太阳宇宙线:太阳质子模型

    1. 太阳质子模型

有三种太阳质子事件模型可用于航天器工程师预测长期太阳质子流量:King [1974]模型,JPL模型[Feynman等人,1993],以及Xapsos等人[1999年,2000年]开发的总注量和最差事件注量ESP模型。 King模型长期以来一直是用于预测任务总的太阳质子流量的标准模型。它已被编码并由NSSDC [Stassinopoulos,1975]提供给社区。 JPL模型已被推荐用于任务规划[Shea et al .,1988]。 ESP模型是在NASA(SEE)框架中开发的。

      1. King模型

King太阳质子模型是使用在太阳活动周期20(1966-1972)的活跃年份期间获得的数据构建的。第20周期中太阳的活动与前一周期中观察到的两个重要方面不同。首先,第19周期的最大年平均太阳黑子数量明​​显大于第20周期(见图2)。其次,周期19的事件频率和强度远高于下一周期的事件频率和强度。

太阳宇宙线:太阳质子模型_第1张图片

图2.年平均太阳黑子数量。蓝色和绿色垂直线分别表示太阳活动最大和活动最小的日期;红色矩形表示Feynman等人[1993] 为JPL模型定义的太阳最大周期。

对太阳活动周期21的预测表明,太阳黑子数量很可能小于在周期20期间测量的太阳黑子数量,尽管这被证明是错误的。假设太阳黑子数量与年度综合太阳质子注量线性相关,King选择忽略太阳活动周期19数据集,并仅在周期20中进行测量,作为周期21的代表。

该数据集主要由IMP 4,5和6上的仪器进行的质子测量(在10-100 MeV的能量范围内)构建,这些仪器全部以地心高椭圆轨道飞行。来自任何单个仪器或卫星的数据尽可能采用独立测量进行交叉校准,以检查完整数据库的相互一致性。

在King数据库中使用了25个单独的事件,包括1972年8月的大质子事件,占整个太阳周期总> 10 MeV注量的约70%。由于这一重大事件对整个太阳周期注量的影响做出了显着贡献,因此King决定将其与剩余的24个事件分开,并将其归类为异常大(AL)事件,与其余的普通事件形成对比。人们普遍认为,如果阿波罗任务在1972年8月事件期间飞行,宇航员将接受严重(并且可能致命)的辐射剂量。阿波罗16号于1972年4月飞行,该计划的后续(和最后)任务于同年12月飞行。

 

King使用的统计方法基于Yucker [1972]和Burrell [1972]在早期太阳质子数据分析中采用的方法。 Yucker引入了复合概率的概念来定义在持续t年的任务期间超过能量大于E的质子的特定能量密度f的概率P.

 

https://www.spenvis.oma.be/help/background/flare/pyucker.gif

 

其中f = 10F,N是观察到的T年事件数。 Burrell [1972]对泊松统计的扩展给出了在t年中精确观察n个事件的概率p:

 

https://www.spenvis.oma.be/help/background/flare/pburrell.gif

 

这对于具有少量样本的群体是有效的。 n事件的组合注量的对数将超过F的概率Q由下式给出:

 

https://www.spenvis.oma.be/help/background/flare/qking1.gif

 

其中,如果对数的参数小于或等于零,则被积函数中的递归Q被定义为1,如果x

 

https://www.spenvis.oma.be/help/background/flare/qking2.gif

 

其中是平均对数通量,西格玛是标准偏差。

1972年8月事件的综合能谱被发现最能用能量的指数分析表示:

 

J(>E) = J0 exp[(30-E)/E0] ,

 

J0 = 7.9x109 cm-2,E0 = 26.5 MeV。发现普通事件最接近于刚度R的指数,质子与能量有关,如:

 

R = (E2 + 1862 E)1/2 / 1000

 

并以GV为单位进行测量。亚当斯等人[1981]已将普通事件的平均通量拟合为

 

J = 8.38x107 (e-E/20.2 + 45.6 e-E/3) .

 

这是预计会到达地球附近的行星际媒介的普通事件典型的质子谱,在事件发生期间积分。亚当斯等人[1981]也提供了最坏的情况:

 

J = 2.865x108 (e-E/30 + 22.0 e-E/4) ,

 

这是普通事件导致的地球附近的行星际媒介中预期最强烈的谱(具有90%的置信水平)。三种光谱如图3所示。

太阳宇宙线:太阳质子模型_第2张图片

图3.用于King [1974]太阳质子模型的光谱:___ AL事件谱; ___表示普通事件; ___ 90%最坏情况普通事件。

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