太阳X射线耀斑活动区的一些特征

对ISEE-3人造卫星在1980年5月—1981年8月中,观测到的48个X射线耀斑进行了分析,发现其中有1/3是在6个活动区中重复爆发的.研究这部分X射线耀斑的物理性质与所在活动区的黑子面积、活动区类型及磁结构的关系,得到了一些结果:(1)发生在同一活动区中的X射线耀斑,其硬X射线峰值积分流量及谱硬度与活动区黑子面积成正相关;(2)多次爆发X射线耀斑的活动区全部具有δ型磁结构;(3)发生在不同活动区中的X射线耀斑,其物理特征与所在活动区的面积大小无明显关系.由此可以认为,活动区磁场梯度的大小,亦即活动区电流的大小,在爆发耀斑的过程中具有决定性作用.此外,还用电流环模型从理论上讨论了上述特征.     

太阳活动区磁场扭绞与耀斑产率

本文以1972年10月的太阳活动区McMath 12094为范例, 研究了活动区磁场扭绞与耀斑产率的关系.先在常α无力场模型假定下, 以观测到的活动区光球磁场为边值, 对活动区在日面中心附近4天(10月28—31日), 推算出代表活动区磁场平均扭绞程度的无力因子α, 从而外推出活动区在这4天的三维磁力线形态.然后以这些资料为基础, 进一步讨论了活动区磁场演化特征, 磁场扭绞与耀斑产率的关系, 并且近似用单极场模型估算了通过活动区前导大黑子A的电流、电流密度以及因大黑子逆时针旋转造成磁场扭绞所贮存的能量.本文主要结论为:(1)活动区McMath 12094从10月27日起保持较强扭绞, 10月30日达到极大, 10月31日后扭绞减弱.活动区磁场扭绞的主要原因是光球中的磁流体力学作用所导致的前导大黑子A的逆时针旋转。(2)代表活动区磁场平均扭绞程度的无力因子α与活动区耀斑产率同步变化, 表明活动区磁场扭绞与耀斑产率成正相关.(3)通过活动区前导大黑子A的本影电流为4.3—6.6×1012A, 因扭绞产生的自由能贮存为0.44—1.11×1032erg.活动区中的电流密度达到0.96—1.47×10A·m-2.这样高的电流密度可能是该活动区高耀斑产率的重要原因.      

太阳黑子自动识别与特征参量自动提取

日面上黑子数目反映了太阳活动水平的高低.黑子形态的复杂性和磁场的非势性与太阳活动爆发密切相关.随着高时空精度的太阳观测数据量的急剧增长，快速准确地自动识别日面上的黑子以及对黑子群特征自动提取已成为太阳活动预报的现实需求.本文针对SDO/HMI的活动区白光数据，利用数学形态法开展黑子自动识别研究，并在黑子识别基础上对黑子群的面积和黑子数进行了计算.通过对利用2011-2017年HMI活动区数据计算得到的黑子群面积和黑子数与NOAA/SWPC发布的活动区相应参量进行比较，发现本文计算结果与SWPC发布数据的变化趋势基本一致，相关性较好.其中黑子群面积的相关系数为0.77，黑子数的相关系数为0.79.研究结果表明，利用本文方法对SDO/HMI数据进行处理，能够得到高时间分辨率的黑子群特征参量，可为太阳活动预报提供及时准确的输入.      

太阳冲浪的可能机制

本文综合了冲浪的主要观测特征,特别是冲浪活动区的磁特征;利用等离子体动力箍缩理论及Petschek机制,提出太阳冲浪的一种可能机制:活动区磁流的脉冲式浮现-等离子体的周期性动力箍缩-活动区磁场的快速湮灭-冲浪等离子体抛射.这个机制能较好地解释太阳冲浪的重复性及其它重要物理性质.      

基于SDO/HMI全日面实时磁图的活动区自动识别

太阳活动区是太阳活动的主要发生源区，活动区的形态、结构、特征是预报太阳爆发的主要依据.因此，活动区的识别是实现太阳爆发预报的前提.SDO/HMI能够提供连续、高时空精度的全日面光球观测图像.参照文献[1]SOHO/MDI综合磁图中活动区的自动识别方法，利用实时可得的HMI全日面磁图，通过阈值法、数学形态法和区域增长法相结合的方式，开展了活动区的快速自动识别研究.将2010—2018年的自动识别结果与NOAA/SWPC每日发布的活动区结果进行比较发现:通过磁图自动识别的活动区数目与SWPC活动区数目整体变化趋势基本一致，两者的相关系数为0.87；从活动区整体标识的数目上来看，通过磁图自动识别的活动区数目少于SWPC发布的结果.未被自动标识的活动区主要为面积小、磁场弱且磁类型简单的活动区，引发太阳爆发的可能性极小，因此不会对太阳爆发的实际预报产生影响.本文的研究方法和结果能够为太阳活动预报提供实时的活动区数据，加速太阳爆发预报模型的实际应用.      

1986年2月太阳的高活动I活动区4711的演化和特征

本文使用太阳黑子、磁场、Hα色球、10.7cm射电及软X射线流量等观测资料,对太阳活动谷期的高活动区4711(SESC编号)从光球、色球和日冕三个方面做了综述.指出该活动区演化过程的特征是:(1)黑子群在主要发展阶段呈一个紧密的结构复杂的强磁区;(2)两次大的太阳爆发均发生在黑子群面积衰减阶段的初期;(3)黑子群的转动可能是活动区日冕加热和耀斑活动的主要供能机制;(4)色球暗条的频繁活动是爆发的先兆;(5) 10.7cm射电辐射和软X射线辐射的逐日流量有彼此不重合的双峰.      

1996-2008年期间活动区与耀斑活动的特征分析

在1996—2008年期间,可见日面共出现3067个活动区,其中活动区面积S满足10μh≤S≤90μh(μh为太阳半球面积的百万分之一)的活动区数量占活动区总数的58.52%,100μh≤S≤490μh的活动区数量占活动区总数的31.43%,而S≥500μh的活动区数量仅约占活动区总数的6%,S≥1000μh的活动区数量仅约占活动区总数的1%,面积为0的活动区约占活动区总数的4%.1996—2008年期间,除面积低于50μh的活动区外,不同面积活动区的数量占该年活动区总数比例的最大值通常都在太阳活动峰年之后,即相对太阳黑子数平滑月均值都有一定的延迟.在1997—2008年期间,至少能够产生一个A级耀斑的活动区数量为1408个,而在此期间,共产生了7706个C级耀斑、1141个M级耀斑和110个X级耀斑.C级耀斑在1~8A波段流量的积分值为22.711 J·m~(-2),M级耀斑在1~8 A波段流量的积分值为29.443 J·m~(-2),X级耀斑在1~8 A波段流量的积分值为36.178 J·m~(-2).第23太阳活动周期间,南半球的耀斑活动比北半球强.     

基于长短期记忆神经网络的太阳耀斑短期预报

提出了一个基于长短期记忆神经网络的耀斑预报模型,利用过去24 h太阳活动区的磁场变化时序构建样本,通过长短期记忆神经网络对磁场特征时序演化进行分析,预报未来48 h内是否发生≥M级别耀斑事件。使用的数据集为2010年5月到2017年5月所有活动区样本,选取了SDO/HMI SHARP的10个磁场特征参量。在建模过程中通过XGBoost方法选取权重、增益率和覆盖率均较高的6个特征参量作为输入参数。通过测试对比,模型的虚报率和准确率与传统机器学习模型相近,报准率和临界成功指数分别为0.7483和0.7402,优于传统机器学习模型。模型总体效果优于传统机器学习模型。      

AR5395活动区演化的周期性

观测资料分析表明,AR5395活动区演化具有周期性的特征,软X射线峰值流量F变化周期为24.3小时,X射线耀斑出现率N_x,具有12.2小时的周期性,活动区黑子群面积S_x的变化呈现24.4小时的周期。这3个周期变化量的相位关系表明:(1)X级耀斑往往发生在黑子面积减小的位相;(2)在1个周期内,黑子群面积达到最大值约需16小时,恢复到大耀斑前水平约需8小时;(3)在X级大耀斑前约12小时,小级别耀斑出现率达到峰值。分析显示,AR5395活动区似乎工作于大耀斑能量储存—释放—储存周期性循环的极限状态之中。      

W33B的羟基脉泽辐射

使用两个跃迁频率,观测W33B的OH分子左右圆偏振的脉泽辐射.从左右圆偏振谱的Zeeman速度分裂,导得脉泽活动区的磁场大约为5mG.采用均匀抽运,完全饱和辐射的球模型,估计脉泽活动区的原恒星物质的氢分子数密度为3×107cm-3.