Made available in DSpace on 2016-03-15T19:35:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Odilon Moura Guimaraes Junior.pdf: 3129591 bytes, checksum: ed51f5550fa4fa1c61e9e8289b9b9671 (MD5) Previous issue date: 2015-12-10 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This work aims the study of the stochastic characteristics of solar flares with data in the sub millimeter wavelength range, in order to identify the flare evolving mechanisms. We shall apply the wavelet transformation, as a mathematical tool. The wavelet coefficients are squared and normalized by the squared wavelet coefficient mean to get specific indices known as Local Intermittence Measure (LIM). We generate 2D graphics with time and timescale axes to identify episodes that can represent intermittent behavior over the flare development, trying to find participative structures that could be associated to energy release models: either from small structures increasing in number and size resulting in a large explosive region, the so called Avalanche models; or on the other way, when a single energy release fragments into smaller and smaller regions, recognized as a Cascade . In both cases we try to verify whether the flare evolution follows a deterministic behavior rather than simply random episodes. / Este trabalho tem o propósito de estudar características aparentemente estocásticas das explosões solares, a partir de dados observacionais na faixa dos comprimentos de ondas submilimétricos procurando identificar a forma como elas evoluem. Aplicaremos para esse estudo a transformação wavelet como ferramenta matemática. Os coeficientes wavelet são elevados ao quadrado e normalizados para obter índices específicos denominados de Medida de Intermitência Local (LIM = Local Intermittence Measure). Estes geram gráficos em um plano com eixos temporal e escalar, onde podemos identificar episódios durante uma explosão que definitivamente representem comportamentos intermitentes permitindo visualizar ao longo do desenvolvimento da explosão os mecanismos de evolução das explosões solares: seja a partir de pequenas estruturas que aumentando em número e dimensões terminam formando uma grande região explosiva, seguindo um modelo do tipo Avalanche ; ou no caminho inverso, onde uma única explosão segue se fragmentando em regiões cada vez menores seguindo a tendência de um modelo do tipo Cascata . Em ambos os casos procuraremos notar se a evolução das explosões segue comportamentos determinísticos ao invés de simplesmente aleatórios.

Les éruptions solaires sont des tempêtes de rayonnement électromagnétique, de particules relativistes et parfois de masse coronale provoquées par la libération d’énergie magnétique provenant de la couronne solaire. Si ces tempêtes atteignent l'environnement terrestre, elles peuvent poser un danger à la santé des astronautes en hautes orbites et causer des perturbations importantes sur les systèmes GPS. Dans certains cas, elles peuvent même induire des dommages aux infrastructures technologiques, dont les réseaux électriques. La prédiction des éruptions solaires est donc considérée comme un des plus importants défis de la météorologie spatiale. Par contre, à ce jour, aucune méthode présentée dans la littérature n’est capable de produire des prédictions fiables, ce qui met en évidence la nature complexe du déclenchement des éruptions solaires. Nous présentons donc dans ce mémoire une méthode alternative aux techniques statistiques habituelles, basée sur l'assimilation de données couplée avec des modèles rapides en automate cellulaire appelés modèles d'avalanche. Les modèles d'avalanche sont une simplification drastique de la physique du déclenchement des éruptions solaires. Malgré leur simplicité, ils reproduisent assez bien les statistiques à long terme de la taille des éruptions. Nous présentons dans ce mémoire des analyses empiriques de la capacité prédictive de quatre modèles: le modèle de Lu et Hamilton (LH) (Lu & Hamilton, 1991, ApJ, 412, 841-852), deux modèles à forçage déterministes (D) (Strugarek & Charbonneau, 2014, SoPh, 289(8), 2993-3015) et finalement deux modèles maximisant l'énergie libérée, appelées modèles DMC, qui sont fortement inspirés du modèle présenté par Farhang et al. (2018, ApJ, 859(1), 41). Les modèles DMC ont été développés dans le cadre de cette maîtrise et donc un chapitre de ce mémoire est dédié à leur présentation et aux analyses plus détaillées de leurs caractéristiques. Nous montrons que pour les modèles D ainsi que les modèles DMC, une mémoire existe entre les évènements simulés de grandes tailles, malgré la forte stochasticité de chacun de ces modèles. Nous présentons de plus dans ce mémoire un nouveau protocole de prédiction des éruptions solaires, utilisant l'assimilation de données couplée avec les modèles d'avalanches. Notre protocole se base sur une méthode de recuit simulé pour ajuster la condition initiale du modèle jusqu'à ce qu'elle reproduise de façon satisfaisante une série d'évènements observés. Une fois cette condition initiale optimisée produite, la simulation qui en résulte représente notre prédiction. Nous montrons dans ce mémoire le succès de notre protocole à bien assimiler une centaine d'observations synthétiques (produit par les modèles d'avalanche eux-mêmes). / Solar flares are sudden releases of electromagnetic radiation, relativistic particles and occasionally coronal mass, caused by the release of magnetic energy from the solar corona. They pose a danger to astronauts in high orbits and directly impact the Earth, including significant disturbances on GPS systems, and can even cause damage to technological infrastructures, including electrical networks. Predicting solar flares is therefore considered to be one of the most critical challenges in space weather. However, no method presented in the literature can produce reliable predictions, highlighting the complex nature of the triggering of solar flares. We, therefore, present in this thesis an alternative method to the usual statistical forecasting techniques. Our method is based on data assimilation coupled with computationally inexpensive cellular automaton models called avalanche models. Avalanche models are a drastic simplification of the physics underlying the triggering of solar flares. Despite their simplicity, they reproduce reasonably well the long-term statistics of solar flares sizes. In this thesis, we present empirical analyses of the predictive capabilities of four models: the Lu and Hamilton (LH) model (Lu & Hamilton, 1991, ApJ, 412, 841-852), two deterministic-driven (D) models (Strugarek & Charbonneau, 2014, SoPh, 289(8), 2993-3015) and finally two models using the principle of minimum energy during magnetic reconnection, called DMC models, which are strongly inspired by the models presented by Farhang et al. (2018, ApJ, 859(1), 41). The DMC models were developed during this project; therefore, a chapter of this thesis is dedicated to their presentation and more detailed analyses of their characteristics. We show that for D and DMC models, a memory exists between large simulated events, despite the high stochasticity present within each of these models. We finally present in this thesis a new protocol for predicting solar flares, using data assimilation coupled with avalanche models. Our protocol is based on a simulated annealing method to adjust the initial condition of the model until it satisfactorily reproduces a series of observed events. Once this optimal initial condition is found, the resulting simulation produces our prediction. In this thesis, we show our algorithm's success in assimilating hundreds of synthetic observations (produced by the avalanche models themselves).