太阳高能粒子事件预报模型

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太阳高能粒子事件是起源于太阳活动的一种空间天气现象,非常具有破坏性。对卫星来说,大量高能粒子的袭击可能就是一场灾难,高能量粒子可能造成卫星的元器件损坏,直接影响卫星的通讯;对于在空间执行任务的航天员来说,若遭遇到高强度的高能粒子事件,他们的健康可能会受到威胁,导致任务执行失败。对载人航天、登月计划来说,太阳高能粒子事件峰值信息预报能有效衡量1个太阳高能粒子事件的危害,给人们足够的预警时间。在研究中,对2010-2014年STEREO-A、STEREO-B、SOHO卫星观测到的太阳高能电子事件(0.7-4.0 Me V)的参数统计分析,得出事件上升期参数与衰减期参数的关系,并将此规律运用到太阳高能质子事件中。基于脉冲型高能粒子事件扩散方程的特解,对2003-2020年GOES观测的太阳高能质子事件数据分析(包括GOES 10-12卫星的15.0-44.0 Me V、40.0-80.0 Me V、80.0-165.0Me V和GOES 13-15卫星30.6 Me V、63.1 Me V、165 Me V),根据事件特点把事件分为5类,得出各类事件中质子通量密度的变化规律。依据不同类型事件的质子通量密度变化特点,建立了一个高能质子事件通量密度实时预报模型,命名为HITSEP。该模型可以仅依赖在太阳高能质子事件开始时的少量数据提供对上述能段中高能质子事件上升阶段(尤其是峰值时间和峰值)的预测。在符合我们使用预报系统条件的事件中,在对数坐标系下,96.19%事件的观测数据与预测值相差在±0.5量级以下,71.43%事件的观测数据与预测值相差在±0.25量级以下。与现存的其他预报模型相比,我们的模型是基于物理机制提出的,并且具有相对较高的峰值通量预报精度。目前,我们正在建立一个太阳高能粒子事件的实时预报网站(www.hitsep.com),将该模型的预报结果实时发布在网站上。在以后的工作中,我们将根据预报结果,结合太阳耀斑的数据以及机器学习的方法,对预报模型中的参数进行优化,不断提高该模型预报结果。
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