論文の概要: An Explainable Deep-learning Model of Proton Auroras on Mars

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08195v2
• Date: Sun, 23 Jun 2024 15:45:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 04:58:37.111928
• Title: An Explainable Deep-learning Model of Proton Auroras on Mars
• Title（参考訳）: 火星の陽子オーロラの説明可能な深層学習モデル
• Authors: Dattaraj B. Dhuri, Dimitra Atri, Ahmed AlHantoobi,
• Abstract要約: We developed a first purely data-driven model of proton auroras using Mars Atmosphere and Volatile EvolutioN (MAVEN) in-situ observed and limb scan of Ly-alpha emissions between 2014–2022。 モデル化されたLymanアルファピーク強度向上の最も重要な特徴は、太陽のゼニス角、太陽の経度、CO2大気の変動、太陽風速、温度である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Proton auroras are widely observed on the dayside of Mars, identified as a significant intensity enhancement in the hydrogen Lyman alpha (121.6 nm) emission between 110 - 150 km altitudes. Solar wind protons penetrating as energetic neutral atoms into Mars thermosphere are thought to be primarily responsible for these auroras. Recent observations of spatially localized (patchy) proton auroras suggest a possible direct deposition of protons into Mars atmosphere during unstable solar wind conditions. Improving our understanding of proton auroras is therefore important for characterizing the solar wind interaction with Mars atmosphere. Here, we develop a first purely data-driven model of proton auroras using Mars Atmosphere and Volatile EvolutioN (MAVEN) in-situ observations and limb scans of Ly-alpha emissions between 2014 - 2022. We train an artificial neural network (ANN) that reproduces individual Lyman alpha intensities and relative Lyman alpha peak intensity enhancements with a Pearson correlation of 0.94 and 0.60 respectively for the test data, along with a faithful reconstruction of the shape of the observed Lyman alpha emission altitude profiles. By performing a SHapley Additive exPlanations (SHAP) analysis, we find that solar zenith angle, solar longitude, CO2 atmosphere variability, solar wind speed and temperature are the most important features for the modeled Lyman alpha peak intensity enhancements. Additionally, we find that the modeled peak intensity enhancements are high for early local time hours, particularly near polar latitudes, as well as weaker induced magnetic fields. Through SHAP analysis, we also identify the influence of biases in the training data and interdependecies between the measurements used for the modeling, and an improvement on those aspects can significantly improve the performance and applicability of the ANN model.
• Abstract（参考訳）: 火星の日中は陽子オーロラが広く観測されており、110から150kmの高度でリマンアルファ(121.6nm)の水素放出が顕著に増強されていると確認されている。 太陽風の陽子が火星の温度圏にエネルギー的な中性原子として侵入し、主にこれらのオーロラに寄与していると考えられている。 空間的に局在した陽子オーロラの最近の観測は、不安定な太陽風環境下での火星大気への陽子直接沈着の可能性を示している。 したがって、太陽風と火星大気との相互作用を特徴づけるためには、陽子オーロラの理解を改善することが重要である。 そこで我々は,2014年から2022年の間,火星大気と揮発性エボリュートN(MAVEN)のその場観測とLy-α放出のフットスキャンを用いて,初めて純粋なデータ駆動型プロトンオーロラモデルを構築した。 我々は,Pearson相関の0.94と0.60の相関で,個々のLymanアルファ強度と相対Lymanアルファピーク強度を再現する人工ニューラルネットワーク(ANN)を,観測されたLymanアルファ放射高度プロファイルの形状を忠実に再構築すると共に訓練する。 SHAP (SHapley Additive ExPlanations) 解析により, 風速, 風速, 気温が, モデル付きLymanアルファピーク強度向上の最も重要な特徴であることがわかった。 さらに、モデル化されたピーク強度の増大は、特に緯度付近の早期の局所時間、およびより弱い誘導磁場に対して高い値を示す。 また、SHAP分析により、トレーニングデータにおけるバイアスの影響と、モデリングに使用した測定値間のインタペンデンシーを同定し、これらの側面の改善により、ANNモデルの性能と適用性を大幅に向上させることができる。

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