Торговый Дом «Аюрведа» — аюрведа оптом

Различные динамические свойства обсуждаются в [26], где авторы показали бесконечные сосуществующие аттракторы, когда ток возбуждения представляет собой периодическую силу.Математическая модель схемы на рис. 1, предложенная в [26], представлена ​​как безразмерные переменные состояния. Для получения подробной информации о параметрах и подробном выводе математической модели читателям рекомендуется обратиться к [26]. Поскольку мы уже исследовали локальную динамику схемы джозефсоновского перехода-мемристора (JJM) в [26], теперь нас интересует анализ сетевых характеристик JJM. Следовательно, мы строим двумерную решетчатую сеть JJM, математическая модель которой определяется как

В модели (2) мы рассматривали двумерную сеть с, где, и внешняя сила (стимулы), приложенная к сети, рассматривается как синусоида определяется как.Внешняя сила применяется к центру сети, выбирая для которой. Мы рассмотрели граничные условия отсутствия потока для анализа, а начальные условия для узлов в сети равны [0,1, 0,1, 0,1]. Параметры для моделирования взяты из [26], а ток источника является управляющей переменной для нашего обсуждения. Мы рассмотрели два разных случая тока источника: когда он рассматривается как JJM с возбуждением постоянным током, а для with модель считается JJM с возбуждением переменным током.

2.1. Учет постоянного тока смещения

В более ранней работе [26], JJM с постоянным током смещения не имеет сложного поведения, такого как мультистабильность и сосуществование, но показывает пиковое поведение для определенных значений тока смещения, и, следовательно, мы начали наше обсуждение, изучая поведение сети JJM (2) для различных значений. Приложенная внешняя сила считается приложенной к центру сети, а амплитуда и частота силы.Для значений, сеть не ограничена, и мы не смогли идентифицировать распространение волн или формирование структуры в сети, но для сети проявляются признаки спиральных волн, распространяющихся во все уголки сети. Это связано с тем, что периодическое поведение узла резко меняется с приложенной силой, которая заставляет определенные узлы иметь хаотические колебания, в то время как некоторые из них имеют переходное поведение, которое вскоре становится периодическим. Чтобы показать это, мы показали пространственно-временную динамику состояния, а также их периоды на рисунке 2.Верхние графики на рисунке 2 показывают динамику сети, а нижние графики показывают их периодическое поведение. Когда мы увеличили до 1,2, спиральные волны и кольцеобразный круговой кластер, сформированный ранее (для), теперь рассеиваются, и кластеры превращаются в пулы некогерентных узлов, на которые первоначально влияет внешняя сила в точке входа стимула. но вскоре сеть их рассеивает из-за высокой периодичности узлов. Это можно увидеть на Рисунке 2, где лепестковые волны, сформированные сетью, показывают красный (более близкий красный) цвет, показывающий высокий период из-за узлов с высокой амплитудой, тогда как вход, подверженный влиянию внешней силы и амплитуды, теперь уменьшен, таким образом показывая меньше периодов колебаний.Ведь на сеть полностью влияет внешняя сила, но хаотические узлы находятся в случайной когерентности, которая препятствует распространению волн, и сеть демонстрирует более полное синхронное поведение, что также можно увидеть из периодического графика (максимальная и минимальная разница периодов уменьшает). В центре периодического графика наблюдаются высокие периоды колебаний, подтверждающие сложный хаос, а на границах — низкие периоды, подтверждающие полную несогласованность. Наконец, для узлов сети когерентны, и, следовательно, распространение волн не поддерживается узлами, поскольку они находятся в полной синхронизации.Это заставляет внешнюю силу рассеиваться в центре сети с нарушением только нескольких узлов.

Теперь, чтобы изучить влияние приложенной периодической силы на сеть, мы рассмотрим разные амплитуды силы, в то время как ток смещения и частота периодической силы равны. Мы разделим обсуждение на два набора, в которых в первом наборе мы рассматриваем более высокие амплитуды, а во втором наборе мы рассматриваем более низкие амплитуды. Когда амплитуда приложенной силы составляет A = 1, сеть показывает несколько спиральных волн малой амплитуды, на которые в значительной степени влияют более низкие периоды колебаний в узлах, как на рисунке 3.Это видно из показанного периодического графика. При дальнейшем увеличении амплитуды низкие периодические колебания узлов (желто-красные на периодическом графике) уменьшаются, а для A = 7 они полностью исчезают, показывая только сложные хаотические колебания (пурпурно-синий на периодическом графике) . Соответствующее пространственно-временное поведение теперь показывает преобладающие спиральные волны с гораздо более сильными амплитудными характеристиками.

Во втором наборе учитываются меньшие амплитуды периодической силы.Для амплитуды A = 0,1 приложенная сила проходит через сеть без особых препятствий, и, таким образом, спиральные зародыши не видны, но мы могли видеть области повреждений между ними, и эти повреждения возникают из-за низкой периодичности узлов. что можно увидеть из графиков периодичности, показанных на рисунке 4. Когда мы уменьшаем амплитуду до A = 0,01, частота распространения целевой волны уменьшается, и мы можем видеть большую полосу пропускания периодов в сети.В то время как большинство узлов остаются с периодами около 250 (зеленый цвет), узлы захвата волны имеют гораздо более высокие периоды около 400. Эта большая разница в периодах препятствует распространению целевой волны с более высокими скоростями и, таким образом, устраняет преобразования спиральной волны в сеть. Это можно сделать, дополнительно уменьшив амплитуду до A = 0,001, где целевая волна теперь уменьшена только до двух областей, а ширина полосы периода теперь увеличивается.

2.2. Учет переменного тока смещения

После демонстрации того, что сеть JJM со статическим (постоянным) током смещения демонстрирует спиралевидную волновую турбулентность, наш интерес теперь падает на динамический ток смещения (переменный ток).Для этого мы рассматриваем ток смещения как периодическую синусоиду, определяемую как. Для этого обсуждения мы рассматриваем амплитуду тока смещения ( I ) и частоту () в качестве управляющих параметров. Во-первых, мы рассматриваем два значения частоты (): одно равное, а другое — равное. Для обоих этих случаев мы изменяем амплитуду тока смещения и изучаем поведение сети, как показано на рисунках 5 и 6.

На рисунке 5 мы считаем, что частота тока смещения равна, и мы изменяем амплитуду тока смещения .Поскольку сеть не ограничена, мы не показывали эти снимки. Для сети показаны прерывистые целевые волны, которым препятствуют узлы с низкой периодичностью, показанные желто-красными областями на рисунке 5 (b). Поскольку ток смещения изменяется во времени, спиральные волны, показанные на рис. 2, частично разрушаются, когда применяется изменяющийся во времени ток смещения, даже если частота тока смещения составляет всего 10 Гц. Это связано с тем, что JJM показывает бесконечное количество сосуществующих аттракторов при приложении переменного тока смещения [26].Кроме того, поскольку мы выбрали случайные начальные условия для сети в диапазоне между [0, 5], возможность сосуществования больше учитывает существование нескольких аттракторов в этом диапазоне, как показано в [26]. Когда мы увеличиваем дальше, узлы сильно некогерентны с разными периодами колебаний, как показано на рисунке 5. Следовательно, формирование однородного рисунка теперь видно для диапазона, но существует симметричный рисунок, который возникает из-за отдельных узлов с низким периодом. колебания, которые подтверждают, что JJM выходит из сложного хаотического явления.Дальнейшее увеличение показывает, что полоса пропускания периода (см. Цветную полосу на рисунке 5 (b)) продолжает уменьшаться и, наконец, достигает полосы пропускания 35, подтверждая, что узлы входят в синхронизацию. Эта частичная согласованность проявляется в шаблонах, содержащих несколько небольших пулов некогерентных узлов и согласованных узлов.

Для частоты тока смещения сеть не ограничивается значениями амплитуды тока смещения, и это подтверждает, что периодический ток смещения играет жизненно важную роль в определении динамических свойств JJM [26].Для I = 1,7 в сети отсутствуют колебания, как видно из графика периода на рисунке 6, который показывает общую ширину полосы периода 0,03. Приложенный стимул пытался возбудить локальные узлы вокруг центра, но из-за отсутствия автоколебаний в узлах из-за амплитуды тока распространение волны уменьшается. Следовательно, мы увеличиваем значение, чтобы увидеть поведение сети. Для узлов теперь возбуждены, чтобы показывать периодические всплески, которые теперь способствуют распространению волн.Это можно увидеть по формированию локальных пулов низкопериодных колебаний, показанных красным как на пространственно-временном снимке, так и на периодическом графике. Низкий период колебаний означает, что узлы находятся в хаотических областях и, таким образом, демонстрируют автоколебания. Локальные узлы, образующие небольшие группы, обусловлены поведением когерентности между ними, которое показано аналогичным цветом на рисунке 6. Поскольку мы могли видеть идеальную корреляцию между снимками и графиками периодичности, подтверждающими, что формирование паттернов обусловлено высокой амплитудой. заострение узлов.Дальнейшее увеличение амплитуды тока приводит к нырянию этих групп большой амплитуды, которые вскоре становятся неограниченными из-за амплитуды тока смещения. Это подтверждает, что периодический ток смещения играет важную роль в характеристиках сети JJM.

Во второй части нашего исследования мы сохраняем фиксированную амплитуду тока смещения и меняем частоту тока смещения () и фиксируем распространение волны приложенного стимула, как показано на рисунке 7. Мы могли показать, что формирование паттернов в сети в значительной степени из-за группировки узлов схожего периода или в связанных узлах других работ.Эти когерентные узлы возбуждаются приложенным стимулом с разной амплитудой и, следовательно, имеют разные образцы (цвета), что подтверждается графиками периодичности (рисунок 7 (b)). Увеличение после 1,3 приводит к полной синхронизации узлов и, следовательно, не имеет нерегулярных или сложных всплесков, что приводит к тому, что узлы не поддерживают или не реагируют на стимул. Следовательно, возбуждение узлов видно только вблизи центра, где применяется стимул. Мы также могли бы соотнести это с обсуждением в [26], где было показано, что при JJM выходит из взрывных колебаний.

3. Заключение

Исследуется коллективная динамика хаотического генератора на джозефсоновском переходе с учетом магнитной индукции обратной связи. Построен простой решетчатый массив осциллятора на основе JJM, и мы предположили граничные условия отсутствия потока. Сначала мы применили постоянный ток смещения, и к центру сети был приложен синусоидальный стимул. Сеть показывает узловые спиральные волны, которые видны при больших амплитудах стимулов. Сравнивая снимки сети с графиками периодичности, мы могли видеть, что спиральные волны проявляются, когда разница периодов между узлами меньше или, другими словами, когда большинство узлов находятся в однородном состоянии.Когда мы применяем стимулы с очень низкой амплитудой, разница периодов увеличивается и препятствует распространению целевой волны с более высокими скоростями и, таким образом, устраняет спиральные волновые преобразования в сети. Таким образом, мы могли показать, что сила стимула с низкой амплитудой устраняет спиральные волны, в то время как стимулы с высокой амплитудой вызывают их. Теперь, во втором обсуждении, мы рассмотрели переменный ток смещения (синусоидальный). Для высокой частоты тока смещения сеть формирует уникальные шаблоны, которые можно сравнить с соответствующими периодическими графиками, и можно сказать, что границы сформированных шаблонов определяются узлами с низким периодом.Эти узлы с малым периодом делят сети на пулы небольших энергетических зон, которые в совокупности определяют локальную производительность. Другими словами, сеть образует несколько меньших областей однородных узлов. Когда мы уменьшаем частоту тока смещения до низкого (0,0001), в сети появляются небольшие турбулентные области, которые вскоре разрушаются колебаниями среды. Когда узлы находятся в хаотическом состоянии, сеть показывает узорчатые области, подтверждающие объединенные колебания, тогда как, когда узлы находятся в периодическом состоянии, распространение волн полностью прекращается.Этого не было в случае смещения постоянного тока, поскольку, когда узлы находятся в периодическом состоянии, сеть показывает спиральные волны, которые преобразуются в уникальные паттерны, когда узлы входят в хаос. Как мы уже упоминали, JJM показывает бесконечное количество сосуществующих аттракторов при возбуждении переменным током смещения, и чтобы понять влияние различных аттракторов (инициализированных разными начальными условиями), мы изучили поведение сети для различных значений начальных условий. К нашему удивлению, поведение сети не меняется и остается неизменным.Это подтверждает, что узлы синхронизируются и образуют однородную среду независимо от типа аттрактора. Следовательно, поведение сети при распространении волн зависит скорее от общей синхронизации, а не только от локальной связи.

Доступность данных

Никакие данные не использовались для поддержки этого исследования.

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов в отношении публикации этой статьи.

Влияние нелокального теплового потока на эволюцию температуры солнечной атмосферы

Влияние нелокального теплового потока на эволюцию температуры солнечной атмосферы

С.С. А. Силва ¹ , Дж. К. Сантос ² , Дж. Бюхнер ³ и М. В. Алвес ¹

¹ Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), Сан-Жозе-дус-Кампус, Южная Каролина, Бразилия
электронная почта: [email protected]
² Universidade Tecnológica Federal do Parana (UTFPR), Куритиба, PR, Бразилия
³ Max Planck Institut für Sonnensystemforschung (MPS), Геттинген, NDR, Германия

Поступило: 8 Февраль 2017 г.
Принято: 20 Декабрь 2017 г.

Аннотация

Контекст .Тепловой поток — один из основных механизмов переноса энергии в слабостолкновительной плазме солнечной короны. Здесь редкие бинарные столкновения позволяют горячим электронам путешествовать на большие расстояния и влиять на другие области вдоль силовых линий магнитного поля. Таким образом, полностью столкновительные модели теплового потока могут недостаточно хорошо описывать перенос, поскольку они учитывают только локальный вклад электронов. Тепловой поток в слабостолкновительной плазме при высоких температурах с большой длиной свободного пробега должен учитывать нелокальность переноса энергии в рамках нелокальных моделей, чтобы правильно рассматривать энергетический баланс в солнечной атмосфере.

Цели . Мы исследуем влияние нелокального теплового потока на тепловую эволюцию и динамику солнечной атмосферы путем реализации модели нелокального теплового потока в трехмерном магнитогидродинамическом моделировании солнечной короны.

Методы . Мы моделируем эволюцию солнечной корональной плазмы и магнитных полей, рассматривая как модель локального столкновения, так и модель нелокального теплового потока. Начальное магнитное поле получается путем потенциальной экстраполяции наблюдаемого магнитного поля прямой видимости AR11226.Система возмущается движением плазмы в фотосфере. Проведено сравнение смоделированной эволюции солнечной атмосферы в зависимости от модели теплового потока.

Результаты . Основные различия профилей средней температуры были обнаружены в верхней хромосфере / переходной области. В случае модели нелокального переноса тепла тепловая энергия более эффективно переносится в верхнюю хромосферу и нижнюю переходную область и приводит к более раннему нагреву нижней атмосферы.Как следствие, структура солнечной атмосферы подвергается влиянию нелокальных расчетов, дающих в среднем более плавный профиль температуры, а переходная область располагается примерно на 500 км выше. Использование нелокального теплового потока также приводит к вдвое более высоким температурам в некоторых областях нижней короны.

Выводы . Результаты нашего трехмерного МГД-моделирования с учетом нелокального переноса тепла подтверждают предыдущие результаты более простого одномерного двухжидкостного моделирования.Они продемонстрировали, что важно рассмотреть нелокальную формулировку теплового потока, когда есть сильное выделение энергии, подобное тому, которое наблюдается во время вспышек в солнечной короне.

Ключевые слова: Солнце: корона / Солнце: атмосфера / магнитогидродинамика (МГД)

© ESO 2018

1. Введение

Одна из задач моделирования солнечной атмосферы — найти подходящую модель теплового потока, которая хорошо описывает теплопереносные свойства слабостолкновительной плазмы переходной области и солнечной короны.Следовательно, представляет интерес сравнить существующие формулировки теплового потока, чтобы найти надлежащее описание термической эволюции этих областей. При описании переноса энергии в солнечной атмосфере обычно используют модели с преобладанием столкновений для теплового потока, рассчитанные Спитцером и Хермом (1953; далее SH). Их вывод описывает тепловой поток через локальный градиент температуры, (1)

, где T — температура плазмы, а κ _∥ — параллельная составляющая тензора теплопроводности.Эта модель термодиффузии справедлива для значительного диапазона параметров плазмы. Однако Грей и Килкенни (1980) показали, что приближение, использованное Спитцером и Хермом (1953), применимо только к, где — высота шкалы электронной температуры, а λ _mfp — длина свободного пробега электрона. Типичные значения отношения λ _mfp / L _T для спокойного Солнца и условий вспышки приведены в таблице 1. Значения для условий спокойного солнца были рассчитаны на основе профиля исходных данных, использованного в коде GOEMHD3D (Skála et al. al.2015). Значения для факельной атмосферы были получены из результатов численного моделирования Abbett & Hawley (1999). В плотной и столкновительной плазме хромосферы отношение λ _mfp / L _T находится в пределах, допускающих теплопроводность ВГ. Однако для верхней переходной области и короны подход SH больше не применим, особенно во время солнечных вспышек. Крутые градиенты температуры в переходной области (TR) и низкая плотность плазмы в короне приводят к большей длине свободного пробега электронов и большей высоте шкалы электронной температуры.

Отношение длины свободного пробега электронов, L _mfp , к высоте электронной шкалы температуры, L _T .

Лепоевич и Макнейс (1989) пытались получить тепловой поток при более общих условиях и с учетом отклонений от максвелловской функции распределения скоростей. Они вывели тепловой поток из функции распределения, полученной путем решения уравнения Ландау. Для низких скоростей функция распределения была аппроксимирована методом SH, в то время как они рассмотрели форму уравнения Ландау для высоких скоростей, чтобы получить распределение при более высоких скоростях.Для типичной электронной температуры и плотности активных областей и вспыхивающей атмосферы их результаты показывают, что модель SH не может должным образом описать баланс энергии в верхней TR и низкой короне. Ли-Свендсен и др. (1999) использовали тестовую модель частицы на фоне Максвелла и приложили плотность и температуру электронов, которые, как ожидается, будут обнаружены в TR с толщиной 50 мкм. Они показали, что будут вклады исходящие от свободно текущих корональных электронов в тепловой поток для TR с низкой плотностью (10 ¹² –10 ¹³ частиц м ^–3 ).В этом случае Ли-Свендсен и др. (1999) демонстрируют, что значительная часть теплового потока будет исходить от частиц в хвосте функции распределения. Для более высокой плотности TR (10 ¹⁴ частиц м ⁻³ ) они пришли к выводу, что вклады в тепловой поток будут в основном исходить от ядра функции распределения. Следовательно, классическая модель столкновений дала бы хорошие приближения для высоких плотностей и низких градиентов температуры. По результатам кинетической модели Vocks et al.(2016) предполагают, что распределение электронов по скоростям в ТИ имеет значительное отклонение от максвелловского. Следовательно, модель SH не может быть подходящим выбором для описания теплопроводности в TR.

Возможная разбивка модели столкновений в соответствии с SH требует, таким образом, поиска более подходящего описания транспорта. Лучшей моделью для теплового потока в корональной плазме была бы нелокальная (NL) обработка, как было предложено в результатах Ljepojevic & MacNeice (1989).Строго говоря, это означало бы вычисление вкладов энергичных электронов таким образом, чтобы тепловой поток больше не определялся исключительно локальным градиентом температуры. Поскольку не существует доступной теории переноса NL, многие авторы рассматривали подход линейных возмущений, включающий более высокие порядки в кинетической теории вывода теплового потока. С помощью кинетического моделирования Luciani et al. (1983) смогли имитировать поведение NL в тепловом потоке электронов, выразив его в виде интеграла свертки (2)

, где w ( x, x ′) — ядро ​​делокализации.

Ядро, w ( x, x ′), действует путем взвешивания влияния точек x ′ вдоль силовой линии магнитного поля на положение x в силовой линии. Различные ядра делокализации были протестированы в литературе. Большинство предложенных ядер было получено в предположении, что условия плазмы неприменимы в верхней части солнечной атмосферы (Брантов и Быченков, 2013). Однако Лучиани и др. (1983) получили ядро ​​при предположениях, которые не далеки от условий, обнаруженных в короне (Karpen & DeVore 1987): (3)

Здесь λ ( x ′) — эффективное расстояние, которое электроны при температуре T ( x ′) могут достичь.Его можно записать в терминах длины свободного пробега электрона как (Лучани и др., 1983) (4)

Этот делокализованный тепловой поток уже применялся для исследования одномерных моделей солнечной атмосферы. Karpen & DeVore (1987) и Karpen et al. (1989) выполнили одномерное двухжидкостное моделирование вспыхивающей солнечной атмосферы вдоль петли с учетом оптически тонкого излучения и объемного нагрева. Их результаты указывают на существенные различия в поведении плазмы в зависимости от модели теплового потока, особенно в предпиковой фазе вспышки.Основными отличиями были более плавная переходная область, более высокие корональные температуры и более низкие скорости восходящего потока по сравнению с результатами классической модели. Работа Ciaravella et al. (1991) указывает, что дифференциальная мера выбросов, D , может быть увеличена в 2 раза в диапазоне температур 2 × 10 ⁴ K < T <5 × 10 ⁴ K с учетом NL модель теплового потока. Их результаты показывают, что модель теплового потока NL приводит к изменениям значений D как в основании, так и вблизи вершины петель.

В следующем разделе мы обсудим численные аспекты нашей работы и данные, используемые для построения начальных условий магнитного поля. В разд. 3 мы анализируем влияние моделей теплового потока на средние вертикальные профили температуры и скорости, а затем исследуем их влияние вдоль определенной линии магнитного поля в разд. 4.

2. Данные и методология

Мы использовали код GOEMHD3 (Скала и др., 2015) для моделирования солнечной короны. Программа решает следующую систему уравнений МГД: (5) (6) (7) (8)

, где переменные ρ , η , u , v ₀ , B и j обозначают нормированную плотность плазмы, удельное сопротивление, скорость, скорость нейтрального газа, магнитное поле и плотность тока.Параметры нормализации перечислены в таблице 2. Переменная h представляет энтальпию и связана с тепловым давлением p соотношением h = ( p /2) ¹ / γ , где γ = 5/3 используется для отношения удельных теплоемкостей. Переменная ν обозначает коэффициент столкновения плазмы с нейтральным газом. Столкновение с нейтралами используется только для приведения плазмы в движение в нижней части окна моделирования.

Переменная ℒ — функция потерь энергии (9)

, где перенос теплового потока вдоль силовых линий магнитного поля равен ∇ · q , а q заменено выражениями модели SH или NL. Мы рассмотрели аномальное сопротивление плазмы для описания нагрева за счет диссипации тока. Это удельное сопротивление может быть оправдано физическими процессами, которые объясняют диссипацию тока в плазме с низким уровнем столкновений (Büchner & Elkina 2005, 2006).Удельное сопротивление нашей плазмы постоянно во времени и одинаково в плоскости xy . Он был смоделирован в соответствии с Bingert & Peter (2011) в TR и короне, чтобы имитировать нагревание отложения, ожидаемого от нагрева нановспышкой. В нижней части области удельное сопротивление было снижено до классических значений, что помогло сохранить численную стабильность.

Общая скорость потерь из-за теплового излучения, R , описывалась оптически тонкой плазмой, аппроксимированной Куком и др.(1989) как (10)

В нашей работе мы использовали Q ( T ), полученный путем интерполяции значений из кривой, представленной CHIANTI (Del Zanna et al. 2015).

Для моделирования нижняя часть прямоугольника была расположена в хромосфере с 49,0 мм в направлениях x и y , и она простиралась на 40,0 мм в вертикальном направлении ( z ) до нижней короны. Сетка, используемая в модели, однородна в направлениях x и y.Он уточняется в направлении z с максимальным разрешением ближе к нижней части окна моделирования, чтобы справиться с большими градиентами температуры и плотности в TR (см. Рис. 1). Сетка имеет 258 точек сетки в направлении z и 146 ² точек в плоскости xy . Горизонтальное разрешение составляет около 336 км, а максимальное разрешение в направлении z составляет около 100 км.

Мы провели моделирование с начальными условиями, установленными из наблюдений в активной области AR11226.Начальное магнитное поле было получено путем экстраполяции потенциального магнитного поля (Отто и др., 2007) компоненты прямой видимости (LOS) фотосферного магнитного поля, измеренной с помощью гелиосейсмического и магнитного формирователя изображений (HMI) на борту Solar Dynamics. Обсерватория (SDO) спутник. Перед экстраполяцией фотосферное магнитное поле LOS было отфильтровано Фурье, чтобы сохранить только первые 16 мод. Эта процедура удаляет небольшие градиенты, которые не могут быть разрешены расчетной сеткой.На рис. 2а показана LOS-компонента магнитного поля, наблюдаемая 7 июня 2011 г. в 05:40:00 UT, а на рис. 2б — отфильтрованная магнитограмма, использованная для экстраполяции.

Возмущение плазмы связано с ее взаимодействием с движущимся нейтральным газом через член столкновения в уравнении импульса. Столкновения с нейтралами в области моделирования накладываются только в нижней части окна моделирования ( H <1 мм). Это делается путем задания ν как функции высоты, экспоненциально уменьшающейся от ν = 3 при H = 0 до нуля при H = 1 мм.Возмущение сохраняется на протяжении всего моделирования, моделируя эффекты смещения точки основания в фотосфере. Поле скорости нейтрального газа ( u ₀ ) аппроксимировано горизонтальным несжимаемым вихрем и не имеет вертикальной составляющей. На рисунке 3 показана картина скорости нейтрального газа, использованная в моделировании.

Давление плазмы изначально считалось однородным по всей области, а профиль плотности плазмы был установлен, как описано Skála et al. (2015), чтобы имитировать стратифицированную атмосферу в модели, не учитывающей гравитацию. Нормализованная корональная плотность определяется как ρ _c = 1, а плотность хромосферы как ρ _ch = 100 ρ _c .Высотные профили начальной нормированной температуры и плотности показаны на рис. 4. Мы использовали закон идеального газа, чтобы получить начальный температурный профиль, который соответствует Vernazza et al. (1981) модель температуры солнечной атмосферы. Мы определили области солнечной атмосферы в нашей модели на основе диапазона температур. Хромосфера была определена как область, где T ≤ 2 × 10 ⁴ K, а корона как область, где плазма имеет температуру, равную или превышающую миллион Кельвинов.ТР находится между этими областями, и нижняя (верхняя) часть ТР в нашей модели считается находящейся в диапазоне температур 2 × 10 ⁴ K < T <5 × 10 ⁵ K (5 × 10 ⁵ K ≤ T <1 × 10 ⁶ K).

Чтобы вычислить тепловой поток NL, нам нужно было знать плотность и давление вдоль силовых линий магнитного поля. Для этого мы проследили для каждой точки сетки путь линии магнитного поля -1 путем интегрирования вперед и назад вдоль направления магнитного поля: (11)

Рисунок 5a иллюстрирует этот процесс. Для начальной точки сетки (желтый) мы получаем выбранные точки вдоль пути магнитной линии (синий) путем интегрирования уравнения.(11). Мы рассмотрели разрешение Δ l = 0,1d z _мин для интегрирования магнитного поля.

Чтобы вычислить переменные в точках вдоль линии поля, мы выполнили трилинейную интерполяцию, используя информацию, полученную из точек сетки вокруг нее. Поскольку GOEMHD3 распараллеливается с использованием интерфейса передачи сообщений (MPI), значения в точках сетки в других разделах напрямую недоступны. Следовательно, эти значения необходимо было передать между разделами. Связь MPI для каждой точки сетки была бы слишком затратной в вычислительном отношении.Чтобы сократить время вычислений, была передана только половина точек в каждом разделе. Следовательно, интерполяция проводилась с использованием информации из всех остальных точек в нашем домене. Это проиллюстрировано на рис. 5b, где зеленые точки — это сообщенные точки сетки, а синяя точка — это точка, расположенная вдоль трассы линии магнитного поля, которая отслеживается и где свойства будут интерполированы. Положение вектора обозначает расстояние от синей точки до начала системы координат.Значение переменной ϕ в синей точке получается по (12)

где (13) (14) (15)

Интерполяция (уравнение (12)) вычисляет значения ϕ посредством средневзвешенного значения в точках сетки с использованием Δ _{x, y, z} в качестве весов. Хотя интерполяция проводилась с использованием всех остальных точек, в конечном результате удалось воспроизвести профили плотности и температуры, как это видно на рис. 6a. Расчет теплового потока NL стоит в три раза больше, чем расчет классического теплового потока для используемой здесь сетки.Соответствующее начальное расхождение теплового потока вдоль силовой линии согласно двум моделям теплового потока показано на рис. 6b. Высота петли (H) нормализована высотой петли на вершине ( H _a ). Если мы уменьшим количество точек, используемых в интерполяции, конечный результат не сможет воспроизвести эти профили с той же точностью.

3. Средние профили

Мы выполнили два моделирования, начиная с одних и тех же начальных условий, но для разных составов теплового потока (NL и SH).На рисунке 7 показан вертикальный профиль средней по плоскости xy температуры, полученной в три разных момента времени (20 с, 410 с и 820 с) для SH (черная пунктирная линия) и NL (сплошная зеленая линия). модели. Вертикальные красные линии обозначают начало TR (TR-линия) и основание короны (C-линия). Поскольку разница в высоте положения TR и короны между моделями составляет менее 1 мм, мы строим только линии для моделирования теплового потока NL. Вертикальные полосы на графиках соответствуют стандартному отклонению, а результаты моделирования показаны черным для SH и зеленым для NL.

Временная эволюция температурного профиля показывает, что температура в нижней короне уменьшается, тогда как она увеличивается в TR и верхней хромосфере.Эти температурные колебания перемещают основание TR на более низкую высоту и сглаживают существующие температурные градиенты в верхней части TR, T > 5 × 10 ⁵ K. Основание TR перемещается с начальных 3,5 мм до примерно 1,7. Мм. Обе модели предсказывают основание короны, начиная с больших высот, поскольку мы определили основание короны как высоту, на которой T = 10 ⁶ K. Модель SH предсказывает основание короны примерно на 300 км и на 500 км выше. чем модель NL для времен t = 410 с и t = 820 с соответственно.Это указывает на то, что модель SH предсказывает более кондуктивное охлаждение плазмы в основании короны.

На рисунке 8 показан более близкий вид верхней хромосферы и TR. Можно выделить основные различия между двумя моделями температуры ТР. Модель NL приводит к более гладкому TR с конечными температурами ниже, чем те, которые получены с использованием классической формулировки столкновительной SH. Температура в верхнем TR ниже в модели NL, а основание верхнего TR ( T = 5 × 10 ⁵ K) расположено на 500 км выше, чем в модели SH.Верхняя хромосфера начинает нагреваться раньше в формулировке NL в результате механизма делокализации. На рисунке 9 показана относительная разница в процентах в профиле температуры между моделями NL и SH с использованием температуры, полученной с SH в качестве эталона. Здесь хорошо видно, что основные различия между двумя моделями теплового потока находятся в TR. В формуле NL TR меньше нагревается, поэтому более низкие температуры обнаружены с использованием модели NL.

Профили вертикальных потоков плазмы показаны на рис. 10. Положительные значения указывают на восходящие потоки, а отрицательные значения указывают на нисходящие потоки плазмы. В начале моделирования, t = 20 с, нисходящие потоки плазмы в нижней короне и восходящие потоки в TR создают смесь плазмы, исходящую из обеих областей.Потоки, полученные с помощью модели SH, в среднем на 50% выше, чем потоки, полученные с помощью модели NL. Картина смешанного потока позже заменяется общим восходящим потоком, начинающимся с H ~ 2 мм и продолжающимся до верхней границы окна моделирования. Результирующие потоки очень похожи в обеих моделях с формулировкой NL, дающей несколько более низкие скорости при более низком TR и более высокие скорости в верхнем TR.

Результаты для температуры и вертикальных потоков можно понять, если мы посмотрим на вертикальные профили дивергенции теплового потока, полученные с использованием формулировок SH и NL. На рисунке 11 показаны эти результаты, где отрицательные (положительные) значения дивергенции означают выигрыш (потерю) энергии за счет переноса теплового потока. При t = 20 с пики энерговклада для NL и SH находятся в одном положении.Однако кондуктивный нагрев, полученный в модели NL, менее интенсивен и шире, чем у SH, достигая меньших высот и нагревая основание TR более эффективно из-за механизма делокализации. Этот кондуктивный нагрев ответственен за смещение основания TR на более низкие высоты в обеих моделях и за восходящие потоки, наблюдаемые в более низких TR на ранних этапах моделирования. Для H > 4 Mm механизм теплового потока отвечает за потерю энергии в более высоких TR, и пики отвода энергии для моделей SH и NL больше не совпадают.Отвод энергии для модели SH достигает максимума на больших высотах, и он более интенсивен, чем полученный при моделировании NL. Это смещает основание короны вверх и вызывает нисходящие потоки плазмы, наблюдаемые при более высоком TR. Из профилей для средней расходимости потока при t = 410 с и 820 с мы наблюдали, что кондуктивный нагрев нижнего TR сохраняется, но пики моделей SH и NL больше не совпадают. Прирост энергии в модели SH более интенсивен и происходит на меньших высотах, чем в модели NL.Эта модель проводящего нагрева поддерживает восходящие потоки, начинающиеся с нижнего TR, наблюдаемого в более поздние моменты времени.

4. Местные эффекты

В этом разделе мы исследуем эволюцию плазмы вдоль силовой линии, которая соединяется с областью максимальной температуры в солнечной короне. На рисунке 12 показано изменение во времени максимальной температуры, обнаруженной в области моделирования, в зависимости от времени для моделей SH и NL. Мы проверяем, что модель NL дает более высокие пиковые температуры, чем модель SH. Пиковая температура начинает расти очень рано и резко увеличивается через 400 с, в основном в модели теплового потока NL.Это указывает на то, что разные модели теплового потока предсказывают различную тепловую эволюцию в солнечной атмосфере, соответственно влияя на пиковые значения температуры.

На рисунке 13 показаны два снимка моделирования при t = 820 с с линиями магнитного поля, закодированными по температуре, а нижний срез — с z -компонентой магнитного поля.На первом снимке, рис. 13а, показаны области изоповерхности, где температура плазмы была выше 1,5 миллиона Кельвинов при t = 820 с. Поскольку обе модели предсказывают примерно одни и те же места нагрева плазмы, мы показываем только снимок для моделирования NL. На рисунке 13b показана выбранная линия поля для исследования. Эта силовая линия имеет вершину в хромосфере в начале моделирования и поднимается по направлению к короне по мере развития моделирования, стабилизируясь около H _a ~ 10 мм после t = 600 с (см.рис.14).

В нашем моделировании повышение температуры частично вызвано рассеиванием тока.На рисунке 15 показана временная эволюция диссипации тока (CD) вдоль выбранной силовой линии магнитного поля для моделирования с помощью модели SH (рисунок 15a) и модели NL (рисунок 15b). Мы проверяем, что рассеяние тока актуально после t = 600 с и качественно очень похоже для обоих случаев моделирования. Вклад рассеяния тока особенно велик в диапазоне 0,1 ≤ H / H _a ≤ 0,7, который охватывает область, идущую от верхнего TR до нижней короны.Пик для CD расположен около H / H _a = 0,25 в обоих случаях. Тепловой поток NL приводит к CD примерно на 20% выше в интервале 0,3–0,4 H / H _a (нижняя корона) по сравнению с прогнозом модели SH для той же области. В диапазоне 0,5–0,55 H / H _a (верхняя корона) CD примерно на 10% выше для случая SH.

Тепловой поток также способствует перераспределению тепловой энергии. На рис. 16 показана временная эволюция теплового потока вдоль исследуемой силовой линии магнитного поля для случаев SH (рис. 16a) и NL (рис. 16b). Отрицательные значения показывают, куда вкладывается энергия, а положительные значения показывают, где энергия отводится тепловым потоком.В обоих случаях тепловой поток переносит тепловую энергию к основанию контура. Ближе к концу моделирования большая часть энергии вкладывается в диапазоне высот 0,15 ≤ H / H _a ≤ 0,3. В случае NL значительное количество энергии также вкладывается в еще более низкие области, 0,10 ≤ H / H _a ≤ 0,15. Основное различие между симуляциями заключается в том, откуда снимается энергия. В модели SH тепловая энергия снимается с высот в диапазоне 0.3 ≤ H / H _a ≤ 0,6, тогда как в случае NL энергия переносится из области ближе к вершине петли (~ 0,8 H / H _a ). Еще одно существенное отличие — количество энергии, переносимой из короны. Тепловой поток ВГ отнимает у короны значительно больше энергии, чем модель теплового потока НС.

Комбинация этих механизмов дает тепловые профили, показанные на рис. 17. По мере того, как силовая линия поднимается вверх и плазма вдоль петли медленно нагревается, верхняя часть петли начинает иметь более высокие температуры. Около t = 500 с верхняя часть петли достигает температуры, ожидаемой в солнечной короне.После t = 600 с резкое увеличение вклада механизмов нагрева приводит к температурам выше одного миллиона Кельвинов. Формула NL (рис. 17b) показывает, что температура в 2,5 раза выше на высоте от 40% до 80% от вершины силовой линии. Различия между профилями температуры NL и SH (рис. 17а) нельзя объяснить только различиями в профилях теплового потока и диссипации тока. Следовательно, модель теплового потока может также влиять на другие механизмы, фигурирующие в уравнении энергии, приводящие к различиям в нагреве плазмы в целом.

Временная эволюция вертикальной скорости вдоль силовой линии очень похожа между двумя моделями, как видно на рис.18. Вначале восходящие потоки из хромосферы-TR и нисходящие потоки из нижней короны перемешивают плазму между этими двумя областями. Затем, после t = 500 с, эта смешанная схема восходящего / нисходящего потока заменяется общим восходящим потоком. Классическая модель SH показывает более высокие скорости восходящего потока, чем модель NL, на высотах около 20% от высоты вершины газовой трубки. Это связано с более высоким вкладом энергии SH в верхний TR, что приводит к большему нагреву и, как следствие, более высокой скорости восходящего потока.

5. Резюме и выводы

Мы представили результаты 3D-МГД-моделирования, сравнивающие влияние различных моделей теплового потока на вертикальный профиль температуры и скорости плазмы в солнечной атмосфере над активной областью.Вертикальные профили средней температуры и скорости, полученные в предположении переноса NL, немного отличаются от предсказаний модели столкновительного переноса. Основные различия обнаруживаются в верхней хромосфере / TR. Обе модели действуют для переноса энергии из короны в TR и нижнюю хромосферу. Однако в случае модели переноса тепла NL из-за механизма делокализации тепловая энергия более эффективно переносится на более низкие высоты, способствуя более раннему нагреву верхней хромосферы и нижней TR.Отложение тепла в нижних частях солнечной атмосферы вызывает восходящий поток плазмы из верхней хромосферы / нижнего TR в сторону короны. В то же время охлаждение верхней TR / нижней короны вызывает нисходящий поток плазмы из короны на более низкие высоты. Эти смешанные восходящие и нисходящие потоки позже заменяются общей схемой восходящего потока в обоих моделированиях. Все это влияет на структуру TR: нелокальное моделирование дает более плавный температурный профиль в TR и более низкие конечные температуры.Такое распределение температуры влияет на положение TR, разница между моделями составляет около 500 км. Механизм делокализации, присутствующий в модели NL, также способствует меньшим потерям энергии в короне. Во время моделирования максимальная разница в профилях средней температуры между двумя моделями достигла 55%. Локально разница температур была значительно выше для определенных областей нижней короны, где пики температуры давали значения в два раза выше для модели теплового потока NL.

Различия, обнаруженные для моделей теплового потока в нашем моделировании, показывают, что важно учитывать вклад быстрых электронов, как это было предложено Vocks et al. (2016). Кроме того, наши результаты указывают на то, что эти вклады могут быть значительными для TR, поскольку мы наблюдали значительные различия между профилями температуры для этой области. Что касается результатов Lie-Svendsen et al. (1999), они пришли к выводу, что эти вклады важны только для низких плотностей в TR.Наши результаты показали, что существуют значительные вклады электронов в хвосте функции распределения даже в случае ТИ с более высокой плотностью плазмы. Расхождение между их выводами и нашими связано с разницей в толщине TR в каждом исследовании. Ли-Свендсен и др. (1999) рассмотрели TR, который в пятьдесят раз толще, чем в нашем исходном состоянии. Большая толщина TR приводит к меньшим градиентам температуры и, следовательно, может занижать значения для классического теплового потока там.Таким образом, различия между моделью SH и любой другой моделью, учитывающей вклад быстрых электронов, будут значительно меньше. Наблюдения показали, что в условиях вспышки TR резкий (Reale 2010) и, следовательно, будет вклад от хвостовых электронов. Важность этих вкладов можно полностью понять только при рассмотрении других механизмов, влияющих на форму TR, например, лучшего описания процесса ионизации и возбуждения в хромосфере и других микрофизических механизмов, которые не были учтены в нашей модели.

Результаты нашего трехмерного МГД-моделирования с учетом переноса тепла NL согласуются с результатами более простого одномерного двухжидкостного моделирования, выполненного в прошлом (Karpen & DeVore 1987). Они показывают, что для того, чтобы правильно рассматривать верхнюю хромосферу / TR, важно учитывать вклад быстрых электронов, реализуя формулировку NL для теплового потока. Это тем более важно, когда в солнечной короне происходит сильное рассеяние энергии, подобное тому, которое наблюдается во время вспышек.Тепловой поток NL будет более эффективно переносить эту энергию вдоль силовых линий магнитного поля, размещая ее в верхней хромосфере / TR и влияя на всю динамику плазмы там.

Благодарности

Работа поддержана CAPES в рамках проекта CAPES-process 99999.004487 / 2014-01. Моделирование проводилось на кластере HYDRA в MPG, Германия, и на кластере GAUSS в CE-SUP, Бразилия. Мы благодарим Патрика Киллиана, Луиса А.С.А. Скьяво и Яну Скала за первоначальное обсуждение этой работы.S.S.A.S. выражает признательность Международной школе исследований Макса Планка (IMPRS) и стипендию от общества Макса Планка.

Список литературы

1. Эббетт, У. П. и Хоули, С. Л. 1999, ApJ, 521, 906 [НАСА ОБЪЯВЛЕНИЕ] [CrossRef] [Google Scholar]
2. Бингер, С., И Питер, Г. 2011, A&A, 530, A112 [НАСА ОБЪЯВЛЕНИЕ] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
3. Брантов, А., & Быченков В. 2013, Физика плазмы. Реп., 39, 698 [НАСА ОБЪЯВЛЕНИЕ] [CrossRef] [Google Scholar]
4. Бюхнер, Дж., & Елкина, Н. 2005, Космические науки. Rev., 121, 237 [НАСА ОБЪЯВЛЕНИЕ] [CrossRef] [Google Scholar]
5. Бюхнер, Дж., & Елкина Н., 2006. Плазма, 13, 082304 [НАСА ОБЪЯВЛЕНИЕ] [CrossRef] [Google Scholar]
6. Чаравелла, А., Перес Г. и Серио С. 1991, Sol. Phys. J., 132, 279 [НАСА ОБЪЯВЛЕНИЕ] [CrossRef] [Google Scholar]
7. Кук, Дж.W., Cheng, C.C., Jacobs, V. L., & Antiochos, S.K.1989, ApJ, 338, 1176 [НАСА ОБЪЯВЛЕНИЕ] [CrossRef] [Google Scholar]
8. Дель Занна, Г., Дере, К. П., Янг, П. Р., Ланди, Э., и Мейсон, Х. Э. 2015, A&A, 582, A56 [НАСА ОБЪЯВЛЕНИЕ] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
9. Грей, Д.Р., Килкенни, Дж. Д. 1980, Физика плазмы, 22, 81 [НАСА ОБЪЯВЛЕНИЕ] [CrossRef] [Google Scholar]
10. Карпен, Дж.Т., и ДеВоре, К. Р. 1987, ApJ, 320, 904 [НАСА ОБЪЯВЛЕНИЕ] [CrossRef] [Google Scholar]
11. Карпен, Дж.T., Cheng, C.-C., Doschek, G.A., & DeVore, C.R.1989, ApJ, 338, 1184 [НАСА ОБЪЯВЛЕНИЕ] [CrossRef] [Google Scholar]
12. Ли-Свендсен, Ø., Holzer, T. E., & Leer, E. 1999, ApJ, 525, 1056 [НАСА ОБЪЯВЛЕНИЕ] [CrossRef] [Google Scholar]
13. Лепоевич, Н.N., & MacNeice, P. 1989, Phys. Ред. A, 40, 981 [НАСА ОБЪЯВЛЕНИЕ] [CrossRef] [Google Scholar]
14. Лучани, Дж.Ф., Мора П. и Вирмонт Дж. 1983, Phys. Rev. Lett., 51, 1664 [НАСА ОБЪЯВЛЕНИЕ] [CrossRef] [Google Scholar]
15. Отто, А., Бюхнер, Дж. И Никутовски, Б. 2007, A&A, 468, 313 [НАСА ОБЪЯВЛЕНИЕ] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
16. Реале, Ф.2010, Лив. Преподобный Sol. Физ., 7, 5 [Google Scholar]
17. Скала, Дж., Баруффа, Ф., Бюхнер, Дж., & Рампп, М., 2015, A&A, 580, A48 [НАСА ОБЪЯВЛЕНИЕ] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
18. Спитцер, Л., & Härm, R. 1953, Phys. Ред., 89, 977 [НАСА ОБЪЯВЛЕНИЕ] [CrossRef] [Google Scholar]
19. Вернацца, Дж.E., Avrett, E.H., & Loeser, R. 1981, ApJ, 45, 635 [НАСА ОБЪЯВЛЕНИЕ] [CrossRef] [Google Scholar]
20. Вокс, К., Дзифчакова, Э., & Манн, Г. 2016, A&A, 596, A41 [НАСА ОБЪЯВЛЕНИЕ] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]

Все таблицы

Отношение длины свободного пробега электронов, L _mfp , к высоте электронной шкалы температуры, L _T .

Все фигуры

Влияние микрокомпартментации на распределение потоков и метаболические пулы в хлоропластах Chlamydomonas reinhardtii

Существенные изменения:

1) Существуют вопросы, связанные с потенциальной локализацией и количественной оценкой этого разбиения для Rubisco, которые необходимо обсудить / протестировать в зависимости от того, как проводилось исследование.

Мы добавили целый параграф (подраздел «Распределение ферментов цикла Кальвина-Бенсона», последний параграф) в раздел «Результаты», посвященный локализации Rubisco. Мы также хотим подчеркнуть, что наша интерпретация двух моделей сосредоточена на различиях условий, не связанных с CCM, и условий, вызванных CCM, и эти различия в локализации Rubisco были обнаружены при всех экспериментальных установках и с обоими методами (измерение активности ферментов пиреноидов обогащенный фракционный и флуоресцентный анализ).

2) Лучшая ясность в том, как оценивались фракционные уровни метаболитов.

Мы сделали это путем уточнения результатов (подраздел «Метаболиты в клетках с высоким содержанием CO ₂ (HC) и в клетках с низким содержанием CO _{2 —} после 15 минут воздействия 5% CO ₂ (LC * )), «Обсуждение» (первый абзац) и раздел «Материалы и методы» (подраздел «Измерения метаболитов с помощью ВЭЖХ-МС / МС» и подраздел «Параметризация модели», последний абзац). Мы также улучшили условные обозначения на Рисунке 2 и стали чаще ссылаться на Дополнительный файл 1D (подраздел «Метаболиты в клетках с высоким содержанием CO ₂ (HC) и в клетках с низким содержанием CO ₂ после 15 минут воздействия 5% CO ₂ (LC *)», первый абзац ), где указаны все числа, и читатель может напрямую проследить нашу нормализацию, например, путем пересчета.

3) Высказывались опасения, что отсутствие в модели аллостерических факторов не позволяет подобрать конкретные метаболиты. Это потенциальное препятствие модели следует обсудить, и следует прокомментировать его потенциальную роль в ограничении соответствия модели.

Наше подробное мнение по этому вопросу дано в ответе рецензенту 3 (ниже). Мы также подчеркнули в тексте, что мы использовали часть экспериментальных данных, чтобы уже уменьшить количество параметров модели и, следовательно, смогли построить очень надежную, хорошо подобранную модель.

Рецензент № 1:

[…] Авторы измеряют активность Rubisco во фракциях, обогащенных пиреноидными и стромальными белками, и находят различия в активности в обеих фракциях, которые меняются в их соотношении в зависимости от уровня CO ₂ (Рисунок 2). Авторы пишут, что более 60% Rubisco находится в пиреноиде в клетках LC (окружающий уровень CO ₂ ) и около 20% в клетках HC (уровень 5% CO ₂ ). Затем они проводят исследования иммунолокализации с конструкциями Venus-fusion (рис. 3).На мой взгляд, результаты, представленные на рисунке 3, противоречат прежним выводам авторов. Маленькие субъединицы Rubisco RBCS1 и RBCS2 видны только в пиреноиде, но не в других частях хлоропласта, включая строму. К сожалению, авторы не упоминают, выращивались ли использованные клетки в условиях LC или HC для этих экспериментов. В любом случае определенная часть Рубиско должна быть распределена по строме хлоропласта, если Рубиско присутствует в значительной степени в строме, и результаты не являются артефактом нечистой фракции стромы.Стромальную фракцию получали лизисом клеток и стадией центрифугирования с использованием полученного супернатанта. Я боюсь, что эта фракция может быть загрязнена пиреноидными белками, которые образуются в результате частичного лизиса пиреноида при разрушении клеток. Рисунок 1A у Mackinder et al. (2016), на которое ссылаются авторы, также показывает части пиреноидов, соглашаясь с этой возможностью. Альтернативой может быть то, что конструкция слияния не отражает реальный паттерн локализации малых субъединиц Rubisco.Я предлагаю авторам прояснить этот важный шаг, проведя эксперименты по иммунолокализации с клетками, выращенными в LC и HC, с использованием антител против Rubisco, прежде чем они сделают свои окончательные выводы. Особенно при HC должно быть видно, что Rubisco присутствует не только в пиреноиде, но и в остальной пластиде.

Мы понимаем озабоченность рецензента и добавили целый абзац (подраздел «Распределение ферментов цикла Кальвина-Бенсона», последний абзац) в раздел «Результаты», чтобы рассмотреть, на первый взгляд, согласованные результаты измерений активности ферментов и флуоресцентного анализа.Мы также добавили условия роста в раздел «Результаты» (подраздел «Распределение ферментов цикла Кальвина-Бенсона», третий абзац) и легенду на Рисунке 3, а также добавили три параграфа в раздел «Материалы и методы» (подразделы «Ферментативная активность», « Данные протеомики »и« Локализация белка ») для получения более подробной информации.

Мы хотим отметить, что упомянутый рисунок 1A Mackinder et al. (2016) действительно показывает ПЭМ пиреноидов и части пиреноидов. Однако эти срезы были взяты из фракции осадка (обогащенной пиреноидами фракции), а не из фракции надосадочной жидкости.

Еще одним важным моментом является то, что авторы меняют условия обработки CO ₂ при проведении исследований метаболитов. В последнем случае они используют клетки LC, обработанные в течение 15 минут 5% CO ₂ перед сбором. Причины их понятны, но хотелось бы иметь одинаковые условия для исследования белков и метаболитов.

Рисунок 2 — дополнение к рисунку 1 показывает, что на физиологию пиреноида не повлияло 15-минутное воздействие CO ₂ .Кроме того, исследование транскриптома перехода от HC к LC, проведенное Brueggeman et al. (2012) обнаружили серьезные изменения транскриптома спустя более 30 минут после сдвига. Насколько нам известно, нет никаких указаний на то, что переход от LC к HC происходит быстрее, чем это.

Brueggeman AJ, Gangadharaiah DS, Cserhati MF, Casero D, Weeks DP, Ladunga I (2012) Активация механизма концентрирования углерода с помощью депривации CO ₂ совпадает с массивной транскрипционной реструктуризацией у Chlamydomonas reinhardtii .Растительная ячейка 24: 1860-1875

Таким образом, это интересная и очень важная тема, и рукопись должна представлять интерес для широкого круга читателей. Однако авторы должны решить упомянутые проблемы, чтобы либо подтвердить свой вывод, либо изменить его и, следовательно, адаптировать свою модель.

Спасибо большое, мы уточнили наш вывод и методы.

Рецензент № 2:

[…] На мой взгляд, авторам следует затронуть два вопроса в начале обсуждения.Наиболее серьезная проблема связана с оценкой концентраций метаболитов. Если я правильно понимаю методы, авторы подсчитали количество метаболита во всей клетке и не пытались определить количество метаболита в хлоропласте по сравнению с цитоплазмой. Если это правда, то в начале Обсуждения об этом четко не сказано. Как оценивались уровни метаболитов общего анализа крови хлоропластов, если измеренное количество каждого метаболита было для всей клетки? Авторам необходимо точно сказать, какие предположения они использовали для расчета количества метаболита в строме.Единственное место, где это было рассмотрено, было в легенде к рисунку 2. Это должно быть в разделе «Материалы и методы» и повторяться в начале обсуждения.

Мы добавили дополнительную информацию о нормализации концентрации метаболитов в раздел «Результаты» (подраздел «Метаболиты в клетках с высоким содержанием CO ₂ (HC) и в клетках с низким содержанием CO ₂ после 15 минут воздействия 5 % CO ₂ (LC *)) и пояснил начало обсуждения (первый абзац).Кроме того, более подробная информация представлена ​​в легенде на Рисунке 2 и в разделе «Материалы и методы» (подраздел «Измерения метаболитов с помощью ВЭЖХ-МС / МС»).

Кроме того, концентрация метаболитов, оцененная при моделировании, сравнивалась с концентрацией метаболитов в хлоропласте, рассчитанной на основе измерений целых клеток. Чтобы сравнить концентрации в конкретных субкомпартментах, прогнозируемые моделью, и рассчитанные концентрации хлоропластов, мы использовали сумму прогнозируемых концентраций стромы и пиреноидов.Мы добавили предложение в раздел «Материалы и методы» (подраздел «Параметризация модели», последний абзац), чтобы это тоже было понятно.

Вторая моя проблема заключалась в том, какое значение процентного содержания Рубиско в пиреноиде было использовано? Очевидно, что 60% -ная локализация пиреноидов, наблюдаемая при фракционировании, ниже, чем более ранние оценки с использованием иммунозолота или измерений флуоресценции. Опять же, в начале описания модели и в ходе обсуждения следует выделить фактические использованные значения.Из рисунка 1 может показаться, что использованное значение для пиреноида было 100%, но я не уверен. Я думаю, что любое значение, превышающее 90%, является разумным, но авторы должны указать, почему они предпочли метод флуоресценции или литературные значения, а не измерения МС или активности. Я подозреваю, что есть некоторое растворение пиреноида, и это объясняет расхождение, но это следует отметить.

Для параметризации модели мы хотели использовать значения из того же исследования и, следовательно, среднее значение 61.Использовалась 8% пиреноидная локализация Rubisco под LC, измеренная в этом исследовании. В добавленном параграфе (подраздел «Распространение ферментов цикла Кальвина-Бенсона») обсуждается возможность растворения.

Фактические значения были добавлены к тексту в разделе «Результаты» (подраздел «Распределение ферментов цикла Кальвина-Бенсона», последний параграф и подраздел «Моделирование», пятый параграф) и в разделе «Обсуждение» (первый параграф).

Рецензент № 3:

[…] Что нового в этой работе? Моя общая оценка такова, что нового не так много, и то, что нового, не так уж удивительно.Локализация всего набора ферментов CBC является новой, но было обнаружено, что большинство ферментов ограничены стромой тилакоида. Результаты подтверждают то, что ранее было известно из других исследований. Поскольку известно, что Рубиско находится в обоих местах, очевидно, что субстрат и продукты этого фермента должны будут обмениваться между компартментами.

1) Я не думаю, что кинетическое моделирование даст правильную информацию, потому что в нем отсутствуют важные известные регуляции (например, аллостерия, свет) и не параметризовано достаточным количеством данных.

Мы согласны с рецензентом в том, что массовое воздействие может быть не самой реалистичной кинетикой фермента, однако в отсутствие информации о кинетической форме потока (например, Михаэлиса-Ментен, степенной закон или другая особая форма) и допускать Систематическое исследование, мы стремились сосредоточиться на наиболее математически управляемом подходе, отсюда и использование кинетики массового действия.

Кроме того, каждая реакция разбита на элементарные реакции, в том числе прямое действие ферментов.Таким образом, этот подход может учитывать переменные скорости реакции в разных условиях из-за изменений в концентрациях ферментов.

Кроме того, мы хотели бы указать, что есть примеры хорошо изученных строго регулируемых метаболических процессов (например, цикл Кальвина-Бенсона), которые можно точно смоделировать кинетикой действия массы (с очевидными константами скорости, см. Подробное сравнение моделей Арнольда). и Николоски (2011, Trends in Plant Science).

Для оценки большего количества параметров (65 значений k и 40 констант диффузии) из стационарных измерений 11 общих концентраций метаболитов и 12 ферментов в 2 условиях, что, по моим расчетам, составляет 46 измерений.

Для уменьшения количества оцениваемых параметров использовали информацию о локализации фермента. На основе экспериментальных данных мы уменьшили количество констант диффузии с 40 до 2. Кроме того, количество реакций в пиреноиде адаптировано, например, в сценарии, где Рубиско является единственным ферментом в пиреноиде, диффузия разрешена для RuBP и Только PGA. Мы добавили предложение в подраздел «Моделирование влияния микрокомпартментации хлоропластов на общий анализ крови», чтобы прояснить это.

2) Отсутствие статистического согласия для 6/16 метаболитов предполагает, что модель (или измерения) неверны. Поэтому я не понимаю, почему можно доверять результатам модели.

Мы не согласны с комментарием рецензента о том, что модель неправильная. Подбор модели обычно подтверждается на основе общего значения хи-квадрат, которое обеспечивает достоверное соответствие анализируемым образцам. Таким образом, мы убеждены, что наша модель подходит для проверки гипотез.

Были рассчитаны индивидуальные значения хи-квадрат, поскольку мы хотели знать, какие метаболиты подходят лучше или хуже, и играют ли эти метаболиты определенную роль в моделируемых процессах.

Действительно, мы обнаружили, что метаболиты, участвующие в реакциях, для которых известно, что они не следуют кинетике массового действия, не подходят. Тем не менее, мы хотели бы подчеркнуть, что общие модели были статистически значимыми.

Мы надеемся, что рецензент согласится с тем, что для интересующего вопроса достаточно полного соответствия между предсказаниями модели и измерениями.

Как только экспериментальные результаты локализации известны, я не понимаю, почему моделирование должно включать транспортные реакции всех промежуточных продуктов и ферментов в обоих местах. Усилия по моделированию могли бы быть более целенаправленными, если бы субклеточные эксперименты сначала использовались в качестве ограничений, которые устранили бы множество транспортных и кинетических параметров.

Как было предложено рецензентом, мы действительно использовали экспериментальные данные, чтобы уменьшить количество модельных реакций, и обновили текст, чтобы прояснить это.

Термодинамический анализ, хотя и был правильным, не дал особого понимания. Какое значение имеют 2 фермента, имеющие положительный ∆G? На панели A TPI имеет положительное значение ∆G. Я думаю, что для анализа обратимости in vivo анализ метаболического потока с помощью 13C был бы более информативным.

Мы благодарим рецензента за признание этого момента. Соответственно обновили текст (подраздел «Два режима работы CBC»).

Анализ диффузии между компартментами важен, но довольно неясен.Каков расчетный градиент концентрации в подразделе «Механизмы транспорта метаболитов между микрокомпартментами» (кажется, вы указываете это в четвертом параграфе Обсуждения порядка 24 или 8 нМ)? Учитывая разумную оценку коэффициента диффузии малых молекул в воде, возможно ли, чтобы диффузия поддержала поток? Я сомневаюсь в логике вышеупомянутого абзаца.

Мы добавили значения, чтобы разница была видна непосредственно (подраздел «Механизмы транспорта метаболитов между микрокомпартментами»).

Тот факт, что концентрация снижается, не исключает облегченного переноса (т.е. не диффузии в объеме), но верно и обратное (т.е. подъем в гору требует затрат клеточной энергии). Например, обычно микробную культуру начинают с 30 г / л глюкозы (160 мМ), внутриклеточная концентрация определенно ниже, но это не означает, что диффузии достаточно для объяснения результатов! Безусловно, для прохождения через плазматическую мембрану необходим облегченный транспорт.Авторы правильно поняли суть упрощенного транспорта в Обсуждении, но результаты могут быть улучшены.

Мы согласны с рецензентом в том, что нисходящий градиент концентрации не означает непосредственно диффузию, и поэтому мы соответствующим образом обновили текст.

Мы улучшили использование диффузии в разделе результатов (подраздел «Механизмы транспорта метаболитов между микрокомпартментами»).

Заключение о жестком регулировании транспорта является ошибочным.Ваши усилия по моделированию обеспечивают устойчивое состояние, поэтому, конечно, скорость экспорта 3PGA должна уравновешивать импорт RuBP в 2 раза. Вы доказываете то, что вы предполагаете. Где доказательства регулирования, особенно транспорта.

Рецензент прав, это наблюдение тривиально, поэтому мы решили удалить это предложение.

Влияние потока на образование дефектов и накопление повреждений в Cu и Fe в условиях, подобных IFE

Образование и накопление радиационных повреждений в твердых телах можно разделить на два этапа.На этапе производства падающая частица постепенно отдает свою кинетическую энергию атомам решетки в виде энергетической отдачи. Они передают свою энергию, генерируя вторичную отдачу и отдачу более высокого порядка, что приводит к каскаду столкновений смещения. Результатом этого этапа в масштабе времени от нескольких до 100 пикосекунд является совокупность точечных или кластерных дефектов, известных как первичное состояние повреждения. На втором этапе, который может длиться несколько секунд, дефекты, которые переживают рекомбинацию в своем зарождающемся каскаде, мигрируют на большие расстояния, взаимодействуя с микроструктурой.Эти свободно мигрирующие дефекты (FMD) ответственны за изменения макроскопических свойств металлов при облучении, такие как набухание пустот, охрупчивание, радиационно-усиленная диффузия и т. Д. Такие изменения механических свойств чаще всего являются пагубными и серьезно ограничивают гибкость материалов. выбор и рабочая температура при проектировании термоядерной электростанции. В большинстве условий, таких как те, которые присутствуют в установке магнитной термоядерной энергии, или при бомбардировке нейтронами деления или расщепления, облучение происходит при определенной мощности дозы и температуре, но непрерывно.Однако в реакторе с инерционной термоядерной энергией (IFE) или при использовании импульсного источника нейтронов, такого как недавно предложенный Перкинсом [1], поток излучения является импульсным, и взаимодействие между температурой, потоком и частотой импульсов контролирует кинетику разрушения. накопление. Для достаточно низкой частоты импульсов и при повышенной температуре, когда дефекты быстро мигрируют, можно ожидать, что отжиг между импульсами может привести к значительному снижению скорости накопления повреждений по сравнению с тем, что наблюдается в условиях устойчивого состояния.С другой стороны, очень высокие потоки нейтронов в самом импульсе могут серьезно ограничивать рекомбинацию, что приводит к чрезвычайно высокой скорости накопления повреждений даже при повышенных температурах.

PvXwiki, wiki Guild Wars для сборок персонажей

Назначение

Этот проект существует для документирования эффекта Flux и определения того, какие сборки и стратегии затронуты (положительно или отрицательно).

Скачать все сборки, на которые существенно влияют потоки в годовом цикле, можно здесь.

Флюс

В обновлении от 28 апреля 2011 г. был добавлен глобальный PvP-эффект Flux. При этом был реализован ежемесячный цикл пассивных эффектов окружающей среды, влияющих на всех игроков на любой PvP-арене.Как указано в заметках разработчика, выпущенных параллельно с этим обновлением,

«Внедрение Flux — убедительный инструмент, который помогает нам поддерживать динамику наших конкурентных форматов, позволяя нам еще больше сбалансировать игру. Поскольку небольшие сдвиги в мета ожидаются от Flux к Flux, это позволяет нам лучше нацеливаться на чрезмерно проблемные сборки. Если мощные сборки могут процветать в неподходящей для них среде, мы можем пересмотреть навыки, чтобы привести их в соответствие. Мы хотим поощрять игровой процесс, в котором команда, которая побеждает, делает это, потому что она играла более умело.«.

Текущий эффект

Эффект: Кроткий должен унаследовать. Если у вас нет элитного навыка, у вас есть +2 ко всем атрибутам, +2 к регенерации здоровья и +1 к регенерации энергии.

Учитывая заявленную природу этого эффекта, определенное внимание заслуживают сборки, хранящиеся здесь, в PvXwiki, которые могут процветать в Flux сейчас и по мере его изменения. Ниже приведен обзор стратегий и навыков, на которые влияет эффект current Flux.

Список конкретных сборок, на которые влияет Flux, см. В категории Затронутые Meek Shall Inherit Flux.Добавьте в него сборки, пометив их шаблоном {{ Flux }} .

Положительно затронуты

• Любые сборки, в которых не используется элита.

Отрицательно затронутые

• Против сборок без элиты:
  • Повышение давления (незначительный недостаток).
  • Отрицание энергии строит.

Эффекты потоков в текущем годовом цикле

Исторические эффекты потока

• Одинокий волк: 28 апреля 2011 г.