基于支持向量机和k近邻的太阳质子事件预报模型

应用支持向量机和k近邻相结合的方法，建立了太阳质子事件预报模型。预报因子包括黑子面积、磁分型、McIntosh分型、太阳射电流量、活动区位置和软X射线流量。太阳质子事件模型包括两个子模型：质子有无模型和质子峰值流量模型。质子有无模型能对未来24小时是否发生质子事件给出预报，质子峰值流量模型对已发生的质子事件预报峰值流量等级。用2002年和2004年的数据进行了模拟预报，结果显示模型具有较高的报准率，同时显示出活动区位置和软x射线通量是比较敏感的预报因子。     

太阳活动区参量与太阳耀斑和太阳质子事件的相关性统计分析

太阳黑子活动区与太阳耀斑和太阳质子事件的发生有紧密的关系.选取活动区特征参量包括太阳黑子群面积,磁分类,McIntosh分类,10 cm射电流量,统计和耀斑发生的产率关系;还统计了太阳活动区的位置,软X射线通量和质子事件的产率关系.对于磁分类,McIntosh分类的每一种分类类型计算了耀斑产率,对黑子群面积和10 cm射电流量和软X射线通量用函数拟合了它们和太阳耀斑和太阳质子事件的产率关系.对活动区位置采用了分段统计质子事件产率的方法.统计结果显示我们选取的活动区特征参量与太阳耀斑和质子事件有较强的相关性.统计结果可作为以后建立太阳耀斑,太阳质子事件预报模型中预报因子的选取的基础.     

应用机器学习方法的太阳质子事件短期预报模型

本文选取三个描述太阳活动区磁场复杂性和非势性的特征物理量纵向磁场最大水平梯度｜△↓-hBz｜m,强梯度中性线长度L,孤立奇点数目η.对这三个参量统计计算后结果作为预报因子,应用支持向量机作为预报方法建立一个基于磁场特征物理量的太阳质子事件短期预报模型,该模型可以预报活动区未来24小时是否爆发太阳质子事件.2002和2003年连续两年的样本检测并和基于传统预报因子的模型进行了比对,结果显示预报模型具有较高的准确率和较低的虚报率,从而验证了太阳光球磁场参量作为太阳质子事件预报因子的有效性.     

基于统计学习技术的太阳质子事件预报模型

结合太阳耀斑与日冕物质抛射参量作为预报因子建立太阳质子事件预报模型。描述太阳耀斑的三个特征参量包括耀斑峰值流量、持续时间和耀斑维度;太阳质子事件的三个特征参量分别为CME宽度、CME速度和测量位置角度。首先使用信息增益率评价各参量对质子事件发生的重要度,结果表明相比于耀斑峰值流量和持续时间,CME宽度和速度对质子事件发生具有更高的重要性。基于上述参量,应用线性Logistic回归方法建立质子事件预报模型。对模型进行检测并与只选用耀斑参量的预报模型的预报结果进行比较,结果显示采用耀斑结合CME参量的预报模型具有较高的预报准确率和较低的虚报率,尤其对于质子事件发生的报准率提高较多(67.5%上升到90%)。实验结果验证CME参量作为预报因子的有效性。     

太阳质子事件研究进展

太阳质子事件是很重要的太阳活动，从1956年开始人们对它进行了深入的趼究。概括太阳质子事件的研究进展：从质子事件的研究意义、不同时期的探测技术、质子在行星际介质空间的传播、质子事件的统计特征和相关性、质子峰值流量的分布、质子事件预报研究等几个方面对质子事件做了分析，有助于深入地了解太阳质子事件，从而更好地为空间天气预报服务。     

太阳瞬时爆发事件对我国降水的影响

进入地球低层大气的高能太阳质子对我国降水有一定的影响,经统计分析得出:有80％以上进入地球的强太阳质子事件出现72～80小时后我国长江流域以南广大地区内的平均降水量在关键日后有明显的增加,特别是在低值系统活动地区降水必然要增加20％以上。说明这种高能太阳质子供给天气系统的能量与短期天气系统本身所具有的能量相当。因此,完全可以将其作为短期降水预报中的一个预报因子从而提高短期降水预报中的预报水平。利用太阳瞬时爆发特性指数的大小和其三年周期变化规律可作出每年3月份的旱涝预报。笔者分析还表明,进入地球低层大气的高能太阳质子事件对我国降水的影响与磁暴的类型和强弱关系不大。本文对于促进日地关系的进一步研究具有一定的现实意义。     

应用数据挖掘技术的短期太阳耀斑预报模型

为了进一步探讨太阳耀斑与太阳黑子参量的关系,本文采集了大规模的活动区黑子数据,统计其与耀斑发生的产率关系,应用得到的拟和公式对原始数据计算得到规范化后的数据集.在此基础上使用数据挖掘技术对黑子耀斑数据建立决策树模型和建立分类规则,具体描述了黑子数据和太阳耀斑之间的相关性.最后应用这两种技术对活动区未来48h是否爆发耀斑给出了预报,预报结果具有较高的准确率和较低的虚报率.     

强朗缪尔湍动与太阳质子电子事件

在空间探测中,太阳质子事件都伴生非相对论性电子,却常有观测到电子流而无质子成分的纯电子事件.纯电子事件中,电子流量比通常电子事件低一个量级左右.荷电粒子会因为与强朗缪尔湍动的相互作用而得到加速,经过理论推导发现电子和质子能否得到加速与朗缪尔湍动强度有关.代入日冕活动区物理量的典型值,计算发现正是由于质子和电子的加速条件对朗缪尔湍动强度的要求不同而产生了上述现象.     

同1972年5—6月的太阳质子事件有关的大黑子群分析

我们分析了1972年5月25日—6月5日过日面的黑子群(McMath活动区编号11895)的形态,目的在于寻找导致耀斑爆发的因素,以便提高太阳活动预报的水平,从而较准确地预报宇航安全期和短波通讯,突然骚扰,并且为耀斑等太阳活动现象机制的研究提供线索。 我们发现本黑子群形态的主要特点是前导黑子的旋转、分裂和自行,并且前导黑子呈现的δ磁结构在黑子群过日面期间一直存在。这黑子群的复杂的磁结构可能是本活动区一系列剧烈活动的主要原因。 黑子形态的上述剧烈变化与耀斑爆发在时间上和空间上有较好的相关性。 本活动区引起的质子耀斑和质子事件发生前,黑子形态的主要特征是前异黑子的旋转和分裂,并有部分旋涡半影结构。磁场结构的特点是黑子群磁极性排列的倒置、δ磁结构的存在和磁场梯度的剧烈变化。这表明质子耀斑和质子事件的发生同这些现象有一定的物理联系。 5月29日以后,前导黑子的逆时针旋转,可能主要是由于不对称半影使黑子自行的结果。     

太阳微波爆发与质子事件警报

本文对1966—1973年期间的40个9.4GH_z(λ=3.2cm)太阳微波射电爆发与太阳质子发射之间的关系进行了统计研究。 考察了太阳微波爆发的八个参量对于预报伴随的质子发射强度的效能,结果表明能量参数比时间参数和流量密度参数要好。用时间参数(包括有效持续期T_M)预言的质子强度,对于渐升渐降型爆发,要比实际值高。而流量密度参数,诸如峰值流量密度Smax,对于脉冲型爆发来说,不是很好的指示因子。但是,如果超过某一时间阈值,例如T_(1/2)>2分钟,则在平均流量密度(?)与太阳质子流量密度I_P之间有着紧密的相关,相关系数约为0.8。     

基于RBF人工神经网络的X级以上太阳耀斑预报研究

采用第23太阳活动周X级以上耀斑的数据,通过回归分析、Gauss拟合和RBF人工神经网络等方法对X级以上耀斑进行预报研究.结果表明,将黑子群的位置、卡灵顿经度、耀斑爆发时间与黑子群达到最大面积的时间关系、每7d黑子群的最大面积、太阳耀斑流量的积分值、CME速度和F10.7射电流量7个预报因子作为参量对RBF人工神经网络预报模型进行训练,训练后建立的RBF模型的输出结果和训练数据的相关系数高达98%,对耀斑强度的预报结果与观测结果的误差在0.5以内,预报模型符合耀斑短期预报的要求.     

流管几何对低速太阳风alpha粒子丰度的影响

建立了离子回旋共振机制驱动的一维三元(电子、质子、alpha粒子)低速太阳风流管模型,重点分析流管参数对alpha粒子丰度(定义为alpha粒子与质子数密度之比)的影响.流管几何形式与有关观测数据分析及二维太阳风模型的计算结果相一致.与以往研究相符,在太阳附近alpha粒子的丰度先增加(可超过冕底丰度的1~5倍),尔后迅速降至行星际空间中的平均观测数值.alpha粒子丰度极大值αmax在大约1.5~1.7 Rs范围内获得,具体数值主要取决于流管的几何参数包括冕流尖点的高度与相应膨胀因子的极大值:尖点越靠近太阳、极大膨胀因子越大,则αmax越大.但是这两个参数对于行星际空间中alpha粒子的特征影响不大;而合理地改变流管在远处的膨胀因子,可定性解释低年低速太阳风中alpha粒子的平均丰度与太阳风速度正相关的观测现象.     

风云二号卫星空间环境监测器

风云二号卫星空间环境监测器由空间高能粒子探测器和太阳X射线探测器两台单机组成, 运行在地球同步轨道高度, 能够提供实时的太阳耀斑监测和质子事件监测. 风云二号空间环境监测器是国内第一套天基太阳质子事件监测警报系统, 在23周太阳活动峰年期间基本监测到所有的质子事件, 并通过分析实时监测的耀斑X射线辐射特征, 多次成功地开展了太阳质子事件警报服务. 风云二号空间环境监测器也是国内第一次进行地球同步高度的空间环境探测, 发现地球同步高度粒子变化的一些基本特征, 包括粒子通量的昼夜周期变化; 在太阳和地磁宁静时, 能量大于1.4 MeV电子通量在10~2×10²/cm²×s×sr之间变化, 能量大于1 MeV的质子通量在6×10²~8×10³/cm²×s×sr之间变化.     

基于Stacking集成机器学习的波浪预报

采用多层感知器模型、随机森林模型为第一层子模型,极端树模型为第二层元模型,建立基于Stacking集成机器学习的波浪预报算法,并引入邻域平均法抑制在拐点处产生的数值震荡。以长江口外海2016年1—9月的风速和中国近海波高数据为数据源,利用机器学习风速与有效波高之间的关系,将2016年10—11月的风速、波高数据用于预报结果的对比分析,预报前45 d R²拟合优度达到0.97以上,平均误差最大值为0.08 m,平均相对误差最大值为0.05,预报结果与波浪谱模型结果趋势一致,准确度较高;预报结果后15 d误差增长较快,这与训练集数据中寒潮浪占比较少有关。     

1972年8月太阳活动区的米波特征

1972年8月,在日面上出现了一个质子耀斑活动区,北京天文台黑子编号为1972年238号(Mc Math 11976活动区)。在这个活动区过日面期间,产生了一系列大耀斑,其中有四个质子耀斑,分别发生在8月2日、2日、4日和7日,见表1。由于我国所处的地理经度的原因,我国观测到其中的两个质子耀斑。伴随质子耀斑产生了很强的射电爆发。这些质子耀微喷出了大量的高能粒子,发出了强烈的X射线及紫外线等。这些高能粒子辐射和电磁波辐射引起了一系列空间物理和地球物理效应。在近地空间测到了很强的质子流,按斯马     

定量的太阳活动预报参数研究

Chumak[1987]提出来一个结构参数（文中称为有效距离参数）来定量地描述活动区磁场两极之间相互远离或者相互靠近的程度。这个参数将为定量研究活动区詹场位型演化研究，以及定量研究活动区磁场住型与太阳耀斑，日冕物质抛射等太阳活动的关系等开辟新的思路，Chumak，张洪起和郭娟对于这个参数的研究和应用做了一些研究工作，但是目前对这含参数的应用还不是很多。该文通过实际应用验缸有效距离参数探讨定量太阳活动预报参数的应用。我们将用有效距离参数，总磁通和磁倾角三个参数综合的定量的研究2011年2月15日一次X2.2级耀斑事件的演化情况。     

高能强子散射与强子结构

本文用程函模型方法,分析质子——质子高能碰撞,计算出质子——质子的相互散射的微分散射截面,质子的形式因子及平均半径。与现有实验数据比较均相符合,本文还引进了粗糙的质子结构的夸克模型,估计出夸克的半径。     

基于BP网络的粉煤灰混凝土钢筋握裹力计算

基于改进的BP算法,建立了2个粉煤灰混凝土钢筋握裹力BP网络计算模型,模型1为2-6-1型,即该模型输入层为2个神经元,隐含层为6个神经元,输出层为1个神经元,模型1的输入为水胶比及粉煤灰掺量,输出为混凝土钢筋握裹力;模型2为2-8-2型,即该模型输入层为2个神经元,隐含层为8个神经元,输出层为2个神经元,模型2的输入为水胶比及粉煤灰掺量,输出为混凝土强度及钢筋握裹力.模型1混凝土钢筋握裹力计算相对误差为0.019 08%~3.128 92%;模型2混凝土强度及钢筋握裹力计算相对误差分别为2.248 55%~6.808 00%和0.112 74%~9.773 29%.计算结果较为理想.     

基于云图特征量的太阳辐射预报方法

利用2012年敦煌云图特征量资料和太阳总辐射逐小时观测资料,研究了敦煌太阳总辐射量与云量、红外亮温、大气可降水、可见光反射率等云图特征量的关系,发现敦煌地区太阳总辐射值的衰减值和总辐射理论值的日变化规律基本一致,敦煌站云图的云量、红外亮温、可见光反射率、大气可降水等特征量和太阳总辐射衰减率具有很好的相关性。进而将云图特征量作为预报因子,利用多元线性回归方程,建立太阳总辐射量统计预报模型。利用2012年敦煌云图特征量资料和太阳总辐射衰减率对方程进行预报效果检验。12个月太阳总辐射衰减率预测结果与实测值变化趋势基本一致,表明基于云图特征量的太阳辐射预报方法具有较好的应用前景。     

LASSO回归和支持向量回归耦合的中长期径流预报

同样预报精度情况下,中长期径流预报提前期越长,对水库调度方案与发电计划的制定辅助决策作用效果更强.中长期径流预报的难点在于径流序列的随机性以及相应预见期的气象难以可靠预报.当前的预报模型大都是基于数据分析的数据驱动模型,其输入因子多为前期径流和大尺度气候因子.而预报因子的选择对于数据驱动模型的精度非常关键.因此,需要有效的因子筛选方法以辅助建模.本文引入lasso回归方法以筛选径流预报因子,其选择结果作为支持向量回归(SVR)模型中的预报因子,形成LASSO回归和支持向量回归耦合(LSVR)模型,并将LSVR模型应用到龙羊峡水库进行预见期为一个月的入库径流预报,并与传统SVR模型预报结果进行对比.结果表明,径流因子的选择对两种模型的预报效果都有较大的影响,过多引入前期径流因子时预报效果较差.两种模型的预报结果对比表明,LSVR模型能够增强有益预报因子的作用,减弱干扰因子的影响,在验证期和测试期的预报结果都好于SVR模型的.在2010年1月到2016年10月的82个月的测试期中,LSVR模型的4项评价指标相比SVR模型都有所提升,其中均方误差(MSE)比SVR模型减小了13.09%.