太陽高能粒子(SEP)傳播數值模擬中的太陽風背景場研究

魏穩(wěn)穩(wěn)，沈芳，左平兵，秦剛，楊子才

1 中國科學院國家空間科學中心 空間天氣學國家重點實驗室，北京　100190　2　中國科學院大學，北京　100049

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太陽高能粒子(SEP)傳播數值模擬中的太陽風背景場研究

魏穩(wěn)穩(wěn)1,2，沈芳1*，左平兵1，秦剛1，楊子才1,2

1 中國科學院國家空間科學中心 空間天氣學國家重點實驗室，北京1001902中國科學院大學，北京100049

摘要太陽高能粒子(SEP)事件是一類重要的空間天氣災害性事件，如能準確預報SEP 事件，人們便可以采取必要的防護措施，保障衛(wèi)星、星載設備以及航天員的安全，盡可能地降低經濟損失.因此，其數值預報研究在空間天氣預報研究中占有很重要的地位.SEP 事件中的高能粒子在不同的時間尺度內被耀斑過程或者CME 驅動的激波加速，并且在被擾動后的行星際太陽風中傳輸，這些過程都緊緊依賴于太陽風背景場.因此獲取更加接近物理真實的太陽風背景場是模擬SEP 事件的重要部分，也是提高 SEP 物理模式的關鍵因素之一.我們目前的工作基于張明等發(fā)展的 SEP 在行星際空間傳播的模型，嘗試將Parker太陽風速度解及WIND飛船觀測的磁場實時數據融入模型中，研究不同的太陽風速度以及真實磁場分布對SEP在行星際空間中傳播的影響.通過求解聚焦傳輸方程，我們的模擬結果表明：(1)快太陽風條件下，絕熱冷卻效應項發(fā)揮了更大的作用，使粒子能量衰減的更快，而慢太陽風對粒子的通量變化沒有顯著影響；(2)加入觀測的磁場數據時，粒子的全向通量剖面發(fā)生了比較明顯的變化，具體表現在：通量峰值推遲到達、出現多峰結構、各向異性也發(fā)生一些改變.分析表明真實磁場的極性對粒子在行星際空間中傳播有著重要的影響.

關鍵詞太陽高能粒子； 磁場； 太陽風； 行星際輸運

1引言

太陽高能粒子(Solar Energetic Particles,簡稱SEP) 事件是能量粒子的通量突然增強的事件，美國國家海洋和大氣管理局(NOAA)將SEP 事件定義為能量大于10 MeV 的粒子在連續(xù)15 min以上的時間內數目超過10 pfu(cm-2·s-1·sr-1)的爆發(fā)性事件(Rodríguez-Gasén,2011).SEP 事件主要包括三種類型(Kallenrode,2003)：與太陽耀斑爆發(fā)相關聯的脈沖型事件，與日冕物質拋射驅動的激波相關聯的緩變型事件，以及同時具有緩變型和脈沖型事件特征的混合型事件.SEP 事件會對衛(wèi)星和宇航員構成嚴重的威脅，如能準確預報SEP 事件，人們便可以對衛(wèi)星和星載設備采取必要的防護措施，同時也可以為航天器的故障分析和航天員的安全防護提供科學依據，盡可能地降低損失.然而SEP 事件產生和發(fā)展的物理機制非常復雜，目前還沒有被完全解釋清楚，預報SEP 事件的能力也不盡如人意(Lario，2005).因此，正確理解和恰當地動力學描述這些機制，對推進和提高空間天氣預報能力是非常重要的(魏穩(wěn)穩(wěn)等，2015).

SEP 事件中的高能粒子在不同的時間尺度內被耀斑過程或者CME 驅動的激波加速，并且在被擾動后的行星際磁場和太陽風中傳輸.近幾十年里，很多研究者探究了太陽風背景場對高能粒子在行星際中傳播的影響.Lario等(2003,2008)基于Ulysses以及ACE衛(wèi)星的觀測，對太陽活動高年里較低能段的高能粒子事件進行了分析，認為行星際磁力線結構會影響高能粒子的經緯度分布.并重點分析了大尺度的行星際結構對2004年9月SEP事件的影響，認為其強度和各向異性時間剖面是由一個共轉的低密度、低速、低質子β值的太陽風流決定.大尺度太陽風結構對高能粒子傳播的影響決定不同位置的宇宙飛船觀測到的SEP事件的性質，不同于低β值區(qū)域有利于高能粒子的散射，被壓縮的磁場區(qū)域會阻礙高能粒子的自由流動.磁鏡效應與散射過程能夠對高能粒子進行有效的約束，這些結構相對于觀測者和粒子源項的位置決定SEP事件的特征(Lario et al.，2008).另外，Shen 等(2008)的研究也表明磁云這種復雜結構也能對高能粒子進行有效的約束并顯著影響高能粒子的通量.

近年來一些研究者采用聚焦傳輸方程模擬粒子在行星際空間中的傳播過程，聚焦傳輸方程包括了許多重要的粒子傳輸機制：沿磁力線的流動、太陽風對流、投擲角擴散、磁場聚焦效應、垂直擴散、絕熱冷卻效應等.模擬結果(Ruffolo,1995;Qin et al.,2006; Zhang et al.,2009)發(fā)現，在聚焦傳播方程中引入絕熱冷卻效應項，將增加粒子強度的衰減率.Lario等(Lario et al.,1997)研究了太陽風對能量為0.1～20 MeV的質子在行星際空間傳播的影響，發(fā)現太陽風對流能使粒子更早地到達觀測者，絕熱冷卻效應則導致粒子通量減小.

SEP 事件中的高能粒子在被擾動后的行星際磁場和太陽風中傳輸，這一過程緊緊依賴于太陽風和背景場(Barouch and Burlaga,1976;Lario et al.,1997;Malandraki et al.,2007).以往粒子傳輸模型中大多采用理想的Parker螺旋磁場和恒定的太陽風速度，背景場的設置過于簡單(Heras et al.,1995; Li et al.,2003; Zhang et al.,2009; Wang et al.,2012).因此，建立更加接近物理真實的背景場來模擬粒子在三維行星際空間中的傳播是提高SEP 事件模擬結果不可或缺的部分，本文將圍繞背景場模擬展開討論，主要研究太陽風速度以及真實磁場分布對SEP在行星際空間中傳播的影響.

2模型簡介

SEP在日球層中的傳播是SEP研究中的一個核心問題，SEP的空間分布等都與之密切相關.研究高能粒子在行星際空間中的傳輸時需要求解聚焦傳輸方程.聚焦傳輸方程的本質是Fokker-Plank方程，用于描述粒子分布函數f在相空間的演化.有些學者(Kallenrode and Wibberenz,1997; Ruffolo,1995; Lario et al.,1997)通過有限差分格式對聚焦傳輸方程進行離散求解.Qin等(2006)和Zhang等(2009)開發(fā)并發(fā)展了一種計算SEP 在三維日球層磁場中傳播的模式，該模式采用后向隨機微分方法解聚焦傳輸方程.用于模擬研究觀測者處于行星際空間不同的經度、緯度以及徑向距離時，SEP 通量和各向異性隨時間的演化過程.

模型采用三維的聚焦傳輸方程來研究粒子的傳播過程，其形式如下：

(1)

(2)

(3)

我們根據Qin等和Zhang等(Zhang,1999;Qinetal.,2006;Zhangetal.,2009)采用的后向隨機微分方法來求解聚焦傳輸方程.方程(1)可以改寫為五個一維的后向隨機微分方程：

求解隨機微分方程采用后向時間的技巧，即讓虛擬粒子從指定的地點r0出發(fā)，以一定的初始動量p，從時刻t=t0開始沿后向時間運動，直到粒子退出邊界.我們假設所有的高能粒子都在太陽附近注入，因此，粒子分布函數在源區(qū)滿足邊界條件：

(4)

其中，a(φ,θ)是一個關于日面經度φ和日面緯度θ的函數，用來描述SEP源區(qū)強度的空間分布，p是源區(qū)粒子動量，Tc和Tl分別表示源區(qū)粒子注入剖面的上升和衰減時間尺度.我們以下的模擬事例中均假設源區(qū)里面的粒子分布均勻一致，即a(φ,θ)=1.

方程的解即為所有數值模擬過程在退出點上的平均值：

(5)

其中，xe,μe,pe表示虛擬粒子退出邊界時的參量，te是粒子退出邊界的時刻，N是虛擬粒子的總量.

表1　模型中參數設定

3模擬結果及分析

3.1太陽風速度對粒子傳播過程的影響

根據物理性質和起源區(qū)域的不同，太陽風一般分為快太陽風(v≥550 km·s-1)和慢太陽風(v≤450 km·s-1)(Wang et al.,2000).我們分別計算了快、慢太陽風對粒子通量的影響，快太陽風對不同能量質子的傳播過程以及對不同觀測位置的通量剖面的影響.并且統計分析了快、慢太陽風條件下統計到的粒子的動量分布特征.模型中磁場采用Parker螺旋磁場.

為了研究發(fā)展的太陽風速度對粒子在行星際空間中傳播的影響，我們將模型中沿徑向恒定不變的太陽風速度Vsw=Vswer(Vsw=400km·s-1)變?yōu)镻arker太陽風速度解(由(6)式解出)，Parker太陽風速度解的具體數值實現方法詳見文獻Parker(1958).從(6)式中可以看出，Parker太陽風速度解不再沿徑向不變，而是與日心距離r相關.

其中Vsw滿足如下方程：

(6)

圖1給出了太陽風速度接近慢太陽風的模擬結果.圖1a給出了該事例中太陽風速度隨日心距離r的變化曲線，太陽風速度在1AU處達到383km·s-1.以下圖形中標注為慢太陽風的都是基于圖1a中的Parker慢太陽風速度解.圖1b給出了不同太陽風速度條件下100MeV能量的質子在1AU赤道處的全向通量對比圖.黑色實線代表固定速度400km·s-1的模擬結果，紅色虛線代表固定速度383km·s-1的模擬結果，綠色虛線代表Parker太陽風速度解接近慢太陽風速度下的模擬結果.從圖1b中可以看出這三條通量曲線非常接近，說明慢太陽風相對固定的太陽風速度而言，對粒子的通量變化影響不大.

圖1　太陽風速度接近慢太陽風的模擬結果(a) 太陽風速度隨日心距離的變化； (b) 不同太陽風條件下能量為100 MeV的質子的全向通量對比.

圖2給出了太陽風速度接近快太陽風的模擬結果.圖2a中Parker太陽風速度解在1AU處達到644km·s-1.以下圖形中標注為快太陽風的都是基于圖2a中的Parker快太陽風速度解.圖2b給出了不同太陽風速度條件下100MeV能量的質子在1AU赤道處的全向通量對比圖.黑色實線代表固定速度400km·s-1的模擬結果，紅色虛線代表固定速度644km·s-1的模擬結果，綠色虛線代表Parker太陽風速度解接近快太陽風速度下的模擬結果.從圖2b中可以看出，固定太陽風速度變大時，將增加粒子通量曲線的衰減率,而Parker快太陽風條件下，粒子通量曲線的衰減率進一步增加.通過分析我們認為這是由于快太陽風條件下，絕熱冷卻效應項發(fā)揮了更大的作用.在Parker太陽風速度解的模型中，絕熱冷卻項dp/dt的表達式如下：

圖2　太陽風速度接近快太陽風的模擬結果(a)太陽風速度隨日心距離的變化； (b) 不同太陽風條件下能量為100 MeV的質子的全向通量對比.

(7)

由于在SEP的初始相時期粒子密度的梯度大，擴散效應比絕熱冷卻效應更重要，所以在SEP的初始相可以忽略絕熱效應，在SEP的衰減時期，粒子密度空間梯度小，絕熱冷卻效應將起重要的作用(涂傳詒等，1988).在Parker太陽風速度解的條件下，對于某一固定的徑向距離r，太陽風速度增大時.相應的Vsw/r和dVsw/dr也隨之增大，第一項和第二項與太陽風速度的大小呈線性關系，因此，太陽風速度越高，會造成SEP向外對流的越多，絕熱能量損失也隨之增大，絕熱效應也就越顯著.

我們又對快、慢太陽風速度條件下統計到的粒子的動量進行了統計分析.圖3給出了觀測到的粒子的動量分布圖.黑色實線，紅色虛線分別代表Parker太陽風速度解接近快太陽風速度、慢太陽風速度時的統計結果.我們將觀測到的粒子動量的最大值和最小值(pmax&pmin)等分為10個區(qū)間Δp= 0.1(pmax-pmin)，然后統計每個動量區(qū)間內的粒子數占總的粒子數的百分比.表2為不同太陽風條件下的統計結果，我們設置的目標粒子的動量為p=0.445.其中目標粒子的動量定義為觀測者處最終觀測到的粒子動量，通過能量計算可以得到，該能量是人為設定的，是為了便于統計分析某一個具體能量段內的粒子的傳播特征、分布特征等.

圖3　快慢太陽風條件下統計到的粒子動量分布

從圖3和表2的結果可以看出：

表2　不同太陽風條件下的統計結果

(1) 從所統計到粒子的最低動量來看，它們都比目標粒子對應的動量高，說明粒子在運動過程中都有能量衰減；

(2) 從所統計到粒子的最高動量來看，快太陽風條件下粒子能量的最大值更大，說明快太陽風條件下粒子能量的衰減可以更加顯著；

(3) 投放相同的粒子數(投放1×106個粒子)時，快太陽風條件下統計到的粒子數小于慢太陽風條件下的粒子數，也驗證了上述結論；

(4) 從粒子分布來看，越靠近目標粒子能量段的粒子數越多，且呈現出單調遞減的趨勢，說明大部分統計到的粒子是能量衰減較少的粒子.

此外，我們又模擬了快太陽風對不同能量的粒子和不同觀測位置處的通量剖面的影響.圖4a、4b分別給出了不同太陽風速度條件下100 MeV能量的質子在觀測者位于0.5AU赤道處以及2AU、緯度80°處的全向通量對比.圖4c給出了不同太陽風速度條件下10 MeV能量的質子在1AU赤道處的全向通量對比圖.黑色實線代表固定速度為400 km·s-1的模擬結果，紅色虛線代表Parker太陽風速度解接近快太陽風速度下的模擬結果.從結果中可以得出，快太陽風對不同能量段的粒子在不同觀測位置處的通量剖面有著相似的影響.

圖4　快太陽風條件下觀測者處于不同位置時能量為100 MeV的質子的全向通量對比((a)和(b))以及能量為10 MeV的質子的全向通量對比(c)

3.2用實時的磁場觀測數據

由1AU處的磁場估算得到.

(8)

假設測試粒子從太陽源表面(Rs,φs)離開，到達空間任意位置(r,φ)，并且太陽風在每一個卡林頓周期內是不變的，則可以根據宇宙飛船的觀測數據估算Rs處太陽風的參量.參數r,Rs,φ,φs,觀測時間t,區(qū)間[t0,t0+T]的開始時間t0由以下公式計算得到：

(9)

模型中使用的是WIND飛船一分鐘精度的磁場數據，我們分別計算了處于太陽活動低年以及太陽活動高年的不同卡林頓自轉周期(簡稱CR)內SEP的全向通量和各向異性的時間剖面.

太陽活動低年的模擬結果如圖5所示.其中，圖5b是根據WIND飛船在2007年5月3日至2007年5月29日處于CR2056和CR2057內的觀測數據得到的黃道面內的磁場圖.為了更好的可視化效果，我們將任意日心距離r處的磁場進行了標準化處理，具體標準化處理方法為：將同一條Parker螺線上，任意日心距離r處的磁場，均賦為該條螺線在1AU處的磁場數值，然后進行可視化作圖.太陽坐標為(X,Y)=(rcosφ,rsinφ)=(0,0)，地球處在黑色圓圈處，并按照順時針方向進行背景磁場的設置.兩條黑線的夾角為統計到的粒子所在源區(qū)的大致分布范圍.圖5a中紅色虛線為在此CR期間內根據類Parker磁場模擬得到的粒子全向通量剖面，黑色實線為原Parker磁場下的模擬結果，圖5c為相應的各向異性剖面.相比之下，我們發(fā)現在類Parker磁場下模擬得到的粒子通量峰值會到達的晚一些，全向通量剖面會出現多個峰值并且在衰減相下降的更快，而且一階各向異性也有明顯的不同.

圖5　(a) 不同行星際磁場下，對比100 MeV質子的通量； (c) 各向異性； (b) 根據WIND飛船數據得到的CR2056-CR2057內磁場Br分量圖.太陽坐標為(X,Y)=(rcosφ,rsinφ)=(0,0)，黑色圓圈為地球

由式子(10)—(12)可知，當加入磁場的觀測數據后,cosβ和sinβ的大小不會改變，但是它們的符號會隨著磁場的極性而發(fā)生相應的改變，從而會影響投擲角μ值的變化，并最終對動量p的值產生影響.因此，我們認為粒子通量峰值推遲到達，多峰結構以及各向異性的差異主要是由于加入的真實磁場

具有不同的極性所致.

針對通量峰值推遲到達，我們比較了Parker螺旋磁場和類Parker螺旋磁場下最大峰值附近的粒子初始能量的大小，發(fā)現Parker磁場下粒子初始能量的平均值大約為0.463，類Parker磁場下粒子初始能量的平均值大約為0.628，而我們統計的目標粒子能量為0.445.由于能量越高，衰減到目標能量所需要的時間越長，所以在類Parker磁場中由于磁場極性對粒子能量的調制，它們到達觀測者所需的時間會更久，從而導致峰值推遲到達.

針對出現的多峰結構，我們在圖6中給出了第二個較大峰值到達前后不同時間段內統計到的粒子初始動量p的分布范圍.黑色實線、紅色虛線、綠色虛線分別代表第二個峰值到達前兩天，第二個峰值期間以及第二個峰值過后兩天內的粒子動量分布.從圖6可以看出，不同時間段內動量的分布存在明顯差異.在第二個峰出現的時間段內(紅色虛線)，p=1附近出現了另一個峰值.通過對通量(為p-γ的函數)的計算，我們發(fā)現這個峰值對該期間的粒子通量的貢獻起決定性作用，并且使得該通量超過了前后兩天的通量大小.通常情況下隨著時間的推移，在衰減相不同時間段內統計到的大部分粒子的動量會不斷增大，即類似圖6中黑色實線的峰值會不斷后移，從而使得全向通量不斷減小.然而，同樣，由于磁場極性對粒子能量的調制，使得粒子動量出現了額外的峰值并發(fā)揮了主要作用，從而導致出現了多峰結構.

圖6　CR2056-CR2057模擬得到的不同時間段內到達觀測者的粒子初始動量p的分布范圍

(10)

(11)

(12)

太陽活動高年的模擬結果，我們以CR1969為例展示在了圖7中.類似圖5的格式，圖7a給出了模擬得到的粒子全向通量剖面，圖7c為各向異性剖面，圖7b給出了WIND飛船在該周期內所觀測到的磁場.其中兩條黑色線同樣代表統計到的粒子所在源區(qū)的大致范圍.類似太陽活動小年的情況，從圖7a和圖7c中可以看出，粒子通量峰值也比原Parker磁場到達的晚一些，粒子的全向通量剖面出現了多峰結構，而各向異性在誤差范圍內并沒有太大的差異.

圖7　(a) 不同行星際磁場下，對比100 MeV質子的通量； (c) 各向異性；(b) 根據WIND飛船數據得到的CR1969的磁場Br分量

同樣地，我們計算得到類Parker磁場下最大峰值附近所統計到的粒子初始能量的平均值大約為0.562，要大于Parker磁場下粒子能量的平均值0.463，因此粒子在類Parker螺線磁場里運動到達觀測者所需的時間更久，導致峰值推遲到達.但是，相比于太陽活動小年粒子的平均初始能量為0.628，該周期內統計到的粒子初始能量要更小一些，所以相比之下粒子的全向通量剖面峰值到達的也更早一些.至于更小的粒子初始能量，可能與太陽活動高年更復雜的磁場極性變化對粒子能量的調制有關.

此外，與太陽活動小年相比，在太陽活動高年里模擬得到的粒子的全向通量剖面會出現更多的峰值.圖8給出了第二、三個峰值到達時以及它們到達之前一段內觀測到的粒子初始動量p的分布范圍.從圖8可以看出，在這兩個峰值到達之前，如黑線所示，粒子初始動量大約以0.8為峰值，而且粒子的動量分布范圍更加廣泛.在紅線所示的第二個峰值到 達期間，粒子的初始動量更加集中地分布在以0.6左右為峰值的一個小范圍內，因此根據通量計算公式可知該段時間內粒子的全向通量更大.而在綠線所示的第三個峰值到達期間，粒子的初始動量仍以0.6左右為峰值，但是它們占該時間段內所統計到總粒子數的比例更小，而且來源更加廣泛，這就是為什么第三個峰值要比第二個峰值低的原因.類似于太陽活動小年的情況，在太陽活動高年里磁場對粒子能量的調制會導致多峰結構，而這種更多峰值結構的出現，是由于磁場的極性出現了更多的變化，對粒子能量的調制更加復雜所致.

圖8　CR1969模擬得到的不同時間段內到達觀測者的粒子初始動量p的分布范圍

從圖7c中可以看出，類Parker磁場下的各向異性在上升相位時大于零，說明朝磁場相同方向運動(μ=1)的粒子占主導.同樣地，在衰減相期間，由于磁場極性的影響以及粒子投擲角方向的改變，會使得各向異性在誤差范圍內出現一些波動.

從模擬結果可以看出，太陽活動高年和低年的結果雖然都包含通量峰值推遲到達、出現多峰結構、各向異性發(fā)生改變等特點，但也存在差異.由于太陽活動高年磁場比較復雜，導致通量剖面出現更多的峰，各向異性剖面也存在差異.但二者的模擬結果都充分說明了真實磁場極性對粒子在行星際空間中的傳播有著重要的影響.

4結論

本文通過求解聚焦傳輸方程研究了太陽風速度和背景磁場對粒子在行星際空間中傳播的影響，模擬結果表明：

(1) 將固定的太陽風速度改為變化的Parker太陽風速度解，從模擬結果可以看出慢太陽風對粒子的通量變化沒有顯著影響，而當太陽風速度加快時，粒子通量剖面在后期下降的更快.這是因為快太陽風條件下，絕熱冷卻效應更加顯著，從而使粒子的能量衰減的更快.

(2) 相對于原Parker磁場模型，加入觀測的磁場數據時粒子的全向通量剖面發(fā)生了比較明顯的變化：通量峰值推遲到達、出現多峰結構，各向異性也發(fā)生一些改變.通過分析，我們認為加入觀測的磁場數據時，磁場有了極性，粒子的投擲角會隨著磁場的極性而發(fā)生相應改變，進而也會對粒子的能量進行調制，從而導致模擬結果出現了上述的變化.無論在太陽活動低年還是高年，粒子全向通量剖面和各向異性剖面都伴隨著這些改變，而太陽活動高年更加復雜的變化可能是由于磁場的極性更加復雜所致.

我們的模擬結果說明太陽風速度以及背景磁場對粒子在行星際空間中的傳播有著重要的影響.以往粒子傳輸模型中大多采用恒定的太陽風速度和Parker螺旋磁場，背景場的設置太過理想，這可能導致無法準確模擬太陽高能粒子在行星際空間中的演化過程.因此，設置更加真實的背景場對提高我們的模擬結果有著重要的意義.未來的研究工作中我們將嘗試加入由MHD模擬(Fengetal.,2010,2012;Shenetal.,2011,2014)得到的實時變化的太陽風速度和三維磁場分量，建立更加完整、更加接近物理真實的太陽風背景場，以期得到更真實的粒子在三維行星際空間的傳播物理過程，同時可以研究日冕物質拋射相互作用等對高能粒子事件形成和傳播的影響(Gopalswamyetal.,2002;Shenetal.,2008;Lietal.,2012;Shenetal.,2013).

References

Barouch E,Burlaga L F.1976.Three-dimensional interplanetary stream magnetism and energetic particle motion.J.Geophys.Res.,81(13): 2103-2110,doi: 10.1029/JA081i013p02103.

Feng X S,Yang L P,Xiang C Q,et al.2010.Three-dimensional solar WIND modeling from the sun to earth by a SIP-CESE MHD model with a six-component grid.Astrophys.J.,723(1): 300-319,doi: 10.1088/0004-637X/723/1/300.

Feng X S,Jiang C W,Xiang C Q,et al.2012.A data-driven model for the global coronal evolution.Astrophys.J.,758(1),doi: 10.1088/0004-637X/758/1/62.

Florens M S L,Cairns I H,Knock S A,et al.2007.Data-driven solar wind model and prediction of type II bursts.Geophys.Res.Lett.,34(4): L04104,doi: 10.1029/2006GL028522.Gopalswamy N S,Yashiro S,Michaek G,et al.2002.Interacting coronal mass ejections and solar energetic particles.Astrophys.J.,572(1): L103-L107,doi: 10.1086/341601.

Heras A M,Sanahuja B,Lario D,et al.1995.Three low-energy particle events: modeling the influence of the parent interplanetary shock.Astrophys.J.,445(1): 497-508,doi: 10.1086/175714.

Kallenrode M B.2003.Current views on impulsive and gradual solar energetic particle events.Journal of Physics G: Nuclear and Particle Physics,29(5): 965-981,doi: 10.1088/0954-3899/29/5/316.

Kallenrode M B,Wibberenz G.1997.Propagation of particles injected from interplanetary shocks: A black box model and its consequences for acceleration theory and data interpretation.J.Geophys.Res.,102(A10): 22311-22334,doi: 10.1029/97JA01677.

Lario D,Sanahuja B,Heras A M.1997.Modeling the interplanetary propagation of 0.1～20 MeV shock-accelerated protons.I: Effects of the adiabatic deceleration and solar wind convection.Adv.Space Res.,20(1): 115-120,doi: 10.1016/S0273-1177(97)00492-4.

Lario D,Roelof E C,Decker R B,et al.2003.Solar maximum low-energy particle observations at heliographic latitudes above 75 degrees.Advances in Space Research,32(4): 579-584,doi: 10.1016/S0273-1177(03)00339-9.

Lario D.2005.Advances in modeling gradual solar energetic particle events.Advances in Space Research,36(12): 2279-2288,doi: 10.1016/j.asr.2005.07.081.

Lario D,Decker R B,Malandraki O E,et al.2008.Influence of large-scale interplanetary structures on energetic particle propagation: September 2004 event at Ulysses and ACE.J.Geophys.Res.,113(A3): A03105,doi: 10.1029/2007JA012721.

Li G,Zank G P,Rice W K M.2003.Energetic particle acceleration and transport at coronal mass ejection-driven shocks.J.Geophys.Res.,108(A2): 1082,doi: 10.1029/2002JA009666.Li G,Moore R,Mewaldt R A,et al.2012.A Twin-CME scenario for ground level enhancement events.Space Science Reviews,171(1-4): 141-160,doi: 10.1007/s11214-011-9823-7.

Malandraki O E,Marsden R G,Tranquille C,et al.2007.Energetic particle observations by Ulysses during the declining phase of solar cycle 23.J.Geophys.Res.,112(A6): A06111,doi: 10.1029/2006JA011876.

Parker E N.1958.Dynamics of the interplanetary gas and magnetic fields.Astrophys.J.,128: 664-676,doi: 10.1086/146579.

Qin G,Zhang M,Dwyer J R.2006.Effect of adiabatic cooling on the fitted parallel mean free path of solar energetic particles.J.

Ruffolo D.1995.Effect of adiabatic deceleration on the focused transport of solar cosmic rays.Astrophys.J.,442(2): 861-874,doi: 10.1086/175489.

Shen C L,Wang Y M,Ye P Z,et al.2008.Enhancement of solar energetic particles during a shock-magnetic cloud interacting complex structure.Solar Physics,252(2): 409-418,doi: 10.1007/s11207-008-9268-7.

Shen C L,Li G,Kong X,et al.2013.Compound twin coronal mass ejections in the 2012 May 17 GLE event.Astrophys.J.,763(2): 114-121,doi: 10.1088/0004-637X/763/2/114.

Shen F,Feng X S,Wu S T,et al.2011.Three-dimensional MHD simulation of the evolution of the April 2000 CME event and its induced shocks using a magnetized plasma blob model.J.Geophys.Res.,116(A4): A04102,doi: 10.1029/2010JA015809.Shen F,Shen C L,Zhang J,et al.2014.Evolution of the 12 July 2012 CME from the Sun to the Earth: Data-constrained three-dimensional MHD simulations.J.Geophys.Res.,119(9): 7128-7141,doi: 10.1002/2014JA020365.

Wang Y,Qin G,Zhang M.2012.Effects of perpendicular diffusion on energetic particles accelerated by the interplanetary coronal mass ejection shock.Astrophys.J.,752(1): 37,doi: 10.1088/0004-637X/752/1/37.

Wang Y M,Sheeley N R Jr,Socker D G,et al.2000.The dynamical nature of coronal streamers.J.Geophys.Res.,105(A11): 25133-25142,doi: 10.1029/2000JA000149.

Wei W W,Shen F,Zuo P B.2015.Research progress on the solar energetic particle model based on magnetohydrodynamic simulation.Progress in Astronomy (in Chinese),33(1): 1-26,doi: 10.3969/j.issn.1000-8349.2015.01.01.

Zhang M.1999.A Markov stochastic process theory of cosmic-ray modulation.Astrophys.J.,513(1): 409-420,doi: 10.1086/306857.

Zhang M,Qin G,Rassoul H.2009.Propagation of solar energetic particles in three-dimensional interplanetary magnetic fields.Astrophys.J.,692(1): 109-132,doi: 10.1088/0004-637X/692/1/109.

附中文參考文獻

涂傳詒等.1988.日地空間物理學.北京: 科學出版社.

魏穩(wěn)穩(wěn),沈芳,左平兵.2015.基于磁流體力學模擬的太陽高能粒子物理模式研究進展.天文學進展,33(1): 1-26,doi: 10.3969/j.issn.1000-8349.2015.01.01.

(本文編輯胡素芳)

基金項目國家重點基礎研究專項經費資助項目(2012CB825601)，中國科學院知識創(chuàng)新工程重大項目(KZZD-EW-01-4)，國家自然科學基金(41174150,41174152,41374188,41474152)聯合資助.

作者簡介魏穩(wěn)穩(wěn)，女，1989年生，博士研究生，方向為太陽高能粒子傳播背景場的研究.E-mail: wwwei@spaceweather.ac.cn E-mail: fshen@spaceweather.ac.cn

*通訊作者沈芳，研究員，主要從事日地空間背景太陽風結構以及行星際擾動傳播過程的三維MHD數值模擬.

doi:10.6038/cjg20160301 中圖分類號P354 Geophys.Res.,111(A8): A08101,10.1029/2005JA011512.Rodríguez-Gasén R.2011.Modelling SEP events: latitudinal and longitudinal dependence of the injection rate of shock-accelerated protons and their flux profiles [Ph.D.thesis].Barcelona: Universitatde Barcelona.

收稿日期2015-06-12，2015-08-31收修定稿

Effects of the solar wind background field on the numerical simulationof the Solar Energetic Particle (SEP) transportation

WEI Wen-Wen1,2,SHEN Fang1*,ZUO Ping-Bing1,QIN Gang1,YANG Zi-Cai1,2

1StateKeyLaboratoryofSpaceWeather,NationalSpaceScienceCenter,ChineseAcademyofSciences,Beijing100190,China2UniversityofChineseAcademyofSciences,Beijing100049,China

AbstractSolar energetic particles (SEPs) pose one of the most serious hazards to spacecraft systems and constrain human activities in space.Thus,it is of importance to forecast SEP events.Several theories and numerical models are applied to simulate SEP events.Each model makes some assumptions to simplify the complex acceleration and transportation processes within such events.In general,SEP will interact with ambient solar wind and background magnetic field during transportation.It is recognized that interplanetary transport effects must be taken into account at any analysis of SEP propagation.In the previous simulation,it always assumed Parker magnetic field and fixed solar wind speed as the input parameters.However,these assumptions are too simple when compared with the real conditions.In order to get better results,it is necessary to use more accurate background conditions.Recently,we change the fixed solar wind speed into spatial-dependent speed profile based on Parker′s theory,and replace the Parker magnetic field with another Parker-like magnetic field based on in situ data at 1 AU.By solving the focused transport equation with simulation of time-backward stochastic processes method,our results show that:(1) Under fast solar wind speed assumption,it is clear that the omnidirectional flux decreases faster than that for the situation with slow solar wind speed in the decay phase.We suggest that it is due to the adiabatic cooling effect.Fast solar wind speed has a significant effect on the adiabatic cooling,which leads the SEPs to lose energy more quickly during transportation.However,slow solar wind speed has less impact on the time profiles of SEP flux and anisotropy.We also compare the time profiles of SEP event observed at different observatories and energies,the results remain the same as previous; (2) When applying in situ data of magnetic field observed by WIND during different Carrington Rotations,the omnidirectional flux time profiles vary greatly,and the main results are as followings: the peak flux appears to be delayed,multi-peak occur,anisotropy also has some differences.We think it results from the magnetic field polarity,which affects the pitch angle,and,furthermore,modulates the momentum.The characteristics are similar in solar minimum and solar maximum,while the peaks seem to be more when solar activity is active.We conclude that the real magnetic field polarity may exert a significant influence during the propagation of SEP.In the future,we will try to use the real-time background conditions which obtain from MHD models in our simulations,in order to make a thorough study of the SEP propagation.

KeywordsSolar energetic particle; Magnetic field; Solar wind; Interplanetary transport

魏穩(wěn)穩(wěn)，沈芳，左平兵等.2016.太陽高能粒子(SEP)傳播數值模擬中的太陽風背景場研究.地球物理學報，59(3):767-777,doi:10.6038/cjg20160301.

Wei W W,Shen F,Zuo P B,et al.2016.Effects of the solar wind background field on the numerical simulation of the Solar Energetic Particle (SEP) transportation.Chinese J.Geophys.(in Chinese),59(3):767-777,doi:10.6038/cjg20160301.