論文の概要: Improving solar wind forecasting using Data Assimilation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.06362v2
• Date: Tue, 13 Apr 2021 08:07:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-11 08:27:42.746190
• Title: Improving solar wind forecasting using Data Assimilation
• Title（参考訳）: データ同化による太陽風予測の改善
• Authors: Matthew Lang, Jake Witherington, Harriet Turner, Matt Owens, Pete Riley
• Abstract要約: 計算効率の良い太陽風モデルを用いた変分DA方式と, STEREO-A, STEREO-B, ACEによるその場観測を用いた。 このスキームは太陽から遠く離れた太陽風の観測を可能にし、太陽風モデルの内部境界条件を更新し改善する。 sterEO-BコローテーションとDA予測の27日間のルート平均二乗誤差(RMSE)は,いずれも非DA予測よりも有意に低い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data Assimilation (DA) has enabled huge improvements in the skill of terrestrial operational weather forecasting. In this study, we use a variational DA scheme with a computationally efficient solar wind model and in situ observations from STEREO-A, STEREO-B and ACE. This scheme enables solar-wind observations far from the Sun, such as at 1 AU, to update and improve the inner boundary conditions of the solar wind model (at 30 solar radii). In this way, observational information can be used to improve estimates of the near-Earth solar wind, even when the observations are not directly downstream of the Earth. This allows improved initial conditions of the solar wind to be passed into forecasting models. To this effect, we employ the HUXt solar wind model to produce 27-day forecasts of the solar wind during the operational lifetime of STEREO-B (01 November 2007 - 30 September 2014). In near-Earth space, we compare the accuracy of these DA forecasts with both non-DA forecasts and simple corotation of STEREO-B observations. We find that 27-day root mean-square error (RMSE) for STEREO-B corotation and DA forecasts are comparable and both are significantly lower than non-DA forecasts. However, the DA forecast is shown to improve solar wind forecasts when STEREO-B's latitude is offset from Earth, which is an issue for corotation forecasts. And the DA scheme enables the representation of the solar wind in the whole model domain between the Sun and the Earth to be improved, which will enable improved forecasting of CME arrival time and speed.
• Abstract（参考訳）: データ同化(DA)は地上の気象予報技術を大幅に改善した。 本研究では,計算効率の良い太陽風モデルを用いた変分DA方式と,sterEO-A,STEREO-B,ACEによるその場観測を用いた。 この方式により、1AUのような太陽から遠く離れた太陽風の観測が可能となり、太陽風モデルの内部境界条件(30太陽半径)を更新し改善することができる。 このように観測情報は、たとえ観測が地球の直下にあっていなくても、地球近傍の太陽風の推定を改善するために使うことができる。 これにより、太陽風の初期条件が改善され、予測モデルに渡される。 この効果として, STEREO-B(2007年11月01日～2014年9月30日)の運用期間中に太陽風の27日間の予測を行うために, HUXt太陽風モデルを用いた。 地球近傍の空間では、これらのDA予測の精度を非DA予測とsterEO-B観測の単純な回転の両方と比較する。 sterEO-BコローテーションとDA予測の27日間のルート平均二乗誤差(RMSE)は,いずれも非DA予測よりも有意に低い。 しかし、DA予測は、sterEO-Bの緯度が地球からずれたときの太陽風の予測を改善することが示されている。 そして、da方式により、太陽と地球の間のモデル領域全体の太陽風を表現することができるようになり、cmeの到達時間と速度の予測が改善される。

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