新型半经验模型提升地球磁暴预测精度

近日，《地球与行星物理》杂志在线发表了中国科学院国家空间科学中心博士研究生JiaWen Yue与XiaoCheng Guo博士的研究成果，这项研究提出了一种新颖的半经验方法来模拟Dst指数——衡量磁暴强度的关键指标。该方法结合了经验模型与基于物理的全球磁流体动力学（MHD）模型，既提高了预测精度，又保持了较高的计算效率。

Dst指数长期用于表征地磁暴强度，其变化受太阳风与地球磁层之间复杂相互作用的影响。传统经验模型（如Burton模型）依赖统计关系，难以反映动态物理过程；而物理模型通常计算代价高昂，且对环电流描述存在挑战。新模型融合两者优势，采用半经验策略，其中环电流对Dst的贡献基于Burton模型估算，其他电流系统（如磁尾电流）则通过高分辨率MHD模拟计算。

研究团队利用近年来的地磁暴事件对该模型进行了验证，并使用相关系数（CC）、预测效率（PE）、均方根误差（RMSE）等指标评估模型性能。结果显示，在中等到强磁暴期间，该模型相较纯经验模型表现出更高的CC与PE值，更低的RMSE与CRMSE，显示出优越的预测能力。

“该模型为太空天气预报提供了更多可能。” JiaWen Yue表示。XiaoCheng Guo博士指出，随着空间天气成为一个越来越关键的研究领域，这种半经验方法为提高地磁暴预测的准确性和可靠性提供了一种可扩展的解决方案。

研究详情请见原文：

A semi-empirical approach to simulating the Dst index in global MHD models of Earth’s magnetosphere

https://doi.org/10.26464/epp2025072

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