基于太阳10.7cm射电流量的全日面耀斑预报方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了基于太阳10.7cm射电流量的全日面耀斑预报方法及系统，所述方法包括：实时采集太阳F10.7指数；将该太阳F10.7指数输入预先建立的C级耀斑概率预报模型，输出C级耀斑的发生概率；将该太阳F10.7指数输入预先建立的M级耀斑概率预报模型，输出M级耀斑的发生概率；将该太阳F10.7指数输入预先建立的X级耀斑概率预报模型，输出X级耀斑的发生概率。本发明专利技术的方法满足当前空间环境预报中对耀斑预报级别和概率输出的实际需求，同时可利用10厘米流量的中期预报实现全日面的爆发预测，为深空空间环境的保障安全提供指导。间环境的保障安全提供指导。间环境的保障安全提供指导。

【技术实现步骤摘要】
基于太阳10.7cm射电流量的全日面耀斑预报方法及系统


[0001]本专利技术涉及太阳活动预报
，尤其涉及基于太阳10.7cm射电流量的全日面耀斑预报方法及系统。

技术介绍

[0002]太阳耀斑是太阳爆发的重要表现，其增强的电磁辐射能够引发地球向阳面电离层的突然骚扰，进而对高频无线电通讯、卫星通讯产生干扰。大耀斑通常还会伴随日冕物质抛射和太阳质子事件，且耀斑规模越大，与之伴随的其它太阳爆发活动的规模也往往越大，进而引发地磁暴、高能电子暴、电离层暴等一系列不同形式的地球空间环境扰动事件。由此，耀斑成为太空环境是否安全的重要标识，耀斑预报也因此成为空间环境预报的一项重要内容。
[0003]在实际的空间环境业务预报中，耀斑预报主要以经验预报为主，模型预报为辅。究其原因，一方面是因为大多数的耀斑预报模型主要是基于活动区磁特征参量开展的，而活动区的磁场观测由于受到日面投影效应的影响，只能对其日面中心区域的活动区进行是否耀斑爆发的预测，不能涵盖整个日面。另一方面，所建立的耀斑预报模型的输出结果与实际的耀斑业务预报需求不匹配。实际的耀斑业务预报中，预报结果通常为M、X级耀斑分别可能发生的概率；模型预报则通常是≥M级耀斑的“有”“无”预测。由此可见，面向空间环境业务预报的耀斑预报模型仍处于空白状态。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于克服上述技术缺陷，利用太阳10厘米射电流量与耀斑爆发的统计关系，建立一种能够预测全日面爆发C、M、X级耀斑概率的方法，切实满足空间环境预报中对耀斑预报的实际需求。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提出了一种基于太阳10.7cm射电流量的全日面耀斑预报方法，所述方法包括：
[0006]实时采集太阳F10.7指数；
[0007]将该太阳F10.7指数输入预先建立的C级耀斑概率预报模型，输出C级耀斑的发生概率；
[0008]将该太阳F10.7指数输入预先建立的M级耀斑概率预报模型，输出M级耀斑的发生概率；
[0009]将该太阳F10.7指数输入预先建立的X级耀斑概率预报模型，输出X级耀斑的发生概率。
[0010]作为上述方法的一种改进，所述C级耀斑概率预报模型为：
[0011][0012]其中，Y
c
为C级耀斑概率预报值；Z为F10.7指数，A1
c
为Z趋于小值方向时Y
c
的渐进值；A1
c
＝-0.62756；A2
c
为Z趋于大值方向时Y
c
的渐进值；A2
c
＝0.98561；W
c
为两个渐近值A1
c
与A2
c
之间对应的Z的取值宽度，W
c
＝19.23882；Z
0c
处于该宽度的中心点的取值，Z
0c
＝77.30752。
[0013]作为上述方法的一种改进，所述方法还包括：C级耀斑概率预报模型的训练的步骤，具体包括：
[0014]利用建模数据集，统计不同F10.7指数区间上C级耀斑的发生频次；具体为：以一天的数据作为一个样本，若发生C级耀斑，记为1；若没有C级耀斑发生，则为0；在N天中，若有nc天发生了C耀斑发生，则C级耀斑的发生频率为：nc/N*100％；将F10.7指数从大到小排列，数值相邻的每500个样本分成一组，最终不足500个样本的将归到前一组中；
[0015]以建模数据集中每日F10.7指数作为C级耀斑概率预报模型的bolzman函数的自变量，分别计算对应的C级耀斑的概率预报值，作为bolzman函数的应变量，从而拟合出A1
c
、A2
c
、W
c
和Z
0c
。
[0016]作为上述方法的一种改进，所述M级耀斑概率预报模型为：
[0017][0018]其中，Y
M
为M级耀斑概率预报；Z为F10.7指数，A1
M
为Z趋于小值方向时Y
M
的渐进值；A1
M
＝-1.17626；A2
M
为Z趋于大值方向时Y
M
的渐进值；A2
M
＝4.71786；W
M
为两个渐近值A1
M
与A2
M
之间对应的Z的取值宽度，W
M
＝262.55073；Z
0M
处于该宽度的中心点的取值，Z
0M
＝435.65705。
[0019]作为上述方法的一种改进，所述方法还包括：M级耀斑概率预报模型的训练的步骤，具体包括：
[0020]利用建模数据集，统计不同F10.7指数区间上M级耀斑的发生频次；具体为：以一天的数据作为一个样本，若发生M级耀斑，记为1；若没有M级耀斑发生，则为0；在N天中，若有nm天发生了M级耀斑发生，则M级耀斑的发生频率为：nm/N*100％；
[0021]将F10.7指数从大到小排列，数值相邻的每500个样本分成一组，最终不足500个样本的将归到前一组中；
[0022]以建模数据集的每日的F10.7指数作为M级耀斑概率预报模型的bolzman函数的自变量，分别计算对应的M级耀斑的概率预报值，作为bolzman函数的应变量，从而拟合出A1
M
、A2
M
、W
M
和Z
0M
。
[0023]作为上述方法的一种改进，所述X级耀斑概率预报模型为：
[0024][0025]其中，Y
X
为X级耀斑概率预报值；Z为F10.7指数，A1
X
为Z趋于小值方向时Y
X
的渐进值；A1
X
＝
--
6.77724E-5；A2
X
为Z趋于大值方向时Y
X
的渐进值；A2
X
＝0.35925；W
X
为两个渐近值A1
X
与A2
X
之间对应的Z的取值宽度，W
X
＝42.62485；Z
0X
处于该宽度的中心点的取值，Z
0X
＝254.95498。
[0026]作为上述方法的一种改进，所述方法还包括：X级耀斑概率预报模型的训练的步骤，具体包括：
[0027]利用建模数据集，统计不同F10.7指数区间上X级耀斑的发生频次；具体为：以一天的数据作为一个样本，若发生X级耀斑，记为1；若没有X级耀斑发生，则为0；在N天中，若有nx天发生了X级耀斑发生，则X级耀斑的发生频率为：nx/N*100％；
[0028]将F10.7指数从大到小排列，数值相邻的每500个样本分成一组，最终不足500个样本的将归到前一组中；
[0029]以建模数据集的每日的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于太阳10.7cm射电流量的全日面耀斑预报方法，所述方法包括：实时采集太阳F10.7指数；将该太阳F10.7指数输入预先建立的C级耀斑概率预报模型，输出C级耀斑的发生概率；将该太阳F10.7指数输入预先建立的M级耀斑概率预报模型，输出M级耀斑的发生概率；将该太阳F10.7指数输入预先建立的X级耀斑概率预报模型，输出X级耀斑的发生概率。2.根据权利要求1所述的基于太阳10.7cm射电流量的全日面耀斑预报方法，其特征在于，所述C级耀斑概率预报模型为：其中，Y
c
为C级耀斑概率预报值；Z为F10.7指数，A1
c
为Z趋于小值方向时Y
c
的渐进值；A1
c
＝-0.62756；A2
c
为Z趋于大值方向时Y
c
的渐进值；A2
c
＝0.98561；W
c
为两个渐近值A1
c
与A2
c
之间对应的Z的取值宽度，W
c
＝19.23882；Z
0c
处于该宽度的中心点的取值，Z
0c
＝77.30752。3.根据权利要求2所述的基于太阳10.7cm射电流量的全日面耀斑预报方法，其特征在于，所述方法还包括：C级耀斑概率预报模型的训练的步骤，具体包括：利用建模数据集，统计不同F10.7指数区间上C级耀斑的发生频次；具体为：以一天的数据作为一个样本，若发生C级耀斑，记为1；若没有C级耀斑发生，则为0；在N天中，若有nc天发生了C耀斑发生，则C级耀斑的发生频率为：nc/N*100％；将F10.7指数从大到小排列，数值相邻的每500个样本分成一组，最终不足500个样本的将归到前一组中；以建模数据集中每日F10.7指数作为C级耀斑概率预报模型的bolzman函数的自变量，分别计算对应的C级耀斑的概率预报值，作为bolzman函数的应变量，从而拟合出A1
c
、A2
c
、W
c
和Z
0c
。4.根据权利要求1所述的基于太阳10.7cm射电流量的全日面耀斑预报方法，其特征在于，所述M级耀斑概率预报模型为：其中，Y
M
为M级耀斑概率预报；Z为F10.7指数，A1
M
为Z趋于小值方向时Y
M
的渐进值；A1
M
＝-1.17626；A2
M
为Z趋于大值方向时Y
M
的渐进值；A2
M
＝4.71786；W
M
为两个渐近值A1
M
与A2
M
之间对应的Z的取值宽度，W
M
＝262.55073；Z
0M
处于该宽度的中心点的取值，Z
0M
＝435.65705。5.根据权利要求4所述的基于太阳10.7cm射电流量的全日面耀斑预报方法，其特征在于，所述方法还包括：M级耀斑概率预报模型的训练的步骤，具体包括：利用建模数据集，统计不同F10.7指数区间上M级耀斑的发生频次；具体为：以一天的数据作为一个样本，若发生M级耀斑，记为1；若没有M级耀斑发生，则为0；在N天中，若有nm天发生了M级耀斑发生，则M级耀斑的发生频率为：nm/N*100％；将F10.7指数从大到小排列，数值相邻的每500个样本分成一组，最终不足500个样本的将归到前一组中；以建模数据集的每日的F10.7指数作为M级耀斑概率预报模型的bolzman函数的自变
量，分别计算对应的M级耀斑的概率预报值，作为bolzman函数...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔延美，罗冰显，
申请(专利权)人：中国科学院国家空间科学中心，
类型：发明
国别省市：