論文の概要: MEMPSEP III. A machine learning-oriented multivariate data set for forecasting the Occurrence and Properties of Solar Energetic Particle Events using a Multivariate Ensemble Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15390v1
• Date: Mon, 23 Oct 2023 22:42:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 21:21:16.371370
• Title: MEMPSEP III. A machine learning-oriented multivariate data set for forecasting the Occurrence and Properties of Solar Energetic Particle Events using a Multivariate Ensemble Approach
• Title（参考訳）: MEMPSEP III。 多変量アンサンブル法を用いた太陽エネルギー粒子イベントの発生と特性予測のための機械学習指向多変量データセット
• Authors: Kimberly Moreland, Maher Dayeh, Hazel M. Bain, Subhamoy Chatterjee, Andres Munoz-Jaramillo, Samuel Hart
• Abstract要約: 本稿では,機械学習パイプラインの検証,クリーン化,キュレーションを行う複数の公開観測源から作成したデータセットについて述べる。 太陽エネルギー粒子(SEP)を生成する252個の太陽事象と、そうでない17,542個の太陽事象を同定する。 同定された各事象に対して,エネルギー陽子と電子データ,上流太陽風条件,惑星間磁場ベクトル量などの局所プラズマ特性を1auで取得する。
• 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: We introduce a new multivariate data set that utilizes multiple spacecraft collecting in-situ and remote sensing heliospheric measurements shown to be linked to physical processes responsible for generating solar energetic particles (SEPs). Using the Geostationary Operational Environmental Satellites (GOES) flare event list from Solar Cycle (SC) 23 and part of SC 24 (1998-2013), we identify 252 solar events (flares) that produce SEPs and 17,542 events that do not. For each identified event, we acquire the local plasma properties at 1 au, such as energetic proton and electron data, upstream solar wind conditions, and the interplanetary magnetic field vector quantities using various instruments onboard GOES and the Advanced Composition Explorer (ACE) spacecraft. We also collect remote sensing data from instruments onboard the Solar Dynamic Observatory (SDO), Solar and Heliospheric Observatory (SoHO), and the Wind solar radio instrument WAVES. The data set is designed to allow for variations of the inputs and feature sets for machine learning (ML) in heliophysics and has a specific purpose for forecasting the occurrence of SEP events and their subsequent properties. This paper describes a dataset created from multiple publicly available observation sources that is validated, cleaned, and carefully curated for our machine-learning pipeline. The dataset has been used to drive the newly-developed Multivariate Ensemble of Models for Probabilistic Forecast of Solar Energetic Particles (MEMPSEP; see MEMPSEP I (Chatterjee et al., 2023) and MEMPSEP II (Dayeh et al., 2023) for associated papers).
• Abstract（参考訳）: 本研究では,太陽エネルギー粒子(seps)の生成に関与する物理プロセスと関連があることを示す,実地およびリモートセンシングヘリオマフィア計測を収集する複数の宇宙船を用いた,新しい多変量データセットを提案する。 太陽周期 (SC) 23 および SC 24 (1998-2013) の一部から地球環境衛星 (GOES) のフレアイベントリストを用いて, SEP を発生させる252の太陽イベント (フレア) と、そうでない17,542のイベントを同定した。 特定された事象ごとに、エネルギー陽子と電子データ、上流の太陽風条件、および様々な機器を搭載させたadvanced composition explorer(ace)宇宙船を用いて惑星間磁場ベクトル量などの1auの局所プラズマ特性を取得する。 また、SDO(Solar Dynamic Observatory)、SoHO(Solar and Heliospheric Observatory)、WAVES(Wind Solar Radio instrument)からリモートセンシングデータを収集する。 データセットは、ヘリオフィジカルスにおける機械学習(ml)の入力と特徴のバリエーションを可能にするために設計されており、sepイベントの発生とその後の特性を予測するための特別な目的を持っている。 本稿では,機械学習パイプラインの検証,クリーン化,精査を行う複数の公開観測源から作成したデータセットについて述べる。 このデータセットは、新たに開発された太陽エネルギー粒子の確率予測モデル(MEMPSEP; MEMPSEP I (Chatterjee et al., 2023) とMEMPSEP II (Dayeh et al., 2023) を駆動するために使用されている。

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