结合光球磁场特征物理量的质子事件短期预报

利用描述太阳活动区光球磁场复杂性和非势性特征的三个物理量(纵向磁场最大水平梯度|▽_hB_z |_m, 强梯度中性线长度L, 孤立奇点数目η)建立了质子事件短期预报模型, 验证了磁场特征物理量对质子事件短期预报的有效性. 目前已建立或使用的太阳质子事件短期预报模型中仍然没有正式将磁场特征物理量作为预报因子. 由于太阳质子事件是小概率事件, 其物理产生机制尚不完全清楚, 这些预报模型往往存在虚报率偏高或报准率偏低的问题. 本文试图将原有质子事件模型所用的传统因子与磁场特征物理量结合起来, 利用神经网络方法建立一个更为有效的质子事件短期预报模型. 利用1997--2001年的训练数据集1871个样本建立了输入层为传统预报因子的模型A以及输入层为传统预报因子和磁场特征物理量的模型B. 通过对2002--2003年973个样本的测试数据集进行模拟预报发现, 模型A与B在具有相同质子事件报准率的情况下, 模型B的虚报率明显降低. 这进一步验证了磁场特征物理量在质子事件短期预报中的作用, 进而可以加强对太阳质子事件的实际预报能力.      

一种新的太阳质子事件警报方法的探讨

本文分析了第21太阳活动周后半期的太阳质子耀斑硬X射线辐射资料, 发现它们的峰值流量、积分流量、上升沿斜率、X光子的最高能量和持续时间等物理参数之间有着不同于非质子耀斑的相关性。据此, 本文采用模糊聚类分析法, 对21太阳活动周期间(1980.2—1986.2)的质子事件进行预报试验。其报准率为88.5%, 虚报率为53.1%, 漏报率为11.5%。本文提供了基于X射线辐射特征的太阳质子事件警报的新途径和方法。      

神经网络方法在太阳质子事件短期预报中的应用

在大量统计结果的基础上,深入研究了太阳质子事件预报机理．总结了质子事件爆发与太阳活动区面积、位置、McIntosh结构、磁结构以及前两天活动区爆发耀斑事件数目之间的关系．然后,在神经网络的基础上建立了太阳质子事件短期预报模型,并对2000年以后12个未参加训练的样本进行测试,结果对事件预报的准确率为83％．此外,我们还利用该模型对2002年1-4月发生的几次质子事件进行了预报试验,结果发现,这期间发生的6次事件都被预报．其中3次质子事件系统预报提前了3天,两次事件预报提前了2天,一次事件提前1天预报．     

太阳光球磁场特征物理量在质子事件短期预报中的应用

利用SOHO/MDI全日面纵向磁图, 计算了三个描述太阳活动区磁场复杂性和非势性的特征物理量, 即纵向磁场最大水平梯度Bz, 强梯度中性线长度L, 孤立奇点数目η. 为检验太阳光球磁场特征在质子事件短期预报中是否有效, 采用BP神经网络方法, 建立了基于这三个磁场特征物理量简单的太阳质子事件短期(24h)预报模型. 模 型在对2002年和2003年连续两年的样本检测中, 有很高的准确率(2002年和2003年 分别为90 %, 87.54 %)和较高的 质子事件报准率(2002年和2003年分别为60 %, 75 %),从而为光球磁场特征物理量作为质子事件预报的有效因子提供了依据.      

太阳质子耀斑的一个统计性质

本文研究太阳质子耀斑相对于太阳光球大尺度平均磁场中性线的分布, 给出一个新得到的质子耀斑的统计性质。研究太阳质子事件及其源耀斑的统计性质, 是太阳物理和空间物理学的重要前沿课题。从太阳活动预报及地球空间环境预报研究的角度看, 一个重要的问题是质子耀斑在      

联合太阳和行星际物理参数预测行星际激波能否到达地球

选取第23太阳活动周（1997—2006年）期间542例由太阳爆发活动驱动的行星际激波事件,分析确定了太阳源头和行星际空间中影响行星际激波能否到达地球轨道的关键物理参数;在此基础上,建立了预测行星际激波能否到达地球的新预报模型（EdEaSPM）. 回溯预报结果表明,EdEaSPM模型的预报成功率约为66%,略高于国际一流预报模型的预报成功率;EdEaSPM模型的虚报率未超过50%,改善了当前国际主流模型虚报率较大的情况;对于偏度指标,虽然当前所有模型的偏度值均大于1,但EdEaSPM模型的偏度值最接近于1且明显小于其他模型的偏度值;EdEaSPM模型的其他评价指标也都高于国际主流模型的相应指标. 此外,选取2012年期间的激波事件对EdEaSPM模型进行了预报检验,预测结果与实际情况吻合. EdEaSPM模型不仅能够提前约1～3天进行预报,而且预报效果与国际一流模型具有可比性,尤其是在提高预报成功率及降低虚报率方面具有一定优势.      

太阳质子事件预报和射电Ⅰ型噪暴

太阳是一个异常活跃的天体,其爆发过程会对地球周围空间环境产生重要影响. 通常,单个高能质子即足以引起飞行器中微电子器件出现异常,因此太阳质子事件预报是空间天气预报的重要内容. 关于预报模型的参数选择尚有值得改进之处. 研究认为,Ⅰ型噪暴与日冕加热磁重联具有密切关系,可以作为预报参数. 通过两个典型太阳爆发事件的详细资料分析,说明了Ⅰ型噪暴与质子事件及CME的相关性.      

太阳质子事件对太阳同步轨道空间辐射环境影响分析

介绍了南大西洋异常区的辐射环境及其特点，重点研究了发生于2000年7月14日的太阳质子事件对太阳同步轨道空间环境造成的影响，太阳质子事件期间，抵达近地空间的高能电子、质子及重离子对太阳同步轨道空间环境造成剧烈地扰动，并且不同种类不同能量的粒子扰动特征不尽相同。     

基于PCA方法对太阳活动区主要参量的分析

太阳耀斑与太阳质子事件的发生通常与太阳活动区存在非常密切的关系, 对这种关系的深入分析有助于太阳耀斑和太阳质子事件预报模型的建立. 本文利用主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)方法对1997-2010年太阳质子事件所在活动区的主要参量进行分析, 选取的参量包括黑子磁分类、 McIntosh分类、太阳黑子群面积、10.7 cm射电流量、耀斑指数、质子耀斑位置和软X射线耀斑强度. 结果得到81个太阳活动主成分得分值排序(得分值代表每个事件的强弱), 与太阳质子事件峰值流量、太阳黑子年均值以及10.7 cm射电流量年均值的对比显示相似度非常高, 表明主成分得分值一定程度上可以反映太阳活动的强弱规律.      

太阳质子耀斑X射线辐射特征及质子事件警报

太阳质子耀斑X射线辐射特征的研究, 为太阳质子事件的警报提供一个重要的途径和方法。本文分析了第21周太阳活动峰年(1977—1986)期间质子耀斑和相应的GOES和SMM卫星观测的X射线辐射资料, 结果表明:大部分质子耀斑的硬X射线峰值流量F_HX≥104s/c;积分流量F₀≥106counts;硬X射线辐射到达峰值时间T_R≥100s;持续时间T_D≥103s;X光子最高能量E_x≥300keV;平均能谱指数√r≤3.5;高能时延T_L≥10s。利用这些X射线暴的特征参数, 对第21周峰年大质子事件作警报检验, 结果是:报准率为94％, 虚报率为40％。      

Development of New Capabilities Using Machine Learning for Space Weather Prediction

With the development of space exploration and space environment measurements, the numerous observations of solar, solar wind, and near Earth space environment have been obtained in last 20 years. The accumulation of multiple data makes it possible to better use machine learning technique, which has achieved unforeseen results in industrial applications in last decades, for developing new approaches and models in space weather investigation and prediction. In this paper, the efforts on the forecasting methods for space weather indices, events, and parameters using machine learning are briefly introduced based on the study works in recent years. These investigations indicate that machine learning, especially deep learning technique can be used in automatic characteristic identification, solar eruption prediction, space weather forecasting for solar and geomagnetic indices, and modeling of space environment parameters.      

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。      

Application of support vector machine combined with K-nearest neighbors in solar flare and solar proton events forecasting

The support vector machine (SVM) combined with K-nearest neighbors (KNN), called the SVM-KNN method, is new classing algorithm that take the advantages of the SVM and KNN. This method is applied to the forecasting models for solar flares and proton events. For the solar flare forecasting model, the sunspot area, the sunspot magnetic class, and the McIntosh class of sunspot group and 10 cm solar radio flux are chosen as inputs; for the solar proton event forecasting model, the inputs include the longitude of active regions, the flux of soft X-ray, and those for the solar flare forecasting model. Detailed tests are implemented for both of the proposed forecasting models, in which the SVM-KNN and the SVM methods are compared. The testing results demonstrate that the SVM-KNN method provide a higher forecasting accuracy in contrast to the SVM. It also gives an increased rate of ‘Low’ prediction at the same time. The ‘Low’ prediction means occurrence of solar flares or proton events with predictions of non-occurrence. This method show promise for forecasting models of solar flare and proton events.     

利用质子强度变化对太阳质子事件进行短期预报方法初步研究

采用GOSE-10卫星4～9 MeV(P2),9～15 MeV(P3),15～40 MeV(P4),40～80 MeV(P5)能段上的质子通量数据,结合质子能谱,对太阳质子事件发生前各能谱参数的变化特征进行分析,详细介绍利用能谱参数的变化特征及能量E>10 MeV的质子通量数据对太阳质子事件进行预报的新方法,并运用这种方法对2002-2006年期间太阳质子事件进行了预报.预报结果显示,预报提前量最多达到100 h以上,对质子事件的报准率达97.5%,预报方法具备一定的有效性和实用性.      

Advances in modeling gradual solar energetic particle events

Solar energetic particles pose one of the most serious hazards to space probes, satellites and astronauts. The most intense and largest solar energetic particle events are closely associated with fast coronal mass ejections able to drive interplanetary shock waves as they propagate through interplanetary space. The simulation of these particle events requires knowledge of how particles and shocks propagate through the interplanetary medium, and how shocks accelerate and inject particles into interplanetary space. Several models have appeared in the literature that attempt to model these energetic particle events. Each model presents its own simplifying assumptions in order to tackle the series of complex phenomena occurring during the development of such events. The accuracy of these models depends upon the approximations used to describe the physical processes involved in the events. We review the current models used to describe gradual solar energetic particle events, their advances and shortcomings, and their possible applications to space weather forecasting.     

A first step towards proton flux forecasting

We present a preliminary version of a potential tool for real time proton flux prediction which provides proton flux profiles and cumulative fluence profiles at 0.5 and 2 MeV of solar energetic particle events, from their onset up to the arrival of the interplanetary shock at the spacecraft position (located at 1 or 0.4 AU). Based on the proton transportation model by Lario et al. [Lario, D., Sanahuja, B., Heras, A.M. Energetic particle events: efficiency of interplanetary shocks as 50 keV E < 100 MeV proton accelerators. Astrophys. J. 509, 415–434, 1998] and the magnetohydrodynamic shock propagation model of Wu et al. [Wu, S.T., Dryer, M., Han, S.M. Non-planar MHD model for solar flare-generated disturbances in the Heliospheric equatorial plane. Sol. Phys. 84, 395–418, 1983], we have generated a database containing “synthetic” profiles of the proton fluxes and cumulative fluences of 384 solar energetic particle events. We are currently validating the applicability of this code for space weather forecasting by comparing the resulting “synthetic” flux profiles with those of several real events.     

Significant proton events of solar cycle 22 and a comparison with events of previous solar cycles.

The sun has produced several high energy and large fluence solar proton events during solar cycle 22. This recent activity is similar to activity that occurred in the 19th solar cycle before the advent of routine space measurements. In a review of the recent events and a comparison with significant solar proton events of previous solar cycles, it appears that the 20th and 21st solar cycles were deficient in the total fluence of solar particles as detected at the earth. Therefore, when models of maximum solar proton fluxes to be encountered for deep space missions are developed, solar proton data acquired during the present solar cycle should be incorporated.     

太阳质子通量模型研究

太阳质子事件对航天活动构成重要威胁, 预测一定时期内太阳质子通量对航天器抗辐射加固设计有重要的指导意义. 在第20至23太阳活动周的太阳质子事件数据统计分析的基础上, 建立了一个针对 E>10 MeV和 E>30 MeV太阳质子通量的新模型. 新模型与目前航天工程中常用的JPL模型相比较, 引入了太阳活动性对质子事件发生概率的影响因素, 能够评估不同太阳活动水平下的质子通量, 其结果更符合质子事件的分布特征.      

太阳活动突发过程对临近空间大气影响的模拟

空间天气对地球及近地空间具有重要影响,大的空间天气事件对中上层大气动力学和成分具有不同的影响。利用全大气耦合模式WACCM,针对太阳耀斑、太阳质子、地磁暴三类事件,以太阳活动平静期2015年5月10-14日的GEOS-5数据为模式背景场,通过F_10.7、离子产生率、Kp及Ap指数设置,分别模拟三类事件对临近空间大气温度、密度和臭氧的影响。结果表明耀斑事件在三类事件中对临近空间大气温度和密度的影响最为显著。平流层大气温度增加是由耀斑辐射增强引起平流层臭氧吸收紫外辐射发生的光化学反应所致,耀斑事件引起平流层和低热层温度增加约为2～3 K,低热层大气相对密度增加在6%以内;太阳质子事件及磁暴事件主要影响低热层,但太阳质子事件和磁暴事件对低热层温度扰动不大于1 K。