Study of the solar wind at 1 AU and its outliers

Abstract

El objetivo principal de la tesis es el análisis de la parte central de la función de distribución del viento solar así como sus valores atípicos. Proponemos la función de distribución bi-Gaussiana para caracterizar la parte central de la distribución del viento solar a 1 UA. Para ello, analizamos la función de distribución de varias magnitudes físicas: velocidad de protones, temperatura de protones, densidad de protones, campo magnético interplanetario o composición de algunos elementos químicos. Nuestros resultados concluyen que el viento solar tiene una distribución bimodal que caracteriza ambos tipos de viento: lento y rápido. Nuestra investigación también proporciona resultados sobre la correlación de estas magnitudes con el ciclo solar. Para completar el estudio de la función de distribución, analizamos los valores atípicos de la distribución del viento solar mediante la teoría de los valores extremos. Esta teoría nos permite estimar los valores de retorno esperados en 40 y 80 años. Las investigaciones anteriores nos permiten desarrollar una herramienta para monitorizar el estado del viento solar en tiempo real. Utilizando el conjunto de datos históricos de los últimos 20 años, definimos una escala de riesgo para clasificar las condiciones del viento solar.

The main objective of the thesis is the analysis of the bulk solar wind distribution and its outliers. We propose the bi-Gaussian distribution function to characterize the distribution of the bulk solar wind at 1 AU. In order to do that, we analyze the distribution function of several physical magnitudes: proton speed, proton temperature, proton density, interplanetary magnetic field or composition. Our results conclude that the solar wind has a bimodal distribution and we characterize both solar wind: fast and slow. Our research also provides results about the correlation of these magnitudes with the solar cycle. To complete the study of the distribution function, we analyze the outliers of the solar wind distribution through the extreme value theory. This theory allows us to estimate the return values expected in 40 and 80 years. The previous research allow us to develop a tool to monitor the solar wind status in real time. Using the historical data set of the last 20 years, we define a risk scale to classify the solar wind conditions.