基于行星际和地磁参数的极光卵边界位置预测方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于空间物理领域，涉及极光物理，具体涉及一种基于行星际和地磁参数 的极光卵边界位置预测方法。
【背景技术】
[0002] 极光卵是极光粒子沉降以磁极为中心在地球南北极地区形成的椭圆带状区域，是 地球上来自太阳的能量粒子的影响区域。极光卵能从全局尺度上对空间天气进行表征和 预测，所以一个好的极光卵模型能有效地帮助理解空间天气并预测其对极区和次极区的影 响。
[0003] 现有的对极光卵大小和位置的研究工作分为两大类：一种是定性分析，如讨论行 星际磁场（MF)的By、Bz分量对极光卵边界位置的影响；另一种是单变量回归分析，回归量 取某个地磁指数，如极光电集流指数（AE)，地磁扰动指数（KP)等。
[0004] 可事实上，一方面，极光活动是受所有行星际参数共同影响的，所以传统的一元回 归分析或定量分析的方法不能充分表征极光卵的变化。另一方面，从物理源头来说，这些地 磁活动指数（AE，Kp等）与极光是同一个层面的东西：它们都受太阳风-磁层-电离层耦合 作用的影响。换句话说，这些地磁活动指数仅仅能从一个侧面来反映极光卵的属性，因为它 们都受同一个"源"的影响，但并非因果关系。此外，以往研究还有一个明显缺点是将地磁 指数按大小划分为几个区间，每个区间里只取其均值来做回归分析。这样就会出现一些非 常相近的值被划分到了两个区间里，导致回归结果完全不同；此外，仅仅一个均值也不足以 表征整个区间。
[0005] 卫星图像是同时确定整个（或绝大部分）极光卵边界的唯一途径。可是从海量的 图像中人工确定极光卵边界是非常繁琐的，几乎不太可能完成。
【发明内容】
[0006] 本发明的目的在于提供一种基于行星际和地磁参数的UVI图像极光卵边界位置 建模和预测方法，以克服上述现有技术存在的缺陷，本发明可用于对极光卵边界（包括高 炜极向边界和低炜赤道向边界）位置预测，可以有效地帮助理解空间天气并预测其对极区 和次极区的影响。
[0007] 为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：
[0008] 基于行星际和地磁参数的极光卵边界位置预测方法，包括以下步骤：
[0009] 步骤1 :选取Polar卫星拍摄到的UVI极光图像，并对UVI极光图像预处理，以消 除噪声点、移除无效背景像素；
[0010] 步骤2 :对预处理后的UVI极光图像中的极光卵边界进行提取；
[0011] 步骤3 :利用NASA OMNI数据，并根据每幅极光图像发生的UT时间，得到每个极光 卵边界点对应的行星际和地磁参数；
[0012] 步骤4 :对步骤2获得的极光卵边界数据结合步骤3获得的行星际地磁参数值进 行筛选，去除无效边界点，构建有效数据集；
[0013] 步骤5:根据步骤4得到的有效数据集，用一元线性回归模型，对赤道向和极向极 光卵边界位置进行建模，因变量取赤道向或极向极光卵边界的地磁炜度值，自变量取行星 际和地磁参数；
[0014] 步骤6 :根据步骤5建立的极光卵边界位置模型，对任意给定的行星际和地磁条 件，能够预测出此条件下的赤道向和极向极光卵边界位置。
[0015] 进一步地，步骤1中对UVI极光图像预处理的方法为：
[0016] 步骤I. 1 :移除UVI极光图像中炜度低于50度的区域；
[0017] 步骤1. 2 :掩膜：根据UVI极光图像外边界呈椭圆状的特点，用直径为228像素的 圆去截取经过步骤I. 1处理后的UVI极光图像，并从中间把宽度限制到200像素，最后图像 大小为228*200 ;
[0018] 步骤1. 3 :清除经步骤1. 2处理后的UVI极光图像中像素值为负值的点；
[0019] 步骤1. 4 :将经过步骤1. 3处理后的UVI极光图像中面积小于50个像素，极光强 度大于整幅图像灰度均值加3倍方差的区域的像素值重置为整幅图像像素的灰度均值。
[0020] 进一步地，步骤2中对UVI极光图像中极光卵边界进行提取的方法为：
[0021] 步骤2. 1 :利用包含空间信息的模糊c均值聚类方法将UVI极光图像聚成6类；
[0022] 步骤2. 2 :根据聚类结果把UVI极光图像分割为极光卵区和背景区域；
[0023] 步骤2. 3:对聚类后出现的与周围区域类别不同的区域，用其周围邻域的类别信 息对其进行平滑处理；
[0024] 步骤2. 4 :获取极光卵边界并将其映射到磁地方时-地磁炜度坐标系下。
[0025] 进一步地，步骤2. 2中根据聚类结果把UVI极光图像分割为极光卵区和背景区域 的准则为：将强度最小的2个或3个聚类簇视为背景区域，其他则为极光卵区。
[0026] 进一步地，步骤3中所述的行星际参数包括行星际磁场三分量Bx、By、Bz和太阳风 动压Pdyn、太阳风速度Vp、太阳风密度Np ;地磁参数包括极光电集流指数AE、极盖指数PC。
[0027] 进一步地，步骤5中建立的模型为：
[0028] MLAT = aO+al · Bx+a2 · By+a3 · Bz+a4 · Pdyn+a5 · Vp+a6 · Np
[0029] 其中，a〇-a6表示此模型的回归系数，Bx, By, Bz为行星际磁场的三分量， Pdyn，Vp，Np分别为太阳风动压、速度和密度。
[0030] 进一步地，步骤5中建立的模型为：
[0031] MLAT = bO+bl *Bx+b2 *By+b3 *Bz+b4 *Pdyn+b5 *Vp+b6 *Np+b7 *AE+b8 *PC+b9 eEkl
[0032] 其中，b〇-b9表示此模型的回归系数，Bx，By，Bz为行星际磁场的三分量， Pdyn，Vp，Np分别为太阳风动压、速度和密度，AE为极光电集流指数，PC为极盖指数，Ekl为 Kan-Lee电场，它与行星际参数之间的关系为：
[0034] 若 Bz>0, By> = 0，Θ = arctan (I By I/Bz);
[0035] 若 Bz〈 = 0, By>0，θ = arctan (I Bz I/By+π/2);
[0036] 若 Βζ〈0, By〈 = 0，θ = arctan (I By I / I Bz I + π );
[0037] 若 Βζ> = 0, By〈0，θ = arctan (Βζ/I By I+1. 5 π );
[0038] 若 Bz = 0, By = 0，θ = 〇。
[0039] 进一步地，步骤5中建立的模型为：
[0040] MLAT = cO+cl · VB2+c2 · VPdyn+c3 · Ekl+c4 · Ez+c5 · AE
[0041] 其中，c〇-c5表示此模型的回归系数，VB2为行星际磁场磁能通量，VPdyn为太阳风 动能通量，Ekl为Kan-Lee电场，Ez为南北电场，AE为极光电集流指数；VB 2、VPdyn、Ez与行 星际参数之间的关系为：
[0044] Ez = By · Vp。
[0045] 进一步地，步骤5中建立的模型为：
[0046] MLAT = dO+dl · Bx+d2 · By+d3 · Bz+d4 · Vp+d5 · Np+d6 · AE
[0047] 其中，d〇-d6表示此模型的回归系数，Bx，By，Bz为頂F的三分量，Vp，Np分别为太 阳风速度和密度，AE为极光电集流指数。
[0048] 进一步地，步骤5中建立的模型按24个磁地方时分别做回归分析，步骤6中用于 预测的极光卵边界数据与步骤5中建模所用的边界数据均属于步骤4得到的有效数据集且 不重叠；步骤6中采用相同地磁环境下用模型预测的极光卵边界炜度与实际极光卵边界之 间的平均绝对误差用来评价模型好坏。
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