偏光分光観測で挑む
太陽表面乱対流のダイナミクス
石川 遼太郎Ryohtaroh T. Ishikawa
核融合科学研究所
メタ階層ダイナミクスユニット
2023/08/25

研究部セミナー太陽大気Prominence
104 K
Corona106 K
Chromosphere（彩層）
104 K
Photosphere（光球）
6000 K
Flare
107 K

2023/08/25

研究部セミナー2

Solar surface

2023/08/25

研究部セミナー3

Solar surface
活動領域（黒点）

静穏領域

Hinode Solar Optical Telescope2023/08/25

研究部セミナー4

Granulation: surface convection
太陽表面は粒状斑と呼ばれる対流セルで埋め尽くされている。
Typical size: ~1000 km
Lifetime: ~ 10 min
粒状斑：上昇流
間隙：下降流2023/08/25

Granulation observed with Hinode-SOT/FG
研究部セミナーSurface convection5Interaction w/ magneticelds

太陽表面では磁場は局在化している

磁場は対流運動に受動的に流され、間隙領域に掃き集められる。

このような小さな領域でプラズマと磁場の相互作用が起こる。
・MHD波動の生成
・磁場のねじれ・小スケールダイナモ

小スケール速度＆小スケール磁場2023/08/25
fi

研究部セミナー6太陽スペクトル
直接観測量は光である。
基本的に、光の観測から他の物理量を推定する必要がある。

1.00.80.6

0.4

telluric lines
solar spectra

0.2
629.6

629.8

630.0

630.2

630.4

630.6

wavelength [nm]2023/08/25

研究部セミナー7

本日の内容1. 水平速度診断手法
ドップラー効果を用いずにどのように水平速度を推定するか？
深層学習を用いた水平速度診断手法の開発とその性能評価

視線方向

2. 鉛直速度診断
空間分解できない速度構造をどう推定するか？
スペクトル線解析による速度構造の診断

鉛直速度
水平速度

太陽

2023/08/25

研究部セミナー8

水平速度診断の難しさ
観測手法

物理量

撮像/分光

明るさ（温度）分光

ドップラー速度（鉛直速度Vz）
水平速度Vx, Vy

偏光2023/08/25

ベクトル磁場
研究部セミナー9

Local Correlation Tracking
２枚の連続する画像の相互相関を計算して速度場を推定する手法。
観測画像

t=0

推定速度場

t=Δt

実験室プラズマ分野で使われるODP-PIVとの性能比較を行い、実験室分野でもLCTは有用そう
Kobayashi et al. (2023, PFR)
2023/08/25

研究部セミナー10

LCTの限界
Local Correlation Tracking

November & Simon (1988)

LCT は対流セルよりも大きなスケールの流れ場を推定できる
LCT で高い精度を達成するためには、時空間平均が必要
LCT は小スケール速度場を過小評価する傾向にある

correlationcoe cientc.f. typical scaleof granules:
1000 km
5 minwindow size for spatial average (normalized with 667 km)
Rieutord et al. (2001)

ffi

2023/08/25

研究部セミナー11

Deep learning method
DeepVel Asensio Ramos et al. (2017)

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いた最初の速度診断
ResNet architecture
時空間平均せずに相関係数は0.8

DeepVelU

Tremblay & Attie (2020)

U-net architecture
30分平均した速度場に対してはより良い精度

Multi-scale Deep Leaning model (MSDL)

Ishikawa et al. (2022)

Multi-scale deep learning architecture
平均化しないデータで、DeepVelより少し良い
2023/08/25

研究部セミナー12

Deep Learning Method
Inputt -Δttt +Δtt -Δtt
t +Δt

Input
3D Conv
3x3x3

3D Conv
7x7x3

3D Conv
15x15x3

3D Conv
31x31x3

3D Conv
51x51x3

BNBN

BN

BNBN

ReLU

ReLU

ReLU

ReLU

ReLU

ReshapeSE

Uz

MultiplyT

Output・Spatial distributionof Vy (or Vx)
・Same size

2D Conv
1x1

2D Conv
1x1

2D Conv
1x1

2D Conv
1x1

2D Conv
1x1

BNBN

BN

BNBN

2D Conv
3x3

2D Conv
7x7

2D Conv
15x15

2D Conv
31x31

2D Conv
51x51

BNBN

BNBNBN

ReLU

ReLU

ReLU

ReLU

ReLU

2D Conv
1x1as input imagesoutput

2023/08/25

研究部セミナー13

Convection Simulation
パワースペクトルの異なる３つの対流シミュレーションに対して深層学習モデルを学習させて性能の比較を行った。

Non-local

Local

MURaM

Normalized Vertical Velocity
2023/08/25

研究部セミナー14

Numerical simulations
The driving mechanisms of convection are di erent.

Non-Local

MURaM

Local

Top 5% Unstablenon-grey radiative transfer
Convective
Unstablebottom 95%

temporal cadence: 35 sec
10.4 km/grid -> 42 km/gridConvective
StableVógler et al. (2005)
Riethmüller et al. (2014)

Yokoi, Masada, & Takiwaki (2021)
研究部セミナーff

2023/08/25

15Power spectra
対流を駆動する物理が異なるので、パワースペクトルも異なる。
エネルギー注入スケールが異なる
スペクトルの傾きが異なる→ モデルの特徴や汎化性などを調べることができると期待

Horizontal velocity

Vertical Velocity
Local
MURaM
Non-local

2023/08/25

研究部セミナー16

Results
Vz
Uz (input)(input)

Non-Local
y [pixel]120

Non-local simulation

3601

100-1-2Localy [pixel]21

100-1-1-2-2

c.c.=0.948-33120

MURaM
y [pixel]-3
3260-3322600-2c.c.=0.948-3
30060

x [pixel]120

32-1120

MURaM

Vz
Uy (answer)(answer)

20

Local simulation

Vy
Uy (prediction)(prediction)

1100-1-1-2-2-3

c.c.=0.771
060x [pixel]

120 060x [pixel]

120-30小さい空間スケールで推定精度がどうなっているのか？
2023/08/25

研究部セミナー17

Uncertainty Quali cation
Coherence Spectrumを用いて、各空間スケールでの性能を評価。
推定精度の強い波数依存性を確認した。

coherence γXY (k)Non-local
c.c. = 0.948

Local
c.c. = 0.948

coherence γXY (k)MURaMc.c. = 0.771(correlation at each scale)wavenumber
研究部セミナーfi

2023/08/25

18

v.s. DeepVelcoherence γXY (k)先行研究の深層学習モデルよりもcoherenceは良い。

coherence γXY (k)ce γXY (k)wavenumber
2023/08/25

研究部セミナー19

Discussion
エネルギー注入スケールよりも高波数側でコヒーレンスが急激に低下する.

coherence γXY (k)coherence γXY (k)Coherence Spectrumof horizontal velocity

wavenumber

wavenumber
wavenumber
2023/08/25

Power Spectrumof vertical velocity

研究部セミナー20

水平速度診断まとめ
・深層学習による水平速度場診断手法を開発(MSDL)
・MSDLによる水平速度場推定は既存手法よりも高い精度を達成
・一方で慣性領域でコヒーレンスが低下していく問題がある・パワースペクトルの異なるデータについて比較:
傾向は同じ。急峻なほど小スケールの重要性が低いので高精度

2023/08/25

研究部セミナー21

空間分解能以下のスケールの速度場

多くの磁気エネルギー・運動エネルギーが100 km以下のスケールにあると示唆 (Rempel 14)
観測では空間分解するのが困難なスケール＜目的＞
いつ、どこで小スケール速度場が発達するのか?
どうやって観測すれば良いか?
小スケール速度場を観測的に推定したい
2023/08/25

研究部セミナー22Spectral line broadening
熱的広がり & 微小乱流項
小スケールの速度場がガウス分布に従うランダム運動だと仮定すると、それに起因するドップラー効果はスペクトル線をガウス関数で広げる。
<latexit sha1_base64="5Xgz5Dvp2+LbOWzrHydqf5zGKdY=">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</latexit>

G( ) = A exp

ドップラー速度(2(s))
D

02D

微小乱流項
熱速度

歴史的に微小乱流項は、他の項で説明不可能なスペクトル線幅を説明するためのarti cialな項として導入された。
MHD的（流体力学的）な観点で何に対応するのか良くわかっていない。
（あまり真剣に考えられていない）
ナイーブに、「乱流」が微小乱流項の主要起源だと思って良いか？という問題
fi2023/08/25

研究部セミナー23

Line broadening mechanism
spatial distributionof FWHM
（Khomenko+10）

HeightHD Simulation

対流セル境界では下層ほど下降流が早く、この速度勾配が線幅の起源という説がある。
「微小乱流項は不要」という主張(に近い)。

Line WidthGadun+97

xSymmetricbroadening

Turbulent motions

Asymmetry
andbroadening

LOS gradients ofDoppler velocity
2023/08/25

研究部セミナー24

bisector analysis
A classical method to analyze spectral line pro les

un-resolvedstructure

大気の物理量スペクトル線形状

大きいスケールの速度勾配

非対称な形状

乱流

幅が広がる

光球上部
高さ
re-emission
absorption
光球下部2023/08/25

線翼部

スペクトル線形状研究部セミナー
fi

線中心

25

Observation
ひので衛星可視光望遠鏡偏光分光観測装置 (SOT/SP)(視線方向＝鉛直方向)

Dynamic mode
Fe I 6301.5 ÅFe I 6302.5 Å
FOV: 2.25ʼʼ x 82ʼʼcadense: 18 ~ 60 sec

163 arcsec

Normal map
FOV: 154” x 163”

154 arcsec
2023/08/25

2.25 arcsec
研究部セミナー26

Bisector analysis
Bisector解析を用いて２つの変数に着目:
velocity di erence<latexit sha1_base64="pYRK11O+eTlftHVO8MS5L68CyUE=">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</latexit>

line widthv = v0.05

v0.7

FWHM

analyze this lineIntensity

Fe I 6302.5 ÅFe I 6301.5 Åbisector parameters2023/08/25

Hinode SOT-SP observation

ff

研究部セミナー27

Spatial distributions
Ic and Δv:
FWHM:

continuum intensity (Ic)

対流パターンが見られる
対流パターンではない（？）Δv [km/s]

FWHM [mÅ]correlation with Ic: 0.68

correlation with Ic: -0.09

Ishikawa et al. (2020a)
2023/08/25

研究部セミナー28

Temporal evolution of fading granule
対流セル消滅時に突発的な線幅増大が見られた

Ic

FWHM[mÅ]

Δv[km/s]Ishikawa et al. (2020a)
2023/08/25

研究部セミナー29

微小乱流項は何に対応しているのか
0.7

Intensity
1.0

1.3【RMHD simulation】
MURaM (Vögler+05, Riethmüller+14)
MHD & 輻射輸送
対流層浅部から光球を計算
Box: 6 Mm x 6 Mm x 1.6 Mm
Grid: 576 x 576 x 100【spectral line synthesis】
SIR code (Ruiz Cobo & del Toro Iniesta 92)
Fe I 6301.5 Å, 6302.5 Å

MURaM simulation
2023/08/25

研究部セミナー30

Fading granule in MURaM
未発表の内容につき削除します

2023/08/25

研究部セミナー31

Fading granule in MURaM
未発表の内容につき削除します

2023/08/25

研究部セミナー32

evolution of velocity pro les
未発表の内容につき削除します

研究部セミナーfi

2023/08/25

33

FWHM v.s. 速度分散
未発表の内容につき削除します

2023/08/25

研究部セミナー34

Summary
いつ、どこで小スケール速度場が発達するのか?
どうやって観測することができるか?

突発的な線幅増大が、対流セル消滅時に見られる。
線幅増大は乱流のトレーサーとして使えそうである。
乱流の駆動源は対流セル境界の速度シアの可能性がある。

2023/08/25

研究部セミナー35