Geomagnetic jerks based on the midnight mean of the geomagnetic field from geomagnetic networks of China
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摘要: 为探索地磁长期变化中地磁急变事件的识别方法，分析地磁急变的特征，本文基于多个地磁台站子夜均值数据，利用线性拟合方法计算了地磁场X，Y和Z三个分量的年变率，对近年来发生的地磁急变事件进行了识别和分析。结果显示：Y分量能对分析时段内已报道的地磁急变事件进行很好的识别，其中1999年的地磁急变事件，在我国区域内发生的时间可能为1998年，此外2017年可能存在一个新的地磁急变事件；Z分量年变率整体变化平缓，2001年和2013年前后发生两次显著的地磁年变率变化，并且分别早于2003年和2014年两次显著的地磁急变事件时间，这与下地幔的高电导率层对不同分量地磁信号从核幔边界传播至地表过程中的延迟作用有关；X分量年变率出现多次地磁急变事件特征，其变化与Dst指数年变率变化具有相关性，可利用其去除X分量年变率中存在的外部空间电流体系影响成分，更可靠地辅助Y分量对地磁急变事件进行识别。总体上，地磁子夜均值数据年变率的空间分布与基于第12代国际地磁参考场（IGRF12）模型计算的地磁数据年变率的空间分布所呈现的变化特征在总趋势上具有一致性，表明地磁台站子夜均值数据能够反映我国区域地球主磁场的变化特征，而分别由子夜均值数据和IGRF12模型计算的2003年Y分量年变率空间分布均存在的显著局部特征，可能与地磁急变事件的区域特征有关。Abstract: In order to explore the identification method of geomagnetic jerks and analyze their characteristics, we identified and analyzed the geomagnetic jerks in recent years based on the secular variation of geomagnetic field X, Y and Z components, which were calculated by linear fitting method based on the midnight mean of geomagnetic field from geomagnetic networks of China. The results show that the occurrence time of the reported geomagnetic jerks can be accurately identified in the analysis period by Y component, the time of the jerk occurred in 1999 may be 1998 in China, and a new jerk may occur in 2017. The secular variation of Z component is gentle, and two significant changes in secular variation took place near the year 2001 and 2013, which are early than the two big geomagnetic jerks in 2003 and 2014, respectively. This is related to the high conductivity layer of the lower mantle, which can delay the propagation of geomagnetic signals from the core-mantle boundary to the surface. The secular variation of X component presents features of many geomagnetic jerks and has a certain correlation with the secular variation of Dst index, which can be used to remove the influence component of the external space current system from the X component. Then the X component can more reliably assist the Y component in recognizing the geomagnetic jerks. However, the spatial distribution of the secular variation of the geomagnetic midnight mean show consistent variation charac-teristics with that of the geomagnetic data calculated based on the IGRF12 model on the general trend, indicating that the midnight mean of geomagnetic stations can reflect the variation characteristics of the main magnetic field in China. Moreover, the spatial distribution of secular variation of Y component in 2003 showed a significant local characteristics, which may be related to the regional characteristics of the geomagnetic jerks.
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Keywords:
- geomagnetic jerk /
- secular variation /
- midnight mean /
- Dst index
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引言
地球磁场是地球固有的属性，它具有复杂的空间分布特征和时间变化尺度：空间分布上具有全球性和区域性的特征；时间变化上则跨越了很大的时间尺度，从数毫秒到数百万年。地球磁场随时间的变化既有高频快速变化的部分，又有缓慢变化的部分，其中，高频快速变化的部分主要源于外部电离层及其以上磁层电流体系的变化；而随时间缓慢变化的部分，如主磁场西漂移、地磁偶极子的逐渐衰减、北磁极漂移等，则主要源于地球外核磁流体发电机的动力学过程，通常被称为地磁场的长期变化（secular variation，缩写为SV）。二十世纪七十年代之前的地磁学界认为区分内外源磁场的时间尺度边界至少应该在11年，长于该周期的成分则被认为是源于内源场的变化（陈伯舫，1998）。而自从Courtillot等（1978）首次报道了地磁急变（jerk）后，这种内外源磁场的时间尺度边界被打破，他们指出内部起源事件的时间变化尺度也可能为1年或者更短。
地磁急变是地磁场长期变化的主要特征之一，是地磁场年变率曲线斜率急剧变化的一种现象，在形态上表现为地球磁场对时间的一阶导数的突然转折，以及二阶导数（secular acceleration，缩写为SA）的阶梯状变化（徐文耀，2009）。关于地磁急变事件已有很多研究成果，其中针对1969年地磁急变事件展开的讨论最为广泛（Ducruix et al，1980；Malin，Hodder，1982；Le Mouël et al，1982；Courtillot et al，1982；Courtillot，Le Mouël，1984；陈伯舫，1998）。Alldredge （1984）质疑了地磁急变的真正存在，认为地磁急变是分析方法不当而造成的一种现象。Alexandrescu等（1996）应用小波分析方法，系统地研究了地磁急变现象，在没有对其存在、位置或形式作任何先验假设的情况下，对70多个地磁台站观测的时间序列数据进行分析，得到了5次地磁急变事件，它们分别发生于1901年、1913年、1925年、1969年和1978年。此外，1991年和1999年的两次地磁急变事件也备受关注（De Michelis et al，1998；Mandea et al，2000；Nagao et al，2002），我国研究人员注意到1991年地磁急变事件中存在某些特殊性，即该事件在各地磁分量上的表现有所不同，出现时间也不一致（陈伯舫等，1999；陈伯舫，2006；张素琴等，2008）。目前已被确认的20世纪的地磁急变事件总计7次，其中4次（1969年，1978年，1992年和1999年）为全球范围内的事件，3次（1901年，1913年和1925年）为类似的全球范围事件；此外，还有两次非全球的地磁急变事件，分别发生于1932年和1949年（Mandea et al，2000）。
自2000年以来，又有4次地磁急变事件被报道，分别发生于2003年、2007年、2011年和2014年。Olsen和Mandea （2007）利用卫星观测数据构建出虚拟地磁台站，对该数据分析得到了包括2003年急变事件在内的几次地磁急变事件。Feng等（2018）基于中国10个地磁台站的数据分析了2003年地磁急变事件，并通过消除外源影响为2014年地磁急变事件提供了可靠证据。Kotzé （2010）基于南非赫曼努斯（Hermanus）地磁观测站数据，观测到了2007年地磁急变事件；Chulliat和Maus （2014）基于CHAMP卫星数据分析了2003年、2007年和2011年的地磁急变事件，而Kotzé和Korte （2016）基于南非多个地磁观测站数据的分析结果表明，在该区域2011年的地磁长期变化形态上，没有观测到明显的地磁急变事件特征。Torta等（2015）首次报道了2014年地磁急变，给出了非洲—南大西洋区域长期加速向欧洲延伸的证据。Brown等（2016）随后用地面数据和SWARM卫星数据证实了2014年地磁急变现象在全球范围内普遍存在。
地磁急变既有全球性的特征，又有区域上的特异性，同时还具有较长的时间变化周期。如今随着地磁台站观测技术的发展和数据质量的提高，我国地磁台网已获得了多年的连续地磁观测资料，完全可以满足较长周期地磁场变化的分析研究。鉴于此，本文拟利用我国地磁台网的多台站地磁子夜均值年变率来分析近年来发生的几次地磁急变事件，一方面通过多台对比可以分析不同区域台站的变化特征，另一方面可以使数据缺失造成的时间序列不连续在一定程度上得到相互的弥补，便于对地磁场年变率的变化趋势有一个整体的认识和把握。
1. 数据及处理方法
本文分析使用我国1995—2007年近30个台站、2008—2018年近40个台站的地磁观测子夜均值数据，台站分布如图1所示。子夜均值数据是由地磁台站各自地方时0:00—3:00的分钟值数据求平均而得。在此时段内，台站正处于地球的背日面，地磁场变化比较平静，很好地避开了电离层电流体系和大部分磁层电流体系的影响，而取均值则能有效地降低观测数据中类似白噪声（如地铁干扰）以及个别时间点受外界影响引起的数据突跳的影响，所以利用子夜均值数据分析能够在很大程度上降低大部分外源场的影响。但除此之外，仍会有少量来自磁层和磁尾电流体系的影响需要评估或去除。
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图 1 中国地磁台网地磁台站分布图Figure 1. Distribution of the geomagnetic observatories from geomagnetic networks of China地磁急变分析的方法有多种，例如：Gavoret等（1986）提出一种利用拟合月均值变化来分离外源场变化，继而计算年均值的分析方法；Alexandrescu等（1996）使用小波分析方法对地磁急变进行分析；陈伯舫（2006）介绍了3种分析地磁急变的年均值差法，即相邻两年的年均值差、加权滑动后相邻两年的年均值差和消除外源场后相邻两年的年均值差；张素琴等（2008）首次尝试利用等值线图的方法分析地磁急变；此外还有基于低轨卫星观测数据通过构建虚拟观测站的方法对地磁急变进行的研究（Chulliat et al，2010）。其中最简单的方法是使用台站年均值数据计算各分量的年均值差，即用地磁场同一分量相邻两年的年均值之差作为年变率。本文采用最小二乘法对各台站的子夜均值数据进行逐年分段线性拟合，通过拟合的直线斜率来计算各台站地磁场的年变率，从而最终获得年变率的时间序列。
拟合直线斜率k和年变率s的计算方法如下：设地磁场某分量子夜均值时间序列的直线拟合方程为B＝B0＋kT，则
${B_0} {\text{＝}} \frac{{\displaystyle\sum^N_{i{\text{＝}}1} {{B_i}} {\text{－}} k\displaystyle\sum^N_{i{\text{＝}}1} {{T_i}} }}{N}{\text{，}}$
(1) $k {\text{＝}} \frac{{N\displaystyle\sum^N_{i{\text{＝}}1} {\left({{T_i}{B_i}} \right)} {\text{－}} \displaystyle\sum^N_{i{\text{＝}}1} {{T_i}} \displaystyle\sum^N_{i{\text{＝}}1}{{B_i}} }}{{N\displaystyle\sum^N_{i{\text{＝}}1} {T_i^2} {\text{－}}\left(\displaystyle\sum^N_{i{\text{＝}}1} {{T_i}}\right)^2 }}{\text{，}}$
(2) $s {\text{＝}} kN{\text{，}}$
(3) 式中，T为天数，B为子夜均值序列，N为该年的总天数，B0为拟合曲线的截距。图2给出了应用此方法得到的某一地磁分量子夜均值年变率的示例，可以看出，利用年尺度的线性拟合得到的地磁年变率曲线更为平滑，能够对小于半年尺度的周期的变化起到很好的抑制作用。因此，可以认为通过这种年尺度的线性拟合能很好地消除以日、月、季及半年为周期的外源磁场的变化成分，更直接地反映一年以上时间尺度地磁场各分量的年变率的变化特征，因而可利用该方法对地磁急变事件进行分析，研究地磁场的长期变化。
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图 2 年尺度（实线）与半年尺度（虚线）Y 分量年变率的对比Figure 2. Comparison of the Y component secular variation of annual scale （solid line） with that of semi-annual scale （dotted line）2. 结果及分析
根据以往研究经验，地磁急变事件的研究主要关注于地磁场东向分量Y、垂直分量Z和北向分量X，其中，关于Y和Z两个分量的研究最多，因而成为地磁急变事件的主要判据，而X分量因易受外部空间电流体系的影响，其年变率变化中存在外部影响成分，仅辅助于地磁急变事件的研究和判别。本文也主要关注地磁场Y，Z和X这三个分量，计算了我国1995—2007年近30个台站、2008—2018年近40个台站三个分量的子夜均值年变率。
2.1 多台时序分析
图3给出了所有台站Y，Z和X三分量的年变率时间序列曲线。不同颜色的曲线分别代表不同的台站，颜色与图1中台站标识颜色一致；曲线中断处表示数据不连续，黑色竖直虚线标识出已报道的地磁急变发生时间。
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图 3 所有台站Y （a），Z （b）和X （c）三个分量的年变率曲线Figure 3. The secular variation of Y （a），Z （b） and X （c） components of all geomagnetic observatories从图3a中可以看到，Y分量年变率的斜率在1998年、2003年和2014年整体上均出现比较明显的正负反向变化，其中：2003年和2014年的两次变化分别与两次地磁急变事件相对应；而1999年的地磁急变在Y分量上的表现不明显，反而在相邻的1998年存在显著的地磁急变特征。Soloviev等（2017）认为不同台站记录到的地磁急变发生时间有时甚至会出现2—3年的时移。因此，从分析结果来看，对于已报道的1999年地磁急变在我国发生的时间可能为1998年，早于其它研究区域。此外，2007年和2011年两次地磁急变事件在Y分量上的表现并不明显。从每个台站的年变率曲线还可看到，有几个台站的年变率显著高于其它台站，这几个台站分别为位于我国西部的格尔木台（GLM）、乌鲁木齐台（WMQ）、喀什台（KSH）和且末台（QIM）。另外，个别台站的年变率在某一年出现单点的与整体变化趋势明显不符的突变，应与观测数据的质量有关；而与整体变化趋势一致，相对整体变化出现时移的，也是地磁急变事件的一种特征表现。
图3b为Z分量年变率曲线，可以看到各台站的年变率整体变化趋势比较平缓，年变率斜率约在2001年和2013年前后发生两次相对缓慢的正反向变化，而这两个年份内并无地磁急变事件报道，但在这两个年份后的2003年和2014年分别发生了两次比较显著的地磁急变事件。仔细分析可知，Z分量在2015年之后，有四个台站的年变率变化趋势与其它台站的变化趋势明显不一致。经核实这四个台站分别为乌鲁木齐台、喀什台、且末台和格尔木台，与Y分量对应的四个年变率较高的台站一致，且均位于我国西部地区。由此看到，不同区域台站的地磁年变率数值和变化规律不尽相同，存在显著的区域特征。
从图3c中可以看到，大部分台站X分量年变率存在多次类似于地磁急变特征的变化。由于X分量最易受外部空间电流体系的影响，其变化中可能包含着受影响的成分。而且，从图3c中可以看到，每一次地磁急变事件发生时，X分量都有一次正反向变化与之对应。本文将在后文中尝试对X分量受外部影响成分进行去除，进一步分析其变化特征。
2.2 空间分布分析
如图3所示，每个分量年变率时序曲线在整体变化趋势上基本一致，尤其是Z分量，其年变率曲线（除2015年后西部的四个台站外）基本相互平行，因此，其空间分布相对稳定；而Y和X分量年变率时序曲线在不同年份会出现相互交错的变化，表明年变率的数值在空间分布上发生了变化。为进一步了解年变率的空间分布情况，选择Y和X分量变化比较明显的2003年和2014年两次地磁急变事件，对其年变率的空间分布情况进行分析，结果如图4所示。可以看到，除图4b外，2003年和2014年X，Y和Z三个分量年变率的空间分布特征具有一定的变化规律，即大体沿某一方向呈整体的线性递增或递减变化，不同之处在于其所沿方向有所不同，例如：X分量的年变率在2003年基本沿从西到东的方向递增（图4a），2014年沿从北向南的方向递增（图4d）；Z分量年变率在2003年（图4c）和2014年（图4f）基本沿东北至西南方向递增，所沿方向略有变化。张素琴等（2015）通过分析中国地磁台网100多个台站的地磁场总强度子夜均值一阶差分的空间分布认为，这种沿某一方向呈趋势性变化是经常出现的变化规律。还可以看到，2003年Y分量年变率（图4b）与其它图中的分布特征明显不同，呈现仅局限于很小区域且不随整体趋势变化的局部特征。
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图 4 2003年和2014年地磁子夜均值X，Y和Z三分量的年变率空间分布（a）2003年X分量；（b）2003年Y分量；（c）2003年Z分量；（d）2014年X分量；（e）2014年Y分量；（f）2014年Z分量Figure 4. Spatial distribution of the secular variation of X，Y and Z components of the geomagnetic midnight mean in 2003 and 2014（a） X component in 2003；（b） Y component in 2003；（c） Z component in 2003；（d） X component in 2014；（e） Y component in 2014；（f） Z component in 2014为进一步确认本文利用线性拟合的方法得到的子夜均值年变率的空间分布特征的可靠性，本文基于IGRF12模型分别计算了相同区域2003年和2014年地磁场三分量的年变率，并就子夜均值年变率的空间分布情况进行对比和验证。图5给出了基于IGRF12模型计算得到的三分量年变率空间分布图。对比图4与图5可以看到，对于同一年份中相同的分量，用地磁台站子夜均值数据和IGRF12模型计算数据得到的年变率空间分布，在整体的变化趋势上具有相似的特征。IGRF12模型是地球主磁场模型，基于其计算所得的年变率为主磁场的年变化，而本文使用的是地磁台站子夜均值数据，二者在空间分布特征上具有很好的一致性，这充分说明利用地磁台站子夜均值数据计算的年变率能够反映地球主磁场在我国区域内的长期变化特征，同时也可以确认利用子夜均值得到的年变率空间分布特征是正确的和有效的。
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图 5 基于IGRF12模型数据计算得到的2003年和2014年地磁三分量年变率的空间分布（a）2003年X分量；（b）2003年Y分量；（c）2003年Z分量；（d）2014年X分量；（e）2014年Y分量；（f）2014年Z分量Figure 5. Spatial distribution of the secular variation of X，Y and Z components of the geomagnetic midnight mean calculated by the IGRF12 model in 2003 and 2014（a） X component in 2003；（b） Y component in 2003；（c） Z component in 2003；（d） X component in 2014；（e） Y component in 2014；（f） Z component in 2014进一步对比图4b与图5b可以看到，利用地磁子夜均值数据和IGRF12模型数据计算的Y分量年变率的空间分布，在2003年均存在显著的区域特征。Kotzé （2017）利用南非的四个台站数据的研究结果也显示，不同区域的台站在地磁急变发生时表现出很强的区域特性。因此，图4b和图5b所示的这种年变率局部变化不符合整体变化趋势的区域性分布可能与地磁急变的区域特性有关。
2.3 多台时序均值分析
通过多台时序分析我们能对地磁急变事件进行一定程度的识别，从中能看到其区域的特征变化。但当不同台站的年变率数值相差较大时，多台时序曲线则呈分散状分布，对地磁急变事件的识别不够清晰，尤其是Y分量。为进一步分析年变率的整体变化情况，获得更为清晰、连续的年变率变化，本文计算多台站的年变率均值，并以此代表我国研究区域内年变率的整体变化情况。此外，X分量的年变率变化中除了包含地磁急变事件的变化，还可能存在受外部空间电流体系影响的成分，因此本文在多台年变率时序均值分析前，首先尝试去除X分量中的影响成分，以获得更可靠的X分量年变率变化。
地磁学中，为描述地磁场活动引入了诸多指数，其中磁暴环电流指数Dst主要是用来描述磁暴期间外部空间赤道环电流体系引起的扰动磁场，因此可以通过分析X分量年变率与该指数的关系来了解外部空间电流的影响情况。在与Dst指数的关系分析中，为了很好地对应地磁子夜均值数据，本文仅使用世界时16:00—18:00的Dst指数，并计算3个时段的均值及其年均值。图6给出了1995—2018年Dst指数3个时段的均值（黑色）及其年均值（红色）曲线。
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图 6 1995—2018年16:00—18:00 Dst指数的均值（黑线）及其年均值（红线）的时序变化Figure 6. The variation of average Dst index （black curves） from 16:00 to 18:00 and its annual mean （red curves） during 1995−2018为了得到X分量年变率中的变化成分，将基于IGRF12模型计算的年变率作为参考背景场，去除X分量年变率的背景场。在背景场的计算过程中，选取7个地理分布具有代表性的台站位置（狮泉河、乌鲁木齐、乌加河、德都、崇明、恩施、琼中），并分别算出这些位置的主磁场X分量年变率，用这7个位置的年变率均值作为我国研究区域内X分量年变率的参考背景场，如图7所示。图中不同台站位置的年变率曲线分别用不同的颜色表示，其中红色曲线为7个台站位置的年变率均值。
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图 7 基于IGRF12模型计算的7个台站位置的X分量年变率及其均值曲线Figure 7. The secular variation of X component at seven station positions calculated based on IGRF12 model and their means图8分别给出了X分量年变率的均值和参考背景场，以及去除参考背景场的X分量年变率均值与Dst指数年变率的对应关系。由图8a可以看到：多台X分量年变率均值（实线）与IGRF12模型计算的年变率均值（虚线）的整体变化趋势一致，而多个地面台站计算的年变率均值中则蕴藏着更多的变化，因此，可以通过去除背景场得到其变化部分。由图8b可以看出：去除参考背景场后的X分量年变率均值（实线）与Dst指数年变率（虚线）的变化趋势具有一定相似性，其相关系数为0.67，表明Dst指数年变率能在一定程度上反映出X分量年变率中所包含的受外部空间磁层电流体系引起的磁场变化成分，这一结果与Feng等（2018）利用特征值分析方法得出的结果一致。因此，本文利用Dst指数年变率，通过简单作差法，消除了X分量中可能存在的外源场影响成分，获得了更可靠的X分量年变率均值。
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图 8 X分量年变率与参考背景场的对比（a）和去除背景场后的X分量年变率与Dst指数年变率的对比（b）Figure 8. Comparison of X component secular variation with reference background field （a） and comparison of X component secular variation excluding background field with Dst secular variation （b）图9给出了Y和Z两个分量的年变率均值以及去除外源场影响后的X分量年变率均值。由图9a可以看出，Y分量年变率均值能够准确地识别出分析时段内发生的4次地磁急变事件，其中2003年和2014年两次地磁急变事件非常显著，2007年和2011年两次地磁急变事件在多台时序分析时不明显，但此处能够清晰辨别。同时可以看到，1998年的变化更具备地磁急变的特征，进一步表明1999年地磁急变在我国区域内发生的时间是1998年。此外，2017年也存在类似地磁急变的特征，可能是一次新的地磁急变事件。
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图 9 Y （a），Z （b）和X （c）三分量年变率均值曲线Figure 9. The average of the secular variation in respect to Y （a），Z （b） and X （c） components图9b为Z分量年变率均值的变化，可以清晰地看到年变率变化相对较缓，约在2001年和2013年前后发生两次比较显著的变化，并且分别发生在2003年和2014年两次非常显著的地磁急变事件之前。Jault等（1996）的研究表明，下地幔存在着高电导率层，该层能够对时间尺度较长的地磁脉冲变化进行过滤或吸收，因而会延迟任何地磁信号从核幔边界到地球表面的传播。假定电导率层为球面，X和Y两个分量平行于球面，Z分量垂直于球面，那么Z分量更容易穿透该层到达地球表面，这可能是Z分量的变化早于Y分量的原因。
图9c为去除外源场的X分量年变率均值，曲线斜率依然存在多次正反向变化，并且在每一次地磁急变事件发生时，X分量都有相应的变化。而在1998年和2017年，X分量也存在显著的地磁急变特征，进一步佐证了Y分量1998年和2017年的两次地磁急变事件。因此，综合使用Y分量和X分量的年变率均值能够对地磁急变进行更可靠的判别。值得讨论的是，去除外源场的X分量，除地磁急变时间外，在2005年、2006年、2012年和2016年也存在着类似的地磁急变特征，并且去除外源场后的X分量年变率曲线形态与Dst指数年变率曲线形态仍具有相似性。其原因可能为：一方面，在外源场去除后使用的是Dst指数年变率的年均值数据，从图6可以看到，年均值数据比实际的Dst指数均值数据小很多，这可能会降低外源场影响的数量级，从而导致外源场去除不彻底，X分量年变率中依然存在外源影响成分；另一方面，Chulliat等（2010，2015）以及Chulliat和Maus （2014）基于CHAMP卫星观测数据的研究结果表明，年变率的变化在2003年、2007年、2011年和2014年四次地磁急变之间的三个年份（2006年，2009年和2012年），分别出现了三个年变率的能量峰值，呈现一种波状结构分布特征。而X分量年变率在2006年和2012年的两次类似地磁急变特征的时间恰好与该能量峰值时间吻合，并且X分量2016年类似地磁急变特征的时间也恰好处于2014年与2017年两个地磁急变事件之间，也可能是一个年变率的峰值。因此，X分量上存在的这种类似地磁急变特征的变化也可能是X分量年变率自身存在的变化特征。
3. 讨论与结论
本文基于多个地磁台站子夜均值数据利用年尺度的线性拟合方法计算地磁场X，Y和Z三个分量的年变率，对近年来发生的地磁急变事件分析，结果显示，该方法获得的地磁场年变率能够对分析时段内的多次地磁急变事件进行准确的识别。
在分析中发现，2014年以后出现几个西部台站，其Z分量年变率明显高于我国其它区域台站，而且这几个台站的Y分量年变率也明显地高于其它台站，具有显著的区域特征。在年变率空间分布分析中也看到，Y分量2003年的年变率在我国中部地区存在显著的区域特征，可能与地磁急变的区域特征有关。而产生这种区域性变化特征的原因依然未知，可能与地球外核流速有关。如今基于空间卫星的地磁观测技术已获得较高精度的数据，但对外核流速的反演依然具有很大的不确定性。
通过多台时序均值分析，能够对整个研究区域内的地磁场年变率变化有更清晰的认识，能够更好地识别地磁急变事件特征，并进一步证实1999年地磁急变在我国区域的发生时间可能为1998年。该结论与张素琴等（2008）给出的武汉、通海等台在1998年出现Y分量年变率的正反向变化一致。同时可以清晰地看到，Y和X两分量在2017年存在同步的地磁急变特征，表明2017年可能存在一次新的地磁急变事件。Z分量年变率发生在2001年和2013年附近的两次变化，早于2003和2014年两次非常显著的地磁急变事件。这与下地幔存在着高电导率层有关，因为相比于Z分量，Y分量的地磁信号更容易被该层过滤或吸收。Dst指数年变率与X分量年变率具有一定的相关性，故可以基于Dst指数数据对X分量年变率中受外部电流体系影响的成分进行去除。
本文仅限于应用子夜均值数据利用线性拟合计算年变率的方法，对地磁急变事件发生时间进行识别，以及对年变率的空间分布特征进行初步分析和讨论，并尝试对X分量受外部空间电流体系影响的情况进行去除。关于地磁急变的起源问题、X分量年变率多次变化的原因以及地磁急变的延迟时间与下地幔高电导率层结构的关系等尚需进一步研究和探索。
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图 1 中国地磁台网地磁台站分布图
Figure 1. Distribution of the geomagnetic observatories from geomagnetic networks of China
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图 2 年尺度（实线）与半年尺度（虚线）Y 分量年变率的对比
Figure 2. Comparison of the Y component secular variation of annual scale （solid line） with that of semi-annual scale （dotted line）
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图 3 所有台站Y （a），Z （b）和X （c）三个分量的年变率曲线
Figure 3. The secular variation of Y （a），Z （b） and X （c） components of all geomagnetic observatories
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图 4 2003年和2014年地磁子夜均值X，Y和Z三分量的年变率空间分布
（a）2003年X分量；（b）2003年Y分量；（c）2003年Z分量；（d）2014年X分量；（e）2014年Y分量；（f）2014年Z分量
Figure 4. Spatial distribution of the secular variation of X，Y and Z components of the geomagnetic midnight mean in 2003 and 2014
（a） X component in 2003；（b） Y component in 2003；（c） Z component in 2003；（d） X component in 2014；（e） Y component in 2014；（f） Z component in 2014
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图 5 基于IGRF12模型数据计算得到的2003年和2014年地磁三分量年变率的空间分布
（a）2003年X分量；（b）2003年Y分量；（c）2003年Z分量；（d）2014年X分量；（e）2014年Y分量；（f）2014年Z分量
Figure 5. Spatial distribution of the secular variation of X，Y and Z components of the geomagnetic midnight mean calculated by the IGRF12 model in 2003 and 2014
（a） X component in 2003；（b） Y component in 2003；（c） Z component in 2003；（d） X component in 2014；（e） Y component in 2014；（f） Z component in 2014
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图 6 1995—2018年16:00—18:00 Dst指数的均值（黑线）及其年均值（红线）的时序变化
Figure 6. The variation of average Dst index （black curves） from 16:00 to 18:00 and its annual mean （red curves） during 1995−2018
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图 7 基于IGRF12模型计算的7个台站位置的X分量年变率及其均值曲线
Figure 7. The secular variation of X component at seven station positions calculated based on IGRF12 model and their means
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图 8 X分量年变率与参考背景场的对比（a）和去除背景场后的X分量年变率与Dst指数年变率的对比（b）
Figure 8. Comparison of X component secular variation with reference background field （a） and comparison of X component secular variation excluding background field with Dst secular variation （b）
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期刊类型引用(1)
1. 白春华，康国发，高国明，文丽敏，孙苑芃. 中国地区地磁急变特征对地磁场长期加速度的响应. 地球物理学报. 2023(09): 3747-3760 . 
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