最新研究让太阳活动区预报有了新工具

美国新泽西理工学院的团队弄出了一套机器学习模型, 该模型可从太阳的声学活动以及磁场变化当中找到活动区形成的前兆, 这套方法运用的是NASA太阳动力学观测台的数据, 其效果相当不错, 平均能够在高达此前9.24小时的时间段给出预警信号。

目前从太阳活动区自身显现来加以发觉, 这一成果对于空间天气预报而言极不现实, 以往的状况是只能静等其自行露头才能够觉察, 而当下则能预先知晓它即将出现, 这样一来就可为卫星通信公司以及电网运营商给出更多可供准备的时间段, 这一成果对空间天气预报意义重大。

太阳活动区是什么

太阳表面磁场特别强的地方是太阳活动区, 太阳黑子通常在这儿形成, 这些区域一开始出现速度很快, 或许只需要几个小时就能浮出太阳表面, 可完全发展成熟常常得花费一到数天的时间, 研究人员就是想要抓住更早的信号, 在它们完全成型以前就发出预警。

曾经, 我们针对太阳活动的开展监测, 主要是凭借直接去观测黑子以及磁场, 等到目睹明显的信号之际, 活动区已然发展得近乎完备了。当下, 依靠机器学习来剖析声波和磁场的那些微妙变动, 有希望将预警所需的时间朝着前方推进相当长的一段距离, 这对于那些依赖空间天气的行业而言, 是极为重要的。

模型怎么工作

用SDO搭载的日震与磁成像仪数据的, 是研究团队, HMI记录的太阳振动时间间隔为45秒, 他们依据这些数据生成了声学功率图, 又结合磁场测量结果, 以此用来预测太阳连续强度的变化趋势, 模型借助分析这些连续变化的数据流, 找出活动区出现之前的蛛丝马迹。

平均能将预警时间提前9.24小时的版本是性能最佳的。研究人员以太阳活动区的形成作为案例进行了可视化展示, 同时对磁场、连续强度以及声学功率的变化展开观察, 并且把目标区域划分成更小的区块用以追踪每一个细节。这种方法相较于传统监测手段更为精细且更具前瞻性。

声学信号藏着线索

结果显示, 声学功率会有所下降。其后, 连续强度以及磁场才随之出现变化。活动区这才渐渐趋于可见。这表明, 当太阳内部的磁场开始上升之际 , 极有可能先是在声波的传播进程中留下了某些微弱的踪迹。只是以往我们并未拥有优良举措去捕获这些信号。

这一桩发现告知我们, 太阳内部的活动并非仅仅呈现于表面的磁场变动之上, 它在更深层次之地已然开端施行影响。声波的传播会遭受内部磁场活动的干扰, 此种干扰虽说微弱, 然而运用机器学习模型予以剖析, 便能够从其中提炼出具备价值的预警讯息。

能带来什么好处

要是能对这个模型做更进一步的验证, 然后将其投入到实际的使用当中, 那么卫星通信公司就会拥有更多一些的时间, 去进行运行策略的调整。太阳风暴存在着影响卫星信号传输的可能性, 甚至可能致使设备出现损坏的情况, 提前知晓风险发生的时间窗口, 能够让运营方更妥善地保护资产。电网运营商同样是能从其中获取益处的, 太阳风暴所引发的地磁感应电流, 有可能对输电系统构成威胁。

有了更漫长的预警时长, 电网企业能够采取预防手段, 像是在高峰期到来之前对负荷分布予以调控, 又或者暂且关停某些易于受影响的设备。这些预备工作均需时日, 而9小时乃至更长的提前量, 足够相关行业做出行之有效的应对规划了。

还有多远才能用上

当下, 此模型仍处在研究时期, 尚未投入实际运行。研究人员着重指出, 还需开展更多验证工作, 用以确认模型的稳定性与可靠性。他们持续不断优化算法, 且尝试运用更多历史数据, 测试模型在不同太阳活动周期里的表现。

有关空间天气的预报是和众多行业的安全运转相关联的, 一旦那个模型能够稳定地进行运作, 这将会成为一项重大的技术前进。然而科学研究的验证期限是不可以被缩小的，只有在数量足够多的事例当中获得了证实, 才能够让卫星公司以及电网运营商真正安心地去运用这个工具。