NICT 宇宙天気ユーザーズフォーラム
2015年7月17日（金）

太陽嵐の予測について
草野 完也
名古屋大学太陽地球環境研究所

太陽嵐とその予測
フレア

コロナ質量放出：CME
フィラメント放出
太陽面爆発現象
太陽放射（VIS, UV, EUV, X)

太陽高エネルギー粒子
太陽風（高温プラズマの高速流）

電離圏嵐
宇宙放射線

地球

磁気嵐

惑星間空間
2

太陽地球圏環境変動の社会影響
大フレア時に約100mSvの被曝可能性

宇宙放射線粒子輻射

大フレア時に約4mSvの被曝可能性

粒子

2014年1月宇宙放射
線増加によりISSへの補給機打上延期

3測位・通信輻射プラズマ
デリンジャー現象によって数十分～数時間にわたり長距離短波通信が不通、航空無線等でも障害

2012年1月アメリカ
連邦航空局が極航路の変更を勧告

宇宙放射線による宇宙飛行士・航空機乗員の被曝 電離圏擾乱による測位・通信障害

電力

1989年3月の巨大磁気嵐によりケベック州で大停電が発生し、北アメリカ全体に影響が広がった。

プラズマ

衛星 X線天文衛星あすか：
2000年7月の巨大太 気候影響
陽フレアの影響で姿勢制御不能となり、大気圏に突入した。

粒子
輻射
ケッベク大停電の際に焼けたトランス

地磁気誘導電流による
電力網障害と停電

粒子
輻射
プラズマ

「凍るテイムズ川 (1677)」
http://en.wikipedia.org/wiki/File:The_Frozen_Thames_1677.jpg

太陽活動の大極小期（グランド・衛星障害・軌道影響 ミニマム）における小氷期の発生

ようこうによる太陽コロナX線像

太陽フレアは磁気エネルギーの解放現象

フレアに伴って発生するプラズマ放出現象
5太陽風とコロナ質量放出(CME)6太陽嵐とその予測
何を予測するか
１．爆発の発生予測
２．地球軌道上におけるその影響の予測（惑星間空間の伝搬の予測）
太陽放射（VIS, UV, EUV, X)

太陽

電離圏嵐
宇宙放射線

高エネルギー粒子
太陽風（高温プラズマの高速流）

地球

磁気嵐

時間規模

（発生と終息）（エネルギー、速度、質量、）2

7月9日の太陽太陽黒点とコロナ磁場

9太陽フレアの発生メカニズム①黒点（活動領域）の形成②磁力線の捻じれ（黒点の回転等による）磁場の乱れ③磁力線のつなぎ替え（リコネクション）④プラズマと磁場の噴出

フレアの発生10太陽フレアのシミュレーション

コロナ質量放出のシミュレーション
コロナ質量放出
シミュレーション

惑星間空間コロナ質量放出シミュレーション

12

2006年12月13日の太陽フレア爆発

光球面

彩層
ひので可視光望遠鏡の観測

太陽フレアのX線流束変化

Dst (nT)

激甚宇宙天気災害の可能性
 超キャリントン・クラス
 樹木年輪中の炭素同位体解析 西暦774~775年及び、西暦992~993年にキャ-2000

リントン・イベントの10倍程度の放射線急増事象が発生したことを発見(名大：Miyake et al. 2012 Nature, Miyake et al. 2013 Nature Comm.)

 太陽型恒星の超巨大フレアの可能性(京大：Maehara et al. 2012 Nature) キャリントン・クラス

記録された最大の磁気嵐

 1859年9月 Dst~-1760nT （キャリントン・イベント）
現代において発生すれば、衛星障害、通信・測位障害など全地球的な激甚宇宙天気災害を引き起こす。(米国NRC:被害総額～2兆ドルと試算)

 2012年7月 推定Dst~-1182nT （地球に到達した場合の推定）
太陽の裏面で発生したため地球には到達しなかったが、もし2週間前に発生した場合、地球に到達し、大規模被害をもたらしたと考えられる。
(Baker et al. 2013)-1000

 サブ・キャリントン・クラス
 1989年3月 Dst= -589nT ケベック州大停電
 2000年7月 Dst=-301nT X線観測衛星「あすか」制御不良
 2003年10月 Dst= -422nT スウェーデン、南アフリカで送電システム障害、火星探査機Mars Odyssey障害

Dst：地球磁気圏に流れる軸対称な環電流の強さを表す地磁気活動度指数4超高速CME（2012年7月23日）
Baker et al. 2013 Defining Extreme Space
Weather Scenarios

STEREO-B

STEREO-A2015/7/17

Wang-Sheeley-Arge-ENLILモデル
Baker et al. 2013

地球地球

Vx~2000km/s

Dst=-1182 nT
密度

速度2015/7/17

予測の方法

経験モデルによる予測


前兆現象の発見
 経験数値モデル


機械学習アルゴリズム

物理モデルによる予測


物理法則に基づく第1原理計算


過去

古代天文学



天体力学

観測値

知りたい量

状態量 状態量

周期性と相関性の発見




観測値



現在

未来

物理経験モデルによる予測（GCMによる気象気候モデル）

物理法則＋パラメタリゼーション：チューニング（最適化） 物理モデル＋同化手法
 アンサンブル予測
黒点形態分類によるフレア確率McIntosh classification Gallagher, Moon, Wang 2002
Sol. Phys.

McIntosh 1990

米国NOAAのフレア予測結果
Crown 2012 “Validation of NOAA/SWPC Flare
Probabilities for Cycle 23”

Contingency Table for X-class Flares Prediction with the lead time of one-day

Observation Observation

Forecast positive

negative

hit rate

YesNo67 (b)31315 (d)a/(a+b)~0.43

50 (a)
52 (c)
a/(a+c)~0.49
precision

Skill Score = (a-b)/(a+c) ~ -0.17
True Skill Score (TSS)= a/(a+b) – c/(c+d) ~ 0.43

フレア予測結果の推移
http://www.swpc.noaa.gov/forecast_verification/Assets/XFla
res/xStackPlot2.html

better prediction

2015/7/17

新たな予測への取り組み
ひので衛星
（日本）

SDO衛星
（米国）
2015/7/17

ベクトル磁場データの利用
Bobra and Couvidat 2014
 SDO衛星の活動領域ベクトル磁場データセット（SHARP)より様々な磁場パラメータを求め、機械学習アルゴリズム Support
Vector Machine (SVM)を用いてM及びXクラスフレアの予測性能を評価

2015/7/17

2015/7/17

2015/7/17

日本における新プロジェクト

文部科学省新学術領域研究「太陽地球圏環境予測：我々が生きる宇宙の理解とその変動に対応する社会基盤の形成」

2015/7/17

シミュレーションによる2つの戦略
戦略①
Data-driven Simulation

初期境界条件
パラメタ
非線型フォースフリー場モデル
光球面境界速度導出

戦略②
Ensemble Simulation
様々な初期境界条件・パラメタ

適切なパラメタ―空間の抽出
観測による検証

Parameter Space: θ0 vs. ϕeKusano et al. 2012strong shear

weak shear

potential field

Right Polarity

Opposite Polarity

Normal Shear

Right Polarity

Reversed Shear

Flare Phase DiagramOP
strong shear

RSflarenoflarenoflare

weak shear

potential field

Right Polarity

Opposite Polarity

Normal Shear

Reversed Shear

反極性型（OP-type）

逆磁場型（RS-type）

観測的検証OPRS

2006-12-13 02:22 UTRSRSOPZirin and Wang 1993

OP
Kurokawa, Wang & Ishii 2002

Green, Kliem & Wallace 2011

コロナ質量放出の衛星観測

2015/7/17

CMEの初速度と地球到達時間
CMEの地球到達時間の経験予測は±20時間の誤差を伴う。

地球到達時間

コロナグラフから得られたCME速度の推定値
35

CMEモデルの現状と課題
現状• WSA - ENLIL + Cone model (速度パルス)@SWPC/NOAA
課題• CMEに磁場が入っていない• 太陽近傍を解いていない• フレア・フィラメント放出との関係

目標• SUSANOO太陽風に磁束管込み
CMEを入射するモデル開発中• CME磁束管をコロナの観測から決める経験モデルの構築

WSA - ENLIL + Cone model

Shiota + 2010

http://www.swpc.noaa.gov/products/wsa-enlil-solar-wind-prediction

Kataoka + 2009

現状と展望

フレアの基本メカニズムは解かれつつあるが、発現時間と規模の正確な予測は開発途上

様々な経験的フレア予測が試されているが、いずれも成功率（Xクラス、1日予測）は0.5程度
ベクトル磁場に基づく最適パラメタ―の探索が始まりつつある。

複数の研究戦略を共に進める必要いずれも、今後5年間で急速な成 ビッグデータ解析から予測最適パラメタ―を探る
長を期待できる。
・計算機
 アンサンブル・シミュレーション
・アルゴリズム
 数値シミュレーションによるパラメタ空間の探索
・観測

数値経験予測

データ駆動型シミュレーション予測


サイクル２４極大期

同化手法の開発：3次元コロナ磁場（彩層磁場、フィラメント磁場の観測）、光球面運動（速度測定）

新学術領域研究
プロジェクトへの期待
2015/7/17