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Bingxian Luo
Author with expertise in Solar Physics and Space Weather
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Dynamic Expansion and Merging of the Equatorial Ionization Anomaly During the 10–11 May 2024 Super Geomagnetic Storm

Ercha Aa et al.Nov 18, 2024
This study investigates the responses of the equatorial and low-latitude ionosphere in the American–Atlantic longitude sector during the super geomagnetic storm that occurred on 10–11 May 2024. The investigation utilizes multi-instrument datasets, including ground-based observations (GNSS TEC, ionosonde, and Fabry–Perot interferometer) as well as space-borne satellite measurements (GOLD, Swarm, DMSP, and TIMED). Our findings reveal significant day-to-day variations in the storm-time equatorial ionization anomaly (EIA), summarized as follows: (1) During the main phase of the storm, the low- and mid-latitude ionosphere experienced a positive storm, with TEC drastically enhanced by 50–100% within a few hours. The EIA crests exhibited a substantial poleward expansion, reaching as high as ±35° MLAT. This expansion was caused by the enhanced fountain effect driven by penetration electric fields, along with increased ambipolar diffusion due to transient meridional wind surges. (2) During the recovery phase of the storm, the global ionosphere was characterized by a substantial negative storm with a 50–80% depletion in TEC. The EIA crests were notably suppressed and merged into a single equatorial band, which can be attributed to the composition change effect and the influence of disturbance dynamo electric fields. These results illustrate the complex processes of magnetosphere–ionosphere–thermosphere coupling during a superstorm, highlighting the significant impacts of space weather on the global ionosphere.
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A Modeling Study of ≥2 MeV Electron Fluxes in GEO at Different Prediction Time Scales Based on LSTM and Transformer Networks

Xiaojing Sun et al.Jun 12, 2024
In this study, we develop models to predict log10 of ≥2 MeV electron fluxes with 5-minute resolution at the geostationary orbit using the Long Short-Term Memory (LSTM) and transformer neural networks for next 1-hour, 3-hour, 6-hour, 12-hour, and 1-day predictions. The data of GOES-10 satellite from 2002 to 2003 are the training set, the data in 2004 are the validation set, and the data in 2005 are the test set. For different prediction time scales, different input combinations with four days as best offset time are tested and it is found that the transformer models perform better than the LSTM models, especially for higher flux values. The best combinations for the transformer models for next 1-hour, 3-hour, 6-hour, 12-hour, 1-day predictions are (log10 Flux, MLT), (log10 Flux, Bt, AE, SYM-H), (log10 Flux, N), (log10 Flux, N, Dst, Lm), and (log10 Flux, Pd, AE) with PE values of 0.940, 0.886, 0.828, 0.747, and 0.660 in 2005, respectively. When the low flux outliers of the ≥2 MeV electron fluxes are excluded, the PE (prediction efficiency) values for the 1-hour and 3-hour predictions increase to 0.958 and 0.900. By evaluating the prediction of ≥2 MeV electron daily and hourly fluences, the PE values of our transformer models are 0.857 and 0.961, respectively, higher than those of previous models. In addition, our models can be used for filling the data gaps of ≥2 MeV electron fluxes.
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The Role of Magnetic Skeleton in Solar Flare Filaments Activity

Juan Guo et al.Nov 1, 2024
Abstract We report an M9.3 flare and filaments activities from NOAA Active Region 11261 that are strongly modulated by the 3D magnetic skeleton. Magnetic field extrapolation from the vector magnetic field suggests complex magnetic connectivity and the existence of a high coronal null point southeast of the active region. A small filament over the inversed V-shaped polarity inversion line erupted and resulted in the M9.3 flare associated with a weak ejection in the EUV hot channel and the formation of a relatively large filament. Both the weak ejection and the eruption of the large filament were toward the southeast. Comparative analyses have disclosed the following new facts. First, the trajectory of looptop hard X-ray emission provides solid evidence that the magnetic reconnection site propagated up toward the coronal null point as the flare and filaments erupted. Second, the EVU observations show coronal mass ejection-like eruption features in the ejection region of the magnetic skeleton. Third, the closed fan confined the west end of the large filament and the corresponding flare ribbons. We demonstrate a spatiotemporal relationship between the magnetic skeleton and the flare filament activity. We conclude that the magnetic skeleton can modulate and determine almost all the characteristics of the studied activity in the corresponding scale.
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Research on F10.7 Index Prediction Based on Factor Decomposition and Feature Enhancement

Shuainan Yan et al.Jan 1, 2025
Abstract The F10.7 index is crucial for assessing solar activity, significantly impacting communication, navigation, and satellite operations. The intrinsic complexity and variability of solar activity often result in sudden perturbations in the F10.7 index, compromising the accuracy and stability of forecasts. To address this challenge, we propose a novel prediction strategy that separately forecasts fundamental trends driven by the medium-to-long-term evolution of the solar cycle and the 27 day rotational modulation, along with transient disturbances caused by solar flares and the rapid evolution of active regions. These forecasts are then integrated to enhance overall prediction accuracy. We incorporate additional features such as the soft X-ray flare index (FI SXR ), magnetic type of the active region (new_Mag), and X-ray background flux (XBF) to enhance the understanding of the underlying physical processes of solar activity. Our experiments, conducted using advanced forecasting models on the SG-F10.7-All data set, validate the efficacy of our proposed strategy. Notably, the iTransformer model demonstrates superior performance in both short-term and medium-term forecasting scenarios. The inclusion of FI SXR , new_Mag, and XBF significantly improves forecasting accuracy, highlighting their importance in improving the F10.7 index predictions. Our method outperforms international models from the Space Weather Prediction Center, British Geological Survey, and Collecte Localisation Satellites, exhibiting greater accuracy and adaptability across various solar activity phases. This finding provides a novel approach for precise forecasting of the F10.7 index.