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QUICK REVIEW

[논문 리뷰] Solar-Cycle Variation of quiet-Sun Magnetism and Surface Gravity Oscillation Mode

M. J. Korpi, A. Lagg|arXiv (Cornell University)|2022. 05. 09.
Solar and Space Plasma Dynamics참고 문헌 33인용 수 14
한 줄 요약

이 연구는 12년간의 HMI/SOHO 데이터를 바탕으로 고요한 태양(Sun)의 자기장 변동성과 표면 중력 f-모드 에너지의 태양활동 11년 주기 변화를 조사한다. 고요한 영역을 자동으로 식별하는 파이프라인을 개발하고 f-모드 에너지를 계산한 결과, 태양활동 주기와 위상 이동이 있는 반비례 관계를 보였으며, 이는 주로 태양활동 24주기 후반에 최고조에 도달하여 2017년까지 감소했고, 활동 최소기 이후 고위도에서 강화되는 경향을 보여, 국소 다이너모 작용이나 조심성 자기장보다는 대규모 수직 자기장과의 연관성이 높다는 것을 시사한다.

ABSTRACT

The origin of the quiet Sun magnetism is under debate. Investigating the solar cycle variation observationally in more detail can give us clues about how to resolve the controversies. We investigate the solar cycle variation of the most magnetically quiet regions and their surface gravity oscillation ($f$-) mode integrated energy ($E_f$). We use 12 years of HMI data and apply a stringent selection criteria, based on spatial and temporal quietness, to avoid any influence of active regions (ARs). We develop an automated high-throughput pipeline to go through all available magnetogram data and to compute $E_f$ for the selected quiet regions. We observe a clear solar cycle dependence of the magnetic field strength in the most quiet regions containing several supergranular cells. For patch sizes smaller than a supergranular cell, no significant cycle dependence is detected. The $E_f$ at the supergranular scale is not constant over time. During the late ascending phase of Cycle 24 (SC24, 2011-2012), it is roughly constant, but starts diminishing in 2013, as the maximum of SC24 is approached. This trend continues until mid-2017, when hints of strengthening at higher southern latitudes are seen. Slow strengthening continues, stronger at higher latitudes than at the equatorial regions, but $E_f$ never returns back to the values seen in 2011-2012. Also, the strengthening trend continues past the solar minimum, to the years when SC25 is already clearly ascending. Hence the $E_f$ behavior is not in phase with the solar cycle. The anticorrelation of $E_f$ with the solar cycle in gross terms is expected, but the phase shift of several years indicates a connection to the poloidal large-scale magnetic field component rather than the toroidal one. Calibrating AR signals with the QS $E_f$ does not reveal significant enhancement of the $f$-mode prior to AR emergence.

연구 동기 및 목표

  • 태양의 가장 자기적으로 고요한 영역에서의 자기장 변동성이 태양활동 주기와 어떻게 연관되어 있는지 조사하기 위해.
  • 전체 태양활동 주기 동안 이러한 고요한 태양 영역에서 표면 중력 f-모드 에너지(Ef)의 시간적 변화를 정량화하기 위해.
  • 활성역(AR)의 전조 신호를 평가하기 위해 가장 고요한 QS 패치를 기반으로 한 강력하고 자동화된 f-모드 에너지 캘리브레이션 방법을 개발하기 위해.
  • f-모드 에너지가 활성역(AR) 형성 이전에 감지 가능한 증가를 보이는지 여부를 고요한 태양(QS)을 기준으로 테스트하기 위해.

제안 방법

  • 2010–2022년 기간 동안 SDO의 12년간의 HMI 전체 디스크 선형도(LOS) 자기장도 및 도플러도를 사용하였다.
  • 활성역(AR) 및 그 영향을 배제하기 위해 엄격한 공간적·시간적 선택 기준을 적용하여 가장 자기적으로 고요한 영역을 선별하였다.
  • 가장 고요한 패치를 대상으로 모든 가용 자기장도 데이터를 처리하고 Ef를 계산하기 위한 자동화된 고처리량 파이프라인을 개발하였다.
  • 신호 대 잡음 비율을 향상시키고 변동성을 줄이기 위해 공간적·시간적 평균을 수행하였다.
  • AR의 f-모드 에너지 신호를 QS 기준선과 비교하여 전기상태 증가 여부를 평가하였다.
  • 위도 및 시간에 따라 평균화한 방식으로 태양 활동 주기 24 및 25의 각 단계에서 Ef의 변화를 추적하였다.

실험 결과

연구 질문

  • RQ1가장 고요한 태양 영역의 자기장 강도는 태양활동 주기와 함께 변하는가?
  • RQ2고요한 태양 영역에서의 표면 중력 f-모드 에너지(Ef)는 태양활동 주기 동안 어떻게 변화하는가?
  • RQ3QS 기준선을 기반으로 했을 때, 활성역(AR) 형성 이전 며칠 내로 f-모드 에너지에 감지 가능한 증가가 나타나는가?
  • RQ4Ef 변화의 위상은 대규모 태양 자기장 성분(수직성 대 조심성)과 어떤 관계가 있는가?
  • RQ5관측 기기의 영향이나 해상도 한계로 인해 관측된 Ef 변화의 정도는 어느 정도인가?

주요 결과

  • 몇 개의 슈퍼그란룰레이션 세포를 포함하는 가장 고요한 영역에서 자기장 강도는 명백한 태양활동 주기 의존성을 보였으며, 태양활동 24주기의 최고조에 도달하는 2011–2012년에서 2013년까지 감소 추세를 보였다.
  • 슈퍼그란룰레이션 세포보다 작은 패치 크기에서는 유의미한 태양활동 주기 의존성이 확인되지 않았으며, 이는 HMI의 공간 해상도 및 자기장 감도의 한계로 인한 것으로 보인다.
  • 슈퍼그란룰레이션 척도에서 Ef는 태양활동 주기 24의 상승기 후반(2011–2012) 동안 거의 일정했으나, 2013년부터 감소하기 시작하여 2017년 중반까지 지속적으로 감소했다.
  • 2017년 중반 이후 Ef는 서서히 강화되기 시작했으며, 특히 남반구 고위도에서 두드러진 경향을 보였지만, 활동 최소기 이후나 태양활동 주기 25의 상승기 동안에도 2011–2012년 수준으로는 회복되지 않았다.
  • 태양활동 주기와 Ef 변화 사이의 수년에 걸친 위상 이동은 조심성 자기장보다는 대규모 수직 자기장과의 더 강한 연관성을 시사한다.
  • QS 기준선에 따라 캘리브레이션한 결과, AR의 f-모드 신호는 경미하고 일시적인 증가만 보였으며, 크기는 자연적인 QS 변동성과 유사하거나 그 이하였고, 따라서 f-모드 에너지 증가에 의한 활성역의 신뢰할 수 있는 사전 예측은 어렵다.

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