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第25太阳周太阳黑子强度和时间及数十年空间天气状况预测
Prantika Bhowmik 1 amp; Dibyendu Nandy 1,2
摘要：
太阳的活动周期支配着日光层的辐射、粒子和磁通量，从而形成了危险的空间天气。以十年为尺度的变化定义了太空气候状况，并进一步决定地球的大气层状况。然而，预测太阳活动周期具有难度。目前研究表明，只有最小周期内的短期预测能达到较好效果。利用太阳表面和内部的磁场演化模型，我们对太阳活动进行了第一个以世纪为尺度的数据模拟，并提出了将预测期延长到十年的方案。我们的整体预测显示，第25太阳周相似于或略强于当前周期及2024年出现的峰值。因此，第25太阳周可能逆转太阳活动大幅减弱的趋势，这一趋势曾导致人们猜测，太阳活动将出现一个类似于“大极小期”(maundertype grand minimum)的现象，并导致全球气候变冷。我们的模拟表明，太阳黑子倾斜角度分布的波动是太阳周期变化的主要机制。
了解太阳和恒星磁场的产生是天体物理学中一个突出的挑战。太阳周背景下的理论进展一方面为磁宇宙提供了一种可能，另一方面也有助于预测空间天气和气候。太阳黑子变化的11年周期产生了恶劣的太空天气，其特征是太阳耀斑、日冕物质抛射、地磁风暴、辐射增强和高能粒子通量，危及卫星、全球通信系统、极地航线空中交通和电网。因此，必须通过预测太阳活动来保护行星技术和空间态势感知。太阳辐射能量输出的长期缓慢变化——受其磁场活动控制——是行星大气动力学(包括气候)的主要(外部)自然驱动力。对未来太阳黑子周期强度和预期辐射输出值的估计为气候评估模型提供了关键的输入。
太阳黑子已经被观测了4个世纪，是全世界自然现象观测的最长跨度的连续时间序列。然而直到20世纪初，G.E.Hale和他的同事发现太阳黑子被强磁化后，人们才知道它们本质上是磁性的并且它们的变化周期性是潜在磁循环的表现。他们还发现，太阳黑子通常成对出现，一个在太阳旋转方向上，一个在相反磁性符号磁性方向上。对于单个太阳黑子周期，这些双极磁区(BMRs)的主要极性在两个半球具有相反的符号。这些相对极性的方向在一个周期转向下一个22年磁周期时发生翻转。太阳黑子决定了空间天气的状况，但是它本身的幅度是高度可变的，很难预测。
太阳黑子周期被认为是源自磁流体动力学（MHD）发电机制，其涉及太阳对流区中等离子体流和磁场之间复杂的相互作用。太阳内部的微分旋转拉伸太阳磁场中phi;方向上的大尺度极向分量以产生环形分量。由于磁性浮力，强环形磁通管通过SCZ上升并且作为BMRs在太阳表面出现——光球。这些BMR由于科里奥利力对上升磁通管的作用而倾斜，通过湍流随机抖动上升的磁通管对流，分散存在于预测地点，即平均倾斜处。现在认为，由表面通量传输过程促进的这些倾斜BMR的扩散和衰变是太阳极向分量再生的主要机制。后者又为下一个循环生成环形分量，从而维持太阳磁循环。由螺旋湍流对流主导的作用在相对弱环形场上的被称为平均场alpha;效应的另一个机制也被认为促进了极向场的产生过程。由于SCZ的湍流性质，这些极向场产生机制造成的波动可能是控制太阳活动变化的另一个因素。
基于观测的，加以适当约束的太阳发电机制模型有望成为预测太阳黑子周期的有用工具。即便是这样，太阳黑子周期预测仍然是一项艰难的任务，甚至有人认为长期预测是不可能的。事实上，对第24太阳周进行的多次预测几乎没有相同之处，就连同样基于发电机制的两个模型的预测结果都有明显的不同。在这种背景下，最近的进展集中在太阳周期可预测性研究上，这强调了主导潜在动态记忆导致太阳周期可预测性的等离子体通量传输过程的重要性，调和了基于发电机制的第24周太阳周预测之间的差异，并指出仅基于发电机制模型的预测只能是短期的。以上所有研究表明，预测下一个太阳黑子周期的强度是可行的，并且在有前一周期最小值（大约五年之前）太阳极向场表征值的准确数值（如观测输入）时达到最好预测结果。
我们可以进一步延长预测时长吗？接下来我要证明这是可行的。我们设计了一种新方法，其中，我们首先预测前一最小周期太阳极场强度，然后将其作为发电机制预测模型的输入来预测下一太阳黑子周期的强度和时间，从而延长预测时间近十年。
Leighton首先对表面磁场的大规模变化作出解释，他提出与BMR相关的磁场由于随机游走而扩散，就像超晶粒对流细胞那样。这种扩散导致沿着两个半球的BMRs的主导极场之间的赤道通量消失，即两个半球的磁通量符号不平衡。溢出的通量最终向两极位移，抵消，逆转前一太阳周期的极性。事实上，这个极地场是太阳极向场的径向分量。从太阳赤道到两极的差分旋转和大规模等离子体流动被称作径向循环，在这个过程中扮演重要角色。这一研究促进了太阳表面通量传输（SFT）模型的发展，该模型可以合理的模拟太阳磁场的表面动态。此类模型的早期模拟结果表明第24周最小太阳周极场强度稍弱于或相似于前最小周期强度值。
我们开发了一种数据驱动的SFT模型来捕捉上个世纪太阳表面磁场动态。有关此模型的说明请参阅方法部分。我们从该SFT模型提取每个最小周期的极场信息，输入到太阳发电机制模型中以模拟太阳黑子环形场的行程与数百年的演变。这个世纪尺度的校准模拟可以成功再现上世纪太阳活动，并用于预测第25周太阳周的强度和时间。此外，我们综合运行太阳周期控制参数的预期波动水平来得到第25周太阳周的预测范围。
结论
数据驱动的百年期表面通量模拟
利用观测到的BMR统计数据，我们利用SFT模型对1913-2016年，即第15太阳周到第24太阳周太阳活动进行连续，长期，数据驱动模拟。观测到的最重要的BMR统计数据与太阳表面BMR出现的通量，倾角，位置和时间有关（详见“方法”部分）。
在图1中，我们绘制了纵向平均的径向磁场作为纬度和时间的函数，以生成与模拟结果相应的太阳活动蝶形图。很明显，表面通量传输动态导致了太阳极场的反转与重建。以观测到的出现在表面的太阳黑子数据为SFT模拟的输入，图2a描绘了与该数据有关的总体无符号通量时间演变。
通过估算模拟极通量，我们实现了模拟极场与观测之间的定量比较。我们通过对两个半球的极帽周围的径向磁场（从plusmn;70°延伸到plusmn;90°）进行积分来计算模拟极场通量[见方法部分等式9]。然而，在模拟覆盖的大部分时间内，除对观测到的极帽通量直接估计外，我们没有磁场在空间上分布状况的数据。磁力图数据从1975年才开始观测。因此，我们依靠从MWO校准的，1906年以来的极地光斑数据获得的极场通量测量值来比较模拟结果与观测结果。该数据于2014年5月结束。因此，我们从Wilcox太阳天文台（WSO）获得2014年以后的数据。
百年期的模拟必须从偶极矩开始。鉴于偶极矩历史观测的缺少以及极光光斑测量的不确定，我们将初始偶极矩强度改变plusmn;25％并进行多次（连续）百年期运行。我们选择极通量观测值与模拟值相关性最大的模拟作为校准标准模拟。图2b比较了该模拟的模拟结果与极通量观测值的时间演变。如预期的那样，（任意）初始磁场的选择会影响模拟早期产生的极通量，导致模拟结果与第十五太阳周结束时的观测结果不一。除此之外，模拟极通量与
图1 太阳周模拟蝶形图
大多数后续周期的观察结果（在误差范围内）非常一致。对最小周期的两个太阳半球的观测值与模拟值进行相关分析，pearson相关系数为0.88，此时置信区间为99.99%。我们注意到，在过去的一个世纪中，观测值与基于模拟的重建值之间唯一的显著异常是第18最小太阳周。排除该太阳周的南北半球极通量数据后，Pearson相关系数为0.95，此时置信区间为99.99%。
百年期的模拟必须从偶极矩开始。鉴于偶极矩历史观测的缺少以及极光光斑测量的不确定，我们将初始偶极矩强度改变plusmn;25％并进行多次（连续）百年期运行。我们选择极通量观测值与模拟值相关性最大的模拟作为校准标准模拟。图2b比较了该模拟的模拟结果与极通量观测值的时间演变。如预期的那样，（任意）初始磁场的选择会影响模拟早期产生的极通量，导致模拟结果与第十五太阳周结束时的观测结果不一。除此之外，模拟极通量与大多数后续周期的观察结果（在误差范围内）非常一致。对最小周期的两个太阳半球的观测值与模拟值进行相关分析，pearson相关系数为0.88，此时置信区间为99.99%。我们注意到，在过去的一个世纪中，观测值与基于模拟的重建值之间唯一的显著异常是第18最小太阳周。排除该太阳周的南北半球极通量数据后，Pearson相关系数为0.95，此时置信区间为99.99%。这些分析是基于对2016年9月的模拟，直到这个时候，观测到的太阳黑子数据才可以被用于模拟。
为了从可用数据（即2016年9月，由图2中的垂直虚线标记）往前运行SFT模型，我们使用模糊合成数据来模拟直到2019年年底的第24周太阳周的衰减阶段。我们依赖太阳黑子的各种统计性质来对合成部分进行建模，以表示直到预期的最小值的太阳活动（详见方法部分）。合成剖面建成后，我们用此输入来模拟第24周太阳周的最后3.25年的太阳活动。图2中的蓝实线表示最适合第24周太阳周前一阶段的合成输入。我们用校准模拟来运行模
图2 太阳表面通量模拟
型，利用合成输入来预测未来太阳极通量演变。我们得到在第24周太阳周北半球的预测极通量值为6.91 times; 1021麦克斯韦，南半球为minus;8.73 times; 1021麦克斯韦。
为了从可用数据（即2016年9月，由图2中的垂直虚线标记）往前运行SFT模型，我们使用模糊合成数据来模拟直到2019年年底的第24周太阳周的衰减阶段。我们依赖太阳黑子的各种统计性质来对合成部分进行建模，以表示直到预期的最小值的太阳活动（详见方法部分）。合成剖面建成后，我们用此输入来模拟第24周太阳周的最后3.25年的太阳活动。图2中的蓝实线表示最适合第24周太阳周前一阶段的合成输入。我们用校准模拟来运行模型，利用合成输入来预测未来太阳极通量演变。我们得到在第24周太阳周北半球的预测极通量值为6.91 times; 1021麦克斯韦，南半球为minus;8.73 times; 1021麦克斯韦。
我们预测的第24周太阳周极通量与前期的比较如图2所示。图2b表明，第24周太阳周将出现的最小南极通量可能强于前期最小通量，而北极通量最小值与前期无明显不同。
太阳极地的集合预报
为了生成集合预测来确定基于极场预测的标准运行范围，我们首先用33个太阳黑子输入来模拟第24周太阳周的衰减阶段。在这些合成轮廓中，有24个轮廓是基于改变与周期相关的总通量的均值的plusmn;30%得到的。其余5个轮廓是通过改变活动翼状区域的纬度宽度得到的。剩余的四个轮廓是通过重新分配同一批太阳黑子的纬度位置（保证其出现时间不受影响）得到的。我们发现当合成轮廓中的总通量变化时，极化通量预测值达到最大扩展。合成输入通量的变化导致北半球极通量预测值（在第24周最小太阳周期间）在范围（6.13-7.29）times;1021 maxwells（图2b中的2016年9月以后的青色线）中变化;南半球极通量预测值在（7.91-9.41）times;1021 maxwells（图2b中的品红色线）内变化。纬度扩展的变化导致极通量值的较小扩散。第三类剖面（太阳黑子的纬度位置的重新分布）不会产生极通量幅度的显着变化。
我们注意到，模拟和观测到的极通量之间的偏差可能是由为执行这种长期模拟所必需的假设而产生的，特别是在观测约束有限的情况下。我们假设太阳表面上出现的所有太阳黑子都遵循平均统计特性，并且是理想的BMR（属于太阳黑子的型构型）。然而，其他类型的磁性配置也是可能的：或其组合。在我们的模型中，我们也没有在太阳黑子的倾斜角分布中加入任何散射。基于BMR倾斜角分布的详细研究建立了Joy定律，但也发现了各个倾斜角度在平均值附近的分散。对倾角分散对极场和偶极矩演化的影响的研究表明，倾角较大的大太阳黑子在极场振幅很大。此外，一个大的单个太阳黑子的方向与特定半球中预期的方向相反，特定周期（如非Hale区域）出现在低纬度地区可能会导致极地强度显著降低。子午循环中的波动也可能影响极场振幅。
为了进一步研究太阳黑子周期中这些不规则性对我们预测范围的影响，我们考虑其他符合我们预测理论的可能性。为了探索在第24太阳周的最后3.25年中非Hale区域的发生的影响，我们引入10-20个非Hale BMR，其构成与输入分布相关的总通量的约3-6％。这导致在第24太阳期间计算的最终极通量值减少3-5％。在第24太阳周的最后3.25年期间引入经向循环峰值速度的plusmn;30％波动导致在循环最小值处产生的极性场的plusmn;6.5％（平均）变化。我们进一步探讨了在有源区域的倾角分布中引入随机性的影响。我们进行了110次额外的模拟，在第24太阳周的下降阶段输入轮廓中包含合理的倾斜角波动。倾斜角波动受到太阳周期观测的限制（详见方法部分）。结合倾斜角散射进一步将预测的极性通量范围在第24太阳周最小地增加到平均两个半球中的plusmn;30％（如图2b所示）。因此，我们注意到，由于结合倾斜角波动而引起的变化范围超过（和包含）由于其他过程引起的变化。这种广泛的参数依赖性研究表明了我们的模拟的稳健性，并且集合预报提供了在第24太阳周最小值处的太阳极场的预测范围。
使用发电机制模型预测第25太阳周活动
我们在周期最小值处的模拟极通量（在两个半球上平均）与下一周期的振幅之间获得强相关性。我们得到Pearson的线性相关系数为0.84，置信水平为99.10％。这再次强调，先前的周期极化通量是预测太阳黑子周期的最佳代理。这两个量之间的联系可以用太阳能发电机理论来解释。极性场源自太阳磁场的极向分量，而太阳黑子周期幅度由磁场的环形分量的
图3 太阳内部磁场模拟
强度决定。然而，后者是通过差动旋转拉伸极向分量而产生的。因此，周期的初始极向场种子（例如n-1）（其中极性场是代理）直接控制周期（n）的环形场的强度 - 其反过来控制相关太阳黑子的强度。因此，我们利用来自SFT模型的模拟极场及其在太阳内部的发电机模型中的周期最小值的相应极向场来预测
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