基于白谱法的空间天气因果链指数化研究

The theory of the space weather causal chain provides a theoretical basis for the chain prediction from the source to the sink, and has achieved some achievements in the field of space weather numerical prediction. However, at present the numerical forecast is not yet operational, the weather forecast is more dependent on the statistical qualitative prediction than the quantitative chain forecast. The lack of a unified quantitative index system that can reflect the cause and effect of space weather events is an important scientific bottleneck to achieve quantitative chain forecast. The project will analysis the causal chain using a unified method for the first time, try to describe the chain dusing a space weather index system which are self-consistency, quantitative and lay a foundation of theory and method for realizing the quantitative prediction along the chain. The project will use the "white spectrum method", that are proposed by the project group and has been successfully applied before, to universal construct a series of new index for space weather in major areas, then will analyze the physical meaning of the new index, study the chain propagation of space events using the new index, explore the basic physical process of the index, and try to forecast on the basis of the chain theory and the index method. The results of this project will not only significantly improve the practicability of the causal chain theory of space weather, but also provide new ideas and methods for the space weather research and applied directly in the operational space weather forecast.

空间天气因果链思想为从“源”到“汇”逐环节进行链式预报提供了理论基础，并在数值预报的努力中取得了显著成效。但在数值预报还未业务化的阶段，空间天气预报实际上更多地依赖于统计性的定性预报，而不是定量的链式预报。缺乏统一的、能体现空间天气事件因果特征的量化指标体系是实现定量链式预报的重要科学瓶颈。本项目将首次使用统一的方法来分析整个日地因果链，力争用自洽的、量化的指标体系来描述空间天气因果链的整体行为，为实现定量的链式预报奠定理论和方法基础。项目将利用自主提出并已成功应用的“白谱法”，统一构建适用于空间天气主要区域的新型指数，分析新指数的物理意义，利用新指数研究空间事件的链式传播，探讨控制这些指数的基本物理过程，并以此为理论和方法基础进行链式预报的新尝试。本项目的研究结果不仅会显著提升空间天气因果链理论的实用性，也将为空间天气学研究提供新的思路和方法，同时还将直接应用于实际的预报业务。

太空安全已被列为国家的新型安全领域。空间天气是影响太空安全的一个重要因素。人类已进入太空时代，卫星数量激增，卫星导航、通信、遥感应用的需求越来多，太空与人类生活越来越紧密，对精准的空间天气预报的需求也越来越高。.本课题着眼于整个日地因果链，筛选出EUV、L1点太阳风观测、8台站H分量、全球TEC为构建指数的原始参量，统一以小时为时间尺度分析空间天气事件过程，使用项目组提出的、在电离层研究中已成功应用过的白谱法，压制观测数据中的周期性背景，帮助提取扰动信息，综合考虑日地因果链的整体情况，配合物理过程的分析，构建了一套由表征太阳、行星际、地磁、电离层区域特征的四个指数组成的链式指数群，基本形成定量链式预报框架。在分析各区域的指数过程中我们发现一个空间天气事件通常包括注入过程和耗散过程。我们构建的系列指数主要描述的是能量注入的过程，剔出了相对比较长期和变化缓慢的耗散过程，各区域的响应关系更加简明，更加明晰。此外，本课题还利用深度学习方法对太阳、电离层预测方面做出了一系列原创性工作。.本课题发表相关国内外科技论文23篇，其中SCI论文 19 篇，还有若干研究结果正在整理成文。通过本项目的执行，使我们对于太阳风暴从太阳（“源”）到地球（“汇”）的逐链式传播规律及其耦合机制有了更为深入和全面的认识，特别是一次太阳风暴过程中的各区域的能量形式，及其风暴注入和耗散的过程，太阳风动能和电磁能如何影响地磁，全球电离层的整体变化如何响应地磁变化的特征和响应机制有了新的认识。研究中使用深度学习方法开展了数据挖掘和预测工作，这一方法也为将来空间天气监测和预报提供了一种先进手段。同时本课题的结果可为国家大科学工程-子午工程二期建设以及将来我国空间天气预报业务提供了新的研究思路和有效的分析预报手段。