The existence of Birkeland magnetic field‐aligned current (FAC) system was proposed more than a century ago, and it has been of immense interest for investigating the nature of solar wind‐magnetosphere‐ionosphere coupling ever since. In this paper, we present the first application of deep learning architecture for modeling the Birkeland currents using data from the Active Magnetosphere and Planetary Electrodynamics Response Experiment (AMPERE). The model uses a 1‐hr time history of several different parameters such as interplanetary magnetic field (IMF), solar wind, and geomagnetic and solar indices as inputs to determine the global distribution of Birkeland currents in the Northern Hemisphere. We present a comparison between our model and bin‐averaged statistical patterns under steady IMF conditions and also when the IMF is variable. Our deep learning model shows good agreement with the bin‐averaged patterns, capturing several prominent large‐scale features such as the Regions 1 and 2 FACs, the NBZ current system, and the cusp currents along with their seasonal variations. However, when IMF and solar wind conditions are not stable, our model provides a more accurate view of the time‐dependent evolution of Birkeland currents. The reconfiguration of the FACs following an abrupt change in IMF orientation can be traced in its details. The magnitude of FACs is found to evolve with e‐folding times that vary with season and MLT. When IMF Bz turns southward after a prolonged northward orientation, NBZ currents decay exponentially with an e‐folding time of ∼25 min, whereas Region 1 currents grow with an e‐folding time of 6–20 min depending on the MLT.

中文翻译：

---

基于深度学习的AMPERE Birkeland电流动力学建模方法

Birkeland磁场对准电流（FAC）系统的存在已经有一个多世纪的历史了，从那时起，它对于研究太阳风-磁层-电离层耦合的性质一直具有极大的兴趣。在本文中，我们介绍了深度学习架构在利用主动磁层和行星电动力学响应实验（AMPERE）的数据对伯克兰电流建模方面的首次应用。该模型使用1小时时间历程以及几个不同参数（例如行星际磁场（IMF），太阳风以及地磁和太阳指数）作为输入来确定北半球Birkeland电流的全球分布。我们在稳定的IMF条件下以及当IMF可变时，将模型与bin平均统计模式进行比较。我们的深度学习模型与bin平均模式显示出良好的一致性，捕获了几个突出的大型特征，例如1区和2区FAC，NBZ流系统，尖峰流及其季节性变化。但是，当IMF和太阳风条件不稳定时，我们的模型将提供有关Birkeland电流随时间变化的更准确视图。可以在其详细信息中跟踪在IMF方向突然改变之后对FAC的重新配置。发现FAC的数量随电子折叠时间而变化，电子折叠时间随季节和MLT而变化。当IMF Bz长时间向北取向后向南旋转时，NBZ电流呈指数倍衰减，其电子折叠时间为 捕获了几个重要的大规模特征，例如1区和2区FAC，NBZ流系统，尖峰流及其季节性变化。但是，当IMF和太阳风条件不稳定时，我们的模型将提供有关Birkeland电流随时间变化的更准确视图。可以在其详细信息中跟踪在IMF方向突然改变之后对FAC的重新配置。发现FAC的数量随电子折叠时间而变化，电子折叠时间随季节和MLT而变化。当IMF Bz长时间向北取向后向南旋转时，NBZ电流呈指数倍衰减，其电子折叠时间为 捕获了几个重要的大规模特征，例如1区和2区FAC，NBZ流系统，尖峰流及其季节性变化。但是，当IMF和太阳风条件不稳定时，我们的模型将提供有关Birkeland电流随时间变化的更准确视图。可以在其详细信息中跟踪在IMF方向突然改变之后对FAC的重新配置。发现FAC的数量随电子折叠时间而变化，电子折叠时间随季节和MLT而变化。当IMF Bz长时间向北取向后向南旋转时，NBZ电流呈指数倍衰减，其电子折叠时间为 我们的模型提供了更精确的Birkeland电流随时间变化的视图。可以在其详细信息中跟踪在IMF方向突然改变之后对FAC的重新配置。发现FAC的数量随电子折叠时间而变化，电子折叠时间随季节和MLT而变化。当IMF Bz长时间向北取向后向南旋转时，NBZ电流呈指数倍衰减，其电子折叠时间为 我们的模型提供了更精确的Birkeland电流随时间变化的视图。可以在其详细信息中跟踪在IMF方向突然改变之后对FAC的重新配置。发现FAC的数量随电子折叠时间而变化，电子折叠时间随季节和MLT而变化。当IMF Bz长时间向北定向后向南旋转时，NBZ电流呈指数倍衰减，其电子折叠时间为大约25分钟，而区域1的电流以6-20分钟的电子折叠时间增长，这取决于MLT。