Source Surface Height Optimisation for Improved Solar Wind Velocity Forecasting Across Solar Cycles 23, 24 and 25

Technische Samenvatting: Optimalisatie van de Bronoppervlakte-hoogte voor Verbeterde Voorspelling van de Zonnewindsnelheid over de Zonnecycli 23, 24 en 25

Probleemstelling
Het Potential Field Source Surface (PFSS) model is een fundamenteel onderdeel van geavanceerde space weather-voorspellingsframeworks, en dient als input voor empirische zonnewindmodellen zoals het Wang–Sheeley–Arge (WSA) model. Het PFSS-model vertrouwt op één enkele fysieke vrije parameter: de bronoppervlakte (SS) hoogte, die traditioneel vast staat op 2,5 $R_\odot$. Hoewel eerdere studies de SS-hoogte hebben onderzocht met behulp van diverse datasets en tijdsintervallen, richtten deze zich voornamelijk op kortetermijnanalyses of specifieke fasen van de zonnecyclus (SC). Bovendien waren eerdere inspanningen primair gericht op het verbeteren van de schattingen van de heliografische open magnetische flux, in plaats van directe voorspellingen van de zonnewindsnelheid bij L1. Er is een gebrek aan een uitgebreid, langetermijnonderzoek naar hoe de optimale SS-hoogte varieert over meerdere zonnecycli (specifiek SCs 23, 24 en 25) wanneer deze wordt geïntegreerd in het WSA-framework voor het voorspellen van de zonnewindsnelheid. Daarnaast vereisen de prestaties van verschillende magnetogramproducten (grondgebonden GONG versus ruimtegebonden SDO/HMI) en de specifieke impact van de zero-point correctie (ZPC) in GONG-kaarten op de SS-optimalisatie verdere verduidelijking.

Methodologie
De auteurs voerden een uitgebreide analyse uit die de zonnecycli 23, 24 en 25 beslaat (ongeveer 2006–2026). De studie maakte gebruik van synoptische magnetische veldkaarten van twee primaire bronnen:

1. Grondgebonden: Global Oscillation Network Group (GONG) kaarten, waarbij specifiek de Standard (STD) en Zero-Point-Corrected (ZPC) versies werden vergeleken.
2. Ruimtegebonden: Solar Dynamics Observatory/Helioseismic and Magnetic Imager (SDO/HMI) radiale synoptische kaarten.

Om vergelijkbaarheid te garanderen, werden de hogeresolutie HMI-kaarten (3600 $\times$ 1440) gedownsampled naar de GONG-resolutie (360 $\times$ 180). De studie besloeg 254 Carrington Rotaties (CRs) voor de GONG-data en 204 CRs voor de HMI-data.

Het modelleringsframework volgde een standaard pijplijn:

1. PFSS Extrapolatie: Het coronaal magnetisch veld werd geëxtrapoleerd van fotosferische kaarten naar het bronoppervlak met behulp van het PFSS-model. De studie testte acht discrete SS-hoogtes variërend van 1,5 $R_\odot$ tot 3,25 $R_\odot$ in stappen van 0,25 $R_\odot$.
2. WSA Model: Empirische zonnewindsnelheden werden bij het bronoppervlak (SS) geschat op basis van de expansiefactor ($f_s$) en de hoekafstand van de dichtstbijzijnde coronaal gat-grens ($\theta_b$).
3. HUX Propagatie: Het Heliospheric Upwind eXtrapolation (HUX) model propageerde deze snelheden naar het L1-Lagrangepunt.
4. Validatie: Gemodelleerde zonnewindsnelheden bij L1 werden vergeleken met in-situ observaties uit de OMNI-database. De primaire metriek voor optimalisatie was de Pearson correlatiecoëfficiënt ($cc$) tussen de gemodelleerde en geobserveerde snelheden. De "geoptimaliseerde SS-hoogte" werd gedefinieerd als de waarde die de maximale $cc$ opleverde voor elke Carrington Rotatie.

Belangrijkste Bijdragen

• Langetermijnomvang: Deze studie vormt een van de meest langdurige onderzoeken naar de variabiliteit van de SS-hoogte, aangezien het bijna drie zonnecycli (SC23–25) beslaat in plaats van geïsoleerde intervallen of enkelvoudige cycli.
• Vergelijking tussen meerdere bronnen: Het biedt de eerste langetermijnvergelijking van GONG ZPC-kaarten (veelgebruikt in WSA-modellen) tegenover HMI-kaarten, specif kind voor SS-hoogteoptimalisatie in de context van zonnewindsnelheidsvoorspelling bij L1.
• Granulaire bemonstering: In tegenstelling tot eerdere studies die slechts enkele discrete SS-hoogtes testten, maakte dit werk gebruik van een fijnere bemonstering (acht waarden) om de distributie van geoptimaliseerde hoogtes beter te karakteriseren.
• Fase-specifieke analyse: De analyse correleert de geoptimaliseerde SS-hoogtes expliciet met specifieke fasen van de zonnecyclus (minimum, ascenderend, maximum, descenderend) en maakt onderscheid tussen perioden van hoge en lage activiteit binnen deze fasen.

Resultaten

• Afhankelijkheid van de fase van de zonnecyclus: Er bestaat een duidelijke relatie tussen de optimale SS-hoogte en de fase van de zonnecyclus.
  • Zonneminimum/Ascenderende/Descenderende Fasen: Hogere SS-hoogtes ($\ge$ 2,5 $R_\odot$) leveren consistent betere voorspellingen van de zonnewindsnelheid bij L1. Tijdens de minimumfasen van SC23 en SC24 week de distributie van de geoptimaliseerde hoogtes bijvoorbeeld significant af naar waarden $\ge$ 2,5 $R_\odot$, waarbij 3,25 $R_\odot$ vaak de beste fit was.
  • Zonnelimax: Tijdens actieve fasen keert de trend om. Lagere SS-hoogtes (< 2,5 $R_\odot$) zorgen over het algemeen voor betere voorspellingen. Tijdens de SC25 maximum week de geoptimaliseerde distributie sterk af naar lagere waarden (bijv. 1,5–1,75 $R_\odot$ voor HMI/ZPC-kaarten).
• Prestaties van Magnetogrammen:
  • GONG ZPC vs. STD: GONG ZPC-kaarten presteerden consequent beter dan GONG STD-kaarten, met name tijdens SC24 en de ascenderende fase van SC25. De STD-kaarten vertoonden een verminderde prestatie, waarschijnlijk door observationele beperkingen en kwaliteitsissues die in eerdere literatuur zijn gerapporteerd.
  • GONG ZPC vs. HMI: ZPC- en HMI-kaarten presteerden over het algemeen vergelijkbaar. Echter, tijdens de zonnelimax vertoonden HMI-kaarten een sterkere afwijking naar lagere SS-hoogtes vergeleken met de ZPC-kaarten.
• Anomalieën en Nuances:
  • Tijdens de SC24 maximum vertoonde een specifiek interval van aanzienlijk verminderde zonneactiviteit (een "lokaal minimum") een voorkeur voor hogere SS-hoogtes, wat contrasteert met de algemene trend voor de zonnelimax. Het uitsluiten van dit interval verschoof de algehele SC24 maximum distributie naar lagere SS-hoogtes.
  • De distributie van de geoptimaliseerde SS-hoogte vertoont aanzienlijke spreiding, vooral tijdens de zonnelimax. De auteurs schrijven dit toe aan de beperkte toepasbaarheid van het PFSS-model (dat een potentieel veld veronderstelt) tijdens zeer actieve, multipolaire perioden, evenals aan het niet-sferische karakter van het werkelijke bronoppervlak.

Betekenis en Claims
Het artikel beweert dat het optimaliseren van de SS-hoogte in het PFSS-model de prestaties van het WSA-zonnewindsnelheidsvoorspellingsmodel bij L1 aanzienlijk verbetert in vergelijking met de conventioneel vaste hoogte van 2,5 $R_\odot$. De studie stelt vast dat de optimale SS-hoogte geen statische waarde is, maar systematisch varieert met de fase van de zonnecyclus: hogere waarden zijn vereist tijdens rustige zonnecondities, terwijl lagere waarden de voorkeur hebben tijdens actieve condities.

De auteurs benadrukken dat hoewel de absolute geoptimaliseerde hoogte varieert tussen cycli en datasets, de relatieve trend (hogere SS bij minimum, lagere SS bij maximum) robuust is. Zij concluderen dat deze bevindingen de fysieke interpretatie ondersteunen dat de effectieve bronoppervlakte-hoogte lager is tijdens de zonnelimax (door de snelle afname van de transversale magnetische energiedichtheid in een multipolair veld) en hoger tijdens de zonneminimum (dipolair veld).

De studie suggereert dat space weather-voorspellingsframeworks kunnen worden verfijnd door een variabele SS-hoogtestrategie te hanteren—specifiek door hoogtes die iets hoger zijn dan 2,5 $R_\odot$ nabij het zonneminimum te gebruiken. De auteurs merken echter bescheiden op dat de aannames van het PFSS-model de nauwkeurigheid tijdens perioden van hoge activiteit beperken en stellen voor dat toekomstige verbeteringen mogelijk niet-symmetrische, niet-sferische bronoppervlakte-modellen vereisen om rekening te houden met de intrinsiek niet-sferische aard van de zonneatmosfeer.