日冕物质抛射

摘要： 作为空间天气扰动的源头,太阳爆发活动会在太阳大气中产生各种波动现象,这些波动不但传递着大量的能量,也携带了传播路径上磁场和等离子体的信息,因此对于太阳大气中波动现象的研究非常重要.在这些波动现象中,非常引人入胜的大尺度波动现象是太阳大气色球(紧靠太阳表面)中的莫尔顿波和日冕中的极紫外波.莫尔顿波主要表现为Hα线心和蓝翼图像中的增亮波前以及Hα红翼图像中的暗黑波前,速度在500~2000 km/s左右,极紫外波则表现为在极紫外图像中观测到增亮波前,速度从10 km/s到逾2000 km/s.莫尔顿波的产生机制方面的模型相对比较成熟,而极紫外波的产生机制、极紫外波与莫尔顿波之间的关系则一直是有趣而充满争议的话题.本文对莫尔顿波和极紫外波的研究进行综述,详细介绍莫尔顿波的发现、莫尔顿波早期的经典模型以及近年的进展、极紫外波的发现、极紫外波的各种观测特征以及极紫外波的众多理论模型.最后对莫尔顿波和极紫外波的研究进行展望,指出研究这些波动现象的意义.

摘要： 日冕物质抛射(Coronal Mass Ejection,CME)是一种强烈的太阳爆发现象,对空间天气和人类生活有巨大的影响,因此,日冕物质抛射检测对预报日冕物质抛射、保障人类的生产生活安全具有重要意义.现有的日冕物质抛射检测多采用人为定义特征和界定阈值等方法.由于人为定义特征不能准确表征日冕物质抛射且具有普适性的阈值难于选择,现有的方法对日冕物质抛射的检测效果有待提高.提出一种基于Faster R-CNN(Faster Region-based Convolutional Neural Networks)的日冕物质抛射检测算法.该方法首先结合CDAW(Coordinated Data Analysis Workshop Data Center),SEEDS(Solar Eruptive Even Detection System)和CACTus(Computer Aoded CME Tracking software package)3个著名的日冕物质抛射目录信息,人工标注了包含9113幅日冕图像的数据集,然后根据日冕物质抛射的图像特征较自然图像少、目标尺寸与自然图像有差异等特点,在特征提取和锚点选择方面对Faster R-CNN进行改进.以2007年6月的日冕物质抛射标注数据为测试集,本文算法检出了全部22个强日冕物质抛射事件和151个弱日冕物质抛射事件中的138个,对日冕物质抛射事件的中心角和角宽度等特征参数的检测误差分别在5°和10°以内.

摘要： 日冕物质抛射(coronal mass ejection,CME)是一种由太阳的剧烈活动所引发的空间天气现象,如何针对特定的CME/太阳风暴事件了解其日冕/行星际传播及演化过程,预报是否以及何时到达地球轨道,预测近地空间太阳风状态相应的变化,是空间天气科学界一直关注的重要课题之一.CME通常携带巨大的能量,当其到达地球附近空间时,会造成地球附近空间环境的剧烈扰动,从而引发一系列的灾害性空间天气现象,例如地磁暴.为了能够更好地运用太空资源和发展空间科学,避免遭受由CME引发的灾害性空间天气的损害,对CME的准确预报的能力就显得尤为重要.对CME传播过程进行数值模拟是研究CME演化过程和提高CME预报准确性的重要方法.本文主要介绍了利用数值模拟方法对CME传播过程的最新研究进展.首先总结了用于CME传播数值模拟的各种模型,包括背景太阳风模型、CME初始化模型、日冕磁场重建模型等,总结了各种模型在CME传播模拟过程中的应用及研究进展.然后介绍了关于CME偏转方面的模拟研究进展,包括CME在日冕和行星际空间中不同的偏转特征.接着介绍了CME间的相互作用及其模拟研究的最新动态.最后提出了CME传播过程模拟研究方向亟待解决的若干问题,并对其发展方向和前景进行展望.

摘要： 雷达天文学开始于20世纪40年代,不同于天文望远镜接收天体发射的信号的被动观测手段,雷达探测是一种主动观测天体的手段。太阳雷达是利用雷达发射器主动向太阳发射特定波段的电磁波,并接收反射回波,通过研究回波的性质,了解日冕磁场结构、日冕物质抛射(CME)的运动状况等重要信息。本文回顾了利用地基太阳雷达对日冕进行观测研究历史,对地基太阳雷达近些年被边缘化的原因进行了分析,最后还对中国太阳雷达的发展进行展望,地基太阳雷达可以为日冕磁场测量和对地CME的观测及预警预报提供一个全新的探测手段。

摘要： 剧烈的太阳爆发活动,如耀斑和日冕物质抛射等,是地球与行星空间天气变化的主要驱动源.因此理解太阳爆发机理、进而预测太阳爆发是实现空间天气准确定量预报的重要前提.太阳爆发的根源在于日冕磁场的复杂结构和演化.研究太阳爆发活动相关的日冕磁场,关键在于获得日冕三维磁场的数据,从而基于磁场进行深入分析.由于太阳日冕磁场难以直接测量,人们主要基于光球磁图,采用一定的物理模型,并通过数值方法来求解,从而对三维日冕磁场进行静态重建和动态模拟.近年来人们在太阳爆发三维复杂磁结构研究方面取得一系列重要进展,包括发展新的日冕磁场外推方法、开发由时序矢量磁图数据驱动的磁流体日冕演化模式,这些新方法在刻画日冕复杂磁场形成与演化、揭示爆发物理机制方面发挥了巨大的优势:例如能够完整追溯日冕磁通量绳的产生历程、分析光球运动对其形成的具体作用、诊断其不稳定性,并真实再现其爆发的三维磁场演化.通过结合观测和模拟对磁拓扑和演化的深入分析,显著拓展了我们对日冕三维磁场复杂性的认识,并将不断刷新我们对太阳爆发机制的理解.

摘要： 日冕物质抛射(Coronal Mass Ejection,CME)是太阳大气中剧烈的爆发现象之一.其爆发通常能释放大量的能量并抛射大量磁化等离子体.CME所驱动的激波能进一步导致太阳高能粒子事件(Solar Energetic Particle,SEP)的发生,并可能影响航天器和宇航员的安全.因此,研究CME及其驱动激波的形成机制和性质有利于我们更加清晰地了解及监测它们的运动过程,降低它们带来的灾害性空间天气的影响.本文主要以分析观测数据为主对不同CME事件及其驱动激波进行了多方面研究.

摘要： 日冕物质抛射(CME)是从太阳抛出的大尺度磁化等离子体团,携带大量磁通量和等离子体进入行星际空间。进入行星际空间的CME也被称为行星际CME(简称ICME),当它朝向地球运动并传播至地球附近时,会与磁层相互作用产生地磁暴和其他空间天气现象。现有观测结果提供的二维数据不能完整描述CME的真实磁场结构和等离子体分布。为了更好地预测ICME到达地球的时间以及对地球和周边环境可能产生的影响,需要了解CME的三维结构和速度的3个分量。介绍了根据现有的成像观测结果对CME进行三维重构的方法,包括基于日冕仪数据和日球成像数据的两类重构方法以及与CME成像重构关联度较高的CME驱动激波的三维重构方法。每种方法适合不同特点的CME事件,也有各自的局限性和需要满足的约束条件。我们对比了几种不同重构方法获得的结果,发现这些方法对CME的传播速度和传播角度的估算结果都比较接近,说明这些方法的可靠性高。最后对CME三维重构的热点问题和发展趋势进行了讨论。

摘要： 据美国太空探索技术公司(SpaceX)发布的官方声明,其在2月3日18时13分(世界时,下同)最新发射的一批共计49颗星链卫星,由于受磁暴的严重影响,其中40颗卫星未能按照计划进入预定轨道,已经或将要全部坠入大气层燃烧报废。2月3日至4日,受太阳风暴——日冕物质抛射的影响,太空发生2次小磁暴(地磁指数Kp=5,如图1所示),引起轨道大气密度迅速增大,使得刚发射至210千米左右测试轨道的这批星链卫星的飞行阻力随之增大,导致其轨道高度明显下降。

摘要： 基于Wind,STEREO等卫星联合观测资料,选取第24太阳活动周2010年1月至2018年3月共计273个II型射电暴事件,按起始-结束频率对事件进行分类,统计分析各类II型射电暴观测特性差异及其伴随的日冕物质抛射(coronal mass ejection,CME)与太阳高能粒子(solar energetic particle,SEP)事件之间的关联.研究结果显示:1)每一类II型射电暴事件中,SEP事件对应的CME角宽、速度、质量、动能及耀斑等级均普遍大于不产生SEP的事件,表明SEP事件的产生需要快速大角宽且高能的CME;2)相比从DH波段开始的II型射电暴,从米波段开始的II型射电暴伴随大SEP事件的比例更高,多频段II型射电暴事件比单频段事件更容易产生SEP事件,其中M-DH-KMⅡ型射电暴伴随SEP事件比例最高(73％),DHⅡs only类最低(19％);3)同一类II型射电暴中,有SEP事件产生的II型射电暴比无SEP的事件具有更高的起始频率(更低的激波形成高度)、更低的结束频率(更高的结束高度)、以及更长的持续时间,容易产生SEP事件(尤其是大型SEP事件)的日冕激波普遍在较低高度开始形成(如小于3Rs,Rs为太阳半径),且能维持到很高的高度(如大于30Rs);4)Ⅱ型射电暴持续时间和结束频率呈很强的负相关(cc=-0.93),产生SEP事件的比例随II型射电暴持续时间增加而明显增大,随结束频率增加而明显降低,且很大程度上取决于CME的速度等参数.本文结果进一步表明,SEP事件产生与否与II型射电暴种类及特性明显相关,Ⅱ型射电暴起始频率越高、结束频率越低,如M-DH-KMⅡ型射电暴,其CME在很低高度驱动形成激波并传播至很高高度,激波持续时间越长,加速粒子时间越长,产生SEP事件(尤其是大SEP事件)的概率也就越大.

摘要： 日冕位于太阳大气上层,是太阳大气的重要组成部分。日冕有其特殊的成分、结构和物理条件。日冕是太阳风的风源,也参与太阳的剧烈活动,如大规模的日冕物质抛射等。以前研究日冕只能等待日全食的短暂时机。

摘要： 磁螺度是描述磁场拓扑变化复杂性的,诸如场的打结和扭缠程度的.理论和数值模拟研究表明日冕中的无力场中的总磁螺度存在上限.总磁螺度的积累超过这个上限就会触发非平衡状态,引起必然性的爆发,比如日冕中的日冕物质抛射.Pevtsov和Latushko首先研究了活动区以外的太阳全球的电流螺度.沿用Pevtsov和Latushko的做法,从全日面纵向磁图中重构了全球矢量磁图.研究了CME发生率和全球电流螺度之间的关系.

摘要： 太阳质子事件是指地球同步轨道在连续15分钟的时间内,能量大于10MeV的质子通量大于10pfu.依据GOES卫星1997-2014年期间的太阳质子事件以及与太阳质子事件相伴的太阳耀斑和日冕物质抛射的数据,统计分析了太阳质子事件的强度与太阳耀斑和日冕物质抛射的关系.

摘要： 本报告主要讲述中国科学技术大学中国科学院近地空问环境重点实验室日地物理组及其合作者在日冕物质抛射相互作用及其空问天气效应研究方面的进展。利用美国日地关系天文台(STEREO)卫星，Shen et al研究了爆发于2008年的两个日冕物质抛射的相互作用过程，并首次提出日冕物质抛射这种大尺度等离子团的相互作用可能为超弹性碰撞。研究表明:在两个CME的相互作用过程中，系统总的动能增加。这种超弹性碰撞可能显著改变相互作用过程中的日冕物质抛射的动力学(传播速度、传播方向等)特征，影响对日冕物质抛射能否到达和何时到达地球的预报。

摘要： 日冕物质抛射(CME)的运动学特性对理解其本身物理特性及空间天气预报非常重要。考虑到投影效应,已有各种投影修正模型(锥模型、GCS模型等)得到日冕物质抛射的三维运动学参数。本文利用SOHO/LASCO观测对第24太阳周中面向地球的全晕状CME采用冰淇凌-锥模型反演其三维参数,并与广为接受的GCS模型方法(利用STEREO双星结合SOHO/LASCO的观测资料)反演的结果进行对比,研究冰淇凌-锥模型反演CME参数的可靠性。此外对第23、24太阳周的晕状CME采用冰激凌-锥模型结合HAF三维运动学模型方法预报扰动到达地球时间,并分析该方法的可靠性。本文的研究成果是构建完整的自动空间天气预报模式必要的基础工作。

摘要： 缓变型太阳高能粒子(SEP)事件通常有快速日冕物质抛射(CME)与之伴随,但两者之间的关系一直是空间天气研究领域的热点问题之一.最近提出大的SEP事件通常伴随有多个CME爆发,称之为"twin-CME".在"twin-CME"模型中,先导CME提供增强的扰动水平和种子粒子,进而主CME激波产生比单个CME更有效的粒子加速过程.对第23太阳活动周的大SEP事件计算25-80MeV能量范围内的事件积分Fe/O比值.对于峰值通量超过1000pfu的极端SEP事件，其Fe/O比全部回落到2.0以下，这表明种了粒了主要由日冕物质占据而不是耀斑物质。此外，对于特定的Fe/O比范围，GLE事件比非GLE事件具有更高的峰值强度。

摘要： 日冕物质抛射(CME)携带大量物质和能量进入到行星际空间中去.利用已有的ICME的列表,计算wind卫星穿过ICME路径上的ICME能量分布情况.并利用磁云拟合模型估算出ICME到达地球时内部的磁场,速度,粒子数密度,温度等参数,可计算出1AU处ICME内部的总动能,内能,磁能.发现在1AU处ICME的内部能量是动能占主导的.根据ICME是否引起激波,在1AU处是否继续膨胀进行了分类并分别研究其内部能量分布的不同。

摘要： 太阳高能粒子(SEP)事件是一类重要的空间天气灾害性事件,其数值预报研究在空间天气预报研究中占有很重要的地位.SEP事件主要包括三种类型:与太阳耀斑爆发相关联的脉冲型事件,与日冕物质抛射驱动的激波相关联的缓变型事件,以及同时具有缓变型和脉冲型事件混合特征的混合型事件.其中,缓变型SEP事件持续时间长并且高能粒子强度很大,对这类事件的模拟是当前研究的难点.目前针对缓变型SEP事件的模拟工作业已发展了多个理论和数值模型.每个模型都对SEP加速和传播的复杂过程作了基本的假设，这些模型的模拟结果能够部分地重现观测到的SEP事件特征。而若要提高预报SEP事件的能力，则需要将描述三维日冕物质抛射驱动的激波模型与描述高能粒了在行星际空问中的加速和传输的模型藕合起来，建立基于接近真实三维太阳风背景的，以激波参数为输入的物理模式。

摘要： 本文的工作主要包含两个部分:一是利用LASCO C2和C3的观测数据生成各方位角的J-map(时间，高度)数组，使用Hough变换方法将J-map中存在的CME识别出来，并且通过线性拟合得到CME在投影平面内各个方位角的传播速度及起始传播时间;二是通过识别出的各方位角的CME以及其传播参数，实现CME的追踪过程，并且采用Xue(Xue et al., 2005)在2005年提出的冰淇淋锥模型拟合真实空间的CME的传播参数，为CME的预报提供进一步详细的数据。

摘要： 本文主要利用WIND卫星1996-2013(包含完整的第23个太阳周和第24太阳周上升期)的局地磁场和等离子体数据，对期间ICME进行判定，并对近地太阳风中的ICME的出现率、参数的分布特别是ICME的地磁效应进行了统计研究。在此期间共判定ICME444个，其中45.5%的ICME前面有激波。将得到的列表与Ian Richardson and Hilary Cane (1996-2013) wind卫星ICME列表以及Lan Jian(1995-2009) ACE卫星的ICME列表进行了对比。

摘要： 结合ACE卫星(Advanced Composition Explorer)对行星际日冕物质抛射事件(InterplanetaryCoronal Mass Ejection,ICME)的实地观测数据、和CDAW(Coordinated Data Analysis Workshops)基于SOHO卫星(SOlar and Heliospheric Observation)的LASCO(Large Angle SpectrometricCOronagraph)图像人工识别的CME事件列表,本文对比讨论了自动识别CME事件的CACTus(Computer Aided CME Tracking)、SEEDS(Solar Eruptive Event Detection System)和ARTEMIS(Automatic Recognition of Transient Events and Marseille Inventory from Synoptic Maps)这三种方法在识别朝向地球的CME事件和提取这类CME参数的效果。其中,提取的CME参数包括CME首次出现的时间、投影主传播方向、投影角宽度和投影速度。

摘要： 本发明公开了一种日冕物质抛射空间环境事件相似推荐方法及系统，该方法包括：在设定时间段内采集CPA、MPA、日冕物质抛射角宽度、线速度、初速度、末速度、20个太阳半径处的速度、日冕物质抛射源区的经纬度坐标、日冕物质抛射爆发当天的F10.7指数以及太阳风平均速度、温度、质子密度、动压、等离子体β值和三个方向的磁场分量，经预处理后得到18种日冕物质抛射事件的特征参数值；再输入预先建立和训练好的CME推荐模型，得到历史相似CME事件以及预测到达时间；CME推荐模型，用于根据每种特征参数的权值对特征参数值进行加权处理，然后与预先建立的CME历史数据库的历史事件进行距离匹配，找到距离最近的历史事件。

摘要： 本发明公开了一种基于改进U‑Net网络的日冕物质抛射检测方法，包括以下步骤：步骤1，将从SOHO主页上下载的LASCO C2图像进行图像预处理，所述预处理包括图像灰度化、图像旋转和翻转操作；步骤2，将从通过步骤1得到的LASCO C2图像转换到极坐标下来表示；步骤3，制作日冕图像数据集，将数据集分为训练集和测试集；步骤4，对原始的U‑Net网络进行改进，使之适应于日冕物质抛射检测任务；步骤5，使用改进后的U‑Net网络进行训练，微调网络参数，最终得到检测结果。实现对日冕物质抛射现象的自动检测，降低人工记录的难度，加快自动检测速度。

摘要： 本发明公开了基于Faster R‑CNN的日冕物质抛射检测方法。该方法首先对截取的图像进行预处理，对齐、中值滤波降噪、极坐标转换、数据增强；接着构建Faster R‑CNN目标检测网络，设计多通道区域建议神经网络，采用2个RPN，分别用于强日冕物质抛射和弱日冕物质抛射目标候选框生成。接着预训练RPN，利用RPN生成的建议框训练FEN，在固定FEN基础上再次训练RPN。RPN1和RPN2训练时采用轮流训练策略，借助强CME目标特征帮助弱CME目标训练。最后进行日冕序列图像物质抛射的识别。本发明很大程度上改善了传统日冕物质抛射识别方法的整体性能，提高不同尺度CME的检测精度。

摘要： 本发明公开了一种日冕物质抛射空间环境事件相似推荐方法及系统，该方法包括：在设定时间段内采集CPA、MPA、日冕物质抛射角宽度、线速度、初速度、末速度、20个太阳半径处的速度、日冕物质抛射源区的经纬度坐标、日冕物质抛射爆发当天的F10.7指数以及太阳风平均速度、温度、质子密度、动压、等离子体β值和三个方向的磁场分量，经预处理后得到18种日冕物质抛射事件的特征参数值；再输入预先建立和训练好的CME推荐模型，得到历史相似CME事件以及预测到达时间；CME推荐模型，用于根据每种特征参数的权值对特征参数值进行加权处理，然后与预先建立的CME历史数据库的历史事件进行距离匹配，找到距离最近的历史事件。

摘要： 本发明设计了一种基于自组织神经网络(SOBS)的背景差分法来检测日冕物质抛射(Coronal Mass Ejection，CME)，由于CME是一种运动的状态，因此可以通过运动目标检测算法中的背景建模与前景检测的方法来提取出运动目标CME。主要步骤包括：首先，获取某个时间段的CME视频序列，将该视频转化为一帧一帧的图像；然后，对获得的日冕图像进行预处理，包括降噪，将图像转换到极坐标系等；接着，利用SOBS算法建立背景模型，得到初步的运动前景目标；最后，利用形态学方法对得到的前景目标进行再处理，得到最终的CME目标。本发明利用SOBS算法来检测CME，提升了检测的速度，检测效果也比较好。

摘要： 本发明设计了一种基于改进的混合高斯模型日冕物质抛射(Coronal Mass Fjection，CME)的检测方法，由于日冕物质抛射是一种运动的过程，我们可以人为CME的检测是一种复杂背景上(太阳冕流)的运动目标(CME)检测。采用SOHO卫星上的大视角分光日冕仪(LASCO)观测的日冕序列图像作为研究对象，主要步骤包括：对日冕序列图像的预处理、改进的混合高斯模型、CME的检测。首先，对由LASCO C2得到的日冕图像进行预处理，包括降噪，将图像转换到极坐标系等；接着，利用混合高斯背景模型和四帧差分法分别得到初步的运动前景目标；最后，利用形态学方法对得到的前景目标进行再处理，得到最终的CME目标。本发明利用改进的混合高斯模型检测CME，将传统混合高斯模型法与和四帧差分分法结合，改善了传统的混合高斯模型检测速度慢，对光照突变太敏感等问题，提升了检测的速度，检测效果也比较好。

摘要： 本发明公开了一种基于改进U‑Net网络的日冕物质抛射检测方法，包括以下步骤：步骤1，将从SOHO主页上下载的LASCO C2图像进行图像预处理，所述预处理包括图像灰度化、图像旋转和翻转操作；步骤2，将从通过步骤1得到的LASCO C2图像转换到极坐标下来表示；步骤3，制作日冕图像数据集，将数据集分为训练集和测试集；步骤4，对原始的U‑Net网络进行改进，使之适应于日冕物质抛射检测任务；步骤5，使用改进后的U‑Net网络进行训练，微调网络参数，最终得到检测结果。实现对日冕物质抛射现象的自动检测，降低人工记录的难度，加快自动检测速度。

摘要： 本发明公开了基于Faster R‑CNN的日冕物质抛射检测方法。该方法首先对截取的图像进行预处理，对齐、中值滤波降噪、极坐标转换、数据增强；接着构建Faster R‑CNN目标检测网络，设计多通道区域建议神经网络，采用2个RPN，分别用于强日冕物质抛射和弱日冕物质抛射目标候选框生成。接着预训练RPN，利用RPN生成的建议框训练FEN，在固定FEN基础上再次训练RPN。RPN1和RPN2训练时采用轮流训练策略，借助强CME目标特征帮助弱CME目标训练。最后进行日冕序列图像物质抛射的识别。本发明很大程度上改善了传统日冕物质抛射识别方法的整体性能，提高不同尺度CME的检测精度。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的日冕物质抛射检测方法，属于日冕抛射物质自动化检测技术领域。包括以下步骤：Step1、CME图像预处理和数据集制作；Step2、特征提取；Step3、生成候选区域建议；Step4、目标区域池化；Step5、进行CME细分类；Step6、边框回归；Step7、去除重复冗余框。本发明引入深度学习的方法用于CME目标检测，克服了阈值分割或传统的机器学习分类器进行CME检测识别时存在着人工设计特征无法很好表征CME语义，阈值和传统机器学习分类器分类效果差，导致对微弱CME的检测效果差等问题；本发明相对其他方法，鲁棒性更好。

摘要： 本发明公开了一种基于低秩恢复模型的日冕物质抛射检测方法，包括以下步骤：步骤1，对从SOHO主页上下载的LASCO C2图像进行图像预处理，对日冕图像进行去噪声、筛选处理；步骤2，将经过步骤1得到的LASCO C2图像经过进行图像灰度化、图像旋转和翻转操作；步骤3，将经过步骤2处理后的日冕图像转换到极坐标下进行表示；步骤4，利用基于低秩恢复模型的方法提取日冕图像中的运动目标；步骤5：微调低秩恢复模型参数，将日冕物质抛射与冕旒区分开来，利用图像三帧差分进行运动目标提取，最终得到日冕物质抛射。所述方法检测速度快，精度大大提高。