J. Plasma Fusion Res. Vol.100, No.4 (2024) 187-192

講座 宇宙天気研究に基づく社会インフラ防護と被害予測

3 ．宇宙天気に関する研究の様々な広がり～磁気嵐の成因に関する研究紹介～

3. Research Fields of Space Weather Forecast Featuring Magnetic Storm
片岡龍峰

KATAOKA Ryuho
国立極地研究所（原稿受付：2023年10月 6 日）

宇宙天気予報の社会的ニーズが増加する一方で，学問的な興味も日々高まっている．特に，百年に一度，千年に一度の巨大磁気嵐を，どう理解できるか，ということは，アカデミックな研究課題の代表例だろう．本章では，複雑に関連する宇宙天気関連の観測データのみならず，日本や中国におけるオーロラの目撃を記した史料も用いて過去の巨大磁気嵐を調べる研究例，物理シミュレーション研究の現状や課題，機械学習の活用などについて紹介する．
Keywords:
magnetic storm, aurora, solar wind, coronal mass ejection, interplanetary shock, machine learning

3．1

巨大磁気嵐の現代記録

ベントは，過去 50 年で最大の磁気嵐であるが，このときの柿岡の ΔH は－644 nT であった．

柿岡地磁気観測所の長期間連続の地磁気記録は，大規模な磁気嵐を含む高品質なデータとして知られ，今や日この柿岡のイベントリストの統計解析を行い，大規模本の財産となっている．1913 年に始まった柿岡の観測結な磁気嵐の発生頻度や，百年に一度，千年に一度の急始果は東京の中央気象台に送られていたため，残念ながらや磁気嵐の規模を推定した研究例を幾つか紹介したい．

1923 年の関東大震災で初期の観測結果は焼失してしまっ

小規模なイベントほど数が多く，大規模なイベントほどた．つまり，2023 年現在で約 100 年の連続データの蓄積が数が極端に少なくなる特徴があるため，単純なヒストグある．著者が巨大磁気嵐の研究を系統的に始め，今も続ラムでは全容を掴みにくい．この場合，イベントリストけているのも，2013 年 1 月に柿岡地磁気観測所においてを，ある |ΔH| の規模 x における発生確率 p（x）として料理開催された観測開始百周年記念講演会に参加し，その存するのではなく，イベントリストを累積確率分布 P，つま在と歴史に感銘を受けたためである．

り |ΔH| がある規模 x を超えるイベント発生確率を連続的に出すように，宇宙天気の研究に関する講座をはじめるにあたり，まず紹介したいアイテムがある．それは，柿岡地磁気観測  

∞

P（x）＝ p（x´）dx´

所で今も職員らによる丁寧な判定作業を介して続けられ（1）xている「急始」と「磁気嵐」の規模をまとめたイベントリストである．急始とは，主にコロナ質量放出に伴う衝とすれば見通しが立てやすい．仮にべき乗分布 p（x）∝x－α

撃波の影響を受けて地磁気全体が急激に圧縮され，地上の場合には，での磁場南北成分（ΔH，北向きがプラス）が分単位で一p（x）∝x－α+1

時的に強まる現象のこと．磁気嵐とは，主にコロナ質量放出に伴う強い南向き磁場の影響を受けて，内部磁気圏（2）となる．イベントリストに最小二乗フィットする α も，に西向きの環電流が生じ，ΔH が時間単位で弱まる現象の（nxiα＝1＋n ∑ ln xことである．

i＝1

これら「急始」と「磁気嵐」はいずれも，地殻中を流min－1） （3）れる誘導電流を介して電力網を破壊しうるため，現代のと解析的に求まる．ここで，xmin は，フィットに用いない宇宙天気予報において最重要のターゲットのひとつとようカットするイベント規模である．こうして決めた累なっている．参考値として，カナダ・ケベック州におい積確率分布を用いて，さらにポアソン分布を仮定すれば，て実際に停電事故に発展した 1989 年 3 月 13 日の磁気嵐イ

今後，期間 Δt の間に xcritical を超える規模のイベントが発National Institute of Polar Research,Tachikawa, TOKYO 190-8518, Japanauthor’s e-mail: ryuho.kataoka@gmail.com

187Ⓒ2024 The Japan Society of Plasma
Science and Nuclear Fusion Research

Journal of Plasma and Fusion Research

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生する確率 Pc は（Pc＝1－exp －）NΔtP（xcritical）
τ（4）と求められる．ここで，τ は全データ期間，N はイベント数である．
最大級の磁気嵐の例としては，1859 年 9 月 1 日のキャリントン・イベントが知られており，インド・ボンベイの磁力計での ΔH 最小値は－1600 nT にも達する［1］．柿岡のイベントリストを用いて上記の計算を行うと，今後 10年間で ΔH が－1600 nT に達するイベントが 1 度発生する
確率は約 5 % と推定される［2］．なお，キャリントン・イベントの－1600 nT に達するスパイク状の ΔH 変動は，おそらく環電流とは別物，つまり磁気嵐の指標に用いることには問題がありそうだ，という研究も報告されている［3］．
べき乗分布にはイベント規模の上限がないため，上記の方法はオーバーな推定になりがちであることは注意を要する．2020 年の春，まさかのパンデミックが起こり，緊急事態宣言が出され，ステイホームが中心となってしまった日常で，この「まさかの」巨大磁気嵐の発生分布のことが，ふと気になったタイミングがあった．そんな図1

ある日，著者は念のため，この疑問に関して再考を試みることにした．最も素朴な発生分布として，対数正規分

柿岡地磁気観測所で同定されてきた磁気嵐の累積頻度分布（上）と，急始の累積頻度分布（下）．直線がべき乗分布，曲線が対数正規分布によるフィットである．

布も考慮に入れることにした．一般に複雑系の出力は，掛け算のランダムウォークである対数正規分布を示すこ気嵐の発生頻度の傾向に関してヒントを得られるはずでとも多いからである．

ある．また，巨大磁気嵐の際に，夜空に現れた赤気がど急始イベントの大規模なものは，それでも不思議なこのように時間空間変化するものなのか，という実態につとに，べき乗分布が比較的よくフィットする（図 1 下）．

いても，その記述や絵図から学びとれることもあるだろそこから 100 年に 1 度，1000 年に度の ΔH を推定すると，う．

それぞれ 230 nT，450 nT となる［4］．ところが，磁気嵐のところで，オーロラは地球規模で環のように分布する

イベントリストでは，べき乗分布がオーバーな感は否めことから，オーロラオーバルと呼ばれていることはご存ない．対数正規分布が，よりフィットしている（図 1 上）

じだろうか．大きな磁気嵐であればあるほど，このオーとして，そこから 100 年に一度，1000 年に 1 度の磁気嵐ロラの環も世界的に低緯度に拡大する．このオーロラオーの |ΔH| を推定すれば，770 nT，1100 nT となる［4］．ちな

バルの拡大は，普段はプラズマを寄せ付けない内部磁気みに，これは柿岡地磁気観測所のローカルな推定であり，圏に，それだけプラズマが侵入してしまうことと関連しグローバルに捉えた磁気嵐規模の推定 - 次章で紹介するている．プラズマの侵入する領域の双極子磁場が距離のDst 指数 - とは多少の差異があることに注意されたい．

－ 3 乗で強まることなどを考慮すれば，磁気嵐の規模と赤気の出現緯度，より正確には赤いオーロラの磁気緯度フッ3．2

巨大磁気嵐の古記録

トプリントの低緯度限界，あるいはその L 値（cos－2 磁気緯度）との関係は，次のように見積もることができる［5］．

巨大磁気嵐の際には，日本のような中低緯度にも夜間に赤いオーロラが出現することが知られている．日本や（ 10 ％（）1.26（）3×10 nT ）nT

Dst＝－1000

中国の古典籍に見られる「赤気」という語が，これにあたる．赤気を目撃した人々は，その異様な夜空の在り方εL

B04（5）

ここで Dst とは，磁気嵐の規模あるいは環電流の強さをに驚き，その発生の様子について日時や方向も含めて詳細に記録を残してきた．

表す指数であり，世界各地で観測された ΔH を平均したも100 年程度に限られる現代的な磁力計による観測データのである．ε は地磁気の磁場エネルギーの何割が，環電流のみから，非常に稀に起こる巨大磁気嵐の実態を明らかを担うプラズマの運動エネルギーに相当するものか，とにするには限界がある．しかし，日本や中国に残る古典いうパラメータ，B0 は地上赤道面での主磁場である．つ

籍には，この赤気が 1000 年以上の長期にわたって記録さまり，こういった推定式を用意すれば，古記録に残る目れているため，これらの古典籍を丁寧に読み解けば，現撃情報などからでも，磁気嵐の規模感についてラフな議代的なデータからは推定できない長期にわたり，巨大磁論はできる．
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Lecture Note

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R. Kataoka

この章では，磁気嵐の古記録としての「赤気」に関する，比較的新しい研究例を幾つか紹介したい．古典籍中のキーワードを探って歴史に学ぶ研究アプローチは「古天文学」とも呼ばれている．古天文学のパイオニアである神田茂は『日本天文資料』（昭和 35 年発行）として，流星，彗星，日蝕などに加えて赤気のイベントリストをまとめている．
中国では，1988 年に『中国古代天象記録全集』が発光され，これには赤気に加え，太陽黒点を表す黒子のイベントリストも豊富に掲載されている．
著者は，東京都立川市にある国立極地研究所の立地を生かし，建物を同じくする国文学研究資料館の研究者らと協力し，好奇心ベースで赤気に関する共同研究を進めてきた．2015 年の夏，ゼロからのスタートであったキックオフ会合において，国文研の大学院生（武井氏）が，自己紹介にあたる発表で具体的に指摘した記述が，その図 2 『星解』のオーロラ絵図．松阪市提供．

後の発展の引き金となった．『明月記』中の赤気の記述を丁寧に読めば，西暦 1204 年 2 月 21 日と 2 月 23 日と，なぜか近接した日に発生していますね（なぜでしょうか），と年 9 月）の，赤い扇を開いたような『星解』中の赤気絵いうものである．

図は以前から知られていたが，その絵図の「扇形」の意

太陽黒点の近くで起こるプラズマの爆発現象というも味などが科学的に論じられることは，これまでなかった．のは，X 線の放出を見れば太陽フレアと呼ばれるが，大規実際，東京から見た富士山ほどの小さな風景を描いたも模なものは特に一度爆発をはじめると数日間ほど，長けのか，空全体の大きな風景を描いたものか，規模感のわ

れば 1 週間以上にわたって何度も繰り返し爆発を続ける．

からない絵図では，それ以上踏み込んだ議論が難しい．

したがって， 1 週間のうちに何度も赤気が現れた，つまり当時，国文研に努めていた岩橋清美氏は，ある日，現磁気嵐が連発している，ということは，私たちの興味を地踏査によって，京都の東丸神社に残る同日の日記中に引く巨大磁気嵐イベントの典型的な発生パターンとして「白気一筋銀河ヲ貫き」という一文を新たに発見し，著者ふさわしい．これを，中国の『宋史』の数百年の連続記に教えてくれた．お互いのオフィスが徒歩 1 分の距離な録の中から機械的に洗い出して検証してみた．今は歴史ので，いつもの気軽な連絡であったが，これは重大なヒ書のキーワード検索ができる時代である．

ントであった．銀河とは天の川であり，秋の天の川は天結論としては，10～13 世紀の赤気現象のうち連続発生高く，これで『星解』のオーロラ絵図が，空全体の大きするものに限ってみれば，太陽 11 年周期の極大期付近にな絵であったことが確実となった．オーロラは，人間の発生する例が比較的多いこと，太陽活動が長期間低下し目には見えない磁力線を，プラズマの発光によって可視たオールト極小期には見られないこと，ほかにも先述の化する現象である．それならば，京都から北に見た磁力『明月記』中の連続赤気の例は日本の磁気緯度が歴史的に線のパターンを描いてみれば，空全体に扇を開いたよう高かった 13 世紀前半に発生していたこと，などが明らかに見えるものだろうか．その結果は，やはり絵図そっくとなった［6］．

りの扇形になる．

なお，このような解析で比較される太陽活動の長期変

この絵図の磁力線パターンから，オーロラの磁気緯度動の基本パターンは，樹木年輪中の炭素同位体・宇宙線を同定すると，史上最大と言われるキャリントン・イベ生成核種の高精度測定によって明らかにされてきたもの

ント時のオーロラの磁気緯度（L 値で 1.26）と同程度でである［7］．また，日本の磁気緯度が 13 世紀前半に高かっある．また，（ 5 ）式を用いて磁気嵐の規模を見積もれば，たことに関しては，世界に残る残留磁気のデータから明1770 年の主磁場 B0 は 1859 年よりも 1 割ほど大きいため，らかになるものだが，実は 7 世紀前半にも日本の磁気緯明和七年の赤気イベントの磁気嵐の規模は，キャリント度は高かった［8］．この 7 世紀前半の時代には，日本最古ン・イベントのそれと同程度かそれ以上と推定される［5］．の天文記録として，『日本書紀』推古天皇二十八年（西暦現在では，この明和七年イベントは，過去 500 年最大の620 年）に赤気が記録されている［9］．したがって，日本磁気嵐という位置づけで受け止められているようであるの記録から過去に遡るのは，この約 1400 年前の記録が限［10］．

度になる．

3．3

より新し目の古記録にも，宇宙天気を論じる上で非常大規模な磁気嵐の成因に興味深いヒントが残されていたことを紹介してから，発展著しい機械学習を用いた研究手法が宇宙天気予報

この章を終えたい．江戸時代になると，赤気のカラー絵図，の研究にも相性がよいということは，近年の宇宙天気分つまりグラフィカルなヒントが見つかるのである（図 2 ）．

野において機械学習を用いた論文数が急激に増加してい日本のあらゆる地域で赤気が見られた明和七年秋（1770ることからも顕著である．確かに，複雑なシステムの場
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合には，入力と出力を物理的（例：磁気流体シミュレーショ

L1 点から地球までの距離であれば，太陽風はわずか 1

ン予測，図 3 ）あるいは解析的（例：経験モデル予測）に時間ほどで通過してしまうが，太陽から地球までの距離関係づけるよりも，機械学習（例：ニューラルネット予測）であれば数日はかかる．L1 点での太陽風パラメータ観測で関係づけるほうが，最終的な予測パフォーマンスが高データのみを当てにしていては手遅れになることもあるくなる．

だろうから，予報のリードタイムを数日ほど伸ばせない

磁気嵐の予測研究も例外ではない．磁気嵐の予測を行か，という応用研究とも言える．類似の研究は多くあり，

うには，地球に吹き付ける太陽風プラズマの密度，スピー各国で発展を続けているが，太陽表面から太陽風の領域ド，磁場の時系列が必要である．これらはまとめて，地までをシームレスに，コロナ質量放出の初期から磁気流球軌道での「太陽風パラメータ」と呼ばれている．太陽体方程式を解く計算コストが膨大であることと，内部太風パラメータがあれば，入出力の解析的な経験モデルか陽圏全体の背景太陽風の構造やコロナ質量放出の計算結ら，磁気嵐の Dst 指数の時間プロファイルが高精度で予測果を修正するための観測データに乏しいことから，磁気できる［11，12］．そして近年では，こういった解析的な経嵐を予測できるほどに高精度な太陽風パラメータ予測の験モデルも，より高性能な機械学習モデルに置き換わっ実現には至っていない．それならば，ありとあらゆる太てきている．

陽画像データを入力として，地球軌道での太陽風パラメー

ところで，この地球軌道での太陽風パラメータの観測タを，とにかく当ててしまおう，という機械学習を用いデータが，ほぼ欠損なく得られているのは，地球からた力技でも，まだまだ性能が出ない．この研究分野は，

235 Re 上流に位置する L1 点での ACE 探査機による定点発展の余地が大きい．

観測がはじまった 1998 年以降であり，太陽活動の第 23 期

大規模な磁気嵐の成因がコロナ質量放出であることに（1996 年～2009 年）の大部分と第 24 期（2009 年～2020 年），疑いの余地はない．よくわからないのは，コロナ質量放そして現在の第 25 期（2020 年～）の上り調子の部分 5 年

出が，地球位置において，どこまで大きな太陽風の密度・分ほどを合わせて，まだ約 25 年分のデータの蓄積しかな速度・磁場をもたらすものか，ということである．それい．

ならば，過去に起こった，より大規模な磁気嵐を多く参第 23 期最大級の磁気嵐は，2003 年 10 月～11 月に起こっ照し，その成因を探ればよいだろう．しかし，ここで突た一連の磁気嵐，いわゆるハロウィン・イベントであり，き当たる最大の壁は，過去の太陽風の観測データが殆ど

第 24 期最大の磁気嵐は，2015 年 3 月の聖パトリック・イ欠損している，ということである．実は，この根本的なベントである．筆者たちは，これらの最大級の磁気嵐を問題に関して，機械学習の強みが発揮できる．太陽風の生み出した太陽風パラメータを，太陽の磁場データやフデータには確かに欠損が多いが，Dst 指数に代表されるレア直後の情報のみに基づいて，コロナ質量放出の磁気地磁気活動指数には，50 年以上の長期間にわたって欠損流体シミュレーションを行うことで再現できるものだろが殆どない．つまり，地磁気指数と太陽風パラメータのうか，という研究を行ってきた［13，14］（ 図 3 ）．少なくと時系列の相互関係を機械学習させることで，地磁気活動も，地球軌道での太陽風パラメータを当てるには，コロ指数の時系列から太陽風パラメータの時系列を逆推定し，ナ質量放出が飛び出す前の背景となる内部太陽圏全体のデータ欠損を埋めるような推定することもできるはずで太陽風構造と，飛び出すコロナ質量放出そのものの構造はないか，という研究を行ってみた．の，両方の再現性を高める必要があることは明らかになった．

図3

2003年ハロウィン・イベント時の太陽風構造について，磁気流体シミュレーションによる復元を試みた一例．

図4

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上三段は地磁気活動指数 Dst，Kp，AE，下三段は機械学習によって復元された大規模な磁気嵐時の太陽風パラメータ．

Lecture Note

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R. Kataoka

そうして，過去に発生した大規模な磁気嵐に共通するとはもちろん，今後は十分なアンサンブルによる観測デー太陽風変動パターンを復元すると，過去 50 年で観測されタとのデータ同化研究なども可能となってくるだろう．

た大規模な磁気嵐を引き起こす平均パターンは，衝撃波

3．4

下流の圧縮された太陽風が主な原因であるシース型（図 4小規模な磁気嵐の成因左）と，コロナ質量放出が太陽から引きちぎってきた磁大規模な磁気嵐を理解し予測することが困難なのは，場が主な原因である磁気雲型（図 4 右）の 2 種類に分類

イベント数が少ない故に当然のことである．それでは，できること，過去 50 年で最大の磁気嵐（1989 年 3 月）を小規模の磁気嵐の予測は簡単なのだろうか．とても意外引き起こした南向き磁場の強さは約 100 nT，ということなことに，2022 年に起こった，ある磁気嵐によって，小などが推定できた［15］．

規模な磁気嵐の予測も，かえって難しいものであるといこの研究で使用した機械学習モデルは，時系列ベースうことを認識した．その詳細と教訓を述べて，本稿を終の Echo State Network（ESN）というものである［16］．

えようと思う．

このモデルの最大の特徴は，深層学習とは違い，少量の2022 年 2 月上旬，磁気嵐が複数回発生した．その結果，学習データでも比較的高い予測性能を発揮できることに2 月 3 日にスペース・エクスプロレーション・テクノロ

ある．困り果てていたパンデミック前半の暮らしの中でジーズ（以下，スペース X 社）が打ち上げた 49 機のスターも，やはり建物を同じくする統計数理研究所で徒歩 1 分

リンク衛星のうち，38 機が大気圏へ再突入して失われた．の距離にオフィスのある中野慎也氏に，「なかなか面白い当時のスペース X 社のウェブサイト上での発表を要約す機械学習モデルがあるよ」と教えてもらったことがあっれば「衛星の打ち上げ後に大気ドラッグが 50 ％ほど増加た．確かに，これは妙手である，と感動し，パンデミッしたことを受け，約 210 km の低高度において大気ドラックを生き抜く勇気をもらうことになった．学習データのグを低減する安全モードへ移行したが，約 40 機が復旧不限られる様々な分野で幅広く有用かつ基礎的な機械学習可能となり，目標の高度 350 km まで上昇することができモデルと思われるので，この場を借りて，その概要も紹ずに失われた」ということになる．この時発生した磁気介しておこうと思う．

嵐の規模は，ひと月に 1 回程度は必ず発生しているよう

ESN の出力ベクトル y は，リザバー状態ベクトル x を用なありふれたレベルであり，Dst 指数で－61 nT に過ぎないて，y（n）＝Woutx（n）と表される．ここで，Wout は出力い．それにもかかわらず，多数の人工衛星が大気へ再突結合重み行列である．ESN の学習は，すべての時刻 n で，入した点で，広く注目を集めている．

目標出力 d（n）と一致する Wout を求めることに尽きる．時

この衛星事故を引き起こした磁気嵐も，コロナ質量放系列方向に連結したリザバー状態ベクトルと目標出力ベ出が地球に到来して発生したものである．しかし， 1 度目クトルの行列をそれぞれ X と D とすれば，WoutX＝D と書の磁気嵐が終了した直後に，もう一つ別の磁気嵐が起こけるが，Wout を求めるには，最小二乗法で線形回帰を行る，という変則的な特徴があった．特に，この 2 度目のえばよい．つまり Wout＝DX （XX ） という行列計算を磁気嵐の予測は困難だったことが災いした．つまり， 2 度一度行えば，学習は完了である．

目の磁気嵐の発生直前に，そのまましばらく放置していT

T －1

れば大気へ突入してしまう 210 km という低高度へのチャ

ESN のリザバー状態ベクトルの時間発展は，レンジングな衛星投入という新たな試み，というタイミx（n＋1）＝tanh（W inu（n＋1）＋Wx（n））

ング的な問題と前例のない新規性との両方が重なったこ（6）とが，事故の主な原因だと考えられる．と書かれる．右辺第一項から入力ベクトル u の影響を受け磁気嵐が発生している最中であれば，約 200 km 高度（Win は入力結合重み行列），右辺第二項から過去の記憶をにおいて，大気ドラッグが 50% ほど上昇することに不思持つ（W はリカレント結合重み行列）ことがわかる．深議はない．磁気嵐時のオーロラ電流系に伴う極域大気の層学習では，この W も学習するために膨大な目標出力ベジュール加熱による宇宙空間への大気膨張が原因であるクトルを要するのに対し，ESN では，W はあらかじめラことは明白で，物理シミュレーションによれば，この大ンダムかつスパースに与えて固定する．

気膨張は高緯度地域に収まらず，中低緯度までじわじわと伝搬していた様子が再現される［18］．

ちなみに，ESN の応用は一次元時系列に限らない．多次元分布の時系列は，主成分分析などで次元を圧縮すれ

ちなみに，この事故から約 1 年後の 2023 年 2 月 28 日，ばよい．一言だけ，その一例を紹介してから，この章をほどほどの規模の磁気嵐（Dst 指数で－132 nT）が発生し，終わりとしよう．たとえば，太陽風パラメータを入力と世界中で撮影された美しいカラフルなオーロラ写真や動したオーロラ電流系の物理シミュレーション結果，つま画が SNS 上を賑わせていた中で，スペース X 社は磁気嵐

り南北極域の電流，電場，伝導度の 2 次元マップの時系の影響を考慮し，21 機の次世代スターリンク衛星の打ち列出力を，ESN を用いて予測する「オーロラ電流系エミュ上げを延期していることも，ここに紹介しておきたい．

レータ」を作ることができる［17］．こういったエミュレー

実は著者にとっては，この 1 度目の磁気嵐が発生タイタを用いることで，物理シミュレーションよりも 100 万倍ミングからして予想外であった．コロナ質量放出の本体以上高速に，実質的には瞬時に計算結果を得られるため，が地球に到来する際には，前兆現象となる衝撃波が地球即時的なオーロラ電流系の宇宙天気予報に有用であるこに到来し「急始」が起こることは冒頭で説明したとおり
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April 2024である．このイベントの場合にも，2022 年 2 月 1 日に衝出も，シミュレーションの解像度も，まだまだ足りない撃波が地球に到来し，急始が起こった．通常であれば急こともまた，事実なのである．

始から 6 時間～半日程度で，コロナ質量放出の本体のデー

以上，人間の宇宙利用が高度化し続けており，宇宙環タが見えはじめるのだが，この 1 度目の磁気嵐の際には，境の微妙な変化にまで，敏感になりつつある，という一急始から 24 時間ほど経って，ようやく本体が現れたので例を紹介した．パンデミックの最中であった 2022 年は，ある．「おそらく空間的に広がった衝撃波だけが地球に到それほど詳細かつ正確な宇宙天気環境の理解と，宇宙天来し，コロナ質量放出の本体は地球に当たらなかったの気予報が必要な時代に突入した，ともいえるのではないだろう」という私の予想は見事に外れた．この「急始かだろうか．

ら一日遅れ」というタイミングでの， 1 度目の磁気嵐の発参考文献

生が，著者にとっては，まず驚きだったのである．

［ 1 ］B. Tsurutani et al., J. Geophys. Res. 108, 1268
(2003).
［ 2 ］R. Kataoka, Space Weather 11, 1 (2013).
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e2022JA030596 (2022).
［ 4 ］R. Kataoka, Eearth Planets, and Space 72, 124(2020).
［ 5 ］R. Kataoka and K. Iwahashi, Space Weather 15,1314 (2017).
［ 6 ］R Kataoka et al., Space Weather 15, 392 (2017).
［ 7 ］H. Miyahara et al., Earth Planet Sci. Lett. 272, 290(2008).
［ 8 ］R. Kataoka and S. Nakano, J. Space Weather Space
Clim., 11, 46 (2021).
［ 9 ］片岡龍峰 他：総研大文化科学研究 16, 17 (2020).
［10］D. Knipp et al., J. Space Weather Space Clim. 11, 29(2021).
［11］T.P. Obrien et al., J Geophys Res. 105, 7707 (2000).
［12］K. Keika et al., Earth Planets, and Space 67, 65(2015).
［13］R. Kataoka et al., Geophys. Res. Lett. 42, 5155
(2015).
［14］D. Shiota and R. Kataoka, Space Weather 14, 56(2016).
［15］R. Kataoka and S. Nakano, Geophys. Res. Lett. 48,e2021GL096275 (2021).
［16］G. Tanaka et al., Phys. Rev. Res. 4, L032014 (2022.
［17］R. Kataoka et al., Earth Planets, Space 75, 139(2023).
［18］R. Kataoka et al., J. Space Weather Space Clim. 12,
41 (2022).

このような例，急始と本体との時間間隔が 24 時間ほど長引く例は，前例がないわけでもない．起こってみれば，一旦は納得である．しかし， 2 度目の磁気嵐発生を見て，著者は本当に困惑していた．全く予想外だったのである．
おそらく世界中の宇宙天気予報のプロたちも，スペースX 社の担当者も，著者と同様に「一度目のサプライズ磁気嵐は終了したのに，なぜ再び磁気嵐が？」と心底，驚いたのではないだろうか．このような騙しのきかないスリリングな感覚は，リアルタイムで観測データを普段からエンジョイしている宇宙天気マニアでないと共感して頂けないことかもしれないが．
さて，スペース X 社の宇宙天気予報担当者を困惑させた，この 2 度目の磁気嵐を起こした原因は，著者たちの事後解析によれば，「微妙な見え方で，とても見つけにくい」2 段構えのコロナ質量放出だったのであり， 1 度目の，急始から一日遅れの磁気嵐の原因も，「地球に当たるか当たらないか微妙な方向へ飛んだコロナ質量放出の脇腹を地球がかすった」ことが原因であったと考えられる［19］．
これらはいずれも，大規模な磁気嵐では殆ど問題にならないような微妙なセッティングである．
近年，コロナ質量放出の生成や伝搬を物理的に計算するシミュレーションは高性能化しており，大規模な宇宙天気イベントの事後解析であれば，実際の観測データと，あらかた整合するような結果も得られている．しかし，従来であれば気にしなかったレベルのスターリンク・イ
ベントのような，中途半端な規模の太陽フレア活動，コロナ質量放出，磁気嵐を，それぞれ詳細に見ていくと，宇宙天気予報の物理シミュレーションに入力する情報抽

かたおか りゅう ほう

片 岡 龍 峰情 報・ シ ス テ ム 研 究 機 構 国 立 極 地 研 究
所 先端研究推進系 宙空圏研究グルー
プ・准教授．主な研究分野は，宇宙空間物理学，特にオーロラや磁気嵐．著書に『オーロラ！』，『宇宙災害』，『日本に現れたオーロラの謎』，『Extreme Space Weather』などがある．

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