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“夸父一号”载荷莱曼阿尔法太阳望远镜(LST)取得系列研究进展

2024/7/9 11:48:13    12555
来源:中国科学院紫金山天文台
摘要:CME是太阳大气中最剧烈和规模最大的太阳活动现象之一,是灾害性空间天气的主要驱动源。CME的识别分割、跟踪和三维重构对物理研究和空间天气环境的监测都很重要。
  【仪表网 研发快讯】近期,中国科学院紫金山天文台“夸父一号”卫星(ASO-S)科学团队取得一系列科学成果。科学团队利用“夸父一号”卫星载荷莱曼阿尔法太阳望远镜(LST)的全日面成像仪(SDI)观测数据获得首个Lyman-alpha (莱曼阿尔法,Lyα) 波段卡林顿图,并用于科学分析,相关成果发表在国际天文学期刊The Astrophysical Journal Letters (ApJL)。科学团队提出了一种基于深度学习自动识别日冕物质抛射(CME),并跟踪和三维重建CME的方法,相关成果发表在国际天文学期刊The Astrophysical Journal Supplement Series (ApJS)。6月底,科学团队成员李舒婷基于LST和欧空局Solar Orbiter/Metis联合数据的爆发日珥热力学分析的学术海报荣获Asia Oceania Geosciences Society (AOGS) 的最佳学生海报奖 (Best Student Poster Prize)。
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  氢原子的电子从主量子数n=2的能级跃迁至n=1产生的Lyα线是太阳外层大气紫外波段发射谱线中最强的一条。SDI是首个在Lyα(121.6±4.5nm)这个非常有特色的波段对太阳进行全日面成像观测的仪器。日冕中的Lyα主要包含两个分量,分别是碰撞分量和辐射分量。其中,辐射分量产生于入射辐射的光子与日冕的中性氢原子之间的共振散射。因此在模拟日冕中的Lyα辐射时,日面入射到日冕中的入射辐射准确与否会直接影响模拟结果。卡林顿图可用于提供跨越360度经度范围的日面辐射强度分布。ASO-S科学团队利用SDI全日面观测数据,首次生成直接由观测得到的Lyα波段卡林顿图,且进一步考虑了太阳较差自转带来的影响(如图1)。此外,考虑到太阳爆发活动通常伴随日面Lyα辐射的增强,用耀斑/CME发生时的日面观测数据替换相应区域的全日面数据,从而使卡林顿图更具实时性和准确性(如图2)。通过比较实际观测得到的卡林顿图与从极紫外30.4 nm波段通过经验公式推导得到的卡林顿图,发现两者的辐射强度在日面活动区的相对误差可达60%。该结果表明利用SDI数据得到的卡林顿图相较于推导得到的卡林顿图能够提供更加准确的入射辐射信息。
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  CME是太阳大气中最剧烈和规模最大的太阳活动现象之一,是灾害性空间天气的主要驱动源。CME的识别分割、跟踪和三维重构对物理研究和空间天气环境的监测都很重要。研究团队提出了一种基于深度学习分割 CME 并自动跟踪和三维重建 CME 的方法。该系统可分为四个模块:分类、分割、跟踪和三维重构。通过收集 SOHO卫星的LASCO C2白光日冕仪观测数据,手动标注CME 图像分割数据集。结果显示,从评价指标和分割可视化两个角度看,该语义分割模型在测试集上的表现均优于现有的CAMEL I方法(如图3)。该模型不仅能够分割出更精细的CME结构,还明显减少了异常噪点。值得注意的是,该模型直接应用到STEREO卫星COR1-A日冕仪上,仍表现出优异的稳定性和泛化能力。在跟踪模块,提出的跟踪算法有效解决了多个CME的分离难题。通过这项研究,团队发布了首个二维的COR1-A CME自动化目录,提供了更为可靠的CME物理参数,包括三维的传播方向和速度。在三维重构模块中,研究团队将跟踪结果与偏振比技术相结合,实现并公布了首个单视角三维 CME目录(如图4)。未来,该算法将应用到夸父一号卫星的日冕仪(LST/SCI)观测数据,为基于SCI数据的科学分析提供事件列表。
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  第21届亚洲大洋洲地球科学学会(Asia Oceania Geosciences Society,AOGS)年会于2024年6月23日–28日在韩国平昌举办。夸父一号科学团队李舒婷同学荣获AOGS日地科学分会(Solar and Terrestrial Sciences Section)的最佳学生海报奖。相关工作基于LST和Metis的联合数据分析,对爆发日珥开展热力学分析,发现日珥结构在爆发过程中温度基本不变,不能用绝热冷却来解释,表明需要额外的加热源来维持其热能。
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  两篇论文的第一作者分别为紫金山天文台博士研究生李舒婷和博士研究生单家辉,通讯作者均为封莉研究员,以上工作得到了中国科学院B类先导专项、国家重点研发计划和国家自然科学基金项目的支持。
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图1. 标准的卡林顿图(左)与每天更新的修正较差自转影响后的卡林顿图(右)
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图2. 在出现日冕物质抛射情况下,修正日面辐射后的卡林顿图
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图3. CME图像识别结果比较
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图4. CME在三维空间中的多视角可视化示例

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