論文の概要: Global geomagnetic perturbation forecasting using Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.12734v1
• Date: Thu, 12 May 2022 18:58:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-06 08:14:44.940053
• Title: Global geomagnetic perturbation forecasting using Deep Learning
• Title（参考訳）: 深層学習による地球磁気摂動予測
• Authors: Vishal Upendran, Panagiotis Tigas, Banafsheh Ferdousi, Teo Bloch, Mark C. M. Cheung, Siddha Ganju, Asti Bhatt, Ryan M. McGranaghan, Yarin Gal
• Abstract要約: 我々は、太陽風の測定のみを入力として、30分後に予測する高速なグローバルdB/dt予測モデルを開発した。 このモデルでは,1分間の周期で水平磁気摂動成分に対する大域的予測を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.837727173953663
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Geomagnetically Induced Currents (GICs) arise from spatio-temporal changes to Earth's magnetic field which arise from the interaction of the solar wind with Earth's magnetosphere, and drive catastrophic destruction to our technologically dependent society. Hence, computational models to forecast GICs globally with large forecast horizon, high spatial resolution and temporal cadence are of increasing importance to perform prompt necessary mitigation. Since GIC data is proprietary, the time variability of horizontal component of the magnetic field perturbation (dB/dt) is used as a proxy for GICs. In this work, we develop a fast, global dB/dt forecasting model, which forecasts 30 minutes into the future using only solar wind measurements as input. The model summarizes 2 hours of solar wind measurement using a Gated Recurrent Unit, and generates forecasts of coefficients which are folded with a spherical harmonic basis to enable global forecasts. When deployed, our model produces results in under a second, and generates global forecasts for horizontal magnetic perturbation components at 1-minute cadence. We evaluate our model across models in literature for two specific storms of 5 August 2011 and 17 March 2015, while having a self-consistent benchmark model set. Our model outperforms, or has consistent performance with state-of-the-practice high time cadence local and low time cadence global models, while also outperforming/having comparable performance with the benchmark models. Such quick inferences at high temporal cadence and arbitrary spatial resolutions may ultimately enable accurate forewarning of dB/dt for any place on Earth, resulting in precautionary measures to be taken in an informed manner.
• Abstract（参考訳）: 地磁気誘起電流(GIC)は、太陽風と地球の磁気圏の相互作用から生じる地球の磁場の時空間変化から生じ、我々の技術的に依存した社会に破滅的な破壊を引き起こす。 したがって,gicsを世界規模で予測するための計算モデルでは,空間分解能や時間的ケイデンスが増大し,迅速な改善が期待できる。 GICデータはプロプライエタリであるため、磁場摂動(dB/dt)の水平成分の時間変動がGICのプロキシとして使用される。 本研究では,太陽風測定のみを入力として,30分後に予測できる高速でグローバルなdB/dt予測モデルを開発した。 このモデルは、Gated Recurrent Unit を用いて太陽風の2時間の計測を要約し、球面調和ベースで折り畳まれた係数の予測を生成し、大域的な予測を可能にする。 デプロイすると、モデルは1秒未満で結果を生成し、1分間のケイデンスで水平磁気摂動成分のグローバルな予測を生成します。 我々は,2011年8月5日と2015年3月17日の2つの特定の嵐に対する文献におけるモデル間モデルの評価を行った。 当社のモデルでは,局所的および低時間的ケイデンスグローバルモデルと一貫した性能を示す一方,ベンチマークモデルと同等の性能を示す。 このような高時間周期と任意の空間分解能での迅速な推論は、最終的に地球上の任意の場所でdB/dtの正確な事前警戒を可能にする可能性がある。

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