基于RBF人工神经网络的X级以上太阳耀斑预报研究

采用第23太阳活动周X级以上耀斑的数据,通过回归分析、Gauss拟合和RBF人工神经网络等方法对X级以上耀斑进行预报研究.结果表明,将黑子群的位置、卡灵顿经度、耀斑爆发时间与黑子群达到最大面积的时间关系、每7d黑子群的最大面积、太阳耀斑流量的积分值、CME速度和F10.7射电流量7个预报因子作为参量对RBF人工神经网络预报模型进行训练,训练后建立的RBF模型的输出结果和训练数据的相关系数高达98%,对耀斑强度的预报结果与观测结果的误差在0.5以内,预报模型符合耀斑短期预报的要求.

X级以上耀斑与地磁效应关系研究

统计研究了2010年1月至2012年12月期间所有与耀斑爆发相伴生的日冕物质抛射(CME)引发的地磁暴事件.结果表明,对于CME源区其主要分布在日面45°E—45°W,占总数的78.95%,且西半球比东半球多,即源区位于西半球的CME易产生地磁效应;X级耀斑与地磁效应的关联性更高,60.0%的X级耀斑在其爆发后的2~3天内观测到地磁暴,而其他级别的耀斑与地磁效应的关联性低得多,均不足10%;通过对此期间日面爆发的所有X级耀斑研究分析后发现,对于源区位于日面东经45°E—45°W的X级耀斑,若在其爆发过程中没有大尺度日面扰动,则无伴生CME且后续产生地磁效应的可能性很低.由此提出一种通过分析日面观测数据进行地磁暴预报的方法.