Стационарные условия картины системы авроральных токов в Арктическом регионе (полярный вид), которая меняется в зависимости от направления магнитного поля солнечного ветра, могут быть воспроизведены SMRAI2 практически идеально. Красный и синий представляют собой земные (нисходящие) и восходящие потоки соответственно; Y и Z представляют направление магнитного поля солнечного ветра: Z положительное на север в направлении север-юг, а Y положительное на запад в направлении восток-запад. Например, «Ноль» указывает на отсутствие компонентов Y и Z магнитного поля солнечного ветра, «-Z» указывает на полную ориентацию на юг, а «-Y-Z» указывает на юго-восточную ориентацию. Фото: Космическая погода (2024 г.). DOI: 10.1029/2023SW003720
Существует три уровня серьезности космических бурь: геомагнитные бури, бури солнечной радиации и отключения радиосвязи. Эти штормы оказывают на Землю различные последствия, включая проблемы со спутниками, GPS, связью и электросетями, а также представляют опасность для здоровья космонавтов и людей, выполняющих высотные полеты. Геомагнитные бури также вызывают красивые полярные сияния, которые обычно наблюдаются в полярных регионах.
Из-за потенциальных негативных последствий космических штормов исследователи разработали основанные на физике модели, которые предсказывают систему полярных сияний на основе входящих частиц солнечного ветра, выбрасываемых Солнцем.
Однако до этого момента такие модели были медленными и для работы требовался целый суперкомпьютер. Исследователи теперь создали эмулятор на основе машинного обучения, который имитирует основанное на физике моделирование системы полярных сияний гораздо быстрее и с меньшей вычислительной мощностью.
Команда опубликовала результаты своего исследования в журнале Space Weather.
«Физическое моделирование системы полярных сияний является вариантом прогноза космической погоды. Однако нам нужен специальный суперкомпьютер для запуска физического моделирования», — сказал Рюхо Катаока, первый автор статьи и доцент Университета. Национальный институт полярных исследований и СОКЕНДАИ, оба в Татикаве, Япония.
«Одна из таких моделей — REPPU (REProduce Plasma Universe), известная и надежная модель, воспроизводящая систему полярных сияний. Как только мы создадим «эмулятор», мы сможем получить аналогичные результаты, используя портативный компьютер».
Новая модель эмулятора, Суррогатная модель для REPPU Auroral IonSphere версии 2 (SMRAI2), работает в миллион раз быстрее, чем моделирование, основанное на физике, и включает в свое моделирование сезонные эффекты.
Хотя прогнозы солнечной погоды не могут изменить воздействие солнечной радиации и частиц солнечного ветра на Землю и вокруг нее, они могут помочь сообществам, пострадавшим от солнечной погоды, подготовиться к трудностям и сбоям связи, а также ограничить радиационное воздействие на астронавтов и пассажиров высотных самолетов.
Спутники, в частности, очень чувствительны к сопротивлению, вызванному магнитными бурями. Фактически, 38 коммерческих спутников были потеряны в феврале 2022 года из-за входа в атмосферу Земли после умеренной магнитной бури. Эти магнитные бури являются результатом передачи большой энергии от солнечного ветра в магнитосферу Земли.
Используя фактически наблюдаемые сложные вариации солнечного ветра, можно также воспроизвести очень сложные временные вариации полярных струйных течений. Светлые цвета представляют наблюдаемые значения, темные цвета — прогнозы SMRAI2. au obs и al obs — наблюдаемые индексы AU и AL, au esn и al esn — индексы AU и AL, рассчитанные по результатам эмулятора. Индексы AU и AL указывают на авроральную активность в высоких широтах. Фото: Космическая погода (2024 г.). DOI: 10.1029/2023SW003720
Исследовательская группа использовала зависящую от времени модель машинного обучения, называемую сетью эхо-состояний (ESN), для создания эмулятора модели прогнозирования на основе физики. Важно отметить, что ESN — это тип рекуррентной нейронной сети, предназначенной для эффективной обработки последовательных данных.
Текущее исследование фактически усовершенствовало первоначальную версию эмулятора на основе ESN, ver1.0. Команда обучила новую модель эмулятора SMRAI2, используя на порядок больше результатов моделирования, основанных на физике, чем исходная модель версии 1.0.
«Продукт этого исследования, SMRAI2, является первым примером физики полярных сияний, в котором используется метод машинного обучения для имитации ионосферных результатов основанного на физике глобального магнитогидродинамического (МГД) моделирования. Накопление большего количества данных МГД-моделирования и использование других передовых технологий модели машинного обучения позволят нам повысить точность прогнозов в ближайшем будущем», — сказал Катаока. МГД-моделирование предназначено для описания поведения магнитосферы, где солнечный ветер взаимодействует с магнитным полем Земли.
Следующим шагом исследовательской группы является включение эмулятора в выполнение ансамблевого прогноза космической погоды, который представляет собой набор прогнозов, предлагающий ряд прогнозов будущей космической погоды. Их конечная цель — использовать эмулятор вместе со многими наборами данных наблюдений в прогнозе с ассимиляцией данных, который объединяет выходные данные модели и наблюдения для повышения точности прогнозирования.
Информация от: Исследовательской организацией информации и систем.
