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>10 MeV,>30 MeV和>60 MeV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>10 MeV,>30 MeV和>60 MeV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.

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.

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|▽_hB_z|_m,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(24 h)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.

太阳质子事件耀斑的短期预报

回顾产生太阳质子事件耀斑的短期预报，讨论短期预报在近期应做的研究．给出以下结论：（１）在６０年代和７０年代，质子事件耀斑的预报有相当大的进展；（２）新预报方法的探索和质子流在日冕与行星际的传播问题，是当前改进短期预报的关键；（３）对实际应用的短期预报工作的改进，可能需要从空间天气预报的角度，研究太阳活动区的分类．

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>30MeV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.

基于机器学习方法的短期太阳爆发活动预报模型综述

太阳爆发活动主要包括太阳耀斑、日冕物质抛射(coronal mass ejections,CME)和太阳质子事件(solar proton events,SPE),太阳爆发活动对空间天气和高技术领域有重要影响.太阳爆发活动短期预报是空间天气预报中一个活跃的研究领域.目前,数值的、统计的和机器学习的方法被用来建立太阳爆发活动预报模型.随着天基和地基观测设备的发展,积累了大量的太阳观测数据,数据驱动的太阳爆发活动预报模型取得了重大进展.本文介绍了机器学习算法在太阳爆发活动预报中的应用,总结了预报建模过程,概述了太阳爆发活动预报模型的进展,并展望了未来可能的研究方向.

1988年我国人造卫星发射和导弹试验期间北京天文台综合发布的太阳活动预报(英文)

1988年,应使用部门要求,北京天文台与紫金山天文台和云南天文台合作,于2～3月份为我国发射实用通讯卫星提供了太阳活动短期预报服务;于8～9月份为科学探测和技术试验卫星、气象卫星和潜射导弹试验提供了中短期预报服务:各台分别提出预结果,由北京天文台综合发布BAOS;预报项目是短波通讯突然骚扰SWF和太阳质子事件P〈1〉为了评价预报效果,表A列出了预报级别和太阳观测的对应关系。 一、太阳活动短期预报〈2—6〉 在使用部门所要求的时段,短期预报逐日发布。太阳观测(X—R_(an),P),北京天文台综合预报BAOS(SWF,P),世界警报处WWA的同类预报SRP(SWF,P),及预报评分(Score)都列于表(Table)1—4;总分和平均分被列于表B。 二、太阳活动中期预报〈7—9〉 按使用部门要求,8—9月份我们提供了中期预报服务。太阳观测(Obs.),北京天文台综合预报(SWF,P),美国空间环境服务中心SESC在相近日期发布的27一天预报(SAL,PE)以及预报评分(Score)总分和平均分则被列于表C。 三、讨论 鉴于我国的预报(SWF,P)与世界警报和处WWA(美国空间环境服务中心SESC的同类预报平均得分相近,故实践再一次表明:我国的太阳活动预报已达到国际先进水平。另外,预报的平均得分都接近,但小于3.0;这表明:现代太阳活动中,短期预报基本可与太阳活动实?