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基于機器學習的太陽風分類及其空間天氣預警應用研究獲進展

發布時間:2020/5/18編輯:Ma Liang 人氣:2900

  【阿儀網 實驗室動態】1959年,蘇聯的Luna-1號衛星上天,人類首次得以對太陽風進行就地觀測。此后數十年的觀測和研究表明,近地太陽風有著不同的特性,起源于不同的源區。太陽風可大致分為四類:冕洞風、冕流風、扇區反轉區風和日冕拋射風。

  根據源區對太陽風進行分類對于太陽和日球物理研究有著重要意義。首先,為了對太陽風性質進行更全面準確的了解,在統計研究時需要對太陽風類型加以區分;其次,太陽風在行星際傳播時仍“記錄”著其源區的一些特征,分類研究有助于更好地了解發生在太陽不同區域的物理過程;再次,不同類型太陽風的對地效應顯著不同,太陽風分類信息也有望提升空間天氣預警效果。

  傳統上,太陽風分類是由一些經驗豐富的研究人員綜合不同種類的眾多觀測特征來完成的。比如,依據不同的觀測特征,眾多研究人員分別整理發布了行星際日冕物質拋射事件列表、磁云列表、共轉相互作用區列表、激波事件列表、日球層電流片列表、日球扇區邊界列表等。此外,學者們也嘗試開發一些太陽風分類的經驗模型。比如,一維參數空間的經驗模型(太陽風速度Vp、Ptype)、二維參數空間的經驗模型(O7 /O6 - Vp)、三維參數空間的經驗模型(Sp-VA-Texp/Tp)等。

  近十年來,太陽風分類識別取得了很大進展。盡管如此,不論是人工識別還是經驗模型識別,都存在一定的局限性。在面對浩繁的觀測數據時,人工識別的標準不一且難以做到實時更新,比如權威的Lepping磁云列表從2008年開始就停止更新了,其他一些列表也存在不同程度的更新滯后現象。對于經驗模型而言,由于經常需要人工介入難以真正做到全自動化。另外,為了便于明晰識別界面,經驗模型都是在三維或以下參數空間來開展,在識別準確度上還有提升空間。

  最近,人工智能技術得到了長足進步,機器學習算法開始取代一些需要人工介入的工作。多參數空間的分類算法作為機器學習的典型任務,面對空間物理大數據時代,其在模式識別領域的優勢逐步凸顯,因而逐漸流行起來。在此背景下,中國科學院國家空間科學中心天氣室研究員李暉、王赤與南京信息工程大學副教授許飛展開人工智能識別太陽風分類的合作研究。團隊利用國際流行的10種機器學習分類算法(KNN、LSVM、RBFSVM、DT、RF、AdaBoost、NN、GNB、QDA、XGBoost)在優選后的8維參數空間中開發了太陽風分類的自動識別算法,可以自動、快速地將太陽風觀測數據分為冕洞風、冕流風、扇區反轉區風和日冕拋射風四類,圖1展示了其中的一個事例。

  常見的機器學習分類算法大都能得到不錯的分類結果,其中KNN算法的分類準確度分別為99.2%、91.1%、83.8%和92.9%。相比此前最好的經驗模型,準確度分別提升了2.3%、21.2%、11.8%和5.4%;該太陽風分類算法可以識別出行星際小尺度通量繩(僅持續數小時),為后續太陽風小尺度結構特性及其與背景太陽風相互作用的研究提供便利;在此基礎上,通過對比研究,團隊還證實了實時太陽風分類信息可以應用于空間天氣預警。如表1所示,當衛星實時監測到一個較強的太陽風電場(Ey > 5.0 mV/m)時,如果太陽風分類算法判定由冕流風所攜帶的話,那么引發中等磁暴的概率較大并伴隨較高的衛星充電風險;如果判定由日冕拋射風所攜帶的話,那么引發強磁暴的概率較大并伴隨較低的衛星充電風險。

  該項研究證實了基于機器學習的分類算法有能力高效而準確地識別出四種典型類型的太陽風,可以獲得比以往經驗模型更好的分類效果。此外,該分類算法僅需要一些基本的太陽風參量觀測,如等離子體數密度、溫度、速度、磁場強度。無需太陽風成分觀測的特點也使得該算法有更高的適用性和更廣闊的應用前景。

微信號:ayiwangapp17

(來源: 中國科學院科技產業網 )

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