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準(zhǔn)確確定太陽風(fēng)參數(shù)對日地空間環(huán)境研究具有重要的意義。傳統(tǒng)獲取太陽風(fēng)參數(shù)的方法依賴于日冕與行星際磁流體動力學(xué)（MHD）模型的耦合，而后者需要前者在0.1 AU處的運(yùn)算結(jié)果作為內(nèi)邊界條件后再進(jìn)行傳播計(jì)算，該過程計(jì)算量大、耗時長，難以滿足實(shí)時的空間天氣預(yù)報(bào)需求。為此，中國科學(xué)院國家空間科學(xué)中心太陽活動與空間天氣全國重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（以下簡稱“天氣室”）沈芳研究員團(tuán)隊(duì)與比利時荷語魯汶大學(xué)Stefaan Poedts教授團(tuán)隊(duì)合作，引入了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)太陽風(fēng)參數(shù)在0.1AU處的快速重建與預(yù)測，為高效、實(shí)時的空間天氣預(yù)報(bào)提供新思路。

研究提出了一種基于U型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（U-Net）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的太陽風(fēng)參數(shù)快速生成方法。模型以全球日震觀測網(wǎng)絡(luò)—美國光球磁通量同化傳輸模型（GONG–ADAPT）光球磁圖為輸入，以基于通用面向?qū)ο罅黧w動力學(xué)框架的非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格日冕磁流體力學(xué)模型（COCONUT MHD）模型的輸出結(jié)果為學(xué)習(xí)目標(biāo)，通過訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)0.1 AU處太陽風(fēng)徑向速度、數(shù)密度和徑向磁場的直接預(yù)測。訓(xùn)練完成后，模型能夠在單次運(yùn)行中輸出完整球面的太陽風(fēng)參數(shù)分布，并有效捕捉其在卡林頓自轉(zhuǎn)周期內(nèi)的時序演化特征。

圖1 所用U-Net模型架構(gòu)

模型在測試集上取得了高精度的重建結(jié)果：徑向速度、數(shù)密度和徑向磁場的相關(guān)系數(shù)分別達(dá)到0.992、0.987和0.991；推導(dǎo)的阿爾文（Alfvén）速度與動壓的相關(guān)性分別達(dá)到0.996和0.769。模型不僅準(zhǔn)確再現(xiàn)了關(guān)鍵太陽風(fēng)參數(shù)的空間分布，還成功捕捉了其隨時間變化的動態(tài)演化規(guī)律。

圖2 模型重建的太陽風(fēng)參數(shù)與MHD模型結(jié)果的比較

在計(jì)算效率方面，單次預(yù)測在僅使用CPU時耗時約7.8秒，在GPU（1 GPU + 10 CPU核）環(huán)境下僅需0.065秒，較傳統(tǒng)COCONUT MHD模擬分別提升約15倍和1800倍。該成果顯著提高了太陽風(fēng)模型的運(yùn)算效率，為實(shí)現(xiàn)近實(shí)時太陽風(fēng)預(yù)報(bào)與大規(guī)模日球建模提供了可行的技術(shù)路徑。

該研究得到了國家自然科學(xué)基金、國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃、空間中心攀登計(jì)劃等項(xiàng)目的聯(lián)合資助。相關(guān)論文已發(fā)表于國際SCI期刊The Astrophysical Journal Supplemental Series上，第一作者是天氣室博士研究生李雨淙，通訊作者為天氣室沈芳研究員與比利時荷語魯汶大學(xué)Stefaan Poedts教授。

文章鏈接：

https://doi.org/10.3847/1538-4365/ae13a2

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