%0 Thesis
%4 sid.inpe.br/mtc-m21d/2023/09.04.08.06
%2 sid.inpe.br/mtc-m21d/2023/09.04.08.06.59
%T Estudo da variabilidade dos índices geomagnéticos Kp (global) e Ksa (regional) durante tempestades magnéticas e períodos calmos
%J Study of the variability of geomagnetic indices Kp (global) and Ksa (local) during geomagnetic storms and quiet period
%D 2023
%8 2023-08-25
%9 Dissertação (Mestrado em Geofísica Espacial/Ciências do Ambiente Solar-Terrestre)
%P 124
%A Guizelli, Laís Maria,
%E Silva, Marlos Rockenbach da (presidente),
%E De Nardin, Clezio Marcos (orientador),
%E Moro, Juliano (orientador),
%E Alves, Lívia Ribeiro,
%E Bolzam, Mauricio José Alves,
%I Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%C São José dos Campos
%K campo geomagnético, índice geomagnético, magnetômetro, anomalia magnética da América do Sul, tempestade geomagnética, geomagnetic field, geomagnetic indices, magnetometer, South America magnetic anomaly, geomagnetic storm.
%X Os índices geomagnéticos são utilizados para quantificar as variações da atividade geomagnética devido as interações Sol-Terra em diversos ambientes, como a magnetosfera e ionosfera terrestres. Dependendo da intensidade do evento, os resultados da interação podem causar impactos tecnológicos principalmente em comunicações via satélite como GPS e comunicações via ondas de rádio. Dentre os índices mais conhecidos está o Kp, o qual é um índice geomagnético que, apesar de ser considerado um índice global, conta com dados coletados a partir de observatórios magnéticos do Hemisfério Norte. Além disso, não há observatórios na América do sul. Com o intuito de estudar as peculiaridades da América do Sul, como os efeitos ionosféricos causados devido a presença da Anomalia Magnética da América do Sul, foi desenvolvido o índice Ksa. Este índice é calculado utilizando dados de magnetômetros da rede EMBRACE MagNet, que possui observatórios exclusivamente na região Sul-americana. Neste trabalho foram utilizados dados dos índices Kp, Ksa, e foram elaborados 2 índices que chamamos de Kp* e Ksa*. O Kp* utiliza os mesmos dados da rede INTERMAGNET usados na construção do Kp, porém é processado com o algoritmo do EMBRACE. O Ksa* utiliza dados da rede EMBRACE, porém é processado utilizando o algoritmo que gera o índice Kp pelo método FMI (Finnish Meteorological Institute). Para comparar esses índices foram escolhidas 10 tempestades geomagnéticas, sendo 5 intensa e 5 moderadas e utilizado cálculo do coeficiente de correlação de Pearson para verificar a correlação entre os índices. Os resultados mostraram que durante as tempestades geomagnéticas os 4 índices analisados (Kp, Kp*, Ksa e Ksa*), apresentam um comportamento semelhante de variação ascendente e descendente, com diferença apenas na intensidade, e na maioria dos casos com forte correlação entre os índices segundo o coeficiente de Pearson. Os índices Kp e Kp* apresentam valores mais intensos durante as fases principais das tempestades, mas no fim da fase de recuperação os índices Ksa e Ksa* apresentam valores mais intensos. Além disso, ao comparar os pares de índices (Kp x Kp*) e (Ksa x Ksa*) onde há mudança apenas do algoritmo, e não dos dados analisados, a diferença observada em cada par foi de ±1,3. Já ao comparar os pares de índices (Kp x Ksa*) e (Kp* x Ksa) onde os algoritmos são os mesmos e o que muda são os dados, a diferença entre os pares foi de 2,3. Isso mostra que a diferença observada entre os valores dos índices Kp e Ksa para um mesmo dia são devido a física envolvida em cada região de onde os dados são obtidos, e não por conta dos algoritmos utilizados. Para aprofundar o estudo, foi analisado dados do ano todo de 2020, que é um período de mínima atividade solar para observar o comportamento desses índices em um período calmo. Os resultados mostraram que o índice Ksa tende a apresentar valores maiores que o Kp em períodos de mínima 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.
%@language pt
%3 publicacao.pdf