太空天气模型会提前警告杀死卫星的辐射风暴

 
PreMevE 2.0对电子观测的概述(上)和预测。从2013/02/20开始，所有小组的时间间隔均为1289天。图片来源：Los Alamos国家实验室根据《太空天气》杂志上的一篇新论文，一种新的机器学习计算机模型可以准确地预测风暴发生前两天由范艾伦带引起的破坏性辐射风暴，这是迄今为止最先进的通知。
洛斯阿拉莫斯国家实验室的太空科学家，岳校长岳晨说：“范艾伦带的辐射风暴可能损坏甚至击落在地球上中高海拔轨道上运行的卫星，但预测这些风暴一直是一个挑战。” NASA和NOAA共同资助的项目的研究人员。 “鉴于提供了有关太空天气的重要数据的Van Allen探测器最近已脱离轨道，我们不再能够直接测量外电子辐射带中发生的事情。我们的新模型使用现有数据集来“学习”模式并预测未来的风暴，以便卫星运营商可以采取保护措施，包括暂时关闭部分甚至整个卫星，以免造成损害。”
这个关于地球外部范艾伦带内兆电子伏(MeV)电子的预测模型是建立在先前模型的基础上的，该模型可以提前一天成功地预测辐射风暴。这个称为PreMevE 2.0的新模型通过合并上游的太阳风速来改善预报。它通过训练来自NOAA和Los Alamos卫星的现有数据集来预测未来的事件，以学习电子行为的重要模式。
洛斯·阿拉莫斯(Los Alamos)的计算科学家林友佐(Youzuo Lin)解释说：“我们期望类似的模式将来会展现出来，因此我们的模型能够通过捕获一些关键特征作为未来事件的先兆进行预测，”学习模型的算法。
“通过使用多种机器学习算法测试模型，这项工作证实了MeV电子的可预测性，以及使用低地球轨道电子观测来进行预测的鲁棒性，” Chen补充说。 “此外，这项工作中建立的框架使我们能够轻松地包含更多输入参数，以在下一步预测更多的高能电子。”
为PreMevE 2.0开发的机器学习框架还可以应用到许多使用时间相关测量的广泛应用中，例如捕获大量地震时间序列数据中的地震模式，从而能够从嘈杂的环境中检测出小地震。