【摘 要】
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随着人类空间探索和空间活动的不断深入,空间与人类的关系越来越近。然而,空间活动所处的环境并不是一成不变的。当太阳发生剧烈爆发的时候,空间环境可能随之产生剧烈扰动,严
【出 处】
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中国科学院大学(中国科学院国家空间科学中心)
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随着人类空间探索和空间活动的不断深入,空间与人类的关系越来越近。然而,空间活动所处的环境并不是一成不变的。当太阳发生剧烈爆发的时候,空间环境可能随之产生剧烈扰动,严重影响航天、通讯、导航、电力输运等技术系统。太阳活动作为空间环境扰动最重要的源头,准确的太阳爆发预警预报能够有效增加空间天气事件的预警提前量,给空间系统规避和减缓空间天气灾害影响争取更多的时间。目前导致太阳爆发的物理机制尚不明确,对太阳活动区形态、演化等特征的分析是预报太阳爆发的重要手段。太阳观测数据的迅速积累使得传统的人工提取太阳活动特征的方法已不能满足太阳爆发预报的需求,将机器学习方法应用于太阳爆发预报模型的构建成为必然的发展趋势。本文利用卷积神经网络方法(CNN),实现了基于Wilson山磁分类的活动区磁类型自动识别,并尝试进行耀斑预报模型的搭建。主要的研究内容和结果如下:1)基于2010年至2017年的SDO/HMI SHARP黑子图数据和磁图数据,提出了一种自动识别太阳黑子群磁类型的方法,在CNN结构下进行了一系列的模型训练。总体而言,模型的识别效果较好,总准确率达到了95%以上,识别Alpha磁类型的准确率达到了98.0%,Beta磁类型的准确率达到了89.5%,Beta-x磁类型的准确率达到了96.0%。通过增加卷积神经网络的深度,可进一步学习磁图信息,特别是对于提高Beta磁类型和Beta-x磁类型的识别准确率有很大帮助。2)利用1996年至2010年的SOHO/MDI磁图数据和2010年至2017年的SDO/HMI磁图数据,通过搭建CNN网络,进行耀斑预报模型的构建。模型对活动区未来48小时发生M级及以上耀斑的预报准确率达到了72.9%,对活动区未来48小时不发生M级及以上耀斑的预报准确率达到了70.6%。
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