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“夸父一號”載荷萊曼阿爾法太陽望遠鏡(LST)取得系列研究進展

研發快訊 2024年07月09日 11:48:13來源:中國科學院紫金山天文臺 12635
摘要CME是太陽大氣中最劇烈和規模最大的太陽活動現象之一,是災害性空間天氣的主要驅動源。CME的識別分割、跟蹤和三維重構對物理研究和空間天氣環境的監測都很重要。

  【儀表網 研發快訊】近期,中國科學院紫金山天文臺“夸父一號”衛星(ASO-S)科學團隊取得一系列科學成果。科學團隊利用“夸父一號”衛星載荷萊曼阿爾法太陽望遠鏡(LST)的全日面成像儀(SDI)觀測數據獲得首個Lyman-alpha (萊曼阿爾法,Lyα) 波段卡林頓圖,并用于科學分析,相關成果發表在國際天文學期刊The Astrophysical Journal Letters (ApJL)。科學團隊提出了一種基于深度學習自動識別日冕物質拋射(CME),并跟蹤和三維重建CME的方法,相關成果發表在國際天文學期刊The Astrophysical Journal Supplement Series (ApJS)。6月底,科學團隊成員李舒婷基于LST和歐空局Solar Orbiter/Metis聯合數據的爆發日珥熱力學分析的學術海報榮獲Asia Oceania Geosciences Society (AOGS) 的最佳學生海報獎 (Best Student Poster Prize)。
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  氫原子的電子從主量子數n=2的能級躍遷至n=1產生的Lyα線是太陽外層大氣紫外波段發射譜線中最強的一條。SDI是首個在Lyα(121.6±4.5nm)這個非常有特色的波段對太陽進行全日面成像觀測的儀器。日冕中的Lyα主要包含兩個分量,分別是碰撞分量和輻射分量。其中,輻射分量產生于入射輻射的光子與日冕的中性氫原子之間的共振散射。因此在模擬日冕中的Lyα輻射時,日面入射到日冕中的入射輻射準確與否會直接影響模擬結果。卡林頓圖可用于提供跨越360度經度范圍的日面輻射強度分布。ASO-S科學團隊利用SDI全日面觀測數據,首次生成直接由觀測得到的Lyα波段卡林頓圖,且進一步考慮了太陽較差自轉帶來的影響(如圖1)。此外,考慮到太陽爆發活動通常伴隨日面Lyα輻射的增強,用耀斑/CME發生時的日面觀測數據替換相應區域的全日面數據,從而使卡林頓圖更具實時性和準確性(如圖2)。通過比較實際觀測得到的卡林頓圖與從極紫外30.4 nm波段通過經驗公式推導得到的卡林頓圖,發現兩者的輻射強度在日面活動區的相對誤差可達60%。該結果表明利用SDI數據得到的卡林頓圖相較于推導得到的卡林頓圖能夠提供更加準確的入射輻射信息。
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  CME是太陽大氣中最劇烈和規模最大的太陽活動現象之一,是災害性空間天氣的主要驅動源。CME的識別分割、跟蹤和三維重構對物理研究和空間天氣環境的監測都很重要。研究團隊提出了一種基于深度學習分割 CME 并自動跟蹤和三維重建 CME 的方法。該系統可分為四個模塊:分類、分割、跟蹤和三維重構。通過收集 SOHO衛星的LASCO C2白光日冕儀觀測數據,手動標注CME 圖像分割數據集。結果顯示,從評價指標和分割可視化兩個角度看,該語義分割模型在測試集上的表現均優于現有的CAMEL I方法(如圖3)。該模型不僅能夠分割出更精細的CME結構,還明顯減少了異常噪點。值得注意的是,該模型直接應用到STEREO衛星COR1-A日冕儀上,仍表現出優異的穩定性和泛化能力。在跟蹤模塊,提出的跟蹤算法有效解決了多個CME的分離難題。通過這項研究,團隊發布了首個二維的COR1-A CME自動化目錄,提供了更為可靠的CME物理參數,包括三維的傳播方向和速度。在三維重構模塊中,研究團隊將跟蹤結果與偏振比技術相結合,實現并公布了首個單視角三維 CME目錄(如圖4)。未來,該算法將應用到夸父一號衛星的日冕儀(LST/SCI)觀測數據,為基于SCI數據的科學分析提供事件列表。
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  第21屆亞洲大洋洲地球科學學會(Asia Oceania Geosciences Society,AOGS)年會于2024年6月23日–28日在韓國平昌舉辦。夸父一號科學團隊李舒婷同學榮獲AOGS日地科學分會(Solar and Terrestrial Sciences Section)的最佳學生海報獎。相關工作基于LST和Metis的聯合數據分析,對爆發日珥開展熱力學分析,發現日珥結構在爆發過程中溫度基本不變,不能用絕熱冷卻來解釋,表明需要額外的加熱源來維持其熱能。
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  兩篇論文的第一作者分別為紫金山天文臺博士研究生李舒婷和博士研究生單家輝,通訊作者均為封莉研究員,以上工作得到了中國科學院B類先導專項、國家重點研發計劃和國家自然科學基金項目的支持。
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圖1. 標準的卡林頓圖(左)與每天更新的修正較差自轉影響后的卡林頓圖(右)
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圖2. 在出現日冕物質拋射情況下,修正日面輻射后的卡林頓圖
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圖3. CME圖像識別結果比較
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圖4. CME在三維空間中的多視角可視化示例

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