本文關(guān)鍵詞： 太陽質(zhì)子事件 質(zhì)子事件短期預(yù)報(bào) 太陽光球磁場 磁場復(fù)雜性和非勢性 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　出處：《空間科學(xué)學(xué)報(bào)》2010年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：利用SOHO/MDI全日面縱向磁圖,計(jì)算了三個(gè)描述太陽活動區(qū)磁場復(fù)雜性和非勢性的特征物理量,即縱向磁場最大水平梯度|%絖hB_z|_m,強(qiáng)梯度中性線長度L,孤立奇點(diǎn)數(shù)目η.為檢驗(yàn)太陽光球磁場特征在質(zhì)子事件短期預(yù)報(bào)中是否有效,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,建立了基于這三個(gè)磁場特征物理量簡單的太陽質(zhì)子事件短期(24 h)預(yù)報(bào)模型.模型在對2002年和2003年連續(xù)兩年的樣本檢測中,有很高的準(zhǔn)確率(2002年和2003年分別為90%,87.54%)和較高的質(zhì)子事件報(bào)準(zhǔn)率(2002年和2003年分別為60%,75%),從而為光球磁場特征物理量作為質(zhì)子事件預(yù)報(bào)的有效因子提供了依據(jù).
[Abstract]:Three characteristic physical quantities describing the complexity and nonpotentiality of the magnetic field in the solar active region are calculated by using the SOHO/MDI helioid longitudinal magnetic map. That is, the maximum horizontal gradient of longitudinal magnetic field% hB_z stack, the length of strong gradient neutral line L, and the number of isolated singularities 畏. In order to test whether the magnetic field characteristics of solar sphere are effective in the short-term prediction of proton events, BP neural network method is used. A simple prediction model of solar proton events for 24 h based on these three magnetic field characteristics is established. The model is used to detect samples for two consecutive years from 2002 to 2003. It has a high accuracy rate (on 2002 and 2003 is 90 and 87.54 respectively) and a higher proton event accuracy (2002 and 2002 are 6075 ~ 75, respectively), which provides the basis for the light sphere magnetic field characteristic physical quantity as the effective factor of proton event prediction.
【作者單位】： 中國科學(xué)院空間科學(xué)與應(yīng)用研究中心;中國科學(xué)院國家天文臺;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(10973020) 國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(2006CB806307) 中國科學(xué)院知識創(chuàng)新工程共同資助
【分類號】：P182.4

【參考文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1502088