基于自动探测技术的日冕物质抛射三维形态和演化研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41604149
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    20.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0411.空间物理学
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2019-12-31

项目摘要

Coronal Mass Ejection (CME) has been a cause of geomagnetic disturbances. The geomagnetic effects caused by the CMEs became a hot topic in study of space environment prediction. CME modeling has been playing an indispensable role in the quantitative and qualitative analysis of the three-dimensional structure and propagation of the CME, which is of key importance in both study and application of morphology and evolution of CME. The CME characteristics parameters, derived by the technique of CME auto-detection, have been playing an indispensable role in real-time monitoring and quantitative analysis of the propagation of CME. In the current study, the technique of CME auto-detection will be used to study the three-dimensional morphology and evolution of CME. First of all, the three-dimensional model will be developed based on the assumption of self-similar expansion of CME. Secondly, the moving front of CME will be derived by the technique of CME auto-detection, which is based on the data from coronagraph and heliospheric investigation and is unrestricted of brightness threshold of CME front. Ultimately, the three-dimensional morphology and evolution of CME will be studied, based on the observations of CME fronts and the three-dimensional model of CME, with the fitting and piecewise techniques, and the evolution of CME morphology and characteristics parameters within 1-3 days and from the corona to 1AU will be analyzed accordingly.
日冕物质抛射(Coronal Mass Ejection, CME)是引发地磁扰动的源之一,其对地效应是空间环境预报研究的焦点。CME建模是对CME三维结构和传播过程进行定量分析和定性研究不可或缺的方法,对CME形态和传播变化特征的研究及应用都有至关重要的意义;CME自动探测技术提取的CME特征参数,是对CME的传播过程进行实时监测研究和定量分析不可或缺的方法。本项目将基于CME的自动探测技术研究CME的三维形态和传播演化。首先构建基于自相似扩展假设的CME三维模型;其次研究基于日冕仪和日球层成像仪观测图像的、不受观测图像中CME亮度阈值限制的CME自动探测技术,获取CME的运动前沿;最终结合CME前沿的观测数据和CME的三维模型,采取拟合和分段研究的方法,分析CME的三维形态和演化特征,研究CME的形态和特征参数在1-3天、自近日冕至1AU的传播过程中的演化特征。

结项摘要

日冕物质抛射(Coronal Mass Ejection,CME)是一种剧烈的太阳爆发活动。当日冕物质抛射到达地球后,其自身携带的高速、高密度、强磁场等离子体团与地球磁层发生相互作用进而形成地磁暴,强的地磁暴会引发后续一系列的空间环境扰动,如电离层暴、高能电子暴、中高层大气密度扰动等,这些扰动会严重影响通讯、导航、电子装备等技术系统的安全运行和效能发挥。因此,太阳上是否会发生日冕物质抛射,日冕物质抛射发生后能否到达地球,以及到达地球后能引起多大的地磁暴,是空间天气预报的重要内容。本项目开展了基于自相似扩展假设的日冕物质抛射(CME)三维模型构建,可以用CME三维特征参数的几何表达式描述在任一个观测位置(自近日冕至行星际空间的大空间尺度、自CME刚爆发至传播到地球附近的大时间尺度)的卫星或仪器对CME前沿向外传播的运行轨迹;突破了利用日冕仪和日球层成像仪的观测图像自动识别CME的技术,可以自动识别和追踪CME前沿运动轨迹、从而获取CME投影参数(包括投影主传播方向、投影角宽度和投影传播速度),该技术运行速度更快,且通过与国际上应用广泛的CME自动识别算法结果的对比,提升了对CME事件、尤其是SOHO卫星LASCO日冕仪观测的可能产生对地影响的CME事件(偏晕或全晕CME)的识别率;开展了CME三维模型的应用研究,结合CME的三维模型和分段拟合的方法,提取了随时间变化的CME三维形态的特征参数,研究了CME事件在爆发后自近日冕传播至地球附近的CME三维形态(包括近日冕偏转、行星际偏转)和传播特征参数的演化特性。本项目的研究成果一方面对于CME事件的实时监测和定量分析提供了技术和方法,可以应用于空间天气监测;另一方面对于CME事件是否产生对地效应、尤其是能否到达地球(是否发生偏转)提供了重要的参考信息,可以应用于空间天气预报(CME事件的对地效应预报)。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
2 AU以内的“渐进型”太阳高能粒子事件模拟
  • DOI:
    10.15982/j.issn.2095-7777.2019.02.007
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    深空探测学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    敖先志;刘四清;沈华;王晶晶;胡骏翔;李刚
  • 通讯作者:
    李刚
Quantitative Prediction of High-Energy Electron Integral Flux at Geostationary Orbit Based on Deep Learning
基于深度学习的地球静止轨道高能电子积分通量定量预测
  • DOI:
    10.1029/2018sw001829
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Space Weather-The International Journal of Research and Applications
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    Wei Lihang;Zhong Qiuzhen;Lin Ruilin;Wang Jingjing;Liu Siqing;Cao Yong
  • 通讯作者:
    Cao Yong
An operational solar wind prediction system transitioning fundamental science to operations
一个可操作的太阳风预测系统将基础科学转变为操作
  • DOI:
    10.1051/swsc/2018025
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Journal of Space Weather and Space Climate
  • 影响因子:
    3.3
  • 作者:
    Wang Jingjing;Ao Xianzhi;Wang Yuming;Wang Chuanbing;Cai Yanxia;Luo Bingxian;Liu Siqing;Shen Chenglong;Zhuang Bin;Xue Xianghui;Gong Jiancun
  • 通讯作者:
    Gong Jiancun
Prediction Model for Solar Energetic Proton Events: Analysis and Verification
太阳高能质子事件预测模型:分析与验证
  • DOI:
    10.1029/2018sw001915
  • 发表时间:
    2019-05
  • 期刊:
    Space Weather-The International Journal of Research and Applications
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    Zhong Qiuzhen;Wang Jingjing;Meng Xuejie;Liu Siqing;Gong Jiancun
  • 通讯作者:
    Gong Jiancun
Parameters Derived from the SDO/HMI Vector Magnetic Field Data: Potential to Improve Machine-learning-based Solar Flare Prediction Models
从 SDO/HMI 矢量磁场数据导出的参数:改进基于机器学习的太阳耀斑预测模型的潜力
  • DOI:
    10.3847/1538-4357/ab441b
  • 发表时间:
    2019-10
  • 期刊:
    The Astrophysical Journal
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Wang Jingjing;Liu Siqing;Ao Xianzhi;Zhang Yuhang;Wang Tieyan;Liu Yang
  • 通讯作者:
    Liu Yang

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其他文献

不同树龄单株苹果树树冠遮阴范围分析
  • DOI:
    10.16843/j.sswc.2018.02.007
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    中国水土保持科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王晶晶;毕华兴;孙于卜;段航旗;彭瑞东
  • 通讯作者:
    彭瑞东
GBAS中相位平滑伪距差分修正改进算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    东北大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘 军;王晶晶;唐剑;王群仰
  • 通讯作者:
    王群仰
CYP3A5 6986A>G基因多态性与中国肾移植术后患者环孢素A血药浓度相关性的Meta分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    中国药房
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    彭颖;张峻;柳汝明;王茜;黄桦;王晶晶;姚勤;李骞
  • 通讯作者:
    李骞
基于社会全面参与的创业教育模式研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    管理学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    卢俊义;王永贵;陈忠卫;王晶晶
  • 通讯作者:
    王晶晶
Learning-Based User Association for Dual-UAV Enabled Wireless Networks With D2D Connections
具有 D2D 连接的双无人机无线网络的基于学习的用户关联
  • DOI:
    10.1109/access.2019.2903136
  • 发表时间:
    2019-03
  • 期刊:
    IEEE ACCESS
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    程芬;邹德岳;刘金龙;王晶晶;赵楠
  • 通讯作者:
    赵楠

其他文献

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AI技术路线图

王晶晶的其他基金

基于活动区光球磁特征参数图像的太阳耀斑预报建模研究
  • 批准号:
    42074224
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    60 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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