Analysis of cosmic radio noise absorption measured by the SGO riometer network
Kellinsalmi, Mirjam (2016-03-09)
Kellinsalmi, Mirjam
M. Kellinsalmi
09.03.2016
© 2016 Mirjam Kellinsalmi. Tämä Kohde on tekijänoikeuden ja/tai lähioikeuksien suojaama. Voit käyttää Kohdetta käyttöösi sovellettavan tekijänoikeutta ja lähioikeuksia koskevan lainsäädännön sallimilla tavoilla. Muunlaista käyttöä varten tarvitset oikeudenhaltijoiden luvan.
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:oulu-201603111312
https://urn.fi/URN:NBN:fi:oulu-201603111312
Tiivistelmä
This thesis was made in collaboration with the Sodankylä Geophysical Observatory (SGO) and the Ionospheric Physics group in Oulu University. In my work I analysed data from the SGO riometer network. The data I used is from years 1997–2013, and seven stations located at different latitudes. The stations are located in Hornsund, Abisko, Ivalo, Sodankylä, Rovaniemi, Oulu and Jyväskylä. In the analysis I concentrated on comparing the effect of different quiet-day curve (QDC) methods to the statistics of absorption events. In my thesis I study the yearly number of absorption events and their diurnal variation in magnetic local time (MLT).
In my work I used absorption data calculated by two different QDC methods. The first method is based on automatic determination of the QDC and the second is based on manual determination. We decided to concentrate on using the data calculated by the automatic method, but I also compare our results to the manual data. In the beginning of this project I determined a simple method for finding absorption events from the riometer data. In collaboration with my supervisors and SGO staff we chose the criteria for an absorption event. I wrote a Matlab-script that was used to find the times and magnitudes of events from the data using the criteria. With this information I made the yearly and MLT-distributions to the automatic and manual data. We found a problem in the atomatic QDC method during the winter months of the maximum years of the solar cycle. We decided to manually remove the problematic periods. The automatic data set where the interfered periods are removed from forms the third data set used in this study, called the corrected automatic data.
The yearly distributions of absorption events in the corrected automatic and manual data set have similarities with the yearly average Kp index, which is the index of geomagnetic activity. The Kp maximum year, 2003, and the minimum year, 2009, are visible at most of the stations. Correlation with the yearly average sunspot number is less obvious, even though the 11-year cycle is visible in the absorption. Common features in the MLT-distribution are the morning maximum around 9 MLT and the evening minimum around 18 MLT. This is visible in the automatic and manual data to some extent at all stations. The MLT-distributions are slightly different each year, and during the minimum years of absorption it is significantly different. The morning maximum and evening minimum are not clearly visible. Most of our results are also visible in the uncorrected automatic data, excluding the years 2000–2003 and certain stations.
The data sets acquired from different QDC methods produced similar results, which gives credibility to them. There still are many interferences in the data, and it would require more work to remove them. The automatic QDC method should be refined so that it doesn’t take into account data from times when the riometer has saturated. Our goal is to publish these results after some further analysis. Tein Pro Gradu-tutkielmani yhteistyössä Sodankylän Geofysiikan Observatorion (SGO) ja Oulun yliopiston Ionosfäärifysiikan tutkimusryhmän kanssa. Työssäni analysoin SGO:n riometriverkoston dataa. Käyttämäni data on peräisin seitsemältä eri leveysasteilla sijaitsevalta asemalta vuosilta 1997–2013. Asemat sijaitsevat Hornsundissa, Abiskossa, Ivalossa, Sodankylässä, Rovaniemellä, Oulussa ja Jyväskylässä. Analyysissäni keskityin vertailemaan erilaisten hiljaisen päivän käyrän (Quiet Day Curve, QDC) määritysmenetelmien vaikutusta absorptioeventtien statistiikkaan. Tutkielmassani teen vertailua absorptioeventtien vuosittaisista määristä sekä niiden jakaumista magneettisen paikallisajan (Magnetic Local Time, MLT) funktiona.
Käytin työssäni kahdella eri menetelmällä määritettyä absorptiodataa. Ensimmäinen menetelmä perustuu QDC:n automaattiseen määritykseen ja toinen manuaaliseen määritykseen. Päätimme keskittyä käyttämään automaattisella menetelmällä määritettyä dataa, mutta työssäni vertailen tuloksia myös manuaaliseen dataan. Työni alussa kehitin yksinkertaisen tavan etsiä absorptioeventtejä riometridatasta. Yhdessä ohjaajieni ja SGO:n henkilökunnan avulla valitsimme kriteerit absorptioeventille. Kirjoittamani Matlab-ohjelma etsi datasta näillä kriteereillä absorptioeventtien ajankohdat sekä magnitudit. Näiden tietojen avulla tein vuosijakaumat ja MLT-jakaumat sekä manuaaliselle että automaattiselle datalle. Automaattisessa QDC-määritysessä ilmeni kuitenkin ongelmia auringonpilkkusyklin maksimivuosien talvikuukausina. Päätimme poistaa nämä ajanjaksot joilla ongelma ilmeni. Tämä automaattinen data josta häiriöitä oli poistettu muodosti kolmannen käyttämäni datasetin, korjatun automaattisen datan.
Absorptioeventtien vuosijakaumat automaattisessa ja manuaalisessa datassa noudattavat hyvin Kp-indeksiä, joka on geomagneettisen aktiivisuuden indeksi. Kp-indeksin maksimivuosi 2003 on havaittavissa monilla asemilla, kuin myös minimi vuonna 2009. Korrelaatio auringonpilkkuluvun vuosittaisen keskiarvon kanssa on vähemmän selkeä, vaikkakin 11 vuoden sykli on absorptiossa havaittavissa. MLT-jakaumissa yhdistävä piirre on aamumaksimi noin 9 MLT ja iltaminimi noin 18 MLT. Tämä on havaittavissa automaattisessa datassa ja manuaalisessa datassa jossain määrin kaikilla asemilla. MLT-jakauman muoto vaihtelee vuosittain, ja absorption minimivuosina se on hyvin erilainen, eivätkä aamumaksimi ja iltaminimi erotu selkeästi. Suuri osa saaduista tuloksista on myös nähtävissä korjaamattomassa datassa, lukuunottamatta vuosia 2000–2003 ja tiettyjä asemia.
Eri QDC-menetelmillä määritetyt datat, korjattu automaattinen ja manuaalinen data, tuottivat samanlaisia tuloksia ja kasvattavat tulosten luotettavuutta. Häiriöitä on kuitenkin edelleen datassa mukana, ja niiden tarkempi poistaminen vaatii vielä lisätyötä. QDC:n automaattista määritystä pitäisi myös kehittää niin, että se ei ottaisi huomioon ajanjaksoja jolloin riometri on saturoitunut. Tarkoituksemme on julkaista saamamme tulokset jatkoanalyysin jälkeen.
In my work I used absorption data calculated by two different QDC methods. The first method is based on automatic determination of the QDC and the second is based on manual determination. We decided to concentrate on using the data calculated by the automatic method, but I also compare our results to the manual data. In the beginning of this project I determined a simple method for finding absorption events from the riometer data. In collaboration with my supervisors and SGO staff we chose the criteria for an absorption event. I wrote a Matlab-script that was used to find the times and magnitudes of events from the data using the criteria. With this information I made the yearly and MLT-distributions to the automatic and manual data. We found a problem in the atomatic QDC method during the winter months of the maximum years of the solar cycle. We decided to manually remove the problematic periods. The automatic data set where the interfered periods are removed from forms the third data set used in this study, called the corrected automatic data.
The yearly distributions of absorption events in the corrected automatic and manual data set have similarities with the yearly average Kp index, which is the index of geomagnetic activity. The Kp maximum year, 2003, and the minimum year, 2009, are visible at most of the stations. Correlation with the yearly average sunspot number is less obvious, even though the 11-year cycle is visible in the absorption. Common features in the MLT-distribution are the morning maximum around 9 MLT and the evening minimum around 18 MLT. This is visible in the automatic and manual data to some extent at all stations. The MLT-distributions are slightly different each year, and during the minimum years of absorption it is significantly different. The morning maximum and evening minimum are not clearly visible. Most of our results are also visible in the uncorrected automatic data, excluding the years 2000–2003 and certain stations.
The data sets acquired from different QDC methods produced similar results, which gives credibility to them. There still are many interferences in the data, and it would require more work to remove them. The automatic QDC method should be refined so that it doesn’t take into account data from times when the riometer has saturated. Our goal is to publish these results after some further analysis.
Käytin työssäni kahdella eri menetelmällä määritettyä absorptiodataa. Ensimmäinen menetelmä perustuu QDC:n automaattiseen määritykseen ja toinen manuaaliseen määritykseen. Päätimme keskittyä käyttämään automaattisella menetelmällä määritettyä dataa, mutta työssäni vertailen tuloksia myös manuaaliseen dataan. Työni alussa kehitin yksinkertaisen tavan etsiä absorptioeventtejä riometridatasta. Yhdessä ohjaajieni ja SGO:n henkilökunnan avulla valitsimme kriteerit absorptioeventille. Kirjoittamani Matlab-ohjelma etsi datasta näillä kriteereillä absorptioeventtien ajankohdat sekä magnitudit. Näiden tietojen avulla tein vuosijakaumat ja MLT-jakaumat sekä manuaaliselle että automaattiselle datalle. Automaattisessa QDC-määritysessä ilmeni kuitenkin ongelmia auringonpilkkusyklin maksimivuosien talvikuukausina. Päätimme poistaa nämä ajanjaksot joilla ongelma ilmeni. Tämä automaattinen data josta häiriöitä oli poistettu muodosti kolmannen käyttämäni datasetin, korjatun automaattisen datan.
Absorptioeventtien vuosijakaumat automaattisessa ja manuaalisessa datassa noudattavat hyvin Kp-indeksiä, joka on geomagneettisen aktiivisuuden indeksi. Kp-indeksin maksimivuosi 2003 on havaittavissa monilla asemilla, kuin myös minimi vuonna 2009. Korrelaatio auringonpilkkuluvun vuosittaisen keskiarvon kanssa on vähemmän selkeä, vaikkakin 11 vuoden sykli on absorptiossa havaittavissa. MLT-jakaumissa yhdistävä piirre on aamumaksimi noin 9 MLT ja iltaminimi noin 18 MLT. Tämä on havaittavissa automaattisessa datassa ja manuaalisessa datassa jossain määrin kaikilla asemilla. MLT-jakauman muoto vaihtelee vuosittain, ja absorption minimivuosina se on hyvin erilainen, eivätkä aamumaksimi ja iltaminimi erotu selkeästi. Suuri osa saaduista tuloksista on myös nähtävissä korjaamattomassa datassa, lukuunottamatta vuosia 2000–2003 ja tiettyjä asemia.
Eri QDC-menetelmillä määritetyt datat, korjattu automaattinen ja manuaalinen data, tuottivat samanlaisia tuloksia ja kasvattavat tulosten luotettavuutta. Häiriöitä on kuitenkin edelleen datassa mukana, ja niiden tarkempi poistaminen vaatii vielä lisätyötä. QDC:n automaattista määritystä pitäisi myös kehittää niin, että se ei ottaisi huomioon ajanjaksoja jolloin riometri on saturoitunut. Tarkoituksemme on julkaista saamamme tulokset jatkoanalyysin jälkeen.
Kokoelmat
- Avoin saatavuus [29905]