CN108983301B - 一种k指数现报方法 - Google Patents

一种k指数现报方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108983301B
CN108983301B CN201810982711.1A CN201810982711A CN108983301B CN 108983301 B CN108983301 B CN 108983301B CN 201810982711 A CN201810982711 A CN 201810982711A CN 108983301 B CN108983301 B CN 108983301B
Authority
CN
China
Prior art keywords
index
day
average value
days
earth
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201810982711.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108983301A (zh
Inventor
付梦印
康嘉鹏
刘彤
王美玲
王凯
陈钊苇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing University of Technology
Original Assignee
Beijing University of Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing University of Technology filed Critical Beijing University of Technology
Priority to CN201810982711.1A priority Critical patent/CN108983301B/zh
Publication of CN108983301A publication Critical patent/CN108983301A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108983301B publication Critical patent/CN108983301B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V3/00—Electric or magnetic prospecting or detecting; Measuring magnetic field characteristics of the earth, e.g. declination, deviation
    • G01V3/40—Electric or magnetic prospecting or detecting; Measuring magnetic field characteristics of the earth, e.g. declination, deviation specially adapted for measuring magnetic field characteristics of the earth
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Geology (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Geophysics (AREA)
  • Geophysics And Detection Of Objects (AREA)

Abstract

本发明提供一种K指数现报方法，只需要对求K指数日前N日的地磁场H分量进行处理就可以获得求K指数日的规则日变化曲线SR，不用在频谱和统计学上对地磁场H分量进行预处理，大大简化了数据的处理过程；本发明提供的现报方法相比Takahashi法精度较高，与FMI‑H法相比能够实现对K指数的现报。

Description

一种K指数现报方法
技术领域
本发明属于地球科学的空间物理技术领域，尤其涉及一种K指数现报方法。
背景技术
K指数称为“三小时磁情指数”，它由Bartels等在1939年正式提出，用来描述太阳风粒子和磁层相互耦合所引起的地面磁场的非规则扰动的强度。K指数的现报是指，求当前时刻的K指数，用到的地磁场H分量，是小于等于当前时刻的地磁场H分量。把一天按世界时间划分成8个连续的3小时时间段，对每个3小时时间段，由3小时扰幅和扰幅——K对应关系确定K指数，从0到9共分10级。其中3小时扰幅由3小时时间段内地磁3分量(一般用两个水平分量)中扰幅(由观测数据减去非K变化后数据的最大值与最小值的差值，其中非K变化与K变化相对，K变化被定义为一个3小时时间段内由太阳风与磁层耦合而引起的地磁场的非规则扰动)最大的一个来确定。K指数应用较为广泛，在地球空间研究、地震预报研究中有着较为重要的作用。
目前，官方K指数的发布会延迟，这使它无法满足空间环境业务服务的实时性要求。当前求取K指数精度最高的方法是基于芬兰气象研究所研制的FMI方法的FMI-H方法。相比FMI法，FMI-H法只需要使用水平分量H，计算简单但精度较高。但是FMI-H法无法应用于K指数的现报，因为这种方法需要使用目标时间段前、后各一段时间的地磁场实测值，因此无法用于K指数的现报。由于FMI方法的这一缺陷，当前K指数现报最常用的方法是Takahashi法。Takahashi经过分析评估，采取了一种时序叠加的SR(规则日变化，即非K变化)计算方法：利用当日之前10天的地磁场H分量，对全天0，1，…，23共24个小时，求之前10天内各小时的中值，再对得到的全天24个点进行傅里叶变换，滤去5次以上谐波，插值回分钟精度就得到当日SR。确定当日SR后就可以确定出扰幅，进而确定出K指数。但是，Takahashi法精度与FMI-H法有较大差距。
发明内容
为解决上述问题，本发明提供一种K指数现报方法，能够实现K指数实现现报，且精度较高。
一种K指数现报方法，包括以下步骤：
S1：获取求K指数日的前N日的规则日变化曲线SR，具体为：
将所述前N日中每一日平均划分为8个时段；
分别获取每一日各时段的地磁场H分量的每3小时平均值，其中，所述每3小时平均值的计算方法为：
将每3小时以及每3小时的前后一段时间的地磁场H分量的平均值，作为该时段对应的每3小时平均值；
分别对各日的8个时段对应的每3小时平均值进行谐波拟合，获取各日的规则日变化曲线SR；
S2：将步骤S1获取的N条规则日变化曲线SR的平均值，作为求K指数日的规则日变化曲线SR*；
S3：将求K指数日的地磁场H分量观测曲线与规则日变化曲线SR*的差值曲线，作为求K指数日的K变化曲线；
S4：根据所述K变化曲线，获取求K指数日的K指数。
进一步地，所述获取求K指数日的前N日的规则日变化曲线SR前，确定求取规则日变化曲线SR所需的天数N，具体为：
按照步骤S1的方法，分别获取不同天数对应的规则日变化曲线SR #；
分别获取各规则日变化曲线SR #对应的备选求K指数日的磁扰幅度；
分别获取备选求K指数日的各个磁扰幅度对数与K指数之间相关系数，其中，所述K指数为备选求K指数日的K指数；
剔除不满足预设条件的相关系数，其中，所述预设条件为：相关系数大于设定经验值，且此时大于设定经验值的相关系数对应的天数小于设定经验天数；
将满足预设条件的相关系数的最大值对应的天数，作为求取规则日变化曲线SR所需的天数N。
进一步地，当计算凌晨3～6点和黄昏18～21点的每3小时平均值时，将每3小时以及每3小时的前60分钟与后n分钟的地磁场H分量的平均值，作为该时段对应的每3小时平均值；
当计算夜间21～2点的每3小时平均值时，将每3小时以及每3小时的前90分钟与后n分钟的地磁场H分量的平均值，作为该时段对应的每3小时平均值；
当计算其余时间的每3小时平均值时，将每3小时以及每3小时的后n分钟的地磁场H分量的平均值，作为该时段对应的每3小时平均值；
其中，n＝K3.3，K根据每3小时时段中，地磁场H分量与地磁场H分量的平均值的差值最大值与差值最小值确定，具体的，所述差值最大值与差值最小值之间的差值，与所述K的取值满足预设的一一对应关系。
进一步地，步骤S4中所述根据所述K变化曲线，获取求K指数日的K指数具体为：
将所述K变化曲线平均划分为8个时段，获取每个时段的K变化的最大值和最小值，并根据各时段最大值和最小值的差值与预设的K指数/H变幅对应表的对应关系，获取每个时段的K指数。
有益效果：
1、本发明提供一种K指数现报方法，只需要对求K指数日前N日的地磁场H分量进行处理就可以获得求K指数日的规则日变化曲线SR，不用在频谱和统计学上对地磁场H分量进行预处理，大大简化了数据的处理过程；本发明提供的现报方法相比Takahashi法精度较高，与FMI-H法相比能够实现对K指数的现报。
2、本发明提供一种K指数现报方法，通过获取备选求K指数日的各个磁扰幅度对数与K指数之间相关系数，求取规则日变化SR所需的最优天数；选择最优天数N天下的地磁场H分量进行处理，既可以消除磁暴、亚磁暴等因素干扰，也可以避免天数选取过大，计算将占用过多时间且无法体现出规则日变化曲线SR的季节性变化的问题。
附图说明
图1为本发明提供的一种K指数现报方法流程图；
图2为本发明提供的天数与相关系数的关系示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
实施例一
参见图1，该图为本申请提供的一种K指数现报方法流程图。一种K指数现报方法，包括以下步骤：
S1：获取求K指数日的前N日的规则日变化曲线SR，具体为：
将所述前N日中每一日平均划分为8个时段；
分别获取每一日各时段的地磁场H分量的每3小时平均值，其中，所述每3小时平均值的计算方法为：
将每3小时以及每3小时的前后一段时间的地磁场H分量的平均值，作为该时段对应的每3小时平均值；
分别对各日的8个时段对应的每3小时平均值进行谐波拟合，获取各日的规则日变化曲线SR；
S2：将步骤S1获取的N条规则日变化曲线SR的平均值，作为求K指数日的规则日变化曲线SR*；
S3：将求K指数日的地磁场H分量观测曲线与规则日变化曲线SR*的差值曲线，作为求K指数日的K变化曲线；
S4：根据所述K变化曲线，获取求K指数日的K指数。
进一步地，获取求K指数日的前N日的规则日变化曲线SR前，确定求取规则日变化曲线SR所需的天数N，具体为：
按照步骤S1的方法，分别获取不同天数对应的规则日变化曲线SR #；
分别获取各规则日变化曲线SR #对应的备选求K指数日的磁扰幅度；
分别获取备选求K指数日的各个磁扰幅度对数与K指数之间相关系数，其中，所述K指数为备选求K指数日的K指数；
剔除不满足预设条件的相关系数，其中，所述预设条件为：相关系数大于设定经验值，且此时大于设定经验值的相关系数对应的天数小于设定经验天数；
将满足预设条件的相关系数的最大值对应的天数，作为求取规则日变化曲线SR所需的天数N。
进一步地，当计算凌晨3～6点和黄昏18～21点的每3小时平均值时，将每3小时以及每3小时的前60分钟与后n分钟的地磁场H分量的平均值，作为该时段对应的每3小时平均值；
当计算夜间21～2点的每3小时平均值时，将每3小时以及每3小时的前90分钟与后n分钟的地磁场H分量的平均值，作为该时段对应的每3小时平均值；
当计算其余时间的每3小时平均值时，将每3小时以及每3小时的后n分钟的地磁场H分量的平均值，作为该时段对应的每3小时平均值；
其中，n＝K3.3，K根据每3小时时段中，地磁场H分量与地磁场H分量的平均值的差值最大值与差值最小值确定，具体的，所述差值最大值与差值最小值之间的差值，与所述K的取值满足预设的一一对应关系。
进一步地，步骤S4中所述根据所述K变化曲线，获取求K指数日的K指数具体为：
将所述K变化曲线平均划分为8个时段，获取每个时段的K变化的最大值和最小值，并根据各时段最大值和最小值的差值与预设的K指数/H变幅对应表的对应关系，获取每个时段的K指数。
需要说明的是，预设的K指数/H变幅对应表如表1所示：
表1
K/级 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
H变幅下限/nT 0 3 6 12 24 40 70 120 200 >300
实施例二
本实施例选择北京十三陵地磁监测站的地磁场数据，对本发明方法进行详细说明。
北京十三陵地磁监测站2017年3月1日到2017年7月31日的地磁场数据，采样周期为1分钟。K指数也选择这一时间段内的数据，数据来源为国家地磁台网站，存在部分K指数的缺失。因此，此时间段内共有101天的K指数可获取，共计808个。
第一步，将确定需要使用多少日的数据来确定求K指数时间段的规则日变化曲线SR。选取2017年3月1日至3月31日数据进行实验，研究不同天数对磁扰幅度对数和K指数之间相关系数的影响。参见图2，该图为本申请实施例提供的天数与相关系数的关系示意图。其中，横坐标为天数，纵坐标为K指数与磁扰幅度对数的相关系数。由图2可得，选取10天数据来确定规则日变化曲线SR效果较好。
第二步，使用FMI-H法求取10天中每天的规则日变化曲线SR*，随后将10天的规则日变化曲线SR*求平均求得求K指数日的规则日变化曲线SR。
第三步，将求K指数日的地磁场H分量观测曲线和规则日变化曲线SR作差求得求K指数日的K变化曲线。对每个3小时时间段，找出K变化的最大值和最小值，作差得到扰幅，由三小时扰幅和扰幅——K对应关系确定K指数。
第三步，使用FMI-H法和Takahashi法对K指数进行求取，作为对比。结果如下表2所示。
表2
由表2可知，本发明提供的现报方法相比Takahashi法精度较高，与FMI-H法相比可以实现对K指数的现报。
当然，本发明还可有其他多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当然可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (4)

1.一种K指数现报方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：获取求K指数日的前N日的规则日变化曲线SR，具体为：
将所述前N日中每一日平均划分为8个时段；
分别获取每一日各时段的地磁场H分量的每3小时平均值，其中，所述每3小时平均值的计算方法为：
将每3小时以及每3小时的前后一段时间的地磁场H分量的平均值，作为该时段对应的每3小时平均值；
分别对各日的8个时段对应的每3小时平均值进行谐波拟合，获取各日的规则日变化曲线SR；
S2：将步骤S1获取的N条规则日变化曲线SR的平均值，作为求K指数日的规则日变化曲线SR*；
S3：将求K指数日的地磁场H分量观测曲线与规则日变化曲线SR*的差值曲线，作为求K指数日的K变化曲线；
S4：根据所述K变化曲线，获取求K指数日的K指数。
2.如权利要求1所述的一种K指数现报方法，其特征在于，所述获取求K指数日的前N日的规则日变化曲线SR前，确定求取规则日变化曲线SR所需的天数N，具体为：
按照步骤S1的方法，分别获取不同天数对应的规则日变化曲线SR #；
分别获取各规则日变化曲线SR #对应的备选求K指数日的磁扰幅度；
分别获取备选求K指数日的各个磁扰幅度对数与K指数之间相关系数，其中，所述K指数为备选求K指数日的K指数；
剔除不满足预设条件的相关系数，其中，所述预设条件为：相关系数大于设定经验值，且此时大于设定经验值的相关系数对应的天数小于设定经验天数；
将满足预设条件的相关系数的最大值对应的天数，作为求取规则日变化曲线SR所需的天数N。
3.如权利要求1所述的一种K指数现报方法，其特征在于，当计算凌晨3～6点和黄昏18～21点的每3小时平均值时，将每3小时以及每3小时的前60分钟与后n分钟的地磁场H分量的平均值，作为该时段对应的每3小时平均值；
当计算夜间21～3点的每3小时平均值时，将每3小时以及每3小时的前90分钟与后n分钟的地磁场H分量的平均值，作为该时段对应的每3小时平均值；
当计算其余时间的每3小时平均值时，将每3小时以及每3小时的后n分钟的地磁场H分量的平均值，作为该时段对应的每3小时平均值；
其中，n＝K3.3，K根据每3小时时段中，地磁场H分量与地磁场H分量的平均值的差值最大值与差值最小值确定，具体的，所述差值最大值与差值最小值之间的差值，与所述K的取值满足预设的一一对应关系。
4.如权利要求1所述的一种K指数现报方法，其特征在于，步骤S4中所述根据所述K变化曲线，获取求K指数日的K指数具体为：
将所述K变化曲线平均划分为8个时段，获取每个时段的K变化的最大值和最小值，并根据各时段最大值和最小值的差值与预设的K指数/H变幅对应表的对应关系，获取每个时段的K指数。
CN201810982711.1A 2018-08-27 2018-08-27 一种k指数现报方法 Active CN108983301B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810982711.1A CN108983301B (zh) 2018-08-27 2018-08-27 一种k指数现报方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810982711.1A CN108983301B (zh) 2018-08-27 2018-08-27 一种k指数现报方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108983301A CN108983301A (zh) 2018-12-11
CN108983301B true CN108983301B (zh) 2019-11-29

Family

ID=64547719

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810982711.1A Active CN108983301B (zh) 2018-08-27 2018-08-27 一种k指数现报方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108983301B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109948118B (zh) * 2019-03-29 2022-12-06 国家卫星气象中心(国家空间天气监测预警中心) 基于msise00大气模型的地磁活动指数的校正方法、系统、介质、终端
CN110046697A (zh) * 2019-04-26 2019-07-23 北京理工大学 一种基于K指数的Kp指数现报方法

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9869766B1 (en) * 2015-01-28 2018-01-16 Rockwell Collins, Inc. Enhancement of airborne weather radar performance using external weather data
CN105182450B (zh) * 2015-10-15 2018-01-02 成都信息工程大学 一种强对流天气短时预警系统
CN108416031B (zh) * 2018-03-12 2021-07-27 南京恩瑞特实业有限公司 气象多源探测资料融合分析系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN108983301A (zh) 2018-12-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108983301B (zh) 一种k指数现报方法
Lakatos et al. Creation of a homogenized climate database for the Carpathian region by applying the MASH procedure and the preliminary analysis of the data
Whittle On the smoothing of probability density functions
Frappart et al. Rainfall regime across the Sahel band in the Gourma region, Mali
Coughlin Analysis of wind power and load data at multiple time scales
CN112906911B (zh) 联邦学习的模型训练方法
CN110046697A (zh) 一种基于K指数的Kp指数现报方法
CN106483563B (zh) 基于互补集合经验模态分解的地震能量补偿方法
Mudelsee et al. Climate spectrum estimation in the presence of timescale errors
CN110632386B (zh) 一种太阳射电干扰滤除方法、可读存储介质及电子设备
CN105761163A (zh) 一种基于相关性分析和气象因子聚类的调温负荷定量方法
CN114742237A (zh) 联邦学习模型聚合方法、装置、电子设备及可读存储介质
Challoumis-Κωνσταντίνος Χαλλουμής Chain of Cycle of Money with Mixed Savings
CN114492528A (zh) 一种脉象信号消噪方法、装置、电子设备及存储介质
Nagovitsyn Solar and geomagnetic activity on a long time scale: reconstructions and possibilities for predictions
CN116343051A (zh) 一种基于遥感影像的地质环境监测方法及系统
Mesquita et al. New results on the mid-latitude midnight temperature maximum
CN111242805B (zh) 一种用电量增长率计算方法和装置
CN109063916A (zh) 一种风电功率预测方法、装置、设备及存储介质
CN112926794A (zh) 银行贷款信息预测方法及装置
CN116704007B (zh) 一种海冰面积变化的统计方法、系统、电子设备及介质
Bassey et al. Determinants of Off-Farm Labor Supply among Farming Households in Akwa Ibom State, Nigeria
Walker Adaptive separation of regular and irregular magnetic activity for K indices
CN115542238B (zh) 超差表检测方法及装置
Rangarajan et al. Mind the statistics gap

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant