M1 中間発表長島薫 2005/10/17

M1中間発表長島薫2005/10/17 これまでの研究のまとめ：　　　　　　　　　　　　　「太陽フレアのリコネクションレートの統計解析」今後の研究

1　太陽フレアのリコネクションレートの統計解析1　太陽フレアのリコネクションレートの統計解析 • introduction • 解析方法とその結果 • 議論 • まとめ

<introduction>magnetic reconnection 磁気張力で加速電流シート磁場のエネルギー　 ⇒　プラズマのエネルギー inflow リコネクション前リコネクション後 outflow

<introduction>reconnection rate MA 定義： • フレアのエネルギー解放効率を表す量代表的なリコネクションモデルでの理論値（太陽コロナの場合）： • Sweet-Parker model • Petschek model

<introduction>リコネクションレートの研究の現状<introduction>リコネクションレートの研究の現状 • Dere 1996による統計的研究がある。（磁気リコネクションに関連する現象の空間・時間スケールの研究） • その他（８論文,1996-2005）は、特定のイベントについての　ケーススタディーが主である。 • これらのリコネクションレート MAの典型値は 0.001-0.1

過去の研究例(1/2)

過去の研究例(2/2) reconnection rate MAの典型値は 0.001-0.1

<introduction>本研究で目指すこと • フレアの物理量を統計的に調べる。 • 知りたいのは… • フレアの物理量の間の関係 • リコネクションレートの値　MA • MAの、フレアの物理量への依存性はどうか？ • このことにより、理論的には解明されていない　「リコネクションレートを決める物理は何か？」　　についての観測的な提案ができないか？

Contents • introduction • 解析方法とその結果 • 議論 • まとめ

<解析方法>解析対象と使用データ • 解析対象 2000年のGOES C6 class以上のフレア　　 • 使用したデータ • GOES 　　軟X線フラックス　フレアの寿命τ 　　２波長強度比 • Yohkoh/SXT 軟X線部分像フレアサイズ L • SOHO/MDI magnetogram 光球磁場

<解析方法>event selection 2000年に起きたフレアのうち以下に該当するeventを解析した。 • GOES class C6.0 以上 • フレアの時刻に、Yohkoh/SXTのBeフィルターの画像があるもの • disk center から800秒角以内のもの C6 以上のフレアは482例。そのうち７７例が解析対象に該当。

<解析方法>観測データからのリコネクションレートの導出１<解析方法>観測データからのリコネクションレートの導出１ • フレアの時間スケールτflareからinflow速度を見積もる inflow速度 MA = コロナのAlfven 速度 τflare: GOESの光度曲線の立ち上がりからピークまでとして定義. L vinflow ～４τflare

フレアのサイズ L と時間スケールτ vinflow=100km/s vinflow=30km/s ×X class △M class □ C6-C9 vinflow=10km/s vinflow=3km/s

<解析方法>観測データからのリコネクションレートの導出２<解析方法>観測データからのリコネクションレートの導出２ inflow速度 MA = • Alfven 速度を見積もる。コロナのAlfven 速度コロナ密度。測定は難しいのでここでは仮定する。（ρ~ 10^{-15} g/cc）コロナ磁場。直接観測は困難。二通りの方法で導出を試みた。

<解析方法>コロナ磁場導出方法１（method1） • MDI　の視線方向磁場についてのmagnetogramを用いる。 • ここから得られる磁場は「光球」の磁場　Bph　である。（これは「視線方向成分」である。） • そのため、コロナと光球の磁場の値の比を仮定し、光球磁場をコロナ磁場に変換する。仮定：

フレアの磁場強度Bphと時間スケールτ ×X class △M class □ C6-C9

<解析方法>コロナ磁場導出方法２（method2） • コロナとフレアループとの間の圧力バランスから導出する。 • GOESの0.5-4Å、1-8Åの全面fluxを用いて、温度・EM解析を行い、フレアループのガス圧を求める。 • フレアループのガス圧と、コロナの磁気圧がつりあっているものと仮定する。 • ここからコロナの磁場を求める。 • 以下ではこの方法で求めた磁場を　　　　とする。

フレアの磁場強度Beqと時間スケールτ ×X class △M class □ C6-C9 Beqのτに対する依存性は低い。

リコネクションレート 観測量τflare、L、Bcorから求めた vinflow,vA を用いて、リコネクションレートMAを求める。 inflow速度 MA= コロナのAlfven 速度

フレアのリコネクションレート(method1) 仮定：

フレアのリコネクションレート(method2)

<議論> • コロナ磁場強度 • αB（コロナ磁場と光球磁場の比）の妥当性 • scaling lawとの比較 • 過去のケーススタディの例と今回の解析の比較 • リコネクションモデルとリコネクションレート

<discussion 1>αBの値について　 ×X class △M class □ C6-C9 と考えてみると…

<discussion 1>αBの値について • Potential field　との比較 MAGPACK2（Sakurai 1982）を用いた計算で具体的に調べる。 • 例）2000 November 24 15:13 X2.3 flare • 光球の磁束密度：４８１G • 光球のline-of-sight 成分：２４４G • フレアループの高度での磁束密度：１００G magnetogramから得られる光球磁場 ⇒αB　～100/244 ～0.4 コロナ磁場

<discussion 1> αBの値について MAGPACK2(Sakurai 1982)を用いたpotential field計算結果との比較例：　2000 November 24 15:13 X2.3 flare 光球磁場～481G フレアループの高さでの磁束密度～100G 光球の視線方向成分の大きさ～244G αB　～100/244 ～0.4 本研究ではαB=0.3とした。

<discussion ２>scaling law による予測値と観測値（温度）の比較　 • 熱伝導と彩層蒸発を考慮したMHDシミュレーションにより、フレアのループ長L、磁場Bと温度Tの間のscaling relationを導出。（Yokoyama & Shibata 1998, Shibata & Yokoyama 1999） • その理論からの予測温度と観測データから導出した値を比較。

<discussion ２>scaling law による予測値と観測値（温度）の比較　観測値理論予測値は観測値と矛盾しない。理論予測値

<discussion ３>過去のケーススタディの例と今回の解析の比較　例：2000 July 14 13:52 M3.7 flare

<discussion　４>リコネクションモデルとリコネクションレート<discussion　４>リコネクションモデルとリコネクションレート method 1 の結果について。 ×X class △M class □ C6-C9 Petschek model (fitting) 仮定： η：Spitzer抵抗磁気Reynolds数

<discussion　４>リコネクションモデルとリコネクションレート<discussion　４>リコネクションモデルとリコネクションレート • MAの値自体はPetschek modelの予測する理論値から１桁以内に入る。 • しかし観測から得たMAは、Petschek modelより強い磁気Reynolds数依存性を示している。 (-0.8乗　　　c.f. Sweet-Parker model : -0.5乗) • ここでの磁気Reynolds数RmはSpitzer抵抗を仮定している。MAの値がPetschek model並みに大きく、かつ、このようなRm依存性を示すことは、乱流磁気拡散の効果でηがSpitzer抵抗仮定下より大きい、という可能性もある。

1「太陽フレアのリコネクションレートの統計解析」のまとめ1「太陽フレアのリコネクションレートの統計解析」のまとめ • 2000年一年間のフレアの物理量の統計解析を行った。 • フレアの物理量のうち、時間と空間スケールにはある程度の相関が見られるが、時間と磁場にはあまり相関が見られない。 • リコネクションレートは　　　　　　　　　　　程度と得られた。

２　今後の研究 • SVST　（LaPalma）　のデータ解析で光球速度場とマイクロフレアの関係を探る予定。 • 昨年冬の三鷹太陽多波長データ解析研究会の続き。 • main reference: Shimizu et al. 2002ApJ “Photospheric magnetic activities responsible for soft X-ray pointlike microflares. I. Identifications of associated photospheric/chromospheric activities”

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