@MastersThesis{Guizelli:2023:EsVaÍn,
author = "Guizelli, La{\'{\i}}s Maria",
title = "Estudo da variabilidade dos {\'{\i}}ndices geomagn{\'e}ticos Kp
(global) e Ksa (regional) durante tempestades magn{\'e}ticas e
per{\'{\i}}odos calmos",
school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
year = "2023",
address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
month = "2023-08-25",
keywords = "campo geomagn{\'e}tico, {\'{\i}}ndice geomagn{\'e}tico,
magnet{\^o}metro, anomalia magn{\'e}tica da Am{\'e}rica do Sul,
tempestade geomagn{\'e}tica, geomagnetic field, geomagnetic
indices, magnetometer, South America magnetic anomaly, geomagnetic
storm.",
abstract = "Os {\'{\i}}ndices geomagn{\'e}ticos s{\~a}o utilizados para
quantificar as varia{\c{c}}{\~o}es da atividade
geomagn{\'e}tica devido as intera{\c{c}}{\~o}es Sol-Terra em
diversos ambientes, como a magnetosfera e ionosfera terrestres.
Dependendo da intensidade do evento, os resultados da
intera{\c{c}}{\~a}o podem causar impactos tecnol{\'o}gicos
principalmente em comunica{\c{c}}{\~o}es via sat{\'e}lite como
GPS e comunica{\c{c}}{\~o}es via ondas de r{\'a}dio. Dentre os
{\'{\i}}ndices mais conhecidos est{\'a} o Kp, o qual {\'e} um
{\'{\i}}ndice geomagn{\'e}tico que, apesar de ser considerado
um {\'{\i}}ndice global, conta com dados coletados a partir de
observat{\'o}rios magn{\'e}ticos do Hemisf{\'e}rio Norte.
Al{\'e}m disso, n{\~a}o h{\'a} observat{\'o}rios na
Am{\'e}rica do sul. Com o intuito de estudar as peculiaridades da
Am{\'e}rica do Sul, como os efeitos ionosf{\'e}ricos causados
devido a presen{\c{c}}a da Anomalia Magn{\'e}tica da
Am{\'e}rica do Sul, foi desenvolvido o {\'{\i}}ndice Ksa. Este
{\'{\i}}ndice {\'e} calculado utilizando dados de
magnet{\^o}metros da rede EMBRACE MagNet, que possui
observat{\'o}rios exclusivamente na regi{\~a}o Sul-americana.
Neste trabalho foram utilizados dados dos {\'{\i}}ndices Kp,
Ksa, e foram elaborados 2 {\'{\i}}ndices que chamamos de Kp* e
Ksa*. O Kp* utiliza os mesmos dados da rede INTERMAGNET usados na
constru{\c{c}}{\~a}o do Kp, por{\'e}m {\'e} processado com o
algoritmo do EMBRACE. O Ksa* utiliza dados da rede EMBRACE,
por{\'e}m {\'e} processado utilizando o algoritmo que gera o
{\'{\i}}ndice Kp pelo m{\'e}todo FMI (Finnish Meteorological
Institute). Para comparar esses {\'{\i}}ndices foram escolhidas
10 tempestades geomagn{\'e}ticas, sendo 5 intensa e 5 moderadas e
utilizado c{\'a}lculo do coeficiente de correla{\c{c}}{\~a}o de
Pearson para verificar a correla{\c{c}}{\~a}o entre os
{\'{\i}}ndices. Os resultados mostraram que durante as
tempestades geomagn{\'e}ticas os 4 {\'{\i}}ndices analisados
(Kp, Kp*, Ksa e Ksa*), apresentam um comportamento semelhante de
varia{\c{c}}{\~a}o ascendente e descendente, com
diferen{\c{c}}a apenas na intensidade, e na maioria dos casos com
forte correla{\c{c}}{\~a}o entre os {\'{\i}}ndices segundo o
coeficiente de Pearson. Os {\'{\i}}ndices Kp e Kp* apresentam
valores mais intensos durante as fases principais das tempestades,
mas no fim da fase de recupera{\c{c}}{\~a}o os {\'{\i}}ndices
Ksa e Ksa* apresentam valores mais intensos. Al{\'e}m disso, ao
comparar os pares de {\'{\i}}ndices (Kp x Kp*) e (Ksa x Ksa*)
onde h{\'a} mudan{\c{c}}a apenas do algoritmo, e n{\~a}o dos
dados analisados, a diferen{\c{c}}a observada em cada par foi de
±1,3. J{\'a} ao comparar os pares de {\'{\i}}ndices (Kp x Ksa*)
e (Kp* x Ksa) onde os algoritmos s{\~a}o os mesmos e o que muda
s{\~a}o os dados, a diferen{\c{c}}a entre os pares foi de 2,3.
Isso mostra que a diferen{\c{c}}a observada entre os valores dos
{\'{\i}}ndices Kp e Ksa para um mesmo dia s{\~a}o devido a
f{\'{\i}}sica envolvida em cada regi{\~a}o de onde os dados
s{\~a}o obtidos, e n{\~a}o por conta dos algoritmos utilizados.
Para aprofundar o estudo, foi analisado dados do ano todo de 2020,
que {\'e} um per{\'{\i}}odo de m{\'{\i}}nima atividade solar
para observar o comportamento desses {\'{\i}}ndices em um
per{\'{\i}}odo calmo. Os resultados mostraram que o
{\'{\i}}ndice Ksa tende a apresentar valores maiores que o Kp em
per{\'{\i}}odos de m{\'{\i}}nima atividade solar. ABSTRACT:
Geomagnetic indices are used to quantify variations in geomagnetic
activity due to Sun-Earth interactions in different environments,
such as Earth's magnetosphere and ionosphere. Depending on the
intensity of the geomagnetic storms, they can cause technological
impacts mainly in satellite communications such as GPS and
communications by radio waves. The Kp is a geomagnetic index,
considered a global index, most of the magnetic observatories that
make this index are in the Northern Hemisphere, and there are no
observatories in South America. In order to study the
peculiarities of South America, such as the ionospheric effects
caused by the presence of the South American Magnetic Anomaly, the
Ksa index was developed. This index is calculated using
magnetometers data from the EMBRACE MagNet network, which has
observatories exclusively in the South American region. In this
work, data from the Kp and Ksa indices were used, and 2 indices
were created, which we call Kp* and Ksa*. Kp* uses data from the
INTERMAGNET network, but is processed with the EMBRACE algorithm,
while Ksa* uses data from the EMBRACE network, but is processed
using the algorithm that generates the Kp index using the FMI
method. To compare these indices, 10 geomagnetic storms were
chosen: 5 intense and 5 moderate, and Pearson's correlation
coefficient was calculated to verify the correlation between the
indices. The results showed that during geomagnetic storms the 4
indices analyzed (Kp, Kp*, Ksa and Ksa*) show a similar pattern of
rising and falling, and in most cases with a strong correlation
between the indices according to Pearson's coefficient. The Kp and
Kp* indices show more intense values during the main storm phases,
but at the end of the recovery phase, the Ksa and Ksa* indices
show more intense values. Furthermore, when comparing the index
pairs (Kp x Kp*) and (Ksa x Ksa*), where just the algorithm was
change, and not the data, the difference observed in each pair was
±1.3. When comparing the index pairs (Kp x Ksa*) and (Kp* x Ksa)
where the algorithms are the same and what changes are the data,
the difference between the pairs was 2.3. This shows that the
difference observed between the Kp and Ksa index values for the
same day is due to the physics involved in each region where the
data are obtained, and not because of the algorithms used. To
deepen the study, data from the entire year of 2020 was analyzed,
which is a period of minimum solar activity to observe the
behavior of these indices in a geomagnetically calm period. The
results showed that the Ksa index tends to present values greater
than the Kp in periods of minimum solar activity.",
committee = "Silva, Marlos Rockenbach da (presidente) and De Nardin, Clezio
Marcos (orientador) and Moro, Juliano (orientador) and Alves,
L{\'{\i}}via Ribeiro and Bolzam, Mauricio Jos{\'e} Alves",
englishtitle = "Study of the variability of geomagnetic indices Kp (global) and
Ksa (local) during geomagnetic storms and quiet period",
language = "pt",
pages = "124",
ibi = "8JMKD3MGP3W34T/49P8SG2",
url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34T/49P8SG2",
targetfile = "publicacao.pdf",
urlaccessdate = "2024, May 17"
}