GRAPES‑3 뮤온 망원경을 이용한 대기 온도·태양풍 자기장 실시간 모니터링

초록

GRAPES‑3 뮤온 망원경이 22년(2001‑2022) 동안 측정한 1 GeV 이상 뮤온 흐름을 대기 상층 온도와 L1점의 태양풍 자기장(B)과 연계해 분석하였다. Fast Fourier Transform 기반의 반복 적합법으로 온도 계수 α_T = ‑0.2241 % K⁻¹, 자기장 계수 γ_M = ‑0.574 % nT⁻¹를 얻었으며, 이를 통해 뮤온 데이터만으로 상층 온도를 10 % 이내, IMF를 6 % 이내 정확도로 실시간 추정할 수 있음을 보였다.

상세 분석

이 연구는 인도 오티에 위치한 GRAPES‑3 대형 뮤온 망원경이 제공하는 초고통계(하루 약 4 × 10⁹ 뮤온) 데이터를 활용해 대기 상층 온도와 L1점 태양풍 자기장의 변동을 동시에 정량화한 최초 사례라 할 수 있다. 우선 압력 보정(β = ‑0.128 % hPa⁻¹)을 적용한 뒤, NASA MERRA‑2의 22개 기압층 온도 데이터를 가중 평균해 유효 온도 T_eff을 정의하였다. 여기서 가중치는 대기 깊이 x에 대한 지수 감쇠 exp(‑x/λ)로, λ는 하드론 감쇠길이(본 연구에서는 120 g cm⁻²)이다. 이렇게 얻은 T_eff은 실제 뮤온 생성 고도(6‑30 km)와 일치하도록 설계돼, 온도 변화가 뮤온 감쇠에 미치는 영향을 직접 반영한다.

다음으로 IMF 데이터는 ACE·WIND의 3시간 평균값을 사용했으며, 뮤온 흐름에 대한 장기 변동(태양 주기, Forbush 감소 등)을 분리하기 위해 60일 이동 평균을 적용했다. 핵심 분석은 FFT 기반의 좁은 밴드패스 필터를 이용해 연간 주기와 그 고조파를 추출하고, 온도와 자기장 두 변수의 선형 계수를 동시에 추정하는 반복 적합(iterative fitting) 절차다. 이 과정에서 온도와 IMF의 스펙트럼이 서로 겹치는 주파수 대역을 최소화함으로써 상관관계에 의한 편향을 억제한다.

결과적으로 얻어진 온도 계수 α_T = ‑0.2241 % K⁻¹는 통계오차 ±0.0003 % K⁻¹와 시스템오차 ±0.0220 % K⁻¹를 갖는다. 이는 기존 저에너지 뮤온 실험(예: MACRO, MINOS)에서 보고된 양의 온도 계수와 부호가 반대임을 확인한다. GRAPES‑3이 검출하는 저에너지(≈ few GeV) 뮤온은 대기 상층에서의 팽창으로 인한 경로 길이 증가와 그에 따른 뮤온 붕괴 확률 증가가 지배적이기 때문이다. 반면 자기장 계수 γ_M = ‑0.574 % nT⁻¹(통계오차 ±0.027 % nT⁻¹, 시스템오차 ±0.011 % nT⁻¹)는 IMF 강도가 약해질수록 뮤온 흐름이 증가한다는, 즉 태양풍 자기장이 GCR 전파를 억제하는 효과를 반영한다. λ 값을 80‑180 g cm⁻² 범위로 변동시켜도 두 계수는 크게 변하지 않아, 결과의 견고성을 입증한다.

이러한 계수를 이용하면, 실시간으로 측정된 뮤온 비율만으로 T_eff을 약 10 % 정도, IMF를 약 6 % 정도 정확도로 추정할 수 있다. 이는 기존 위성 기반 온도·자기장 관측이 제한된 시간·공간 해상도와 비교했을 때, 지상 뮤온 관측이 제공할 수 있는 보완적·연속적 모니터링 가능성을 시사한다. 또한, 장기 22년 데이터는 3개의 태양 주기 전반에 걸친 온도·자기장 상관관계를 보여, 향후 태양 활동 예측 및 기후 모델링에 활용될 수 있다.