JP6391002B2 - 宇宙天気予報システムを構築するための機械学習方法及び当該方法によって構築された宇宙天気予報方法 - Google Patents
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Description
全球磁場画像データは例えばSDO(Solar Dynamics Observatory)によって観測される。
全球電磁波画像データには、全球電波画像データ、全球赤外線画像データ、全球可視光画像データ、全球紫外線画像データ、全球X線画像データも含まれる。
極端紫外線全球画像データを全球観測画像データとして加えた理由は、(1)SOHO(Solar and Heliospheric Observatory)による極端紫外線全球画像データを使ったフレア予測研究によれば、活動領域の極端紫外線画像の閾値付き積分が、活動領域ごとのフレア活動度の良い指標になっているという結果が得られているからであり、また、(2)太陽のリムで起こるフレアの前兆現象は磁場データでは捉えられないので、リムフレアを観測できるAIA(Atmospheric Imaging Assembly)のデータを加えることで予測精度が上がると期待されるからである。
第3のステップを行った後に、多数の時刻において、第1のステップと第2のステップを行うことによって、写像を繰り返し機械学習することを特徴とする宇宙天気予報システムを構築するための機械学習方法によっても、達成される。
宇宙天気予報対象の観測値は、例えば、GOES(Geostationary Operational Enviromental Satellite)によって観測されるX線フラックスの値である。
また、対応する太陽のフレアの観測結果を得て、太陽のフレアの予報と観測結果とを対比して予報精度を求めた。
Cクラスの太陽フレアについての予報の当否
フレア観測 ○ フレア観測 ×
予報 ○ 4948 438
予報 × 1510 1462
Mクラスの太陽フレアについての予報の当否
フレア観測 ○ フレア観測 ×
予報 ○ 1215 1310
予報 × 544 5289
Xクラスの太陽フレアについての予報の当否
フレア観測 ○ フレア観測 ×
予報 ○ 209 1725
予報 × 45 6379
予報精度(True Skill Statistic : TSS)は式1によって算出される。
[式1]
TSS=[TP/(TP+FN)]−[FP/(FP+TN)]
ここで、TP:True Positive(予報○でフレア観測結果○)
TN:True Negative(予報○でフレア観測結果×)
FP:Fault Positive(予報×でフレア観測結果○)
FN:Fault Negative(予報×でフレア観測結果×)
予報精度(True Skill Score : TSS)についての比較
Cクラス Mクラス Xクラス
本発明 0.54 0.49 0.61
Bloomfield+ 0.44 0.53 0.74
機械学習を行うために過去の太陽の全球観測画像データを用いた。観測画像データとして、GOESが観測したX線フラックス及びSDO(Solar Dynamics Observatory)によって観測された全球磁場画像データ(Helioseismic and Magnetic Imager : HMI)を用いた。
図1に、SDO(Solar Dynamics Observatory)によって観測された全球磁場画像データを示す。4秒ごとに1枚の割合で観測され保存されているデータの中から60分に1枚の割合で無為選択したデータを用いた。
予報精度(TSS)の比較
GOES+MHI AIA+GOES+MHI
Cクラス 0.627 0.605
Mクラス 0.500 0.470
Xクラス 0.551 0.581
t=0 : [x1(0),x2(0),x3(0), …xn(0)] → y(0)
t=1 : [x1(1),x2(1),x3(1), …xn(1)] → y(1)
t=2 : [x1(2),x2(2),x3(2), …xn(2)] → y(2)
t=3 : [x1(3),x2(3),x3(3), …xn(3)] → y(3)
:
:
t=m : [x1(m),x2(m),x3(m), …xn(m)] → y(m)
上記のようにして構築された宇宙天気予報システムに、最近(時刻tx)観測されたGOES+MHIまたはAIA+GOES+MHIを入力し、2次元Wavelet変換を施し、各波長の成分すべての和をとり、特徴ベクトルを得て、この特徴ベクトルに写像を行って、予報対象について24時間後の予測値を得ることができる。
本発明の宇宙天気予報システムを用いて宇宙予報を多数回行った後に、予報成績を定量的に評価する。この評価結果に基づいて、任意の評価指標について、その評価指標を最大にするように写像を調整することができる。
Claims (8)
- 時刻tmにおいて観測された太陽の全球観測画像データに2次元Wavelet変換を施し、各波長の成分すべての和を取り、n次元の特徴ベクトルを得る第1のステップと、
続いて、時刻tmにおける特徴ベクトルから、時刻tmから時刻tm+kまでに観測された宇宙天気予報対象への写像を機械学習する第2のステップと、
を含み、
多数の時刻において、第1のステップと第2のステップを行うことによって、写像を繰り返し機械学習することを特徴とする宇宙天気予報システムを構築するための機械学習方法。 - 太陽の全球観測画像データの解釈や各データ要素の重み付けを指示する予報戦略を入力する第0のステップと、
時刻tmにおいて観測された太陽の全球観測画像データに2次元Wavelet変換を施し、各波長の成分すべての和を取り、n次元の特徴ベクトルを得る第1のステップと、
続いて、時刻tmにおける特徴ベクトルから、時刻tmから時刻tm+kにおける宇宙天気予報対象への写像を上記予報戦略に沿って機械学習する第2のステップと、
を含み、
多数の時刻において、第1のステップ及び第2のステップを行うことによって、写像を繰り返し機械学習することを特徴とする宇宙天気予報システムを構築するための機械学習方法。 - 前記全球観測画像データが全球磁場画像データ、全球電磁波画像データ又は極端紫外線全球画像データである請求項1または2に記載の宇宙天気予報システムを構築するための機械学習方法。
- 前記宇宙天気予報対象が、太陽フレア、X線光度、コロナ質量放出量、高エネルギー粒子放出量、または地磁気擾乱指数である請求項1から3までのいずれか1つに記載の宇宙天気予報システムを構築するための機械学習方法。
- 前記kが12時間から240時間である請求項1から4までのいずれか1つに記載の宇宙天気予報システムを構築するための機械学習方法。
- 前記機械学習がサポートベクターマシンによる機械学習であることを特徴とする請求項1から5までのいずれか1つに記載の宇宙天気予報システムを構築するための機械学習方法。
- 請求項1から6までのいずれか1つに記載の宇宙天気予報システムを構築するための機械学習方法によって構築された宇宙天気予報システムに、時刻txにおいて観測された太陽の全球観測画像データを入力して、宇宙天気予報対象についての時刻tx+kにおける予測値を得る宇宙天気予報方法。
- 請求項7に記載の宇宙天気予報方法によって得られた宇宙天気予報対象の予測値と当該宇宙天気予報対象の観測値とから得られる予報成績を定量的に評価し、任意の評価指標について、当該評価指標を最大にするように写像を調整する第3のステップをさらに含み、
第3のステップを行った後に、多数の時刻において、第1のステップと第2のステップを行うことによって、写像を繰り返し機械学習することを特徴とする請求項1から6までのいずれか1つに記載の宇宙天気予報システムを構築するための機械学習方法。
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