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.     

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．     

基于集成学习的太阳质子事件短期预报方法

太阳质子事件是一种由太阳活动爆发时喷射并传播到近地空间的高能粒子引起的空间天气现象。这些高能粒子会对航天器和宇航员产生严重危害,对太阳质子事件进行准确的短期预报是航天活动灾害预防的重要内容。针对当前主要预报模型中普遍存在的高虚报率问题,提出了一种基于集成学习的太阳质子事件短期预报方法,利用第23个太阳活动周数据,建立了一种集成8种机器学习模型的太阳质子事件短期预报系统。实验结果表明,本文方法在取得了80.95%的报准率的同时,将虚报率降低至19.05%,相比现有的预报系统具有较为明显的优势。     

太阳质子事件中短期预报模型研究

太阳质子事件通量的预测对航天器抗辐射加固设计和航天员出舱活动具有非常重要的意义.针对一年以下的航天任务,利用经验统计方法,确认太阳活跃年和太阳平静年期间,1——365天不同时间段内 > 10MeV,> 30MeV和 > 60MeV的太阳质子事件积分通量符合对数正态分布,且通量对数的标准偏差σ和期望值μ随任务期时间的变化满足对数函数形式.以此为基础,构建太阳质子通量的中短期预报模型.该模型能够针对太阳活跃年和太阳平静年,给出一定置信度下1——365天不同时间内 > 10MeV,> 30MeV和 > 60MeV的质子事件通量分布,从而为执行中短期航天任务提供太阳质子事件通量的预测,以规避不必要的风险.     

利用神经网络预报太阳质子事件后的地磁扰动

通过分析几十个典型太阳质子事件表明,具有以下特征的质子事件其后1－3天内一般有强烈地磁扰动发生：1．质子耀班级别和亮度较大（3B以上）;2．质子通量在上升阶段增加很快,而在下降阶段相对来说衰减也很快（尤其是在峰值附近）;3．电子通量远远大于质子通量并且和质子通量有相似的变化规律．在此基础上,利用神经网络预报太阳质子事件发生后3天内地磁扰动的趋势．     

应用BP神经网络针对高通量质子事件的通量数值预报

质子事件的爆发与太阳软X射线辐射有着很强的相关性,利用GOES卫星的1～8 (A)波段和0.5～4 (A)波段的软X射线数据,选取一些特征参量验证该相关性并应用到质子事件短期预报中.在当前质子事件传输物理机制不完全明确的情况下,在现有的预报质子事件有无的模型基础上,利用BP神经网络,根据软X射线通量水平等预测事件质子峰值通量水平,再对训练后的网络进行检验,检验预测所得结果与实际探测值误差小于一个量级,具备一定实用意义.      

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.     

太阳质子事件与微波爆发的某些特征

选用NOAA提供的太阳质子事件表以及SGD发表的与其相关的射电多波段的观测资料进行了统计分析,试图从厘米波,毫米波爆发与质子事件的关系上寻找规律,从而获得一些有意义的结果.      

相似预报法在电离层TEC短期预报中的应用

引入相似离度衡量样本间的相似程度, 并利用相似预报法对厦门一个GPS台站2004年电离层TEC观测数据进行了24,h预报试验. 结果表明, 预报相对误差与地磁活动水平密切相关, 地磁扰动条件下相对误差明显高于地磁平静时刻; 预报相对平均误差为18.022%, 地磁扰动时为44.896%, 地磁平静条件下为11.676%; 预报相对误差在10%, 20%, 30%, 40%以内的累积比例分别为38.209%, 65.075%, 84.984%,90.448%. 如果使用中纬地区或地磁平静期间的电离层TEC数据, 预报效果会更好.     

由太阳爆发事件特征预报地磁暴方法研究

CME是非重现性地磁暴的诱因,通过对太阳耀斑爆发活动的特征与可能引起地磁活动的CME进行统计分析,发现太阳耀斑的强度、位置、持续时间以及耀斑所伴随的太阳质子事件和行星际高能质子通量的增长与CME的特征及可能产生的地磁扰动有着密切的关系.在对数据分析的基础上,建立了基于人工神经网络的预报模式,对太阳耀斑爆发活动所引起的地磁扰动的发生及Ap指数进行了预报,取得了较好的结果.     

The method for predicting solar proton events

Dynamic processes in the interplanetary space have been investigated using time variations in time parameters of the cosmic-ray rigidity spectrum. Change of heliosphere electromagnetic characteristics has been found out to precede sporadic phenomena on the Sun. In particular, it is shown that sporadic phenomena are followed by generation of local polarization electric fields, decrease of the magnetic-field strength in small-scale heliospheric structures, and increase of the potential difference between the pole and the plane of the ecliptic. These features allow prediction of solar proton events in advance (from several hours to several tens of hours) with a high degree of confirmation.     

太阳质子事件警报

采用人工神经网络预报方法,利用太阳耀斑的日面位置、X射线辐射的峰值流量及其上升时间、2695MHz和8800MHz微波辐射的半积分流量等5个物理参量,提出了一个新的太阳质子事件警报方案,预报太阳质子事件的发生及其流量和时间．该方案在本文检验中达到93．75％的预报准确率．     

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     

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.     

Correlation between solar flare productivity and photospheric vector magnetic fields

Studying the statistical correlation between the solar flare productivity and photospheric magnetic fields is very important and necessary. It is helpful to set up a practical flare forecast model based on magnetic properties and improve the physical understanding of solar flare eruptions. In the previous study ([Cui, Y.M., Li, R., Zhang, L.Y., He, Y.L., Wang, H.N. Correlation between solar flare productivity and photospheric magnetic field properties 1. Maximum horizontal gradient, length of neutral line, number of singular points. Sol. Phys. 237, 45–59, 2006]; from now on we refer to this paper as ‘Paper I’), three measures of the maximum horizontal gradient, the length of the neutral line, and the number of singular points are computed from 23990 SOHO/MDI longitudinal magnetograms. The statistical relationship between the solar flare productivity and these three measures is well fitted with sigmoid functions. In the current work, the three measures of the length of strong-shear neutral line, total unsigned current, and total unsigned current helicity are computed from 1353 vector magnetograms observed at Huairou Solar Observing Station. The relationship between the solar flare productivity and the current three measures can also be well fitted with sigmoid functions. These results are expected to be beneficial to future operational flare forecasting models.     

Statistical properties of the most powerful solar and heliospheric disturbances

We present and discuss here the first version of a data base of extreme solar and heliospheric events. The data base contains now 87 extreme events mostly since 1940. An event is classified as extreme if one of the three critical parameters passed a lower limit. The critical parameters were the X-ray flux (parameter R), solar proton flux (parameter S) and geomagnetic disturbance level (parameter G). We find that the five strongest extreme events based on four variables (X-rays SEP, Dst, Ap) are completely separate except for the October 2003 event which is one the five most extreme events according to SEP, Dst and Ap. This underlines the special character of the October 2003 event, making it unique within 35 years. We also find that the events based on R and G are rather separate, indicating that the location of even extreme flares on the solar disk is important for geomagnetic effects. We also find that S = 3 events are not extreme in the same sense as R > 3 and G > 3 events, while S = 5 events are missing so far. This suggests that it might be useful to rescale the classification of SEP fluxes.