场向电流(Field-Aligned Currents，FACs)沿磁力线从磁层到电离层，是磁层质量、能量、动量传输到电离层的重要途径，在磁层-电离层耦合系统中扮演着重要角色.自1966年被卫星(Zmuda et al., 1966)观测证实存在以来，一直是空间天气研究的热点.

以往对FACs时空分布的统计学研究发现，晨昏地方时(Magnetic Local Time, MLT)扇区存在两片明显的大尺度FACs，靠极侧的电流元为区域1(Region 1, R1)FACs，在晨(昏)侧流入(出)电离层；靠赤道侧的电流元为区域2(Region 2, R2)FACs，流向与R1 FACs相反(Iijima and Potemra, 1976, 1978; Wing et al., 2010; Coxon et al., 2016).R1 FACs源于磁层顶和磁尾瓣区域，R2 FACs与极光电集流指数的变化密切相关，源于内磁层的环电流区域(Sato and Iijima, 1979).当行星际磁场(Interplanetary Magnetic Field, IMF)为北向(IMF B_z>0)时，极盖区出现另外两片FACs，与R1 FACs极性相反.NBZ FACs的产生与夜侧磁尾瓣反向重联有关，其晨昏不对称性直接受控于IMF B_y(Iijima et al., 1984; Wang et al., 2008).当IMF B_y分量较大时，正午时段电离层极尖/极隙区将出现两片流向不同的场向电流(Iijima and Potemra, 1976; Wilhjelm et al., 1978)，称作DPY场向电流(Clauer and Friis-Christensen, 1988).

太阳风行星际条件会影响场向电流的密度及分布特征.以往的研究工作已经提出了大量的太阳风磁层耦合参数的经验和理论模型，如行星际电场、Akasofu因子、重联电场(merging electric field, Em)等(Akasofu, 1979; Lindqvist and Mozer, 1990; De Gonzalez and Gonzalez, 1998; Newell et al., 2007; Huang et al., 2017a).Ritter等(2004b)基于重联电场和太阳天顶角，提出了极光椭圆区磁平静期的预测模式，并利用时间叠加分析(superposed epoch analysis)发现重联电场是有效的太阳风-地球耦合参数.Wang等(2005)在研究FACs峰值密度对重联电场的依赖作用时，发现较大的重联电场可导致各地方时的FACs均有所增强，正午前后R1 FACs的增幅最为明显，证实重联电场对FACs的时空分布有明显影响.

FACs与地磁活动也密切相关(沈长寿等, 1999; Kikuchi et al., 2003; Vennerstrøm et al., 2005; Wei et al., 2009; Huang et al., 2017b).Wang等(2006)发现磁暴期间场向电流密度较平静期大大增强，密度均值比磁静期高近一个数量级.同时，他们的研究表明，日侧场向电流向低纬扩展，其直接地受控于行星际磁场南向分量以及太阳风-磁层耦合参数(包括Akasofu能量耦合函数和E_m)，夜间FACs向赤道低纬的扩展滞后于白天，其纬度变化与磁层环电流指数具有良好的相关性.而在亚暴期间，来自磁尾的大量高能粒子沿磁力线沉降至电离层，增强高纬电离层电导率，FACs密度可激增至平静期的5倍(Lysak, 1985; Lopez et al., 1991;王慧等，2010).Wang等(2007)发现昏侧-子夜前FACs和极光电集流所处位置与亚暴发生位置相关性较好，流出电离层的FACs和亚暴发生位置几乎重合.

前人的研究普遍认为R1 FACs的密度大于R2 FACs(Iijima and Potemra, 1976; Fujii and Iijima, 1987; Christiansen et al., 2002; Le et al., 2010; Huang et al., 2017b).Iijima和Potemra (1976)使用Triad卫星统计研究了北半球FACs的密度，发现R1 FACs的最大值出现在日侧，为1.8~2 μA·m^-2，R2 FACs的最大值出现在夜侧，为1~1.3 μA·m^-2.焦维新(1996)发现亚暴期间R1 FACs的强度约为R2 FACs的1.4倍，两片电流均在亚暴膨胀相达到极大值，他将其归因于极光区电离层焦耳加热以及越尾电流转向.Le等(2010)发现在平静或中等地磁扰动情况下，晨昏侧R1 FACs和R2 FACs一直处于非平衡状态，R1 FACs的密度通常大于R2 FACs.Wang等(2005)发现晨昏两侧R1 FACs对重联电场的响应要大于R2，证实了Christiansen等(2002)的结论，即平静期(扰动期)R1电流密度比R2大约40%(约50%).近期，Coxon等(2014)利用AMPERE卫星，发现R1和R2 FACs电流强度与重联电场和AL指数密切相关：强重联电场条件下R1 FACs是R2 FACs的1.15倍，与跨极盖电流回路以及亚暴电流楔有关.他们发现在弱重联电场条件下，R2电流可能大于R1电流，但没有分析其分布特征和外部太阳风行星际条件.Kikuchi等(2003)研究了两次亚暴事件，发现当行星际磁场北向偏转时，会出现反向赤道电激流(Counter Equatorial Electrojet，CEJ).他们对其进行理论分析，认为该现象与行星际磁场北向偏转时，高纬R2 FACs的密度大于R1 FACs，过屏蔽电场出现并向低纬的穿透过程有关，但是没有提供观测判据.尽管前人的研究提出了R2强于R1 FACs的可能性，但是一直缺乏统计学研究.我们利用2015—2016年期间Swarm卫星数据，对比分析了晨昏地方时扇区内、不同电流极性情形下，R2 FACs强于或弱于R1 FACs事件的时空分布特征及其与外部太阳风行星际、地磁活动水平的联系，旨在更深入的理解太阳风行星际磁场和地磁活动对FACs的影响过程.

本文第1节详细地介绍了卫星数据及其处理方法，第2节介绍了四类FACs事件的空间分布和相对大小等统计学特征，第3节讨论了不同事件所对应的外部太阳风行星际条件和地磁活动水平，第4节对结果进行总结.

Swarm卫星簇由三颗近地极轨卫星组成，于2013年11月22日发射升空，轨道倾角为87.5°.2014年4月到达最终定轨位置，Swarm Alpha(A)和Swarm Chailie(C)飞行高度为470 km，地理经度间隔1.4°(约150 km)，地方时差异约为6 min，131天即可覆盖所有地方时.Swarm Brave(B)在520 km高度上飞行，轨道倾角略高于A和C星，需要145天才能覆盖所有地方时.

以往单颗卫星磁场数据反演FACs的过程常采用静态无限长电流片假设模型，而Swarm A和C双星其相邻轨道探测点可组成闭合环路，进而基于安培定律进行磁场数据反演，相较于前者存在较大改进，本文对反演方法仅做简单论述(具体过程参见Ritter and Lühr, 2006; Ritter et al., 2013).为了获得准确的FACs，我们需要使用高精度的矢量磁场数据，其中地球主磁场、岩石圈磁场以及磁层电流磁场均被去除.根据安培定理，径向电流j_z可以用磁场的环路积分来表示：，其中μ₀是真空磁导率，B_H是电流在水平面内产生的磁场矢量，dl为沿积分路径的线元，A为闭合环路面积；最后可通过 (I是地磁倾角)，求解得到该区域平均场向电流j_//的密度.为了获取大尺度FACs结构及避免电流时空分布混叠，磁场数据进行了20 s滑动平均.

本研究中，我们共使用Swarm双星2015—2016两年期间约36560个轨道的FACs数据，只选取±50°磁纬(magnetic latitude, MLat)以上的高纬部分数据来研究场向电流的分布.同时由于正午及子夜扇区场向电流通常为多片电流元结构，较为复杂(Iijima et al., 1976, 1982)，我们主要关注晨(03—09 MLT)-昏(15—21 MLT)地方时扇区的FACs.需要指出的是：文中所使用的磁坐标系是Richmond(1995)提出的Apex地磁坐标系.

我们分别从卫星轨道中挑选出向上(j_up)流出和向下(j_down)流入电离层的FACs的峰值作为电流密度的代表(Wang et al., 2005; Peria et al., 2013).在晨-昏扇区，根据两电流片的流向和所处MLat位置，我们将FACs事件分为两种情况.极性正常事件为晨侧靠极侧电流元向下流入电离层，靠赤道侧电流元向上流出电离层，昏侧电流极性相反，即传统意义上的R1和R2 FACs；极性异常事件则与传统意义上的R1和R2 FACs流向相反，以下统称为R1^*和R2^* FACs.按照R1和R2电流密度的相对大小可以进一步细分为两种情形，第一种为R1电流强于R2电流，即R1>R2或者R1^*>R2^*，第二种相反，为R1 < R2或者R1^* < R2^*.综上所述，我们将南北半球晨昏扇区FACs事件按照上述流向和密度划分方式得到四类事件：(1)类型1表示极性正常且R1>R2的事件；(2)类型2表示极性正常且R1 < R2的事件；(3)类型3表示极性异常且R1^*>R2^*的事件；(4)类型4表示极性异常且R1^* < R2^*的事件.图 1为晨昏两侧四类(左图为类型1和2，右图为类型3和4)场向电流事件流向的示意图.

图 1

Fig. 1

图 1 类型1和2(左)和类型3和4(右)晨昏两侧场向电流的示意图 其中“×”表示向下流入电离层电流，“·”表示向上流出电离层电流.图中分别标识出晨侧(06 MLT)、正午(12 MLT)、昏侧(18 MLT)和子夜(00 MLT)地方时，以及80°、70°、60°磁纬圈. Fig. 1 The schematic diagram of Types 1 and 2 (left) and Types 3 and 4 (right) FACs events in the dawn and dusk sector The '×' represents the downward current flowing into the ionosphere and the '·' represents the upward current flowing out of the ionosphere. The diagram shows the dawn (06 MLT), noon (12 MLT), dusk (18 MLT) and midnight sector (00 MLT) and the circles represent 80°, 70°, 60° magnetic latitude.

我们采用1 min分辨率的太阳风和行星际磁场数据，太阳风和行星际磁场参数来自于OMNI网站(ftp://spdf.gsfc.nasa.gov/pub/data/omni/high_res_omni/)，OMNI数据考虑了太阳风从卫星所在位置传播到磁层顶的时间延迟效应(Weimer et al., 2003).考虑到太阳风-磁层-电离层耦合相互作用及电离层场向电流建立和发展的时间尺度，我们另外加进了15 min的延迟效应(Vennerstrøm et al., 2002).

图 2给出Swarm卫星在北半球黄昏时段观测到的FACs随MLat分布的四个例子，我们定义流入电离层的FACs为负值，流出电离层的FACs为正值.可以看出，在类型1和2情况下R1 FACs向上流出电离层，R2 FACs向下流入电离层(图 2a，b)，竖直虚线表示R1和R2电流的峰值位置，峰值大小也列在图形左下角.在类型3和4事件中R1^* FACs向下流入电离层，R2^* FACs向上流出电离层(图 2c，d).图 2a和c为类型1和类型3事件，图 2b和d为类型2和类型4事件.

图 2

Fig. 2

图 2 北半球昏侧四类事件的典型例子 (a)和(b)为类型1及类型2事件；(c)和(d)为类型3及类型4事件.靠极侧电流源峰值位置用黑色虚线表示，靠赤道侧电流源峰值位置用黑色实线表示.对应电流片峰值在图上均已标注，单位为μA·m-2. Fig. 2 Typical examples of four groups of events in the dusk sector of northern hemisphere (a) and (b) are Type1 and Type2 events; (c) and (d) are Type3 and Type4 events. The poleward (equatorial) FAC peak density is indicated by vertical black dashed (solid) line. The FACs maximum and minimum are given. The amplitudes are in units of μA·m-2.

表 1给出了2015—2016年期间，南北半球晨昏两侧这四类事件的发生率(发生率=事件数/四类事件总数).可以看出，在南北半球，类型1和2事件之和约占70%~74%，此时类型1事件的发生率明显高于类型2事件，这说明在大多数情况下，R1 FACs的密度大于R2 FACs，与以往的统计学研究结果一致(Iijima and Potemra, 1976; Christiansen et al., 2002; Le et al., 2010).类型2事件数在北半球发生率为12%~16%，在南半球约为16%~20%，大约占类型1事件数的1/5~1/3，这表明R2 FACs密度强于R1 FACs的事件并不少见，我们将在3.1节及3.2节中仔细研究这类事件发生的具体原因.类型3和4事件之和占比约为25%~30%，此时类型4事件数发生率较高，是类型3事件发生率的1.5~2.5倍.

表 1 (Table 1)

表 1 2015—2016年，南北半球晨昏扇区四类型FACs事件数、发生频率、电流峰值密度、地磁纬度、纬度间隔统计表 Table 1 The event number, occurrence frequency, current peak density, magnetic latitude and latitude difference (ΔMLat) of four types of FACs events in the dawn and dusk sectors during years of 2015 and 2016 北半球(NH) 南半球(SH) 晨侧 昏侧 晨侧 昏侧 事件数(发生率) R1(R2)密度(μA·m-2) R1(R2)纬度(°) 纬度差(°) 事件数(发生率) R1(R2)密度(μA·m-2) R1(R2)纬度(°) 纬度差(°) 事件数(发生率) R1(R2)密度(μA·m-2) R1(R2)纬度(°) 纬度差(°) 事件数(发生率) R1(R2)密度(μA·m-2) R1(R2)纬度(°) 纬度差(°) 类型1 R1>R2 2731(58%) -1.42(0.7) 73.52(69.88) 3.21 2609(58%) 1.25(-0.66) 72.24(68.22) 3.56 2190(54%) -1.48(0.71) -72.76(-69.53) 2.66 2343(58%) 1.3(-0.67) -71.49(-67.78) 3.35 类型2 R1 < R2 761(16%) -0.91(1.34) 73.78(70.25) 2.98 546(12%) 0.79(-1.09) 73.87(70.25) 3.25 802(20%) -0.8(1.25) -73.15(-70.11) 2.48 648(16%) 0.71(-1) -71.79(-68.65) 2.78 类型3 R1*>R2* 305(7%) 0.89(-0.58) 76.93(73.55) 2.69 407(10%) -0.99(0.63) 78.35(74.55) 3.21 447(10%) 1.1(-0.62) -75.81(-72.98) 1.97 417(10%) -1.15(0.64) -76.05(-72.83) 2.50 类型4 R1* < R2* 897(19%) 0.58(-1.18) 78.13(74.59) 2.97 944(20%) -0.58(1.07) 78.76(74.83) 3.29 635(16%) 0.62(-1.16) -76.13(-73.15) 2.17 622(15%) -0.65(1.18) -76.30(-73.20) 2.52

表 1 2015—2016年，南北半球晨昏扇区四类型FACs事件数、发生频率、电流峰值密度、地磁纬度、纬度间隔统计表 Table 1 The event number, occurrence frequency, current peak density, magnetic latitude and latitude difference (ΔMLat) of four types of FACs events in the dawn and dusk sectors during years of 2015 and 2016

表 1同时给出了2015—2016年期间，南北半球晨-昏地方时扇区四类事件中电流片峰值密度的平均值，从中可以计算电流密度的比值(比值=强电流密度/弱电流密度).类型1事件中强弱电流密度比值约为2.1~2.2，而类型2事件中的比值约为1.5~1.6.类型3事件中强弱电流密度比值约为1.8，而类型4事件中的比值为2~2.1.Wang等(2005)发现晨昏扇区两片FACs密度峰值比值约为2左右，略低于类型1和类型3事件.这是因为他们的研究中并未区分R1及R2 FACs的相对密度大小，统计数据中包含类型2和类型4事件，因此密度比值相较于单独研究类型1事件有所降低.

FACs峰值所在纬度以及电流峰值之间的间隔纬度也列于表 1中.北半球场向电流平均位置比南半球高1°~2°磁纬且纬度差大0.5°磁纬，这可能与南半球地磁偏角比北半球高有关.从表 1中可以看出，类型1和2与类型3和4事件中场向电流所处的位置明显不同.在类型1和2的情况下，R1 FACs纬度分布范围为72°~74°MLat，R2 FACs纬度分布范围为68°~70°MLat.类型3和4事件情形下FACs分布纬度相对于类型1和2而言，整体向极侧偏移4°~6°MLat.这表明类型3和4事件比类型1和2的电流片位于更高纬度，这意味着类型3和4事件发生在较弱重联电场情形下，此时极光椭圆区向高纬移动，极盖面积缩小.同时，类型1和类型2与类型3和类型4事件的纬度分布几乎相同.在南北半球，类型1事件的纬度差大于类型2事件，类型4事件的纬度差小于类型3事件.我们将在2.2节中具体分析上述FACs事件空间分布差异的原因.

我们检查了2015—2016年期间，上述四类事件发生率对太阳风和行星际磁场的依赖性，发现IMF B_z对其影响最大，而IMF B_x、IMF B_y和太阳风动压的分布差异不如IMF B_z那么显著(图片未给出).图 3为2015—2016年期间，上述四类事件发生率随IMF B_z的变化图，IMF B_z的中值标识于子图的右上角，箭头表示事件发生率最大时对应的IMF B_z.从图 3中可以看出，类型1和2事件主要发生在南向行星际磁场情况下，类型1事件所对应的南向IMF B_z强于类型2事件，这表明当太阳风能量输入较强时，R1电流密度强于R2电流.这与Coxon等(2014)的结果一致，他们认为在强重联电场条件下R1 FACs的密度是R2 FACs的1.15倍，与跨极盖电流回路及亚暴电流楔有关.只有在弱重联电场条件下，R2 FACs才可能大于R1.

图 3

Fig. 3

图 3 四类场向电流事件发生率随IMF Bz变化图 从上而下分别为类型1、类型2事件；类型3、类型4事件.左图为晨侧，右图为昏侧. Fig. 3 The IMF Bz variations of the occurrence frequency of four groups of FACs events From top to bottom are Type1, Type2 events; Type3, Type4 events. Left column is in the dawn sector and right column is in the dusk sector.

类型3和4事件主要发生在北向行星际磁场情形下.由2.1节可知，类型3和4事件的中心纬度较类型1和2事件向极侧偏移4°，符合北向IMF情况下极盖区面积较小的特点.北向IMF在夜侧与开放磁力线发生磁重联，产生极盖区NBZ电流(Iijima et al., 1984; Wang et al., 2008).因此，我们挑选出的类型3和4事件中的两片电流元实际上应为NBZ FACs(R1^*)和R1 FACs(R2^*).

大尺度FACs沿极光椭圆分布，R1 FACs位于椭圆极光带的高纬边界，而R2 FACs位于低纬边界(Sugiura, 1976; Kamide and Akasofu, 1976; Iijima and Potemra, 1978; Xiong and Lühr, 2014).在类型1和2情况中，南向IMF情形下磁层顶磁重联导致极盖区扩张，极光椭圆带向低纬延伸，且纬度带分布较宽(Rich et al., 1990)，其拓展程度与南向分量密度相关，这也是类型1事件的纬度差较大的原因；在类型3和4事件中，IMF位于北向期间，椭圆极光带的赤道边界向极侧收缩(Lee et al., 2010)，且收缩程度与北向分量密度相关，因此类型3事件中电流片间的纬度差较小.

从图 3可以知道，四类事件的发生与IMF B_z存在一定的关联，为了进一步分析行星际磁场对事件发生的影响，我们对这些事件进行时序叠加分析以寻找事件发生前后太阳风行星际的状态变化特征(磁层顶处).图 4给出事件前后2 h内磁层顶处IMF B_z状态变化特征，0时刻代表电流事件发生时间，分别对0时刻前、后2 h的太阳风参数以20 min为间隔取平均值，并给出平均标准差.从图 4中可以看出，在类型1和2事件发生之前的1 h内，IMF B_z分量均为负，即处于南向IMF环境下.对于类型1事件而言(图 4a，b)，IMF B_z在初始前20 min有一个极小值，即在事件发生前20 min时刻起，南向IMF的绝对值持续减小；对于类型2事件(图 4c，d)，IMF在事件发生前20 min内存在北向偏转趋势.如图 4e—h所示，在类型3和4事件发生之前的1 h内IMF B_z分量均为正，即处于北向IMF B_z环境下，IMF在事件发生前20 min时出现南向偏转.此外，类型1和2事件大都发生在南向IMF期间，而类型3和4事件大都发生在北向IMF期间，与2.1节中类型3和4事件中电流片位于更高纬度的现象一致.我们对其他太阳风行星际参数例如太阳风密度、速度、动力学压强进行了同样的分析，未发现相关的变化规律，这里没有给出.

图 4

Fig. 4

图 4 四类场向电流事件所对应IMF Bz的时序叠加分析图 图形给出事件前后2 h内磁层顶处IMF Bz状态变化特征，电流事件发生时间被定义为0参考点.误差棒代表平均不确定性.格式与图 3一致. Fig. 4 The superposed epoch analysis of IMF Bz The variation of IMF Bz in 120 minutes before and after the occurrence of the four groups of FACs events is given, the occurrence time of current events is defined as the key time. The error bar represents the mean uncertainty. The same format as Fig. 3.

前人研究表明，IMF B_z与FACs密度的直接相关性较弱(Coxon et al., 2014)，而随着南向IMF增强，FACs密度会显著增强.Wang等(2005)使用CHAMP卫星数据统计研究了E_m对FACs的控制作用，发现FACs的密度与E_m相关性较好.因此我们对四类事件的FACs密度与Em进行相关性分析，本文使用Newell等(2007)提出的重联电场作为太阳风-磁场耦合参数，并将其乘以系数1/3000使得Em的值与太阳风电场相当(mV·m^-1)，其公式可以表示为，其中V_sw为太阳风的速度，B_y、B_z是GSM坐标系下的IMF分量，θ是IMF的时钟角.结果如图 5所示，其中浅(深)色点表示流出(入)电离层电流.从图中可以看出，类型1和2情况下FACs的密度与E_m相关性系数均大于等于0.5，可以认为相关性较好，这与Wang等(2005)中的结论一致.而类型3和4情况下二者相关性较差，这与北向IMF B_z下E_m较小有关.另外，从图形总趋势来看，随着E_m的增加，流入和流出电离层的FACs密度均有增大趋势.

图 5

Fig. 5

图 5 四类事件场向电流密度与重联电场Em的相关性分析图 浅色实点对应向上流出电离层的电流，深色实点为向下流入电流.相关系数、线性拟合公式在图中均已标注，格式与图 3一致. Fig. 5 The correlation analysis between the peak FAC densities and Em Light dots represent the upward current flowing out of the ionosphere, dark dots represent the downward current flowing into the ionosphere. The correlation coefficient, linear fitting formula are given. The same format as Fig. 3.

这里，我们进一步分析了不同太阳光照条件下重联电场Em对流出和流入电离层场向电流的绝对差值(净电流)的影响(图 6).在此将有日照定义为太阳天顶角小于100°，无日照为太阳天顶角大于100°(Schlegel, 1988).从图 6中可以看出净电流随着重联电场的增加而增加，这种趋势在有日照情况下更强烈.该现象表明随着太阳风能量的输入及电离层电导率的增加，R1和R2 FACs电流差也相应增加.从图中也可以看出，在相同的E_m和太阳光照情形下，类型1事件的电流差通常比类型2大.Zhou和Lühr(2017)研究了越极盖的晨昏电离层帕德森电流的分布，发现当重联电场越强时，跨极盖电流越强，且夏季电流明显强于冬季电流.同时，当R1 FACs强于R2时，多余的R1电流将通过跨极盖电流与另一侧的R1电流形成闭合回路，从这个角度来说，他们的结果和类型1事件本质上一致.同时，我们所得出的净电流随Em的增加而增加这一结论也与Christiansen等(2002)和Coxon等(2014)一致，他们发现扰动越强时，R1和R2 FACs的不平衡性越大.从图 6可以看出，在相同的太阳风能量输入和电离层电导率情形下，晨侧的净电流大于昏侧，对于类型1和2两种事件情形均成立.这个结论与Fujii等(1994)一致，他们发现在亚暴期间，晨侧和夜侧净电流较强，而昏侧净电流较弱.

图 6

Fig. 6

图 6 不同太阳光照情形下重联电场对类型1和类型2事件FACs密度绝对差值的影响 浅色折线为有光照情形，深色折线为无光照情形.误差棒代表平均不确定性. Fig. 6 Effects of merging electric field on the absolute difference of FACs densities of Type1 and Type2 events under different solar illumination conditions The light (dark) line represents the sunlit (dark) condition. The error bar represents the mean uncertainty.

我们统计了电流密度差随季节的变化，发现在类型1情形下，电流差在夏季高于冬季，北半球比值约为1.7，高于南半球比值1.4，FACs密度的季节依赖性与以往研究结果基本一致.Christiansen等(2002)发现夏季白天时段场向电流的密度为冬季的1.5~1.8倍.Wang等(2005)发现有日照情形下场向电流的密度约为无日照情形下的2倍.Zhou和Lühr(2017)发现夏季跨极盖帕德森电流的密度是冬季的2倍.同时，我们的结果表明南半球的电流差异弱于北半球，Zhou和Lühr(2017)也发现南半球净电流低于北半球，表明南半球的电导率低于北半球.这种南北半球电导率差异可能与离子-中性成分的碰撞频率的半球不对称性及南北半球地磁场强度的差别有关.

如2.1节所述，在南北半球，晨昏两侧类型1事件中电流片密度均大于类型2事件，如图 4所示，类型1发生在南向IMF增强期间，而类型2发生在南向IMF北向偏转期间，从IMF的中值可以看出，类型1事件发生时IMF B_z分量弱于类型2事件，表明类型1事件发生在更强太阳风能量输入期间，类型2事件发生在较弱太阳风能量输入期间.当南向行星际磁场增强时，R1电流直接受控于太阳风行星际磁场，而R2源于环电流区域，因此R1响应比R2迅速，所以R1电流密度比R2电流密度更早到达峰值.当IMF发生北向翻转时，R1 FACs密度迅速减小.而环电流恢复平静的过程能够持续数小时，导致R2 FACs缓慢减小，因此，容易出现R1 < R2的情况(Ebihara and Ejiri, 2000; Kikuchi et al., 2003; Ebihara et al., 2014).

从图 4可以看出，类型3和4事件均发生在IMF南向偏转期间(仍位于北向)，而北向IMF B_z与R1及R2 FACs的密度相关性较差且IMF B_y的极性可以导致R1^* FACs出现晨昏不对称性，因此我们考虑IMF B_y对其相对密度大小的影响.图 7给出北半球类型3和4事件所对应IMF B_y的时序叠加分析图.从图中可以看出，晨侧类型3事件所对应的IMF B_y < 0，昏侧IMF B_y>0，而类型4事件对应的IMF B_y极性相反.这表明当IMF B_y>0时，北半球昏侧R1^* FACs更强，当IMF B_y < 0时，晨侧R1^*FACs则更强.以往研究表明，在北半球，IMF B_y > 0(< 0)时，昏侧(晨侧)R1^* FACs占主导地位，晨侧(昏侧)R1^* FACs区域缩小，进而该区域电流密度增大(Iijima and Shibaji, 1987).我们的研究表明，当IMF B_y>0时，昏侧R1^*电流占主导地位，此时R1^*电流密度强于R2^*；当IMF B_y < 0时，晨侧R1^*电流占主导地位，此时R1^*电流密度强于R2^*.南半球流向异常事件所对应IMF B_y的极性与北半球镜像对称，与以往研究一致.

图 7

Fig. 7

图 7 北半球类型3和4事件对应IMF By的时序叠加分析图 事件发生时间被定义为参考点，分析时间范围为参考点前后120 min内.误差棒代表平均值的不确定性. Fig. 7 The superposed epoch analysis of IMF By of the Type3 and Type4 FACs events in the northern hemisphere The variation of IMF By in 120 minutes before and after the occurrence is given, the occurrence time of current events is defined as the key time. The error bar represents the mean uncertainty.

场向电流的闭合模式与极盖区电导率密切相关.在较弱的电导率时期，R1电流与R2电流形成闭合回路.当R1>R2时，多余的晨侧(或昏侧)R1电流可通过跨极盖帕德森电流与昏侧(或晨侧)的R1电流形成闭合回路.而当R1 < R2时，多余的晨侧(或昏侧)R2电流通过极光椭圆区电集流与昏侧(或晨侧)R2电流形成闭合回路，这可能与极光椭圆区电导率增强有关.因此我们进一步研究了类型2事件与亚暴过程的联系.

图 8给出FACs密度与AL指数的相关性分析图.从图中可以看出，类型2事件与AL指数的相关性最好，而类型1事件与AL指数的相关性一般，类型3和4事件FACs密度也与AL指数的相关性较差，这说明R1 < R2可能与亚暴过程有关.从图 4中也可以看出此类事件与南向行星际磁场的北向翻转有关.类型2事件发生前行星际磁场位于南向，意味着太阳风能量输入磁层，导致越尾电流增强(Akasofu, 2004)，而南向行星际磁场北向翻转时，引起越尾电流的坍塌，从而触发亚暴(Lyons, 1996).

图 8

Fig. 8

图 8 场向电流的密度与AL指数的相关性分析图 浅色实点对应向上流出电离层的电流，深色实点为向下流入电流.相关系数和线性拟合公式(斜率已乘1000)及对应的电流片在图中均已标注，格式与图 3一致. Fig. 8 The correlation analysis between the peak FAC densities and AL index Light dots represent the upward current flowing out of the ionosphere, dark dots represent the downward current flowing into the ionosphere. The correlation coefficient, linear fitting formula (the slope has multiplied by a factor of 1000) are given. The same format as Fig. 3.

我们进一步研究了类型2事件与亚暴相位的关系，亚暴事件列表来自SuperMag地磁台网(Newell and Gjerloev, 2011).结合AL指数，我们发现61%的昏侧类型2事件(1194个)发生在亚暴期间，其中发生在膨胀和恢复相分别占比为36%和64%.同理，晨侧1563个类型2事件中有59%发生于亚暴期间，其中35%、65%的事件分别发生于膨胀和恢复相.因此，类型2事件与亚暴相关性较好且常发生在恢复相期间，这个结论和以往的CEJ研究结果一致.Kikuchi等(2003)研究了两次亚暴事件，发现CEJ倾向发生于亚暴恢复相期间.这是因为亚暴恢复相发生在IMF北向偏转一段时间之后，此时跨极盖电势和R1电流已迅速减少，由于R2电流的发展一般滞后R1电流大约几十分钟，所以R2电流在亚暴恢复相期间仍可能处于发展阶段，因此会出现R1 < R2的情况.此外，恢复相时间较长也可能是R1 < R2发生率较高的原因.

本研究中，我们将Swarm卫星2015—2016年高精度的磁场矢量数据反演得到场向电流数据在晨昏地方时扇区极性和电流密度分为四类事件，统计和分析了这四类FACs的时空分布特征及其对IMF、Em、太阳辐射和亚暴的响应，得到主要结论如下：

(1) 极性正常事件发生率为70%~74%，其中R1 >R2事件的发生率为R1 < R2事件的3~5倍，R1 < R2事件数在北半球发生率为12%~16%，在南半球为16%~20%；极性异常事件发生率为25%~30%，其中R1^* < R2^*的发生率约为R1^*>R2^*事件的1.5~2.5倍.

(2) 极性正常事件主要发生在南向IMF B_z期间，与重联电场相关性较好.R1>R2事件的电流密度差异随着重联电场Em和电离层电导率的增加而增加，这是因为太阳风能量的输入及电离层电导率的增加导致R1和R2 FACs的不平衡性增加.电流密度差在夏季明显高于冬季，且北半球密度比值高于南半球，可能与离子-中性成分的碰撞频率的半球不对称性及南北半球磁场密度的差别有关.

(3) R1 < R2事件位于IMF B_z北向偏转期间，且与亚暴过程有关.结合AL指数，可知R1 < R2常发生在亚暴恢复相.亚暴恢复相在IMF北向偏转一段时间之后，此时跨极盖电势和R1电流迅速减少而密度较小，而R2电流的发展一般滞后R1电流大约几十分钟，所以R2电流在亚暴恢复相期间仍可能处于发展阶段，因此会出现R1 < R2的情况.

(4) 极性异常事件通常发生于北向IMF B_z期间，此时极光椭圆区向高纬移动，极盖面积缩小，极性异常事件所处磁纬向极侧偏移4°.在北半球，晨侧事件通常发生在IMF B_y < 0期间，此时晨侧R1^*电流占主导，其电流密度会高于晨侧R2^*电流密度.昏侧R1^*>R2^*事件主要发生在IMF B_y>0期间，此时昏侧R1^*电流占主导，其电流密度会高于昏侧R2^*电流密度，而R1^* < R2^*事件所对应IMF B_y极性相反，南半球情形与北半球相反.