論文の概要: Solar Coronal Magnetic Field Extrapolation from Synchronic Data with
AI-generated Farside
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.07553v3
- Date: Sun, 1 Nov 2020 06:27:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-07 05:12:49.509409
- Title: Solar Coronal Magnetic Field Extrapolation from Synchronic Data with
AI-generated Farside
- Title（参考訳）: AI生成遠方からの放射光データからの太陽コロナ磁場外挿
- Authors: Hyun-Jin Jeong, Yong-Jae Moon, Eunsu Park, Harim Lee
- Abstract要約: 我々は,前線と人工知能(AI)が生成する遠方磁場をほぼリアルタイムに利用して,地球規模の磁場の外挿を構築した。
フロントエンドテストデータセットでは、生成した磁場分布が実値と一致していることが示される。
我々は,従来の遠方データから,我々のモデルで生成された遠方データに置き換えた大域的磁場同期マップを作成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1529342790344802
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Solar magnetic fields play a key role in understanding the nature of the
coronal phenomena. Global coronal magnetic fields are usually extrapolated from
photospheric fields, for which farside data is taken when it was at the
frontside, about two weeks earlier. For the first time we have constructed the
extrapolations of global magnetic fields using frontside and artificial
intelligence (AI)-generated farside magnetic fields at a near-real time basis.
We generate the farside magnetograms from three channel farside observations of
Solar Terrestrial Relations Observatory (STEREO) Ahead (A) and Behind (B) by
our deep learning model trained with frontside Solar Dynamics Observatory
extreme ultraviolet images and magnetograms. For frontside testing data sets,
we demonstrate that the generated magnetic field distributions are consistent
with the real ones; not only active regions (ARs), but also quiet regions of
the Sun. We make global magnetic field synchronic maps in which conventional
farside data are replaced by farside ones generated by our model. The
synchronic maps show much better not only the appearance of ARs but also the
disappearance of others on the solar surface than before. We use these
synchronized magnetic data to extrapolate the global coronal fields using
Potential Field Source Surface (PFSS) model. We show that our results are much
more consistent with coronal observations than those of the conventional method
in view of solar active regions and coronal holes. We present several positive
prospects of our new methodology for the study of solar corona, heliosphere,
and space weather.
- Abstract（参考訳）: 太陽磁場はコロナ現象の性質を理解する上で重要な役割を果たす。
地球規模のコロナ磁場は、通常、光球の磁場から外挿される。
我々は、最前線と人工知能(AI)が生成する遠方磁場をほぼリアルタイムに利用して、地球規模の磁場の外挿を初めて構築した。
前面の太陽ダイナミクス観測所と極紫外線画像とマグネトグラムを用いて訓練した深層学習モデルにより、太陽地球関係観測所(stereo)の前方(a)と後方(b)の3チャンネルの遠方観測から、遠方磁図を生成する。
表側テストデータセットでは、生成された磁場分布が実際の磁場分布と一致していることが示され、活動領域(ars)だけでなく、太陽の静かな領域も示される。
我々は,従来の遠方データをモデルによって生成された遠方データに置き換えた大域的磁場同期マップを作成する。
同期マップは、ARの出現だけでなく、太陽表面上の他の天体の消失も以前よりもずっと良く示している。
我々は、これらの同期磁気データを用いて、ポテンシャル磁場源面(pfss)モデルを用いて大域コロナフィールドを外挿する。
本研究では, 太陽活動領域やコロナホールの観点から, 従来の方法よりも, コロナ観測と一致していることを示す。
我々は、太陽コロナ、ヘリウム圏、宇宙気象の研究のための新しい手法のいくつかの肯定的な展望を提示する。
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