Study of the solar wind at 1 AU and its outliers
- LARRODERA BACA, CARLOS
- Consuelo Cid Tortuero Director/a
Universitat de defensa: Universidad de Alcalá
Fecha de defensa: 05 de de juliol de 2022
- Manuel Collados Vera President
- María Elena Sáiz Villanueva Secretari/ària
- Luciano Rodriguez Vocal
Tipus: Tesi
Resum
El presente trabajo muestra los resultados del estudio de la distribución de viento solar a una nidad astronómica a través del estudio de diferentes magnitudes representativas del viento solar. En nuestro estudio, proponemos la función de distribución bi-Gaussiana para caracterizar la distribución del viento solar. Esta distribución permite separar las dos contribuciones presentes en la parte central del viento solar (viento lento y viento rápido). Esta separación es conocida y aceptada al referirse a la función de distribución de la velocidad del viento solar. Hemos extendido esta idea a otras magnitudes del viento solar (densidad, temperatura, campo magnético y estado de carga del hierro) encontrando que también estas magnitudes muestran una distribución bimodal. El estudio del viento solar a través del estado de carga del hierro ha puesto de manifiesto su utilidad como indicador para localizar eyecciones de masa coronal en el medio interplanetario (ICME) así como para definir sus límites. Gracias a este estudio hemos podido encontrar ICMEs que no estaban listadas en los catálogos existentes. Usando la teoría estadística de valores extremos, hemos analizado la cola de la distribución de las magnitudes representativas del viento solar donde se sitúan los eventos más extremos, para los cuáles hemos podido obtener su periodo de retorno, i.e., el tiempo estimado en el que se espera que tenga lugar un evento de dichas características. Nuestra investigación ha permitido desarrollar una herramienta de monitorización del viento solar en tiempo real que puede consultarse en la página web del Servicio Nacional de Meteorología Espacial (http://www.senmes.es/section/2), donde se muestra la evolución del viento solar en las últimas 24 horas, así como diferentes niveles de alerta basados en el análisis del conjunto de datos históricos de los últimos 20 años.