The k‐nearest‐neighbor technique is used to mine a multimission magnetometer database for a subset of data points from time intervals that are similar to the storm state of the magnetosphere for a particular moment in time. These subsets of data are then used to fit an empirical magnetic field model. Performing this for each snapshot in time reconstructs the dynamic evolution of the magnetic and electric current density distributions during storms. However, because weaker storms occur more frequently than stronger storms, the reconstructions are biased toward them. We demonstrate that distance weighting the nearest‐neighbors mitigates this issue while allowing a sufficient amount of data to be included in the fitting procedure to limit overfitting. Using this technique, we reconstruct the distribution of the magnetic field and electric currents and their evolution for two storms, the intense 17–19 March 2015 “Saint Patrick's Day” storm and a moderate storm occurring on 13–15 July 2013, from which the pressure distributions can be computed assuming isotropy and by integrating the steady‐state force‐balance equation. As the main phase of a storm progresses in time, the westward ring current density and pressure increases in the inner magnetosphere particularly on the nightside, becoming more symmetric as the recovery phase progresses. We validate the empirical pressure by comparing it to the observed pressures from the Van Allen Probes mission by summing over particle fluxes from all available energy channels and species.

中文翻译：

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从多次任务测量推断出的暴风时血浆压力及其使用Van Allen探针粒子数据的验证

最近邻技术用于从某个时间间隔内类似于磁层风暴状态的时间间隔中的数据点子集挖掘多任务磁力计数据库。这些数据子集然后用于拟合经验磁场模型。及时为每个快照执行此操作可以重建风暴期间磁和电流密度分布的动态演变。但是，由于弱风暴比强风暴更频繁地发生，因此重建偏向于它们。我们证明距离加权最接近的邻居可以缓解此问题，同时允许在拟合过程中包含足够数量的数据以限制过度拟合。使用这项技术 我们重建了两次风暴，2015年3月17日至19日“圣帕特里克节”风暴和2013年7月13日至15日发生的中度风暴的磁场和电流分布及其演变。假设各向同性并通过整合稳态力平衡方程进行计算。随着风暴的主要阶段及时进行，西磁环电流密度和压力在内部磁层特别是在夜间增加，然后随着恢复阶段的进行变得更加对称。我们将经验压力与Van Allen Probes任务观察到的压力进行比较，从而验证经验压力，该经验压力是对所有可用能量通道和物质的粒子通量求和。强烈的2015年3月17日至19日“圣帕特里克节”风暴和2013年7月13日至15日发生的中度风暴，可以根据各向同性并通过整合稳态力平衡方程来计算压力分布。随着风暴的主要阶段及时进行，西磁环电流密度和压力在内部磁层特别是在夜间增加，然后随着恢复阶段的进行变得更加对称。我们将经验压力与Van Allen Probes任务观察到的压力进行比较，从而验证经验压力，该经验压力是对所有可用能量通道和物质的粒子通量求和。强烈的2015年3月17日至19日“圣帕特里克节”风暴和2013年7月13日至15日发生的中度风暴，可以根据各向同性并通过整合稳态力平衡方程来计算压力分布。随着风暴的主要阶段及时进行，西磁环电流密度和压力在内部磁层特别是在夜间增加，然后随着恢复阶段的进行变得更加对称。我们将经验压力与Van Allen Probes任务观察到的压力进行比较，从而验证经验压力，该经验压力是对所有可用能量通道和物质的粒子通量求和。随着风暴的主要阶段及时进行，西磁环电流密度和压力在内部磁层特别是在夜间增加，然后随着恢复阶段的进行变得更加对称。我们将经验压力与Van Allen Probes任务观察到的压力进行比较，从而验证经验压力，该经验压力是对所有可用能量通道和物质的粒子通量求和。随着风暴的主要阶段及时进行，西磁环电流密度和压力在内部磁层特别是在夜间增加，然后随着恢复阶段的进行变得更加对称。我们将经验压力与Van Allen Probes任务观察到的压力进行比较，从而验证经验压力，该经验压力是对所有可用能量通道和物质的粒子通量求和。