利用Swarm卫星数据集（2014–2024年）研究南大西洋异常区的第二次极小值演变情况

《Physics of the Earth and Planetary Interiors》：Evolution of the South Atlantic Anomaly's second minimum using Swarm satellite dataset (2014–2024)

　　

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  通过对Swarm卫星数据的十年观测，追踪了南大西洋异常区的第二最小值的变化情况。
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  该第二最小值持续向东移动，同时其强度也在发生变化。
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  卫星和地面数据均显示出了地磁场的突然变化。
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  地面观测结果验证了基于卫星数据得出的地磁场长期变化趋势。
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  这项研究有助于深入理解南大西洋异常区的动态变化规律。

引言

由于地球核心的复杂动态作用，地球的磁场一直在不断变化，而其在地表最显著的表现之一就是南大西洋异常区（SAA）（Sanchez等人，2020年）。与同一纬度的其他区域相比，这一广阔区域的磁场强度明显较弱，从南美洲开始，穿过南大西洋，一直延伸到南非地区。由于其对太空作业、辐射暴露以及地球磁场长期演变的影响，数十年来人们一直对SAA进行深入研究（例如Joselyn，1992年；Finlay等人，2010年；Hulot等人，2015年；Chuyue等人，2024年）。传统上，SAA的特征是地磁场强度存在一个明显的最小值。然而，最新的全球地磁场模型却发现了第二个最小值的存在（例如Finlay等人，2020年；Alken等人，2021年），这为人们理解区域地磁场行为带来了新的进展。CHAOS-7地磁场模型是通过卫星磁场观测和地面测量数据构建的，它是最早在2020.0时期显示出SAA区域内出现第二个最小值的模型之一（Finlay等人，2020年）。不久之后，国际地磁参考场（IGRF-13）在其2020.0时期也记录到了这一特征（Alken等人，2021年）。

虽然CHAOS-7和IGRF-13这类全球模型能够提供出色的大范围覆盖，但它们可能并不适合用于更精细的区域分析，尤其是在磁场梯度较大或变化迅速的区域。新出现的第二个最小值就属于这类区域。因此，为了准确掌握它的空间结构、时间变化规律、变化速度、各磁场分量对其形成的影响，以及未来可能的走向，有必要建立专门的区域地磁场模型。为满足这一需求，研究人员利用卫星和地面测量数据构建了一个区域地磁场模型。该模型采用了改进的球面帽谐波分析方法（R-SCHA），这是一种专门用于捕捉精细空间尺度地磁场特征及其时间变化的区域建模技术（Haines，1985年；Thébault等人，2004年；Thébault等人，2006年）。了解这一南大西洋异常区第二最小值的变化情况，有助于揭示地球核心顶部的变化规律，同时也有助于预测未来SAA的走势。在SAA区域，地球磁场极为微弱，这使得范艾伦辐射带中的带电粒子能够到达比全球其他相同纬度地区更低的高度（Schaefer等人，2016年；Baker等人，2018年；Smith等人，2016年）。这些辐射会对在SAA区域上空运行的低地球轨道卫星及其他航天器造成影响。更好地了解这一区域的地球磁场变化，有助于提升我们对空间天气预报能力的认识，从而保护地球上的人类生命和基础设施。

章节要点

SAA的历史背景

为了将本研究置于历史背景下，研究人员分析了CHAOS-8.1模型在多个时期的区域磁场输出数据（Kloss等人，2024年）。通过这种分析，可以了解在第二最小值出现之前SAA的长期演变情况。图1展示了基于CHAOS-8.1模型，在2000.0时期（图1a）、2015.0时期（图1b）、2020.0时期（图1c）以及2024.0时期（图1

数据选择与处理

该R-SCHA区域主场模型是利用2014年至2024年期间Swarm卫星任务所收集的磁场数据构建的（Olsen等人，2013年）。这些数据由Swarm卫星中的Alpha、Bravo和Charlie三颗卫星采集，可从欧洲航天局的数据门户网站下载（http://swarm-diss.eo.esa.int/）。图2显示了该模型覆盖的区域，该区域是在2024.0时期基于CHAOS-8.1模型生成的地图之上展示的，从而体现了模型的完整覆盖范围

方法

R-SCHA方法是Haines（1985年）提出的原始球面帽谐波分析方法（SCHA）的改进版本。原始方法在区域建模方面存在一些局限，比如在小范围区域内收敛速度较慢，且难以准确描述垂直方向的磁场变化（Thébault等人，2006年）。此外，它也无法正确模拟具有特定径向依赖关系的磁场场型，即$r^n$，其中$r$' role="presentation">$r$为径向距离，而$n$' role="presentation">$n$为整数（Thébault等人，2004年）。因此，R-SCHA方法

结果与讨论

通过计算X、Y和Z三个方向磁场分量的均方根误差，来衡量该模型的精度，这些误差是通过对输入观测数据与R-SCHA模型及CHAOS-8.1模型的输出数据进行对比得出的。图3展示了不同磁场分量中观测数据与模型预测数据之间的差异。R-SCHA模型和CHAOS-8.1模型的残差分别用红色和蓝色标注，相应的均方根误差数值也标注在图中。这两个模型显示出非常

结论

本研究基于R-SCHA方法构建了一个区域地磁场模型，用于研究2014.5年至2024.5年间南大西洋异常区的最新演变情况，尤其是其中新出现的第二最小值。通过该模型，我们追踪了第二最小值的活动轨迹，并量化了整体磁场强度的变化情况。研究结果表明，这一最小值存在纵向和横向的移动趋势，同时磁场强度也在下降，平均下降速率约为82纳特/年。这一第二最小值

CRediT作者贡献说明

S.L. Khanyile：写作——审稿与编辑，写作——初稿撰写，可视化，验证，软件使用，资源获取，项目管理，方法论，研究实施，资金申请，正式分析，数据整理，概念构思。E. Nahayo：写作——审稿与编辑，可视化，验证，监督，软件使用，资源获取，项目管理，方法论，研究实施，资金申请，正式分析，数据整理，概念构思。J.B. Habarulema：写作——审稿

代码获取方式

本研究的相关数据集，包括Swarm卫星的磁场数据、特里斯坦达库尼亚地面观测站的数据、区域R-SCHA模型的输入数据、该模型的系数、CHAOS模型和R-SCHA模型的文件，以及用于数据筛选和分析的脚本，都可通过Zenodo存储库公开获取，地址为https://doi.org/10.5281/zenodo.21539163。需要说明的是，用于构建区域R-SCHA模型的专用建模软件并未

利益冲突声明

作者声明，他们不存在任何可能影响本文研究结果的已知财务利益冲突或个人关系。

致谢

作者感谢欧洲航天局提供的Swarm卫星数据，感谢国际地磁指数服务组织为本研究提供的地磁指数，同时也感谢南非国家航天局给予的一切支持。此外，作者还要特别感谢Erwan Thébault和Foteini Vervelidou，他们分享了他们的MATLAB实现代码，这对开发本研究中使用的R-SCHA模型起到了重要作用。

S.L. Khanyile|E. Nahayo|J.B. Habarulema