Predictor de reconexiones magnéticas de alta magnitud
Introducción
En este proyecto, creamos un sistema de alerta de reconexión magnética basado en la frecuencia de observación del fenómeno. Analizamos los datos proporcionados por la NASA al mismo tiempo, junto con datos de un estudio reciente realizado por Kazachenko, Maria, Lynch, B., Welsch, Brian y Sun, Xudong (2017), que se centra en un tipo especial de llamarada solar llamada ‘ribbon flares’ (llamaradas en forma de cinta). La integración de estos datos, junto con la medición de la NASA de la componente 'z' del campo magnético, nos informa sobre posibles reconexiones magnéticas peligrosas resultantes de llamaradas solares de las clases C y M. Desarrollamos un análisis de supervivencia que nos permite identificar covariables relevantes de reconexiones magnéticas potencialmente peligrosas y generar una alerta probabilística con un cierto nivel de confianza.
Para los datos recopilados, empleamos un análisis de supervivencia con el objetivo de determinar la probabilidad acumulativa del tiempo transcurrido hasta el próximo evento. Para lograr esto, definimos una variable temporal llamada "tau", que identifica el tiempo transcurrido entre cada evento; esta variable sirve como el tiempo de observación no censurado. En el análisis de estos datos, utilizamos un método no paramétrico de Kaplan-Meier. Conjuntamente con esto, aplicamos un método de Tiempo de Falla Acelerado (AFT) para una distribución Weibull con el fin de estimar cómo las covariables, en nuestro caso, mediciones de varios instrumentos cerca de la Tierra y en el punto de Lagrange L1, pueden acelerar o desacelerar el tiempo transcurrido entre eventos, lo que nos permite informar sobre los efectos de otras magnitudes en nuestro evento estudiado. Además, utilizamos el modelo mencionado anteriormente para proporcionar una predicción de un solo paso para estimar cuándo ocurrirá el próximo evento con un nivel de confianza del 90%. Mediciones de la covariable relevante, perfiles de probabilidad del tiempo de evento y la predicción de un solo paso se informan dentro de un sistema de alerta para reconexiones magnéticas potencialmente peligrosas utilizando datos de llamaradas solares.
Detalles del proyecto
Nuestro proyecto es un sistema de alerta para monitorear eventos de reconexión magnética utilizando datos de llamaradas solares. Hemos implementado dos modelos estadísticos clave, el modelo de Kaplan-Meier y el modelo de tiempo de falla acelerado (AFT) Weibull, para analizar y predecir el momento de estos eventos.
Cómo funciona:
Recolección de datos: Recopilamos datos sobre la actividad de llamaradas solares, centrándonos especialmente en eventos relacionados con fenómenos de reconexión magnética. Estos datos incluyen diversas covariables, como mediciones de instrumentos cercanos a la Tierra y en el punto de Lagrange L1.
Análisis de supervivencia: Empleamos el modelo de análisis de supervivencia de Kaplan-Meier para estimar la probabilidad acumulativa del tiempo hasta el próximo evento de reconexión magnética. Este modelo nos permite comprender el patrón de ocurrencia de eventos sin realizar suposiciones fuertes sobre la distribución subyacente de los datos.
Modelo AFT Weibull: En conjunto con el modelo de Kaplan-Meier, utilizamos el modelo AFT Weibull de tiempo de falla acelerado. Este modelo nos ayuda a estimar cómo ciertas covariables influyen en el momento de estos eventos. Nos permite determinar si ciertos factores aceleran o desaceleran el tiempo entre eventos de reconexión magnética.
Sistema de alerta: Basándonos en los resultados del análisis, hemos desarrollado un sistema de alerta. Cuando la probabilidad de un evento de reconexión magnética supera cierto umbral, el sistema activa una alerta. Este sistema de alerta está diseñado para proporcionar advertencias tempranas de reconexiones magnéticas potencialmente peligrosas.
Beneficios:
Advertencias tempranas: El proyecto ofrece advertencias tempranas de eventos de reconexión magnética, lo que puede ser crucial para la investigación en ciencias espaciales y física solar.
Comprensión de covariables: Al utilizar el modelo AFT Weibull, obtenemos información sobre los factores que influyen en el momento de estos eventos, lo que nos ayuda a comprender mejor la física subyacente.
Metas:
Buscamos mejorar la precisión en la predicción de eventos de reconexión magnética utilizando datos de llamaradas solares. Nuestro proyecto busca contribuir a las ciencias espaciales y la física solar mediante el mejoramiento de nuestra comprensión de estos fenómenos complejos.
Herramientas y tecnologías:
Recolección de datos: Fuentes de datos de llamaradas solares e instrumentos relevantes para las mediciones.
Modelos estadísticos: Análisis de supervivencia de Kaplan-Meier y modelo AFT Weibull para el análisis de datos.
Lenguajes de programación: Utilizamos lenguajes de programación como Python para el análisis de datos e implementación del modelo.
Hardware/Software: Dependiendo de la escala y complejidad del proyecto, el hardware puede incluir sistemas informáticos estándar, y el software puede incluir bibliotecas de análisis de datos, paquetes de modelado y herramientas de desarrollo de sistemas de alerta.
Fenómeno reconexión magnética
Puntos de Lagrange
Los puntos de Lagrange son posiciones en el espacio donde las fuerzas gravitatorias de un sistema de dos cuerpos como el Sol y la Tierra producen regiones mejoradas de atracción y repulsión.
Utilizamos data de las naves ‘Ace’ y ‘Wind’
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Referencias
Desarrolladores
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Darío López Díaz, Ph.D
Director PhyData - Investigador en Física Teórica
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Raúl Guerrero, Ph.D
Líder PhyData - Investigador en Materia Condensada
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Juan Calles, Ph.D
Líder PhyData - Investigador en Física Teórica
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Yerko Novoa, M.Sc
Consultor Externo
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Jonatan Vignatti, Ph.D
Data Scientist - Investigador en Física de Partículas