y.J.;Kim, K.H.;Cho, K.S.;Kim, H.D.;Kim, Y.H.;Park, Y.D.;Yi, Y.
Journal of Astronomy and Space Sciences
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v.24
no.2
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pp.125-134
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2007
In this paper, we analyze the orbital variation of the Korea Multi-Purpose SATellite-1(KOMPSAT-1) in a strong space environment due to satellite drag by solar and geomagnetic activities. The satellite drag usually occurs slowly, but becomes serious satellite drag when the space environment suddenly changes via strong solar activity like a big flare eruption or coronal mass ejections(CMEs). Especially, KOMPSAT-1 as a low earth orbit satellite has a distinct increase of the drag acceleration by the variations of atmospheric friction. We consider factors of solar activity to have serious effects on the satellite drag from two points of view. One is an effect of high energy radiation when the flare occurs in the Sun. This radiation heats and expands the upper atmosphere of the Earth as the number of neutral particles is suddenly increased. The other is an effect of Joule and precipitating particle heating caused by current of plasma and precipitation of particles during geomagnetic storms by CMEs. It also affects the density of neutral particles by heating the upper atmo-sphere. We investigate the satellite drag acceleration associated with the two factors for five events selected based on solar and geomagnetic data from 2001 to 2002. The major results can be summarized as follows. First, the drag acceleration started to increase with solar EUV radiation with the best cross-correlation (r = 0.92) for 1 day delayed F10.7. Second, the drag acceleration and Dst index have similar patterns when the geomagnetic storm is dominant and the drag acceleration abruptly increases during the strong geomagnetic storm. Third, the background variation of the drag accelerations is governed by the solar radiation, while their short term (less than a day) variations is governed by geomagnetic storms.
KASI's Solar and Space Weather Research Group (SSWRG) is actively involved in solar and space weather research. Since its inception, the SSWRG has been utilizing ground-based assets for its research, such as the Solar Flare Telescope, Solar Imaging Spectrograph, and Sunspot Telescope. In 2007 SSWRG initiated the Korean Space Weather Prediction Center (KSWPC). The goal of KSWPC is to extend the current ground observation capabilities, construct space weather database and networking, develop prediction models, and expand space weather research. Beginning in 2010, SSWRG plans to expand its research activities by collaborating with new international partners, continuing the development of space weather prediction models and forecast system, and phasing into developing and launching space-based assets. In this talk, we will report on KASI's recent activities of international collaborations with NASA for STEREO (Solar Terrestrial Relations Observatory), SDO (Solar Dynamic Observatory), and Radiation Belt Storm Probe (RBSP).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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