F的中期预测方法_10.7根据紫外线图像

摘要

太阳射电通量为10.7厘米(F_10.7)是太阳变化的直接监测和重要指标_10.7在经验大气模型，电离层模型等f的源极区是常用_10.7主要是在有源区上方的电晕和极紫外（EUV）图像反映冠状热结构。在本文中，一个指数被定义为基于太阳能EUV图像的强度值来表示到F冠状贡献_10.7。F的观测值之间的Spearman相关系数_10.7和是0.85在304 A EUV图像。基于高相关性，构建了实证模型。结合SDO/AIA和twin STEREO/EUVI的EUV数据，可以生成太阳全盘EUV图像，以及未来的27天值可以计算。然后，对F进行现实估计_10.7经验模型可以提供提前1 - 27天的时间。与F的预测值进行比较_10.7通过2012-2013年的54阶自回归模型，我们的模型的误差降率为12.54%，在未来3 - 27天的预测中，我们的方法具有显著的优势。

1.介绍

F_10.7为频率为2800 MHz、波长为10.7 cm的太阳射电通量指数。主要有两种辐射机制:回旋共振发射和轫致辐射发射[1-4]。陀螺共振发射只发生在磁场足够强的地方。Schonfeld等[五发现在2011年12月9日，在第24周期的上升阶段， F的可变分量_10.7通量与陀螺共振发射机制有关，尽管这个百分比在活动周期中变化显著。轫致辐射强度与等离子体密度有关。因为活跃区域和耀斑比平静的太阳密集，F_10.7主要是在冠高度的有源区之上[6]。利文斯顿等人[7]发现，有没有更多的传统假定F的存在的线性关系_10.7和太阳黑子的数量在第24周期。Selhorst等[8]发现那个F_10.7在1992-2013年期间，活跃区域的数量有很好的相关性。这可能是F_10.7是比那些必要的磁场较弱的更灵敏，以形成黑子，的1500°F的G.观察的顺序的_10.7于1947年开始，它从未中断。目前，通常使用的F值_10.7在世界上本地中午（20:00 UT）由加拿大自治领射电天体物理天文台观测到，并且在单位表示学院(太阳辐射通量密度，1学院= 10⁻²²·W·m^-2·赫兹^-1)[9]。

太阳能极紫外（EUV）辐射加热和电离地球的大气层。因为EUV辐照不能从地面，F被观察_10.7已被用于作为代理来代表EUV [五]。高层大气模型有计算机代码，也使用F_10.7作为太阳辐照度的代表[10]。上层大气的模型通常用于计算大气密度低地球轨道卫星的轨道预测，所以有必要输入将来˚F_10.7就轨道预测而言[11-13]。因此，F的预测_10.7对轨道预测的准确性起着重要作用。

在太阳活动中已经发现了大约11年的长周期和平均27天的中期变化。11年为太阳变周期，27天为太阳自转周期[14]。太阳辐射指数的预测应符合太阳活动的周期特征。奇异谱分析是一种非参数谱估计方法，它有助于将时间序列分解为多个分量的和，并利用这些分量对时间序列进行预测。可有效地利用随时间波动的时间序列进行分析[15]。在机器学习中，自回归模型(AR-model)可以从一系列定时步骤中学习，并将之前的结果作为回归模型的输入，以预测下一个时间步骤的值[16]。因此，Zhong等人。[17]和Liu等人[18]所使用的方法SSA和第54阶AR模型，分别预测27天˚F_10.7因为无论是SSA方法和AR模型适合于周期性和周期性的统计数据。这两篇文章均表现出精确的预测比周期23。然而，当大量有源区（AR）上迅速出现或从太阳能消失在太阳活动极小期间由美国空军（USAF）实现更高的方法盘，第54阶AR模型的预测精度是不能令人满意的。此外，王等人。[19]提出了一种数学方法来扩展F的中期预测_10.7可长达54天，不需要额外的太阳观测数据。

F_10.7在冠高度被生成并且与有源区的存在和耀斑的发生[8]。下面介绍一些基于太阳主要特征的经验预测模型。Wen等人[20.F]预测_10.7使用领域和太阳黑子的位置。海尼等。[21F]预测_10.7利用通量传输模型产生的全球太阳磁场的先进预测。上述两个预测模型仅使用了来自地球-太阳半球的数据;许多学者都把注意力集中在太阳的远端。Quemerais and Bertaux [22[预报未来14天F_10.7使用星际莱曼飞船α由太阳风各向异性（SWAN）中获得的背景数据上板望远镜太阳和日光层天文台（SOHO）[23]。林赛和布劳恩[24利用太阳远端半球的地震图进行太阳活跃区(ARs)预测。虽然莱曼α背景资料和地震地图的远侧太阳能磁盘观察时间跨度越长,极端的紫外线(EUV)图像双太阳能地面天文台的关系(立体声)航天器用于本研究可以显示远端太阳能ARs更直接和更准确地描述他们的实时变化特征。

不同的波长的EUV图像被预期，观察太阳能气氛下，将不同的区域，例如冠状孔（CH），安静太阳（QS），有源区域（AR），并且耀斑等离子体[25和F的值_10.7与磁活跃区有较高的相关性[26]。F_10.7可以被可视化为观看通过变化的光学厚度的下电晕色球（电子温度〜10,000K）由于被困冠状等离子体的变化程度和密度覆盖有源区和其它活性结构。对于讨论中，我们制定了新的指标， ，这是到F低日冕，自由无贡献的代理_10.7，由太阳动力学观测台(SDO)上的大气成像装置(AIA)的EUV数据得出[27]。Balan等人[28]表明，较短的（极紫外和紫外线）和更长（10.7厘米）的波长太阳能通量具有在整个太阳周期的非线性关系。这是因为回转共振吸收的减小存在在低活动水平自由 - 自由发射和下方的磁场强度的约1500个高斯到F的贡献相比_10.7是少算了29]。因此，我们定义一个关于F的函数_10.7就......而言 。此外，自2011年2月起，整个远端太阳盘可直接由两架STEREO的太阳-地球连接日冕和日层调查(SECCHI)成像装置中的极紫外线成像仪(EUVI)仪器观测[三十]。/ EUVI与SDO / AIA的太阳能全磁盘EUV图像可以通过数据从STEREO组合来获得。那么，未来27天的值可以计算出预测˚F_10.7。本文根据上述思想构建了一种预测27天F值的经验方法_10.7基于对EUV图像。

本文的目的是预测太阳˚F_10.7利用从SDO/AIA和STEREO/EUVI获得的全太阳合成材料304 A EUV图像，提前进行一个卡灵顿旋转。我们首先将索引定义为基于太阳EUV图像的强度值代表低日冕、free-free对F的贡献_10.7。本文重要的演示实惠360度太阳观测提供太阳活动的预测。该预测方法被发现在3-27天期间更好地发挥，特别是在有源区域上太阳的远侧出现的情况下

在介绍了预测背景的基础上，提出了F_10.7第1,部分2介绍并分析数据集并建立方法。部分3包含结果和讨论，并科4给出了结论。

2.数据处理和方法建立

选择SDO/AIA的两个EUV通道(171 A和304 A)是因为它们也是立体声/EUVI。2010年5月至2015年12月SDO/AIA每日一级512×512数据FITS(灵活图像传输系统)文件从斯坦福大学联合科学操作中心(JSOC)可用数据库下载(http://jsoc.stanford.edu/）和立体声每日512×512的数据FITS文件/ EUVI从2011年1月2013年12月被从网站上的可用数据库下载https://stereoftp.nascom.nasa.gov/data/beacon/提前/萨克氏/ IMG / EUVI /。

以上数据文件每天在ut:00左右更新，对应F观测时间_10.7指数。如果它们的质量（FITS标题关键字）不等于0 f的数据文件的文件FITS消除_10.7可从美国国家海洋和大气管理局(NOAA)的网站(ftp://ftp.ngdc.noaa.gov/STP/space-weather/solar-data/solar-features /太阳能收音机/中午通量/彭带克顿/彭带克顿_observed /清单/ listing_drao_noontime-flux-observed_daily.txt)。

2010年5月到2015年12月的SDO/AIA数据集用于确定F之间的函数形式_10.7和 。测试集为2012-2013年SDO/AIA数据集和STEREO/EUVI数据集。

2.1。冠状沟贡献到F_10.7

为了匹配EUVI数据，先前的工作应使用重叠和可互换的AIA和EUVI数据来表示从同一等离子体测量[31]。之前的工作已经在SSWIDL软件例程(ssc_form_euvi_synoptic.pro)。在这个例程中，为了匹配SECCHI/EUVI数据，SDO/AIA数据已经过以下公式处理:

171年,

304年,

“为原始SDO/AIA数据;“exptime”是以秒为单位的SDO/AIA曝光时间。“是观测这幅图像开始的日期和时间。参数“1.1”是AIA 171a图像到EUVI 171a图像的粗略转换因子。常规”ssc_get_aia_304_factor.pro返回AIA 304 A图像的粗略转换因子到EUVI 304 A。最后,“”是相匹配的SECCHI / EUVI数据的SDO / AIA数据。为了校准三个EUV摄像头，所有SDO数据集/ AIA的数据集已经由根据上述程序处理，我们所有的SDO / AIA的结果是基于“”。

Vernazza等[32，克丽斯塔和加拉格尔[33]，和佩雷斯 - Suarez等。[34[发现了不同的太阳区域(日冕洞、太阳静止区和活动区)，对应于EUV图像强度直方图的不同分布。Schonfeld等[五表明，SDO/AIA收集的EUV图像可以代表F的轫致辐射分量_10.7，所以代理在我们的文件定义为代表到F冠状贡献_10.7在由下式EUV图像： 哪里为源区域的像素强度阈值。该像素点属于一个SR if大于或等于 。的参数是地球侧EUV图像的像素数之和，那么是地球侧日冕中所有SRs的积分效应。

斯皮尔曼回归相关系数( ）被定义为经排序的变量之间的Pearson相关系数，和评估如何以及两个变量之间的关系可使用一个单调函数进行说明。计算从 哪里 为秩变量的协方差。和是等级变量的标准偏差[35，36]。

之间存在非线性关系和F_10.7[28),所以它们之间的不同值是用来定义的值在两个通道的EUV图像。结果如图所示1。马克斯值是在171埃0.75和在304埃0.85。

在171的通带主要反映太阳大气的上过渡区和安静冠状区域[27]。304的通带示出了在短的时间尺度上色球/过渡区域和较小的变化与太阳活动[37]。F_10.7可以被可视化为通过变化的光学厚度的下电晕观看色球（电子温度〜10,000K）由于被困冠状等离子体的变化程度和密度覆盖有源区和其它活性结构[9]。F的源区域_10.7比171a更接近太阳304 A的区域，所以F之间的协议_10.7和304比171更好的。什么时候等于10^3.2在304 A中DN/s，该之间和F_10.7等于0。85。因此，强度大于10的像素^3.2DN/s显示F的一些信息_10.7源区。

根据上述分析，与F相关的指标_10.7304 A EUV图像的源区域定义如下:

图中绿色部分2 (b)显示的是EUV图像上。大多数这个区域覆盖了ARS，这是与以前的研究结果一致：F源区_10.7主要是在日冕上方的活动区域[五，6]。

2.2。建立方法

数字3表示F和F之间的散点图_10.7和2010年5月至2015年12月。考虑到它们之间的指数关系和F_10.7在图3的经验函数和F_10.7定义如下: 哪里是一个常数项，预期为日冕基值。的参数 ， ，和为待定系数。

为(4)，每日提供和F_10.7采用非线性最小二乘法拟合2012年5月至2015年12月。图中的拟合函数3是Y = 65 + 16.38 (lgX - 5.5) + 17.5 (lgX - 5.5)^3.12。参数“5.5”是对数总强度而有太阳表面上没有活动的区域。这意味着F的最小值_10.7等于65的学院而等于5.5。高阶的词指F的速度_10.7随增长是非线性的。为了减小拟合函数的误差，我们增加了一个线性项。拟合Y与F之间的相关系数_10.7是0.86。考虑到EUV工具，参数的退化A1，a2,A3是通过滑动拟合计算的日和F_10.7在之前的14个CRs(卡灵顿旋转，1CR = 27天)使用非线性最小二乘法。滑动拟合的相关系数高达0.92(如图)10 ()和10 (d)）：这些被详细在第三部分中描述。

STEREO/EUVI系统提供了对太阳盘远端的直接观测，显示出未来几天从地球上可以看到的将转到太阳一侧的区域。有一个用于生成全磁盘EUV映像的特殊IDL过程(图)4）在树上的SolarSoft为STEREO（$ SSW /音响/ SSC / IDL /信标台/ ssc_form_euvi_synoptic.pro），结合从SDO / AIA 304个的数据与数据从STEREO / EUVI最接近20:00 UT。在图的数字0-27下的“+”符号4是地球的沿地球与太阳线太阳表面昼夜投影从2013年3月27日至27天以后。地球投影的纬度和经度可以通过IDL过程中的树的SolarSoft来计算STEREO（$ SSW /音响/ GEN / IDL /香料/ get_stereo_lonlat.pro）。绿色区域显示在像素强度大于10^3.2DN /秒。日地线和像素的法线方向之间的角度在EUV图像中定义为 。而的范围属于[0°，90°]，像素在地球侧盘。然后转换成与SDO / AIA图像相同的坐标，相当于预测从EUV图像下一27天被定义为在(五)。 的参数代表了天。的参数是像素的强度在接下来的天的形象。

AR的面积和强度将在未来27天改变，特别是在太阳能最大。一个AR的出现，发展和消失的特点是复杂的和独特的。因此，未来的值对预测非常困难，即使远侧面太阳能盘前13.5天观察。所以我们比较前面与并对当天的关系进行了分析和 。例如，的值于2013年3月27日对应的值2013年3月28日在顶部的第一散点图图左的拐角五示出的值之间的线性关系从2011年1月2日至2013年2月28日2011年1月3日至2013年3月1日。图的右下角的最后一个散点图五的值之间的关系从2011年1月2日至2013年2月28日2011年1月29日至2013年3月27日。即使随着参数t的增长，点分散，线性相关系数减小，我们假设的值之间有27种线性关系和在未来27天内(6)。调整后（6），参数是的纠正，预测未来27天的值 。 哪里和拟合的线性方程(图中绿色实线)中的待定系数是多少五），其列于表1。的参数t代表了天。最后，F值_10.7可以通过替代提前27天预测吗为在(4)。

3.结果与讨论

在应用中，有预测日期后没有任何数据。只有每天和F_10.7前预测日期可以用于获得最佳拟合系数（4)。Y和F的相关性_10.7在系列开始日期之前执行一定数量的卡灵顿旋转(CRs)。然后，这一日期一天比一天提前，直到2012年和2013年，每天都产生新的关联。然后为该拟合窗口恢复该系列的最小、平均和最大相关性。拟合窗口在1 - 28 CRs之间变化，生成图形6。最小相关系数（ ）在14crs中达到最大值，且三个参数 ， ，和14秒后就稳定了。因此，拟合窗的长度为14 CRs。

在0天的预测和观察到的˚F_10.7数值比较如图所示7。0天预测值与观察到的F一致_10.7价值，特别是从2012年8月到2013年8月。平均相对日预报误差定义为在(7)。0天预报相对误差( ）我们的方法是在2012年5.49％，2013年为4.86％，而在2012 - 2013年5.18％。 的参数 ，其表示测试样本的数量，等于在2012-2013 611。的参数代表一天，和和表示所观察到的和预测值，分别。

为了显示我们预测的准确性，请用图8比较了54阶ar模型和我们的方法在1-27天前的平均每日预测相对误差。预测F_10.7采用Liu等的方法计算54阶ar模型的值[18]。

这两种与提前时间的增长增加。虽然我们在1-27天以稳定的速度模型的误差增加，其他的错误在1-9天的增长速度更快，近似于在10-27天的水平线条。从相反，它被发现有两种安装在我们的模型中的错误：一个是（4），另一种是在（6)。在我们的方法中，拟合误差(4)，最高达5.18%AR-model的比例低于4%。因此,F_10.7我们的模型的短期预测精度比AR模型的低。其原因在于，已知先前值在AR模型的预测值最高的权重，并且在F_10.7缓慢变化和强烈autocorrelates。因此，在1-3天内，我们的方法大于ar模型。的增长率在我们的方法中，拟合误差(6)。尽管如此，由于在我们的模型中加入了太阳背盘数据，4-27天的预测精度有了明显的提高。

有两个经典的评价指标用来反映预测结果的误差:平均绝对误差和平均相对误差。为了评估每个测试用例的准确性，将误差定义如下: 哪里和分别表示观测值和预测值，以及参数是一天。

为了评估的所有测试用例的准确性，另外两个类型的误差来定义在（10)和(11)。 的参数表示测试样本的数量，代表一天，和和表示所观察到的和预测值，分别。

为了评估我们的模型和ar模型之间的跌落率，参数和定义如下: 其中，和代表和在2012-2013年期间，AR-model的销售业绩分别为:和代表了和我们的模型，分别在2012- 2013年。

数字9显示F的观测值_10.7它的价值在第54阶AR模型和我们的2012 - 2013年期间的方法。由于卫星，仪器故障，或它们的不恰当的相对位置，SDO和双STEREO航天器的不受控制的自旋不能清楚，完整地捕获全磁盘EUV图像，其应该从测试样品组被省略（黄色垂直短线在在图的顶部9)。最后，2012-2013年检测样本为611个，2012年为304个，2013年为307个。

的倾向两种方法在图中近似9。该我们的方法略小于AR-模式，尤其是2012年6月和十月的2013年阈值时定义是为了评价预测结果的准确性。

该在我们的方法中，在2012年7月- 11月小于10%，这意味着当F的周期为_10.7是稳定的。相比在第54阶AR模型的是，在我们的方法从11.54％2012-2013期间降低到与12.52％的下降率10.09％（见表2)。的掉率上涨到10.35%。表格2实验结果表明，该方法的精度是理想的。另外，在图中选取了两个预测案例进行进一步分析10。

该在2013年3月25日的情况下，我们的方法比54阶ar模型的方法要小得多。数字10 ()显示观察的散点图和F_10.7在过去14个CRs和未来27天。图中的拟合线10 ()由前14个的CR的数据拟合。拟合Y和F之间的相关系数（R）_10.7高达0.92。数字10 (b)显示观察到的F的比较_10.7， ， ，和从测试日期以前和未来的27天，3月25日2013年图10 (c)显示了观察F和预测F的比较_10.7。我们的方法的结果更接近观测˚F_10.7比第54阶AR模型的。对地球侧SDO的ARS（NOAA 11711，11715，11716，11717，11718和）/ AIA EUV图像2013 4月8日（图11（c）中）已经2013 3月25日（图上捕获在提前14天由EUV图像(11日))。此外，这些人工鱼礁向地球移动，而不会消失，也没有新的AR出现。总之，当在远侧EUV图像人工鱼礁在未来卡林顿旋转慢慢改变，我们的方法的预报准确率最好的是AR-模型。这是相比于AR模型我们的模型的最大优势。

2012年2月28日发生的另一起病例如图所示10 (d)，图10（e）,图10（F）。还有的波峰由2012年3月1日至14日，伴一波谷和（参见图图10（e）)。对比图中的三幅图像12，新的ARs (NOAA 11429和11430)出现了，但在太阳全盘EUV图像中，它们太弱了图12（a）)。2012年3月8日，这些ARs在向地球旋转时加强(图)12 (c))。我们的方法从2012年2月28日的15.65%下降到2012年3月6日的8.45%，如图所示13。我们的模型可以识别2012年3月4日NOAA 11429和11430的大致位置，因为F的预测值_10.714后仍保持靠近观测值2012年3月（对应于10，图9和8上图横轴13 (d)，13 (e),13 (f)， 分别）。因此，一旦太阳能全磁盘EUV影像捕捉到新的SRS，我们模型的预测结果迅速调整，预测精度提高很快。这是相比于AR模型我们的模型中的第二个优势。

在与图AR-模型比较10 (c)和图10（F），预测的精度是在未来1-2天不能令人满意。这一发现与图的结果一致8。因此，为了获得更满意的预测精度，我们可以将54阶ar模型未来1-2天的预测值与实际中我们方法未来3-27天的预测值相结合。

4.结论

通过对日F中期预测试验的误差分析和实例分析_10.7在2012-2013年期间，我们可以得出以下结论。

全盘EUV图像可以提供远端太阳盘的日冕信息，这比其他仅使用地球端信息或F的模型早了13.5天_10.7本身。因此,F_10.7该方法的中期预测精度优于54阶ar模型，特别是对未来3-27天的中期预测。

该模型的灵敏度远高于ar模型。该模型能快速调整预测结果，提高预测精度。的掉率在我们的方法是在2012- 2013年12.52％。

这是我们第一次尝试在太阳EUV图像中找到代表日冕对F_10.7。这也是首次尝试预测F即将到来的27天值_10.7根据太阳全盘EUV图像。此外，为了获得更满意的预测精度，需要考虑将54阶ar模型未来1-2天的预测值与我们实际方法未来3-27天的预测值相结合。

虽然从STEREO/EUVI和SDO/AIA卫星接收实时数据存在一些问题，但本文重要地证明了360度太阳观测为预测太阳活动提供的切实好处。拉格朗日5 (L5)点位于轨道平面上的等边三角形的第三个角，其共同底为太阳和地球中心之间的直线。因此，L5点的观测角度在Stonyhurst日光坐标下可达-150度，L5观测平台可在11.25天前提供EUV图像。如果L5观测平台的能力能够提供目前的数据，它将使这项技术能够预测F . 11.25天的天气_10.7在实践中。

数据可用性

手稿中使用的所有数据都可以从网站的数据库中下载。下面是这些网站的URL。(1)支持本研究结果的F10.7指数数据可从美国国家海洋和大气管理局(NOAA)现有数据库下载(ftp://ftp.ngdc.noaa.gov/STP/space-weather/solar-data/solar-features/solar-radio/noontime-flux/penticton/penticton_observed/listings/listing_drao_noontime-flux-observed_daily.txt)。(2) 2010年5月至2015年12月期间SDO/AIA每日一级FITS (Flexible Image Transport System)文件从斯坦福大学联合科学运行中心(JSOC)可用数据库下载(http://jsoc.stanford.edu/)。（3）音响的日常FITS文件/ EUVI从2011年1月2013年12月由STEREO科学中心的可用的数据库（下载https://stereoftp.nascom.nasa.gov/data/beacon/ahead/西奇/ img / euvi /和https://stereoftp.nascom.nasa.gov/data/信标/后面/西奇/ img / euvi /)。

的利益冲突

作者声明他们没有利益冲突。

致谢

该10.7厘米太阳射电流量数据提供由加拿大国家研究委员会的服务。我们感谢SDO / AIA仪队提供日冕观测和斯坦福大学的JSOC提供可用的数据库。我们也感谢STEREO / EUVI仪队和美国NOAA提供他们的数据。这项工作是由国防科技创新特区的支持，中国的国家自然科学基金项目（批准号Y75037A070和格兰特没有。41604149），北京市科技计划项目（项目编号Z181100002918004），以及战略中国科学院重点研究发展计划（编号XDA17010302）。

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