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发展“时空分解+机器学习”新方法预测太阳活动黑子数和综合磁图的变化

Peer-Reviewed Publication

Science China Press

该文章作为封面文章发表在《中国科学:地球科学》2024年第8期

image: 我们正迎来第25个太阳活动周的峰年。封面展示了太阳黑子数在近五个活动周内的时间序列和在未来12年内的预测趋势, 同时展示了在每个太阳活动峰年和谷年期间的太阳综合磁图及其预测结果。封面背景为太阳极紫外辐射图像和由势场源表面模型得到的磁场分布, 以及与太阳活动相联系的地球极光。 view more 

Credit: ©《中国科学》杂志社

近日,《中国科学:地球科学》杂志发表了北京大学何建森研究团队以及中科院的合作者们的研究成果。研究人员基于太阳综合磁图的球谐展开,分析和讨论了展开系数的潜在规律,并将机器学习、模态分解和级数重构的方法相结合,实现了对第25活动周的太阳黑子数和综合磁图的预测。

研究人员首先对综合磁图的球谐展开系数进行了小波分析,发现光球磁场在活动峰年附近具有复杂的短周期扰动。此外,球谐系数几乎总是与太阳黑子数同时达到极值,这被认为可能与太阳的子午环流有关。

其次,研究人员构建了基于长短时记忆的神经网络模型,对第25活动周的太阳黑子数进行了预测。根据模型的预测结果,第25活动周的太阳黑子数峰值将出现在2024年6月前后8个月内,峰值强度可达166.9±22.6,强于第24周而略弱于第23周。

研究人员进一步采用“时空分解+机器学习”的综合方法,预测了未来的5阶综合磁图。通过经验模态分解,每个球谐系数被分解为若干个分量序列,并分别采用长短时记忆网络进行预测,最后通过球谐重构得到预测的低阶综合磁图。经验证,预测磁图基本符合已知的极性变化规律,同时定量的结果显示其具有一定的可靠性。

尽管目前的预测结果与观测数据之间还存在不少偏差,但是该研究成果填补了太阳磁场全球分布经验预测的空白,对未来的太阳观测计划仍然具有参考价值。

研究详情请见原文:

卓睿, 何建森, 段叠, 林荣, 吴子祺, 闫丽梅, 魏勇. 2024. 太阳活动预测: 太阳黑子数和太阳综合磁图. 中国科学: 地球科学, 54(8): 2496–2514, https://www.sciengine.com/SSTe/doi/10.1360/N072023-0305


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