The monthly number of days with rain or snow in Seoul extends backward to 1626 from the present. The number of rain and snow days are from the ancient records and combined with the modern precipitation records from 1907 to the present. There are two distinct and abrupt changes in the time series, which allow us to divide the entire period into three sub-periods of CR-I, CR-II, and MR. For each sub-period, we calculated the basic statistics and the associated distributions. The analysis proves Seoul, which may comprise East Asia when considering the lengthy period of dry condition, had dry climate for the Maunder Minimum when Europe experienced cold climate. We also note relationships between the rain days and sunspot numbers in various frequency bands.
Understanding solar influences on extreme weather is important. Insight into the causes of extreme weather events, including the solar-terrestrial connection, would allow better preparation for these events and help minimize the damage caused by disasters that threaten the human population. In this study, we examined category three, four, and five tropical cyclones that occurred in the western North Pacific Ocean from 1977 to 2016. We compared long-term trends in the positions of tropical cyclone occurrence and development with variations of the observed sunspot area, the solar North-South asymmetry, and the southern oscillation index (SOI). We found that tropical cyclones formed, had their maximum intensity, and terminated more northward in latitude and more westward in longitude over the period analyzed; they also became stronger during that period. It was found that tropical cyclones cannot be correlated or anti-correlated with the solar cycle. No evidence showing that properties (including positions of occurrence/development and other characteristics) of tropical cyclones are modulated by solar activity was found, at least not in terms of a spectral analysis using the wavelet transform method.
At Kyoto University, a continuous solar full-disk observation in CaII K line had been done during 44 years of 1926 - 1969. The observation was done with a Askania spectroheliograph on daily base. The images were taken on photographic plates. We started a project to archive these image data into a digital database which will be open to the public for scientific researches. One of the scientific usage of the database is to study the long term variation of the solar chromospheres. Since the area of CaII K plage area is a measure of solar chromospheric heating, we can do comparative study of the sunspot cycle and the chromospheric heating cycle of the sun. Another interesting field of scientific utilization of the database is the long term variation of the heating of terrestrial upper atmosphere. As was shown by Yokoyama, Masuda and Sato (2005), the area of the CaII K plage is a good proxy measure of solar EUV irradiation onto the upper atmosphere of the earth. Thus the completion of our database will serve to supply a basic and long-span data for upper atmospheric heating issues by the cooperative study with the Inter-university Upper atmosphere Global Observation NETwork (IUGONET) developed in Japan.
The well-known solar cycle controls almost the entire appearance of the solar photosphere. We therefore presume that the continuous emission of visible light from the solar surface follows the solar cyclic variation. In this study, we examine the solar cyclic variation of photospheric brightness in the visible range using solar images taken by the Solar and Heliospheric Observatory (SOHO)/Michelson Doppler Imager (MDI). The photospheric brightness in the visible range is quantified via the relative intensity acquired from in the raw solar images. In contrast to total solar irradiance, the relative intensity is out of phase with the solar cycle. During the solar minimum of solar cycles 23-24, the relative intensity shows enhanced heliolatitudinal asymmetry due to a positive asymmetry of the sunspot number. This result can be explained by the strength of the solar magnetic field that controls the strength of convection, implying that the emission in the visible range is controlled by the strength of convection. This agrees with the photospheric brightness increasing during a period of long spotless days.
We have investigated the solar activity variation with period shorter than 1000 days, through Fourier transformation of solar cycle 21 and 22 data. And real time predictions of the flare maximum intensity have been made by multilinear regression method to allow the use of multivariate vectors of sunspot groups or active region characteristics. In addition, we have examined the evolution of magnetic field and current density in active regions at times before and after flare occurrence, to check short term variability of solar activity. According to our results of calculation, solar activity changes with periods of 27.1, 28.0, 52.1, 156.3, 333.3 days for solar cycle 21 and of 26.5, 27.1, 28.9, 54.1, 154, 176.7, 384.6 days for solar cycle 22. Periodic components of about 27, 28, 53, 155 days are found simultaneously at all of two solar cycles. Finally, from our intensive analysis of solar activity data for three different terms of $1977\~1982,\; 1975\~1998,\;and\;1978\~1982$, we find out that our predictions coincide with observations at hit rate of $76\%,\;63\%$, 59 respectively.
A fundamental problem in space physics is to explain the origin of energetic charged particles in space close to the Earth and the significant temporal variations of their flux. The particles are primarily electrons and protons although energetic heavy ions such as O+ are sometimes non-negligible. By "energetic" we mean a rather broad energy range of particles from a few tens of keV to well above MeV. Drastic variations of the particle fluxes (by >3 orders of magnitude) occur over both a short time scale like a few minutes and a long time scale like the 11-year sunspot cycle. In this talk I will focus on relativistic energy electrons (~MeV) trapped within the Earth's magnetosphere. They are a primary element of the space weather since they can cause damage to satellites, so often called "killer electrons". Considering that the source particles in both the solar wind and the ionosphere are relatively cold (~eV), the quasi-permanent existence of these very energetic particles close to the Earth has been a surprise to space physicists for decades. Complex electromagnetic processes such as wave-particle interactions within the magnetosphere are believed to play a major role in generating these killer electrons. While detailed physics remains an active research area, for this lecture I will introduce a synthesized picture of how solar activities are related to wave-particle interaction physics inside the magnetosphere. This can be applied to other astrophysical systems.
In this study we present a new improved nonlinear calibration method for vector magnetograms made by the Solar Flare Telescope of BOAO. To identify Fe I 6302.5 line, we have scanned monochromatic images of the line integrated over filter passband, changing the location of the central transmission wavelength of a Lyot filter. Then we obtained a filter-convolved line profile, which is in good agreement with spectral atlas data provided by the Sacramento Peak Solar Observatory. The line profile has been used to derive calibration coefficients of longitudinal and transverse fields, employing the conventional line slope method under the weak field approximation. Our improved nonlinear calibration method has also been used to calculate theoretical Stokes polarization signals with various angles of inclination of magnetic fields. For its numerical test, we have compared input magnetic fields with the calibrated ones, which have been derived from the new improved non-linear method and the conventional method respectively. The numerical test shows that the calibrated fields obtained from the improved method are consistent with the input fields, but not with those from the conventional method. Finally, we applied our new improved method to a dipole model which characterizes a typical field configuration of a single, round sunspot. It is noted that the conventional method remarkably underestimates the transverse field component near the inner penumbra.
Multi-wavelength observations become very popular in astronomy. Even though there are some correlations among different sensor images, it is not easy to translate from one to the other one. In this study, we apply a deep learning method for image-to-image translation, based on conditional generative adversarial networks (cGANs), to solar images. To examine the validity of the method for scientific data, we consider several different types of pairs: (1) Generation of SDO/EUV images from SDO/HMI magnetograms, (2) Generation of backside magnetograms from STEREO/EUVI images, (3) Generation of EUV & X-ray images from Carrington sunspot drawing, and (4) Generation of solar magnetograms from Ca II images. It is very impressive that AI-generated ones are quite consistent with actual ones. In addition, we apply the convolution neural network to the forecast of solar flares and find that our method is better than the conventional method. Our study also shows that the forecast of solar proton flux profiles using Long and Short Term Memory method is better than the autoregressive method. We will discuss several applications of these methodologies for scientific research.
The causes of climate change are natural and artificial. Natural causes include changes in temperature and sunspot activities caused by changes in solar radiation due to large-scale volcanic activities, while artificial causes include increased greenhouse gas concentrations and land use changes. Studies have shown that excessive carbon use among artificial causes has accelerated global warming. Climate change is rapidly under way because of this. Due to climate change, the frequency and cycle of infectious disease viruses are greater and faster than before. Currently, the world is suffering greatly from coronavirus infection-19 (COVID-19). Korea is no exception. The first confirmed case occurred on January 20, 2020, and the number of infected people has steadily increased due to several waves since then, and many confirmed cases are occurring in 2021. In this study, we conduct a study on climate change before and after COVID-19 using weather data from Korea to determine whether climate change affects infectious disease viruses through logistic regression analysis. Based on this, we want to classify before and after COVID-19 through a logistic regression model to see how much classification rate we have. In addition, we compare monthly classification rates to see if there are seasonal classification differences.
We present high resolution spectroscopic observations of transverse magnetohydrodynamic (MHD) waves in mottles located near the solar disk center. Different from previous studies that used transversal displacements of the mottles in the imaging data, we investigated the line-of-sight (LOS) velocity oscillations of the mottles in the spectral data. The observations were carried out by using the Fast Imaging Solar Spectrograph of the 1.6 meter Goode Solar Telescope of Big Bear Solar Observatory. Utilizing the spectral data of the Hα and Ca II 8542 Å lines, we measure the LOS velocity of a quiet region including the mottles and rosettes that correspond to the footpoints of the mottles. Our major findings are as follows: (1) Alfvénic waves are pervasive in the mottles. (2) The dominant period of the waves is 2 to 4 minutes. (3) From the time-distance maps of the three-minute filtered LOS velocity constructed along the mottles, it is revealed that the transverse waves in the mottles are closely related to the longitudinal waves in the rosettes. Our findings support the notion that Alfvénic waves can be generated by mode conversion of the slow magnetoacoustic waves as was shown in sunspot regions by Chae et al. (2021).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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