太阳风对流效应对CME渡越时间的影响

基于Gopalswamy预报日冕物质抛射（CME）渡越时间的经验模型,选取1996-2007年间52个与地磁效应Dst<-50nT相关的CME事件以及10个引起特大磁暴（Dst<-200nT）的CME事件,结合ACE卫星在1AU处的太阳风观测资料,分析背景太阳风对流效应对CME到达1AU处渡越时间预报的影响.对于52个CME事件,考虑太阳风对流效应的影响后,预报的标准偏差由16.5h降为11.4h,修正后的误差分布趋向于高斯分布,并且68%事件的预报误差小于15h.对于10个引起特大磁暴的CME事件,考虑太阳风对流效应的影响后,预报的标准偏差由10.6h降低到6.5h,其中6个事件的预报误差小于5h.研究结果表明,对于CME事件,考虑背景太阳风对流效应的影响可以降低预报CME渡越时间的标准偏差,说明太阳风对流效应对预报CME事件渡越时间具有重要作用.      

GEO轨道相对论电子日积分通量预报统计建模

基于辐射带相对论电子哨声波局地加速理论,将地磁AE指数作为源电子通量和通量各向异性的指标,将地磁Dst指数作为损失机制的指标,利用滑动窗口线性滤波器方法,建立了一个地球静止轨道大于2MeV相对论电子预报模型.利用该模型开展了2000-2009年地球静止轨道相对论电子通量预报试验.研究发现,这10年总预报效率为0.818,2003年的预报效率（0.633）最低,2009年的预报效率（0.856）最高.模型预报效果与持续模型相比有很大提高,略低于利用太阳风参数作为输入的同类预报模型的预报效果.这说明即使在缺少太阳风参数的情况下,该模型利用地磁扰动参数也能取得较好的预报效果.当模型输入参数增加了太阳风速度时,即综合考虑了行星际扰动和磁层扰动对辐射带粒子加速过程的影响,模型逐年的预报效率进一步提升.其中,2005年的预报效率提升了9.5%,这10年的总预报效率增加到0.848,预报值与实测值之间的线性相关系数为0.918,均方根误差为0.422.      

WSA太阳风经验模型及其应用

Wang-Sheely-Arge （WSA）模型是对准稳态太阳风的经验和物理相结合的描述,其利用观测的日面磁图作为输入,可以提前3到4天预测L1点处的太阳风速度和行星际磁场极性.WSA模型是在WS模型的基础上经过若干改进形成的实时预报模式,之后又借鉴Distance from the Coronal Hole Boundary （DCHB）模型的参数,进一步改进了太阳风速度关系式,形成了目前常见的形式.WSA经验模型由日冕磁场模型、太阳风速度关系式和一维运动学模型三部分组成.在实际应用过程中,基本步骤包括观测磁图预处理、日冕三维磁场反演、计算日冕磁场参数、计算太阳风的速度分布和将太阳风映射到1AU等环节.在发展过程中,WSA模型经历了一些细节上的调整变化,例如观测磁图数据的来源、日冕磁场模型的类型、经验速度关系中自由系数的取值等.许多研究对如何改善模型的预报效果进行了探索.      

利用锥模型反演CME三维参数

CME会影响近地空间环境,带来地磁扰动,预报其能否到达地球及何时到达地球具有重要的应用意义.受观测能力限制,通常根据CME在太阳附近的日冕仪投影观测信息,利用锥模型拟合得到三维参数,进而以经验预报或代入行星际传播过程模拟,预报CME的对地有效性.在拟合过程中,可以采取不同时刻日冕仪观测数据作为输入,也可以选择是否限定CME发生在耀斑附近进行拟合,这有可能得到截然不同的CME三维参数,从而严重影响CME的传播预报结果.本文选取一个全晕CME事件和一个偏晕CME事件,分析了不同的数据输入和拟合方式带来的CME三维参数拟合结果的变化,评估其对CME传播预报的影响.研究发现,不同的数据源和拟合方式得到的CME三维参数有较大差异,影响了CME对地有效性的预报.后续有必要通过统计分析,评估采用哪些输入数据、哪种拟合方式,对CME对地有效性的预报更准确.      

基于深度学习递归神经网络的电离层总电子含量经验预报模型

利用行星际太阳风参数与太阳活动指数、地磁活动指数、电离层总电子含量格点化地图数据,首次基于一种能处理时间序列的深度学习递归神经网络（Recurrent Neural Network,RNN）,建立提前24h的单站电离层TEC预报模型.对北京站（40°N,115°E）的预测结果显示,RNN对扰动电离层的预测误差低于反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network,BPNN）0.49～1.46TECU,将太阳风参数加入预报因子模型后对电离层正暴预测准确率的提升可达16.8%.RNN对2001和2015年31个强电离层暴预报的均方根误差比BPNN低0.2TECU,将太阳风参数加入RNN模型可使31个事件的平均预报误差降低0.36～0.47TECU.研究结果表明深度递归神经网络比BPNN更适用于电离层TEC的短期预报,且在预报因子中加入太阳风数据对电离层正暴的预报效果有明显改善.      

利用行星际监测数据进行地磁暴预报

利用全连接神经网络方法应用于地磁Dst指数的预报中.对ACE卫星探测的太阳风和行星际磁场及其变化对未来几小时的Dst指数的影响进行了统计分析,发现在这些行星际实测参数中,对Dst指数作用较为明显的是太阳风速度、太阳风质子密度和行星际磁场南向分量,同时,当前Dst指数实测值对今后几小时的Dst指数已有很强的制约作用.在统计分析的基础上,建立了全连接神经网络预报模型.由于采用了全连接神经网络结构,模式能够反映出太阳风、行星际磁场等参数与地磁Dst指数参数的复杂联系,可以自动建立输入参量的最佳组合方式,提高了预报精度.通过利用大量实测数据对神经网络模式进行训练,最终建立了利用优选的ACE卫星行星际监测数据提前2 h对Dst指数进行预报.通过检测,预报的误差为14.3%.      

基于CPU/GPU的日冕偏振亮度并行计算模型

三维磁流体力学(MHD)数值模拟是用来研究日冕和太阳风最常用的方法之一, 其中将计算得到的日冕电子数密度转化为日冕偏振亮度(Polarization Brightness, PB)是与观测对比的重要方法. 由于待转换电子数据网格密度、PB数据网格密度和计算模型的复杂度, 使得日冕偏振亮度的计算比较耗时, 利用单CPU计算无法达到近实时转换日冕偏振亮度的要求, 从而影响了数值模拟的验证效率. 本文在CPU/GPU环境下, 利用CUDA编程技术, 提出了一个日冕偏振亮度并行计算模型. 实验结果表明, 该模型比CPU上的串行模型计算速度提高了31.86倍, 达到了近实时模拟与观测数据比对的计算要求.      

ACE和STEREO-B太阳风速度的统计分析

采用小波分析方法讨论了2008—2011年ACE和STEREO-B卫星太阳风速度的27天周期特性,运用一元线性回归分析方法计算了两颗卫星太阳风速度的线性表达式,分析和计算结果表明,ACE和STEREO-B卫星探测到的太阳风速均在8～16d,16～32d的频域尺度上较为显著,在局部相同时域上,二者太阳风速的27天周期均较为显著;当太阳活动为低年时,相关性好. 作为应用实例,使用STEREO-B卫星太阳风探测数据,预测2012年10月1—17日的ACE太阳风速度,结果表明,预测值与实测值趋势一致,CME过程对预测值有一定影响. 通过本项研究,初步统计出了ACE与STEREO-B太阳风速度的关系,利用STEREO-B能够提前数天监测到即将由太阳吹向地球的太阳风特性,为建立直观的重现型地磁暴中期预报模型奠定了基础.      

太阳风速度及日球电流片对CME渡越时间的影响

基于1996-2005年88个引起重大地磁暴的CME(日冕物质抛射)事件、1996-2000年的47个CME事件以及1997-2002年的29个全晕状CME事件,结合ACE卫星在1AU处的太阳风和行星际磁场观测资料以及Wilcox Solar Observatory(WSO)天文台的太阳光球层磁图,分析了背景太阳风速度和日球电流片对CME到达1AU处渡越时间预报误差的影响.结果表明,背景太阳风速度与CME渡越时间误差并没有明显的相关性,在考虑了磁云通量管轴相对黄道面夹角的影响后相关性依然不明显.然而日球电流片对CME渡越时间却有明显的影响,对于初速度较小的异侧CME事件,其渡越时间大于同侧事件;而对于具有较大初速度的CME事件,异侧事件的渡越时间明显小于同侧事件.研究结果表明,CME与太阳风以及日球电流片的相互作用并不是简单的对流相互作用,造成高速CME异侧事件快于同侧事件到达地球的因素非常复杂,有待深入研究.      

矩的显式积分算法研究与应用

矩的求解通常被用于求解有限元、体积、惯性矩等问题中.基于矩的叠加性,首先给出了在三维空间中计算域的离散方式,并推导了矩的显式积分公式,随后将其推广到n维空间中,该表达式易于在计算机上实现;设计了矩的并行计算算法,并通过Fortran和Python混编的方式,实现了矩的并行计算;对多重精度下的样例数据给出了一个算例,实现了零阶矩和二阶矩的计算,并和串行算法、逐次降维算法作出比较,进行了效率分析和误差分析.结果显示,矩的显式积分并行计算算法易于程序实现,并且在效率上高于串行算法,能够很容易推广到高维空间,该算法具有高度可并行性,误差主要来自计算域离散.      

X级质子耀斑的特征研究

为了更加准确地判断X级耀斑是否引发质子事件,对X级质子耀斑和非质子耀斑的耀斑积分通量、源区、CME速度、CME角宽度、背景太阳风速度及背景X射线通量的分布进行了统计研究.发现非质子耀斑和质子耀斑的积分通量、经度、CME速度和CME角宽度具有明显不同的分布.非质子耀斑大多集中在东部,耀斑积分通量小于0.3J·m-2,CME速度小于1300km·s-1的区域内;质子耀斑大多集中在中部或西部,耀斑积分通量大于0.3J·m-2,CME速度大于1300km·s-1的区域内.质子耀斑伴随的CME角宽度主要集中在360°,非质子耀斑的CME角宽度分布则相对分散.两类耀斑的背景太阳风速度和背景X射线通量分布差别不大.利用两类耀斑各个参量分布上的差异,有望提高X级耀斑预报的准确率.      

利用BP神经网络预测AE指数

采用的预报模式是一种全连接的BP网络模型,利用太阳风及行星际磁场的观测数据预报AE指数.神经网络输入选用ACE卫星数据,取5 min平均值,通过比较,选用4个预报参量.构造了预报参量时续为20 min,40 min和60 min依次递增的三个网络,分别进行训练和预测,并对行星际参量对AE指数影响的时续性进行了探讨.预报结果表明,全连接BP神经网络在AE指数的短期预报中是比较有效的,同时还提出了需要进一步改进的环节.      

China’s Space Astronomy and Solar Physics in 2011-2012

In the first part of this paper, we describe briefly the mid and long-term plan of Chinese space astronomy, its preliminary study program, the current status of satellite missions undertaken, and the current status of astronomy experiments in China’s manned space flight program. In the second part, the recent research progress made in the fields of solar physics is summarized briefly, including solar vector magnetic field, solar flares, CME and filaments, solar radio and nonthermal processes, EUV waves, MHD waves and coronal waves, solar model and helioseismology, solar wind and behavior of solar cycle.      

两冕流间CME事件数值模拟的改进

通过偶极子场和六极子场适当叠加，改进猜解磁场，使猜解磁场在太阳南北极符号相反，然后采用理想磁流体力学方程组(MHD)，由猜解磁场与太阳风流动相互作用计算出稳态自洽解，得到定性上与观测比较接近的具有两个冕流的背景结构．在两个冕流间采用具有同心圆磁场位形的触发模型触发CME事件，研究CME的日冕传播特征．模拟结果表明，CME被约束在两冕流间传播，CME闭磁场位形和磁云横截面磁场位形相似，可以解释1AU处观测磁云的部分特征；在CME附近，存在压力和Lorentz力起主要作用的区域，这可以为分析1AU处CME事件的观测数据提供帮助．     

临近空间大气环境落球探测中的科氏力影响

气象火箭落球探测技术是临近空间大气环境探测的重要方法.在落球探测数据处理过程中,通常忽略科氏力项的影响.本文利用经验预报模式构建落球探测正演仿真模型,并根据落球探测原理建立参数反演模型,在此基础上仿真模拟了落球探测数据处理过程中忽略科氏力项对大气参数反演精度的影响.在95～100 km高度范围内,忽略科氏力项将引起温度...     

冕洞相关地磁Ap指数中短期预报方法研究

地磁Ap指数是描述全球地磁活动水平的重要指数, 过去许多参考大气模式中都用Ap指数来表述地磁活动状态, 大气模式的运行需要输入地磁Ap指数, 因此, 地磁Ap指数的预报一直是空间环境预报中一个非常重要的内容. 针对太阳活动低年冕洞引起的地磁扰动具有明显27天重现的特性, 利用修正的自回归方法, 对地磁Ap指数进行了提前27天的预报; 采用从SOHO/EIT观测资料发展出来的描述冕洞特性的Pch因子, 进行了提前三天的地磁Ap指数预报. 结果显示, 将统计方法与物理分析相结合, 进行地磁Ap指数的中短期数值预报, 可以得到较好的预报效果.      

嵌套闭磁场结构内CME产生和传播的数值模拟

给出了特殊类型的日冕物质抛射(CME)数值模拟定性结果,这种CME核心闭磁场结构前半部分磁力线的方向与太阳整体偶极场磁力线的方向相反．计算结果表明,这种CME核心闭磁场结构磁力线与太阳整体偶极场反向磁力线之间存在过渡磁场结构,在向外传播时过渡磁场结构所占的面积逐渐增大．这一结果可以用来解释飞船为什么能够观测到一类双极磁云,这类磁云前半部分磁场方向与太阳整体偶极场方向相反．为了模拟这一数值结果,强调需要采用包含嵌套闭磁场的冕流背景结构,并在合适的位置触发CME．