太陽風プラズマ中磁場データの非線形解析手法を用いた新しい統計解析

*古賀 大樹[1], 羽田 亨[1]

九州大学　総理工[1]

Nonlinear time series analysis of magnetic field data observed in the solar wind

*Daiki Koga[1] ,Tohru Hada [1]
E.S.S.T., Kyushu university[1]

Space plasma is a rich source of various nonlinear phenomena, such as the magnetohydrodynamic turbulence. These phenomena are usually observed as (a set of) time series data. Conventional ways of analysing them are mainly based on linear methods, e.g. the Fourier analysis. However, some delicate features embedded in the time series may only be extracted via adequate techniques suited to the phenomena, which are not necessarily linear. We introduce some nonlinear time series analysis methods and discuss their merits, applicability, and limitations. Examples include nonstationarity test, nonlinear prediction, and detection of nonlinearity by surrogate data method. This study provides a basis of our contribution (nonlinear time series analysis) to the net laboratory.

　宇宙プラズマ環境には、磁気流体乱流現象など、本質的に非線形な現象が存在する。これらは一般に、時系列データとして観測される。長い間、これらの観測時系列データ解析の強力なツールとして、線形解析（例えばフーリエ解析）が幅広く活用されてきた。しかし、磁気流体乱流などの局所性に特徴をもつ現象では、様々なモードの線形結合を核とした線形解析ではその適用に限界がある。このような局所的な変動を無視して切り捨てず、正しく捉えることを目的として、最近様々な新しい方法が発展してきている。 　本研究では、GEOTAIL衛星で観測された太陽風プラズマ中磁場の時系列データに対し、nonstationarityの検出やデータの非線形予測、サロゲートデータ法を用いた非線形性の検出などの比較的新しい解析手法を適用し、データ中に包含されている非線形現象の解析・予測について紹介する。 　また本研究は、ネットラボラトリーの環境構築の一環としても重要な研究であり、宇宙プラズマの分野に限らず、様々な分野において汎用性のある解析ツールを目指すものである。