[P-EM14] 太陽圏・惑星間空間

[PEM14-07] 非階層的クラスター分析による太陽風領域の識別について

*亘 慎一¹ (1.情報通信研究機構)

キーワード：非階層的クラスター分析、k-means法、太陽風、太陽風領域の識別

太陽風領域を識別することにより、関連する太陽面現象や太陽風の状況に関する情報を得ることができる。太陽風領域の識別には経験が必要な面があり、客観的な識別手法が必要とされる。Richardson and Cane（2004）は、重イオンの荷電状態を用いた太陽風領域の識別を行っているが、このような観測を行っている衛星は限られる。Xu and Borovsky（2015）が提案しているような基本的な太陽風データ（速度、温度、密度、磁場）のみで識別できる手法が望ましい。

　ここでは、太陽風領域の識別に関して、非階層的クラスター分析の一つの手法であるk-means法の適用を試みたのでその結果について報告する。k-means法では、クラスター数をあらかじめ与え、距離の最適化によりデータを与えられた数のクラスターに分類する。使用するデータとしては、NASA/NSSDCから提供されているOMNIの太陽風1時間値データのうち速度、温度、密度、磁場の４つのパラメータにk-means法を適用して分類を試みた。ほぼ連続的に太陽風データが取得されている1998年から2019年の期間のデータを用いた。これらを使って求めることができるXu and Borovsky (2015)が識別に用いたエントロピー、アルフベン速度、速度から期待される温度と観測された温度の比の3つのパラメータを用いた分類についても試みた。