Es werden drei verschiedene Vorhersagen gezeigt, da sie stark von den verschiedenen verfügbaren Vorhersagen der Sonnenwindparameter abhängen. Der geomagnetische Hpo-Index ist ein Kp-ähnlicher Index mit einer Zeitauflösung von einer halben Stunde (Hp30) und einer Stunde (Hp60) (Yamazaki et al., 2022). Im Gegensatz dazu ist der Hpo-Index nicht auf 9 begrenzt wie Kp, sondern ein offener Index, der stärkere geomagnetische Stürme differenzierter beschreibt als der drei-stündige Kp-Index, der auf den Maximalwert von 9 begrenzt ist.

Beschreibung

Die folgenden Abbildungen zeigen die 3-tägige Vorhersage der geomagnetischen K- und H-Indizes. Die erste Abbildung zeigt den H30-Index, das zweite Panel den H60-Index und das dritte Panel den K-Index. Die Farben für geringe bis extreme Werte wurden gemäß den NOAA-Skalen für geomagnetische Stürme ausgewählt.

Vorhersage

Wir haben ein Machine-Learning-Modell zur Vorhersage trainiert, das auf Sonnenwindparametern (OMNI, hohe Auflösung) und der Sonnenfleckenanzahl (OMNI, niedrige Auflösung) basiert. Für IMF Bt, die Protonendichte und die Fließgeschwindigkeit wurden minutengenaue Werte verwendet, während für die Sonnenfleckenanzahl stündliche Werte herangezogen wurden. Dieser Ansatz verwendet ein vereinfachtes Modell im Vergleich zu Kervalishvili et al., 2025, das ausschließlich IMF Bt berücksichtigt und eine konstante Anzahl Sonnenflecken verwendet (letzter Datensatz).

Danksagung:
LER, ESK, HAD geomagnetic data courtesy of British Geological Survey. OTT, MEA geomagnetic observatory data courtesy of Natural Resources Canada. FRD, SIT geomagnetic observatory data courtesy of the U.S. Geological Survey. NGK, WNG geomagnetic data courtesy of GFZ Helmholtz Centre for Geosciences. BFE geomagnetic data courtesy of Technical University of Denmark. UPS geomagnetic data courtesy of Geological Survey of Sweden. CNB geomagnetic data courtesy of Geoscience Australia. EYR geomagnetic data courtesy of GNS Science (GNS Science, 2024. Aotearoa New Zealand Continuous Raw, Basic and Derived Geomagnetic Data - GeoMag [Data set].  https://doi.org/10.21420/d1z9-k975?x=y).