Banco de Dados para Identificação de Nuvens Magnéticas por Aprendizado de Máquina

Abstract

As Ejeções de Massa Coronal (CMEs) são grandes quantidades de plasma e campo magnético expelidas pelo Sol. No meio interplanetário, são chamadas de Ejeções de Massa Coronal Interplanetárias (ICMEs). As Nuvens Magnéticas (MCs) são uma classe de ICMEs com: i) baixo parâmetro beta do plasma, onde a pressão magnética domina; ii) campo magnético médio mais intenso que o do vento solar; iii) baixa temperatura dos íons; e iv) rotação angular significativa do vetor do campo magnético [2]. A análise dessas estruturas é essencial para entender seus impactos, como tempestades geomagnéticas, interferências em satélites e tecnologias terrestres. Este estudo propõe a construção de um banco de dados para identificar e classificar MCs via aprendizado de máquina, utilizando hodogramas dos componentes do campo magnético interplanetário (IMF) B_x, B_y e B_z, gerados a partir de dados reais medidos in situ por satélites e de dados sintéticos calculados pelo modelo livre de força (force-free model) [3]. Dessa forma, foram obtidos planos de máxima, média e mínima variância por meio do Método da Mínima Variância (MVA) aplicado aos dados reais, bem como utilizando rotações do modelo livre de força. No modelo livre de força, a geometria Circular-Cilíndrica é adotada para o tubo de fluxo das MCs [3]. Assim, a orientação da nuvem magnética é definida pelo seu eixo, representado pelos ângulos φ (longitude) e θ (latitude) em coordenadas GSE. Esses ângulos foram utilizados para rotular as imagens dos dados sintéticos de acordo com os intervalos de classificação dos tipos de MCs, estabelecidos a partir de revisão bibliográfica [1] [2] [3]. Definiram-se intervalos para os tipos de MCs bipolares: SWN, SEN, NWS, NES e para os unipolares: WNE, WSE, ENW e ESW. Além disso, foi introduzido ruído gaussiano nas séries temporais obtidas, variando entre 0% e 50%. O ruído foi aplicado a fim de simular as condições dos dados obtidos pelos satélites, seguindo abordagem similar à adotada em [5]. Essa abordagem resultou em 2160 imagens de hodogramas sintéticos para o banco. Os gráficos que compõem o banco derivam da plotagem dos componentes do campo magnético nos planos de máxima, média e mínima variância. Ou seja, cada subgráfico representa a relação entre B_z × B_y, B_y × B_x e B_z × B_x, sendo organizados em imagens lado a lado, sem a exibição de eixos. Desse modo, 325 imagens foram compostas de hodogramas de eventos reais identificados por [4] e rotulados com tipo de nuvem e ângulos φ e θ usando a metodologia em [3]. Com isso, o banco totaliza 2485 imagens. Esse número pode ser maior ou menor conforme os parâmetros do ruído, mas sem gerar grande variabilidade. De outro modo, pode-se alterar a resolução das imagens, e isso foi investigado considerando 32 × 32 e 64 × 64. A Figura 1 apresenta imagens do banco de dados, destacando que possuem resolução e dimensões superiores às utilizadas no modelo. [...]