J. Plasma Fusion Res. Vol.100, No.7 (2024) 347-353

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

9 ．太陽面爆発現象の予測
9. Prediction of Solar Explosive Phenomena
草野完也

KUSANO Kanya
名古屋大学宇宙地球環境研究所（原稿受付：2024年 1 月24日）

太陽活動は宇宙天気変動の主要な原因である．特に，強力な太陽フレアや大規模なコロナ質量放出（CME）のような太陽面爆発現象は通信・測位・電力・航空などの社会インフラや宇宙における人類の活動にとって潜在的なリスクでもある．それゆえ，宇宙天気の社会影響を未然に防ぐために太陽面爆発の発生と性質を事前に予測することが求められている．しかし，突発現象である太陽面爆発を正確に予測することは未だにできていない．
本章では太陽面爆発現象の発生予測の現状と最新の取り組みについて解説する．
Keywords:
solar flare, coronal mass ejection, prediction, forecasting, space weather, the Sun

9．1

はじめに

地球軌道で観測される軟 X 線強度の極大値で分類され，そ社会経済活動にも多大な影響を与え得る宇宙天気擾乱

の強度が 10－4 W/m2 を超える大型フレアは X クラスフレア

現象の主要な原因は太陽活動にある．特に，太陽表面及に分類される．例えば，放射強度が 9.8 × 10－4 W/m2 に達

びその上空の太陽大気（コロナ）において発生する太陽

したフレアは X9.8 クラスフレアと呼ばれる．

フレアやコロナ質量放出（CME）などの太陽面爆発現象は，

一方，CME はコロナを形成する約 100 万度の高温プラ

強力な電磁波放射，大規模な磁化プラズマの放出，大量ズマが磁場と共に惑星間空間に放出される現象である．

の高エネルギー粒子の加速放出を通して多様な宇宙天気

フレアや CME は大量の高エネルギー粒子も加速し，それ現象を引き起こす．それらは通信・測位・電力・航空・らは太陽表面に降り注ぐと共に惑星間空間にも放出され人工衛星の運用障害や宇宙飛行士の被曝の原因にもなる．

る．また，コロナ中の磁場に支えられた 1 万度程度の温そのため，宇宙天気擾乱による影響と被害を軽減するた度をもつ比較的高密度のプラズマ集合体であるフィラメ

めに，太陽面爆発現象の発生と性質を事前に予測するこント（或いは，太陽外縁に存在する場合はプロミネンスとは重要である．突発現象である太陽面爆発現象の予測と呼ばれる．）が急激に上昇する現象（フィラメント噴出）

において，その発生の有無と規模は最も重要な「予測すが観測される場合もある．

べき情報（predictand）」である．さらに，太陽フレアの太陽フレア，CME，フィラメント噴出は全て太陽面爆

電磁放射スペクトルと時間変動，CME の速度・形状・伝発現象であり，いずれも太陽大気中に存在する磁場のエネ

播方向・磁場構造，高エネルギー粒子のスペクトルと伝ルギーがプラズマの熱及び運動エネルギーとして突発的播などを予測することも宇宙天気の社会影響を軽減するに解放されることで発生する．ただし，爆発の形態はイベために必要となる．

ントによって異なり，一つの爆発イベントにおいてフレ突発現象である太陽面爆発の発生機構はまだ完全に解

ア，フィラメント噴出，CME が常に現れるわけではない．

明されていないため，現状の予測能力は十分とはいえな

CME を伴うフレアは噴出型フレア（eruptive flares），伴い．しかし，人工衛星からの連続した太陽観測と高度なわないフレアは非噴出型（non-eruptive flares）或いは閉計算モデルの発達によって，太陽フレアと CME の予測研

じ込め型フレア（confined flares）と呼ばれる．

究は現在大きく発展している．本章では，太陽面爆発現太陽コロナ磁場は太陽内部と表面に流れる電流によっ

象の科学的理解とその予測研究の現状及び今後の展望にて作られるポテンシャル磁場とコロナ中に流れる電流について解説する．

よって作られる非ポテンシャル磁場からなる．このうち，
非ポテンシャル磁場のエネルギーのみが太陽面爆発で解

9．2

太陽面爆発現象

放可能なエネルギー，すなわち自由エネルギーを担って太陽フレアは電波からガンマ線まで様々な波長での電いる．これは太陽表面（光球面）のプラズマ圧がコロナ

磁波放射の急増現象として観測される．フレアの規模は磁場の磁気圧に比べて非常に高いため，太陽面爆発の際

Institute for Space–Earth Environmental Research (ISEE), Nagoya University, Nagoya, AICHI 464-8601, Japanauthor’s e-mail: kusano@nagoya-u.jp

347Ⓒ2024 The Japan Society of Plasma
Science and Nuclear Fusion Research

Journal of Plasma and Fusion Research

Vol.100, No.7

July 2024に光球面上での法線方向磁場はほぼ変化しない為である．

太陽フレア予測の predictor として提唱されてきた代表的

また，コロナではプラズマベータ値が 1 に対して非常になパラメータのいくつかを紹介する．

小さいため，爆発が発生する前の状態では磁場のエネル

ほとんどの太陽フレアは太陽表面に現れる黒点あるいギーが熱や重力エネルギーに比べて圧倒的に大きい．そはその周辺で発生する．黒点は太陽内部のダイナモ過程

れゆえ，磁場のみで力の釣り合いがほぼ成り立っているによって生成された磁束管が上昇して太陽表面を横切っと考えられるため，フォースフリー磁場が爆発前の静穏た断面に対応しており，その周辺に活動領域を形成する．

なコロナ磁場の良いモデルとなる．フォースフリー磁場

すなわち，フレアはこうして形成された黒点や活動領域の電流は磁力線に沿って流れており，その電流によってに非ポテンシャル磁場として蓄積されたエネルギーが解作られる非ポテンシャル磁場は捻じれた磁力線構造と磁放されることで発生する．黒点は小型望遠鏡による白色

気ヘリシティを作る．そのため，太陽黒点磁場の捻じれ光観測で容易に確認できるため，黒点とフレアの関係には非ポテンシャル磁場とそれが担う自由エネルギーの指ついては経験的に良く知られている．そのため，最も古標にもなる．

くから使われている太陽フレア予測の predictor は黒点群

太陽フレアは主に黒点を形成する太陽表面磁場の極性の形態的性質，すなわちその「大きさ」や「形状」であが反転する領域（磁気中性線）の上空と周辺で発生する．

る．McIntosh（1990）は改訂 Zurich 黒点分類（ 7 タイプ），

これは極性の異なる磁場の再結合（磁気リコネクション）

各黒点群で最大の黒点の半暗部の形態（ 6 タイプ），黒点がエネルギー解放のために主要な役割を果たすためであの広がり（ 4 タイプ）に関する分類をそれぞれ行い，各タると考えられている．一方，CME はコロナ中に流れる電

イプのフレア発生確率を過去の観測データから統計的に流にかかるローレンツ力を駆動力としたプラズマ放出現求めることで，フレア予測を行うことを提唱した［1］．黒象である．探査機による直接測定によって，太陽コロナ

点形状は地上から小型望遠鏡でも容易に観測可能であるから放出され惑星間空間を伝播する CME 内部にも電流がため，この方法は長い間幅広く利用されており，多くの作る捻じれた磁場構造が存在することが見出されている．

宇宙天気予報機関で現在も利用されている．しかし X ク

これは CME が発生した太陽活動領域＊1 での捻じれた磁力

ラスフレアの発生確率が最も高い McIntosh 分類タイプの線構造に起因するものである．それゆえ，CME は太陽活黒点群であっても，X クラスフレアの発生確率は数％にす

動領域磁場から惑星間空間への磁気ヘリシティの放出とぎない［2］．それゆえ，黒点の形態分類のみによる大型フ考えることもできる．

レアの発生予測能力は限定的である．

9．3

るため，黒点及び活動領域の磁場構造がフレア発生に関太陽フレアは磁気エネルギーの爆発的な解放現象であ

太陽面爆発現象の予測方法

突発現象である太陽面爆発を予測するための様々な方係すると考えられる．それゆえ，太陽活動領域の磁場構法が提案されているが，それらは「経験的予測（empirical造を予測に使う試みが多数ある．Hale（1919）は活動領

prediction）」と「物理予測（physics-based prediction）」

域磁場の構造を 3 つの型について分類（α：単極型，β：に大別することができる．経験的予測とは過去の観測デー

単純双極型，γ：複雑型）することを提唱した［3］．その後，

タより，予測に有用な観測量を経験的に抽出し，それら

Künzel（1960）は異なる磁極の暗部が共通の半暗部を持を「予測のための情報（predictor）」として利用すること

つ δ 型を提唱した［4］．これらは Mount Wilson 分類とし

で，predictor と predictand の間の統計的関係をもとに未て現在でも使われている．
Mount Wilson 分類と太陽フレアの関係についても統来を予測する方法である．近年ではそのために機械学習

計的に解析されている．Sammis et al.（2000）は Mountを用いた新たな方法が多数提案されている．
一方，物理予測は物理法則に基づいて predictand の決

Wilson 分類ごとに黒点の面積とフレア・クラスとの関係定に有用でかつ観測可能な predictor を導くことで，予測を統計的に調べ，より複雑な磁場構造を持つより大きなを実現する方法である．しかし，物理予測は開発途上で黒点が大型フレアを発生させやすい傾向があることを示ある．そのため，現在，各国の宇宙天気予報機関が運用した［5］．特に，δ 型領域は他の型に比べて大型フレアをしている太陽フレアの発生予報はほとんど経験的予測により発生しやすいことが示されている．例えば，1987 年

よるが，その予測能力は未だに限定的である．特に，大～1997 年に観測された X1 クラス以上のフレアの 82 ％，きな社会影響を与える巨大フレアの規模や性質を事前にX4 クラス以上のフレアの 100 ％が δ 型領域で発生した．ま予測することは宇宙天気災害を未然に防ぐため非常に重た，βγδ 型で 1000 µh 以上＊2 の面積を持つ黒点が X クラス・要であるが，観測例が少ないため経験的予測の適用性はフレアを 24 時間以内に発生させる確率は 40 ％であった．

まだ十分に評価できていない．

このことは磁場データは大型フレアの predictor として重要であることを意味する．ただし，磁場構造の Mount

9．4

太陽フレアの経験的予測

Wilson 分類と黒点面積だけでは大型フレアの半数以上をこれまでに様々な観測量を太陽フレアの predictor とす

予測することができない．それ故，フレア発生を決定する「隠されたパラメータ」があると考えられる．

る経験的予測が提唱され，利用されている．ここでは，＊1＊2

太陽表面で磁場が強い領域．しばしば，黒点を含む．
µh は micro-hemisphere を意味し，太陽半球面積の百万分の １ に対応する面積の単位．

348Lecture Note

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K. Kusano

この隠されたパラメータを見出すために多くの研究がObservatory（SDO）が打ち上げられ，同衛星に搭載されなされてきた．例えば，Hagyard et al.（1984）の磁気シている Helioseismic and Magnetic Imager（HMI）が太アと太陽フレアの関係に関する研究がある［6］．磁気シア

陽全面のベクトル磁場観測を連続的に開始した［15］．ことは，太陽表面のポテンシャル磁場の水平成分と観測されにより各活動領域の様々な磁場パラメータとフレア活れた水平磁場成分が成す角である．シア角が± 90 度に近動の関係に関する広範な研究が可能になった．近年ではづくにつれ，磁場は非テンシャル磁場成分をより多く有

各活動領域について多くの磁場パラメータを計算し，機しており，フレアで解放可能な自由エネルギーもより大械学習を用いて有用なパラメータを抽出する試みが多数

きい．Hagyard et al.（1984）は，ある X クラスフレアの行 わ れ て い る． 例 え ば，Bobra & Couvidat（2015） は発生前の太陽表面磁場ベクトルの観測データより，シア

SDO/HMI が 4 年間観測した太陽光球面ベクトル磁場を使角の絶対値が 80 度～85 度以上の領域が磁気中性線に沿っい，各活動領域について 25 の異なるパラメータを計算すて一定程度存在する領域で X クラスフレアが発生するこると共に，それらを使った M クラス以上のフレア予測をとを見出した．このことから，磁気中性線上のシア角のsupport vector machines（SVM）を使った機械学習によ

分布が predictor となる可能性を提唱した．

り行い，比較的良い予測ができることを示した［16］．さまた，Martin et al.（1985）は崩壊期の活動領域で発生らに彼らはどのパラメータが予測に貢献するかを評価しする多くのフレアが正と負の磁束消失（flux cancellation）

た．その後，機械学習を利用した様々なフレア予測が試に伴って発生することを報告し，flux cancellation の重みられている［17，18］．

要性を指摘した［7］．Wang & Shi（1993）など多くの研究は磁束消失（flux cancellation）と共に磁束生成（flux

9．5

emerging）がフレア発生に関係する可能性を指摘してい太陽フレア予報の運用モデル

現在，各国の宇宙天気予報機関で運用されている太陽る［8］．一方，Kusano et al.
（2012）は，100 通り以上の様々

フレア予報のほとんどは経験モデルに基づいて行われてなコンピュータシミュレーションの結果と観測データのいる．名古屋大学宇宙地球環境研究所の国際ワークショッ

比較から，捻じれた構造をもつ大きなスケールの磁場のプを通してそれらの予測能力を共通の基準で比較する試

向きと磁気中性線＊3 に現れる小スケール磁場の向きが逆みが行われた［19-21］．このワークショップでは 2016 年

である場合，フレアが発生しやすいことを示した［9］．彼から 2017 年までに発生した 214 回の太陽フレアをサンプ

らはそうした小スケール磁場がフレア発生のトリガとなルとして，各国で運用されている 19 種類の予報モデルをることを提唱している．

true skill statistic（TSS）や Appleman skill score（ApSS）など複数の予測指標を用いて評価した．

磁気中性線近辺の磁場構造に注目したパラメータとして Schrijver（2007）が提唱する R パラメータがある［10］．

その結果，いずれも一定の予測能力を持つことが示さ

R パラメータは磁気中性線上で法線磁場成分の勾配が強れた．しかし，きわめて高い予測能力を持つモデルは無い領域における符号なし法線成分磁束である．Schrijver

く，評価順位は評価指標に依存して様々に変化すること（2007）は R パラメータの増加に伴い 24 時間以内に軟 X 線が分かった．また，従来の統計データを用いた予報と機

W/m 以上（M クラス以上）のフレアが発

械学習を用いた予報の予測能力には大きな差は見いだせ

放射強度が 10

－5

2

なかった．

生する確率が上昇することを示した．しかし，R パラメー
タが十分大きくても X クラスフレアが 24 時間以内に発生

各活動領域における過去のフレア活動履歴を利用する

する確率は 10～20% にすぎず，X4 クラス以上の巨大フレことで，フレア予報能力が高まることも示された．これは，アの発生確率は 1 ％であった．このことは，巨大フレアの比較的大きなフレアを発生させる活動領域では複数回の発生は R パラメータのみでは決定しないことを示唆してフレアが繰り返し発生するためであると考えられる．実いる．その後，Falconer et al.（2008）も強い磁場勾配や際に，現在のフレア予報は過去のフレア履歴に強く影響大きなシア角を持つ磁気中性線の長さを太陽面爆発現象

されているため，活動領域で最初に起きる大型フレアをの predictor として提唱している［11］．

予測することや最後に起きた大型フレアの後に静穏状態となることを正確に予測する能力は低いことが示されて活動領域における磁場構造の複雑さを定量化することいる［21］．

でフレア予測に役立てようとする試みもなされている．
Abramenko（2005）は活動領域磁場のマルチフラクタル

9．6

解析によって，McAteer et al.（2005）はフラクタル次元

太陽面爆発のオンセット問題と不安定性解析により，それぞれ複雑な磁場構造を持つ活動領域が十分に信頼性の高いフレア予測がいまだに実現していより活発にフレアを発生させる傾向を報告している［12，ない理由の一つは，「フレアや CME がいつ，どこで，ど

13］．また，Georgoulis & Rust（2007）は磁場分布を一のように発生するのかを決定する要因は何であるか？」定の基準で複数の要素に分割し，その間を繋ぐ磁束量のという「太陽面爆発のオンセット問題」が未解明である構造からフレアの発生しやすさを推定する方法を提唱しためである．そこで，この問題を解決するため，様々なている［14］．

オンセットモデルが提案されている．それらは磁場の形

2010 年 に NASA の 太 陽 観 測 衛 星 Solar Dynamics＊3

態学的変化に着目した磁気リコネクションモデルと電磁

太陽表面での法線磁場成分の極性が反転する境界線．

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流体力学（MHD）不安定性に着目した不安定性モデルにない．その意味でオンセット問題を十分に解決するもの

大別できる．

にはなっておらず，太陽面爆発の予測のための有用性は

磁気リコネクションモデルとして広く知られてい限られる．

る も の に tether-cutting リ コ ネ ク シ ョ ン モ デ ル［22］とこれに対して，不安定性モデルでは理想 MHD 不安定性

breakout リ コ ネ ク シ ョ ン モ デ ル［23］が あ る．tether-

がその結果として磁気リコネクションを駆動することでcutting リコネクションモデルは磁気中性線の上で捻じれ

太陽面爆発が発生すると考える．その代表例として，キた長い磁力線が形成された後に，その上を跨ぐ磁力線がンク不安定性とトーラス不安定性に注目したモデルがあその足元でつなぎ替わることにより，捻じれた磁力線をる．キンク不安定性はプラズマ柱に沿って流れる電流が太陽につなぎ留めることが出来なくなるため噴出型フレ

十分強い場合，プラズマ柱に沿った磁場の安定化を凌駕アが発生するというものである（図 1 ）．一方，breakout

してプラズマ柱の変形を引き起こす不安定性である．キ

リコネクションモデルでは磁気中性線上の捻じれた磁力

ンク不安定性は磁力線の周りを磁力線が回転する数であ線の上部に反平行磁場が存在し，そこでの磁気リコネク

るツイスト数 Tw が一定の閾値を超えた場合に発生する．

ション（breakout リコネクション）が進むことで，捻じ一方，円環状のトーラス電流にはトーラスを外向きにれた磁力線がさらに上昇し噴出型フレアが発生すると考拡張するフープ力が常に存在する．力の釣り合いを成りえる（図 2 ）．両モデルともそれを示唆する観測例は存在立たせるためにはそれを打ち消すために，トーラス電流

するが，それぞれのモデルがどれほど現実を捉えているが作る磁場と反対方向の外部磁場が必要となる．しかし，のかを定量的に評価することはできていない．また，い

外部磁場がトーラスの半径方向に急激に減衰すると，トー

ずれのモデルでも磁気リコネクションの発生を前提としラスがわずかに拡大した場合，フープ力を打ち消すことており，原因となる磁気リコネクションがいつ，どこでができず，トーラスは不安定化して拡大する．太陽コロ発生するのか，それを何が決定するのかを説明してはい

ナの電流は正磁極と負磁極を繋ぐループ型の磁力線に沿って流れているが，太陽表面上で法線磁場成分が変化しない境界条件は太陽内部の鏡像電流と等価であるため，トーラスプラズマのアナロジーを適用できる．すなわち，コロナ中の電流ループは外部磁場の減衰率 n が一定値を超えると不安定化して上昇をはじめ，噴出型フレアや CMEの発生を引き起こすと考えることができる．
これらの不安定性モデルが適用できるならば，臨界パラメータである Tw や n を計測することにより不安定性の発現を予測できる可能性がある．しかし，臨界パラメー
タの評価のためにはコロナ磁場の構造を知る必要がある
が，コロナ磁場を直接観測することは困難である．そこで，観測可能な太陽表面（光球面）磁場を境界条件としてコロナ磁場の 3 次元構造をフォースフリー磁場モデルに基づいて近似的に数値計算で求める試みが行われている．
図 3 は Jing et al.（2018）がフォースフリー磁場モデル
を使い様々な中規模以上の太陽フレアが発生した太陽活
動領域におけるフレア発生直前のツイスト数 Tw と磁場の減衰率 n を評価した結果である［25］．キンク不安定性とトーラス不安定性の臨界値はそれぞれ Tw ～1.5，n ～1.5程度であると理論的に考えられている．それゆえ，もし

図1

これらの不安定性がフレア発生の原因であれば，フレア

tether-cutting リコネクションモデルのイラスト．引き延
ばされた磁力線をつなぎ留める磁力線がリコネクションを受け，噴出が始まる（［22］より引用）．

直前にそれらは臨界値近傍に接近することが期待される．
しかし，図 3 からそのような振る舞い見て取ることはできない．この結果はキンク不安定性とトーラス不安定性がフレア発生の直接の原因となる場合が多くないことを示唆している．ただし，図 3 の黒丸で示した非噴出型フレアの場合の減衰率は全て 0.75 以下であるのに対し，噴出型フレアの場合の減衰率は 1.5 程度まで幅広く分布して

図2いる．このことは CME 形成にトーラス不安定性が一定の

breakout リコネクションモデルに関する数値シミュレー
ション結果．太陽表面で磁場の捻じれが増加することにより，磁場の向きが反転する null point 上でリコネクションが進み噴出が進行する（［24］より引用）．

関係を有している可能性を意味している．

350

Lecture Note

9. Prediction of Solar Explosive Phenomena	

図4

図3

様々な活動領域におけるフレア直前のツイスト数 Tw と磁場の減衰率 n．マークの色は噴出型フレアに伴って発生した CME の運動エネルギーを示す．黒丸は CME を伴わな
い非噴出型フレア（［25］より引用）．

K. Kusano

ダブルアーク不安定性のイラスト．（A）電流 J の流れる２つの磁力線が，（B）磁気中性線上でリコネクションしてダ
ブルアークが形成される．（C）ダブルアークが不安定化することで上昇し，（D）さらならリコネクションを駆動する
ことで相乗的に成長する結果，フレアが発生する（［29］Fig.1を基に改訂）．

スキーム（κ スキーム）を開発した［29］．以下にその方法と結果を説明する．κ 値を評価するためにはフレア発生前

9．7

太陽フレアの物理予測の試みの磁気リコネクションの位置と磁束量を知る必要がある

磁気リコネクションと MHD 不安定性をそれぞれ個別のが，そのような精密観測は現状では困難である．そこで，原因とするのではなく，両者の相互作用によって太陽面

フォースフリー磁場モデルを利用して，フレア発生のト

爆発の発生を説明するフィードバックモデルも提唱されリガとなる微小リコネクションが磁気中性線上で起きるている．例えば，微小なリコネクションが不安定性を生と仮定した上で，κ パラメータの臨界条件を満たすために

み出し，その成長がさらなる磁気リコネクションを駆動必要な磁気リコネクション領域の臨界半径 rc を磁気中性することにより，磁気リコネクションと MHD 不安定性が線上の全ての点で求めた．さらに，もし各点で臨界条件相乗的に成長することによって太陽面爆発が発生するとが満たされた場合にダブルアーク不安定性が解放するこいうものである［26，27］．

とができる自由エネルギー Er をダブルアークと交差する

Ishiguro and Kusano（2017）はそうしたフィードバッ

磁力線構造から計算した．

クモデルを定式化することをめざして電流の流れる捻じ

図 5 はその結果であり，第 24 太陽周期に現れた大型黒

れた 2 つの磁気ループの tether-cutting リコネクションの点を有する 198 の太陽活動領域の磁気中性線上の点につい結果生まれる磁場構造（ダブルアーク）の安定性を数値て Er と rc の関係を示している．図 5 A は観測後 20 時間 X2

的に解析した［28］．その結果，ダブルアークは新たなパクラス以上の大型フレアが発生しなかった領域を，図 5 B

ラメータ

は中心子午線からの経度が± 50 度以内で X2 クラス以上の大型フレアが発生した全ての領域についてのフレア直前

T dΦ
κ＝ 
w

の結果である．Er＞2×1031 erg かつ rc＜1 Mm の領域で両Φover者の間に明確な違いがあることがわかる．大型フレアがが閾値（κ0～1.5）を超えると不安定化して上昇し，磁気起きなかった全ての活動領域ではこの条件を満たす点がリコネクションと共に相乗的に成長し得ることを提唱し無かったのに対して，大型フレアが起きた 7 領域中 6 領た（図 4 ）．パラメータ κ の分子は磁力線のツイスト数を域ではこの条件を満たす点が存在していた．さらにそのリコネクション磁束 ϕ で積分したものであり，ダブルアー

条件を満たす点はそれぞれの領域のフレア発生位置と一ク内のポロイダル磁束に対応する．一方，分母はダブル

致することも確認された（図 6 ）．この結果は多くの大型アークにかかる外部磁束である．それゆえ，この不安定

フレアの発生において，磁気中性線上の小規模リコネク

性（ダブルアーク不安定性）は捻じれた磁場の磁気リコ

ションをトリガとして成長するダブルアーク不安定性がネクションによる不安定化効果と外部磁場による安定化役割を果たしていることを意味している．
これらの結果は κ スキームが大型フレアの発生をその効果の競争を経て発生する．
さらに Kusano et al.（2020）はダブルアーク不安定性

位置まで正確に予測できる可能性を示している．ただし，によってフレア発生を予測することをめざして，その臨κ スキームを日々の予測運用に利用するためには解決すべ

界条件（κ ＞ κ0）から大型フレアを予測するための新たなきいくつかの課題がまだ残っている．例えば，κ スキーム
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Journal of Plasma and Fusion Research

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July 2024

ことも太陽面爆発のオンセット問題を完全に解決し，その予測能力を高めるために必要な課題である．

9．8

CME の発生予測モデル

前述したようにすべてのフレアが CME を伴うわけではない．しかし，フレアの規模が大きくなるに従って，フレアが CME を伴う割合は高くなることが知られており，
X クラス以上のフレアでは 60 ％以上が CME を伴う［30］．
どのような領域で起きるフレアが CME を伴う噴出型となるのかを明らかにすることは CME の発生予測のために重要である．
Toriumi et al.（2017）は中型以上の 51 回のフレアについて CME 伴うか伴わないかの区分に関係するパラメータを探索した［31］．その結果，活動領域全体の面積に対するフレアリボンの面積，または活動領域全体の磁束に対するフレアリボン領域の磁束が大きいフレアがより CME を伴うことを見出した．フレアリボンとはフレアの際に正磁極と負磁極領域で磁気中性線にそってそれぞれ明るく輝く太陽表面領域である．フレアリボンはコロナで起きた
磁気リコネクションの際に加速された高エネルギー粒子
や加熱された高温プラズマが磁力線に沿って太陽表面に到達した結果，現れると考えられている．すなわち，フレアリボンは磁気リコネクションを受けた磁力線の太陽
表面上の足に対応する．それゆえ，Toriumi et al.（2017）
らが見出した知見は相対的に磁気リコネクション磁束量が多いほど CME が形成されやすいことを示すと解釈することができる．
ただし，フレアリボンがどれほど拡大し得るかをフレ
ア発生の前に予測することは難しい．そこで，フレア発
図5

生前に CME 形成の可能性を評価するためには，活動領Er と rc の関係． A: X2以上のフレアが20時間以内に発生しない大型黒点領域198個の結果．B: X2以上のフレアが発生した 7 活動領域の結果（［29］より引用）．

域の磁場構造から適切なパラメータを見出す必要がある．
Lin et al.（2020）はフォースフリー磁場モデルを利用し，活動領域中で捻じれ Tw が一定以上に強い磁束と活動領域全体の磁束の比が，フレアが発生した際の CME 形成と一定の関係を持つことを見出した．同様の研究としては
Gupta et al.（2021）などもある［33］．彼らは非ポテンシャ

ル磁場の磁気ヘリシティと活動領域全体の磁束の二乗の比が大きい領域ではフレアが CME を伴いやすいことを示している．これまでに提唱されているパラメータによってフレアが発生した場合に噴出型となるか非噴出型となるかを完全に区別することはまだできていない．しかし，磁場の捻じれ，或いは非ポテンシャル磁場が CME の発
図6

2017年 9 月 6 日に活動領域（AR）12673で発生したフレア．
左：SDO 衛星で観測された太陽面磁場，中央：AR12673の太陽面磁場分布と κ スキームによる予測点，右：SDO/
AIA1600 Å で 観 測 さ れ た フ レ ア リ ボ ン と 予 測 点（［29］Fig.3を基に改訂）．

生に強く関係していることは示唆されており，それらはCME 形成の予測にとって重要な知見となっている．

9．9

最後に

本章では太陽表面爆発現象の発生予測に焦点をあて，はフォースフリー磁場を求めるために大量の計算を必要

その現状と課題について述べた．太陽フレアや CME の社とするため，リアルタイム予報運用の為にはスキームの会影響を軽減するためには，爆発現象の発生のみならず，

高速化を実現する必要がある．また，κ スキームは 7 領域

惑星間空間における CME の伝搬や変形，高エネルギー粒

中 1 領域のみの大型フレアの発生を捉えることができな

子の加速と伝搬なども正確に予測する必要がある．特に，かったが，そうした例外的な領域の特徴を明らかにする人間が近い将来，月面で安全に作業し，安心して生活を
352

Lecture Note

9. Prediction of Solar Explosive Phenomena	

K. Kusano［13］R.T.J. McAteer et al., Astrophys. J. 631, 628 (2005).
［14］M.K. Georgoulis and D.M. Rust, Astrophys. J. 661,
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する為には太陽フレアに伴う高エネルギー粒子の急増を事前に予測することが不可欠となる．そのための研究も盛んに進められている．
太陽フレアなどの太陽表面爆発現象はプラズマ中の突発的なエネルギー解放現象であるため，その物理過程はトーラスプラズマにおけるディスラプションなどとも関係していると考えられる．そうした現象の発生機構を理解するための研究と予測研究を相互に高めあう取り組みが求められる．そのためには個々の現象の専門的な研究のみならず，プラズマ物理学，太陽物理学，宇宙空間物理学などの学際的な連携が必要である．本稿がその一助になれば幸いである．

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