Исследование возможности создания методики классификации событий космической погоды
Предварительный просмотр:
Предварительный просмотр:
Подписи к слайдам:
Задача исследования В работе изучается возможность создания космической классификации уединенных геоэффективных событий в солнечном ветре (СВ) и установления причинно-следственной связи рассматриваемых околоземных возмущений с конкретным типом их источника на Солнце. В качестве таких источников, возмущающих спокойный СВ, рассматривались наиболее характерные проявления солнечной активности и их всевозможные сложные сочетания: "вспышки" ( sf ) (концентрация протонов n= 10 9 - 10 11 см -3 , скорость V до 1500 км / с, модуль магнитного поля B до 2-3 тыс. Гс, температура T= 10 4 - 10 6 К 0 ). корональные "дыры" (CH) ( n=3 см -3 , V>400 км / с, B=5 нТл), активизировавшиеся "волокна" (протуберанцы) (SDF) ( n= 10 11 см -3 , V=5-10 км / с, B=5-10 Гс, T= 10 4 К 0 ), корональные (гелиосферные) стриммеры ( HCS ) ( n= 10 9 см -3 , V=150-300 км / с, B= 10 Гс, T= 10 6 К 0 ). Предлагаемая методика космической нейросетевой классификации геоэффективных возмущений в СВ позволяет создавать новые стандарты для описания явлений космической погоды.
Цель, метод и данные исследования Классификация выполняется самообучающейся искусственной нейронной сетью (ИНС) по типу слоя Кохонена, которая выполняет интеллектуальное разделение входных образов: концентрации СВ, скорости СВ, динамического давления СВ, компонент ММП на классы в интервалах рассматриваемых геомагнитных возмущений. Анализировались 18 уединенных крупномасштабных событий 1979 года , каждое продолжительностью 72 часа. Использованы данные спутниковой системы OMNI . 1 численный эксперимент: Классификация уединенных возмущений в СВ с учетом параметров N, V, Bz 2 численный эксперимент: Классификация уединенных возмущений в СВ на основе NV 2 3 численный эксперимент: Классификация уединенных возмущений в СВ на основе параметров T, N, V, B и T, N, V
Определение типов солнечных источников ответственных за разного вида геоэффективные возмущения в СВ, оценка качества созданной классификационной ИНС технологии: Первый способ – сопоставление полученных классов с результатами применения метода анализа данных по прямым солнечным наблюдениям. Данные для них взяты из Solar Geophysical Data, бюллетеней «Солнечные данные» и [ King , 1983] . Второй способ – сопоставление с результатами полученными на основе статистической методики [Иванов, 1996] связанными с качественным анализом поведения профилей параметров СВ и ММП .
H eliospheric C urrent S heet (HCS) Рис. 1. Гелиосферный токовый слой опоясывает Солнце и является центральной частью гелиосферного плазменного слоя представляющего из себя пояс корональных лучей (стримеров). Рис. 2. Рентгеновский снимок Солнца в 1973 году. Во внутренней короне видна темная корональная «дыра». Coronal Hole (CH)
Solar Flare (Sf) Рис. 3. Крупнейшая солнечная вспышка, зарегистрирванная на SOHO 04.02.2001 (виден CME ). Рис. 4. Волокно. Часто связано с солнечными вспышками, составлет часть вспышечного процесса. Волокно ( SDF )
Идентификация потоков межпланетной плазмы на орбите Земли на основе статистического анализа [Иванов, 1996]. Изолированные SDF -потоки длятся около двух суток и состоят из головного уплотнения (собственно выброс) и последующего небольшого возрастания v и T (постэруптивное течение). Потоки из двух источников (кроме sf-CH- потока) отличаются от SDF- потока более или менее резким подъемом T к максимуму на спаде n . Это область разогрева (взаимодействия) двух потоков. Поток sf-CH выглядит, как типичная взрывная волна. Обычно он интерпретируется как изолированный sf -поток, распространяющийся в спокойном СВ. В предложенной классификации роль спокойного СВ играет поток из корональной дыры. Потоки sf-CH-HCS и sf-CH-SDF-HCS подобны sf-CH и также имеют форму взрывных волн и экстремальные n max , v max ,T max . Форма потоков от трех источников более сложная, что выражается в появлении двух максимумов в n , v и T , отождествляемых с волоконными выбросами, границами взаимодействия и ударными волнами.
Рис.5. Средние вариации концентрации ( n ), скорости ( v ) и температуры ( T ) протонов у Земли: a – в SDF ; b – в sf-CH-SDF, c – в CH-SDF, d – в sf-CH потоках. Типичное поведение параметров потоков на основе статистического анализа
Интенсивность событий определялась по амплитуде индекса Dst : слабоинтенсивные - события с 50< Dst <0 нТл; среднеинтенсивные - события с -100< Dst <0 нТл; интенсивные – события с -150< Dst <0 нТл. Качество разработанной в данном исследовании технологии определялась как процентное отношение количества событий доминирующего типа солнечного источника полученных по статистической методике или по методике прямых солнечных наблюдений, к общему числу событий в классе. Выполнение численных классификационных экспериментов Создана нейросетевая технология классификации уединенных крупномасштабных событий, зарегистрированных вблизи Земли. Для этого построена самообучающаяся искусственная нейронная сеть типа слоя Кохонена , выполняющая разделение на классы данных о возмущениях концентрации, скорости солнечного ветра и компонент межпланетного магнитного поля в интервалах рассматриваемых возмущений.
Результаты 1 численного эксперимента N , V , Bz . Табл. 1. Результаты классификации уединенных крупномасштабных возмущений в солнечном ветре на основе N , V , Bz . № класса (ИНС) Дата события Интенсивность события по Dst Результаты, полученные по методике [Иванов,1996] Данные прямых солнечных наблюдений [ King , 1983] Тип потока Совпадение Тип потока Совпадение Интенсив-ные события 1 18.02 05.04 13.08 29.08 сл. инт. ср. инт. инт. sf-CH-HCS sf-CH sf-CH sf-CH 75% sf - CH CH SDF- CH sf 75% Мало-интенсив-ные события 2.1 20.10 28.10 14.12 сл. сл. сл sf-CH-SDF CH-SDF -HCS CH-SDF -HCS 66% SDF NCDE CH – 2.2 04.03 21.04 08.05 18.05 08.12 ср. инт. ср. инт. сл. сл. сл. SDF CH-SDF CH-SDF -HCS CH-SDF CH-SDF -HCS 80% SDF HTS- CH CH HTS- CH CH 80% 2.3 09.01 04.02 26.06 03.09 18.09 сл. сл. сл. сл. инт. sf-CH sf-CH sf-CH CH - SDF SDF 60% SDF SDF SDF CH SDF 80% 2.4 22.03 ср. инт. sf-CH – sf –
Табл. 2. Результаты классификации уединенных крупномасштабных возмущений в солнечном ветре на основе P = NV 2 . Результаты 2 численного эксперимента P = NV 2 № класса (ИНС) Дата события Интенсивность события по Dst Результаты, полученные по методике [Иванов,1996] Данные прямых солнечных наблюдений [ King , 1983] Тип потока Совпадение Тип потока Совпадение Интенсив-ные события 1 22.03 05.04 13.08 29.08 ср. инт. инт. ср. инт. инт. sf-CH sf-CH sf-CH sf - CH 100% sf CH SDF-CH sf 50% Мало-интенсив-ные события 2.1 20.10 28.10 14.12 03.09 26.06 сл. сл. сл. сл. сл. sf-CH-SDF CH-SDF -HCS CH-SDF -HCS CH-SDF sf-CH 60% SDF NCDE CH CH SDF – 2.2 04.03 21.04 08.05 18.05 18.02 ср. инт. ср. инт. сл. сл. сл. SDF CH-SDF CH-SDF -HCS CH-SDF sf-CH-SDF 60% SDF HTS- CH CH HTS- CH CH -sf 80% 2.3 09.01 04.02 18.09 08.12 сл. сл. инт. сл. sf-CH sf-CH SDF CH-SDF-HCS 75% SDF SDF SDF CH 75%
Группа 1: интенсивные события Рис. 6. Рис. 7. Группа 2.1: Малоинтенсивные события.
Рис. 8. Группа 2.2: Малоинтенсивные события. Рис. 9. Группа2.3: Малоинтенсивные события.
Табл. 3. Результаты классификации уединенных крупномасштабных возмущений в солнечном ветре на основе T , N , V , B . Результаты 3 численного эксперимента T , N , V , B . № класса (ИНС) Дата события Интенсивность события по Dst Результаты, полученные по методике [Иванов,1996] Данные прямых солнечных наблюдений [ King , 1983] Тип потока Совпадение Тип потока Совпадение Интенсив-ные События 1.1 18.02 22.03 13.08 29.08 сл. ср. инт. ср. инт. инт. sf-CH -HCS sf-CH sf-CH sf-CH 100% sf -CH sf SDF-CH sf 75% 1.2 05.04 инт. sf-CH – CH – Мало-интенсив-ные события 2.1 09.01 04.02 26.06 03.09 18.09 сл. сл. сл. сл. инт. sf-CH sf-CH sf-CH CH - SDF SDF 60% SDF SDF SDF CH SDF 80% 2.2 04.03 21.04 08.05 18.05 08.12 20.10 28.10 14.12 ср. инт. ср. инт. сл. сл. сл. сл. сл. сл. SDF CH-SDF CH-SDF -HCS CH-SDF CH-SDF -HCS sf-CH-SDF CH-SDF -HCS CH-SDF -HCS 75% SDF HTS- CH CH HTS- CH CH SDF NCDE CH 63%
Обобщенные итоги численных экспериментов Итогом работы специально созданной самообучающейся классификационной ИНС типа слоя Кохонена стало разделение рассматриваемых уединенных событий на следующие классы: Статистическая методика: Класс 1 (1.1): среднеинтенсивные потоки типа sf-CH; Класс 2 (1.2): интенсивные потоки типа sf - CH ; Класс 3 (2.1): слабоинтенсивные потоки типа sf-CH; Класс 4 (2.2): среднеинтенсивные и слабоинтенсивные потоки типа CH-SDF. Класс SDF при классификации с помощью статистической методики отдельно не выделился в связи со слабой интенсивностью данного типа возмущающих потоков и был отнесен ИНС к доминирующему классу потоков CH - SDF . Данные прямых солнечных наблюдений: Класс 1: вспышки различной интенсивности; Класс 2: интенсивные корональные дыры; Класс 3: слабоинтенсивные волокна; Класс 4: слабоинтенсивные корональные дыры. № численного эксперимента Эффективность классификации, % Статистическая методика Данные прямых солнечных наблюдений 1 71% 65% 2 73% 50% 3 76% 71%
Основные выводы исследования В работе с использованием технологии ИНС установлены типы возмущений параметров межпланетной среды, ответственные за разные виды уединенных крупномасштабных возмущений в СВ. Согласно работам [Иванов, 1996; Иванов и Ромашец, 2000] и данным прямых солнечных наблюдений удалось выстроить иерархию солнечных событий. Предлагаемая классификация позволяет не только с высокой степенью эффективности (до 76%) классифицировать события космической погоды, зарегистрированные в околоземном пространстве, но и сделать предположение об энергичности начальных возмущающих солнечных потоков, вызывающих крупномасштабные возмущения в СВ. Данная методика космической классификации геоэффективных возмущений позволит в будущем создать новый стандарт описания явлений космической погоды.