- Код статьи
- S3034502225080018-1
- DOI
- 10.7868/S3034502225080018
- Тип публикации
- Статья
- Статус публикации
- Опубликовано
- Авторы
- Том/ Выпуск
- Том 65 / Номер выпуска 8
- Страницы
- 1133-1141
- Аннотация
- Задача оперативного прогнозирования солнечных вспышек является важной задачей солнечной физики. Известно, что это сложная задача, и точность прогноза невелика, при этом оценки точности варьируются в достаточно широких пределах. В последних работах, которые используют современные техники машинного обучения, приводятся довольно высокие цифры для оценки качества прогнозов, при этом валидация таких моделей в режиме прогноза отсутствует, поэтому вывод о реальной эффективности сделать довольно сложно. В данной работе проведен сравнительный анализ реальной эффективности прогнозов солнечных вспышек выше класса C и M за период с 2009 по 2024 годы, публикуемых центром прогнозирования космической погоды на SolarMonitor, и прогностических критериев, основанных на радиоданных и публикуемых северо-западным филиалом CAO PAH.
- Ключевые слова
- Солнце активные области прогнозирование вспышек радио наблюдения Солнца
- Дата публикации
- 17.06.2025
- Год выхода
- 2025
- Всего подписок
- 0
- Всего просмотров
- 33
Библиография
- 1. Abed A.K., Qahwaji R., Abed A. The automated prediction of solar flares from SDO images using deep learning // Advances in Space Research. V. 67. No. 8. P. 2544–2557. https://doi.org/10.1016/j.asr.2021.01.042.2021.
- 2. Abduallah Y., Wang J.T.L., Wang H., Xu Y. Operational prediction of solar flares using a transformer-based framework // Sci. Rep. V. 13. P. 13665. 2023.
- 3. Abramenko V.I., Yurchyshyn V.B., Wang H., et al. Signature of an Avalanche in Solar Flares as Measured by Photospheric Magnetic Fields // The Astrophysical Journal. V. 597. No. 2. P. 1135. https://doi.org/10.1086/378492.2003.
- 4. Bloomfield D.S., Higgins P.A., McAteer R.T.J., Gallagher P.T. Toward reliable benchmarking of solar flare forecasting methods // The Astrophysical Journal Letters. V. 747. No. 2. P. L41. https://doi.org/10.1088/2041-8205/747/2/L41.2012.
- 5. Bogod V.M., Svidskiy P.M., Kurochkin, et al. A Method of Forecasting Solar Activity Based on Radio Astronomical Observations // Astrophysical Bulletin. V. 73. No. 4. P. 478–486. https://doi.org/10.1134/S1990341318040119.2018.
- 6. Crown M.D. Validation of the NOAA Space Weather Prediction Center’s solar flare forecasting look-up table and forecaster-issued probabilities // Space Weather. V. 10. No. 6. LS06006. 2012. https://doi.org/10.1029/2011SW000760.
- 7. Gallagher P.T., Moon Y.-J., Wang H. Active-Region Monitoring and Flare Forecasting – I. Data Processing and First Results // Solar Physics. V. 209. No. 1. P. 171–183. 2002. https://doi.org/10.1023/A:1020950221179.
- 8. Ishkov V.N. Predicting Solar Flare Phenomena: Solar Proton Events // Bulletin of the Russian Academy of Sciences: Physics. V. 87. No. 7. P. 942–944. 2023. https://doi.org/10.3103/S1062873823702763.
- 9. Knyazeva I., Lysov I., Kurochkin E., et al. A robust preprocessing pipeline for RATAN-600 solar radio observations data // Astronomy and Computing. V. 51. 100918. 2025. https://doi.org/10.1016/j.ascom.2024.100918.
- 10. Leka K.D., Park S.H., Kusano K., et al. A Comparison of Flare Forecasting Methods. III. Systematic Behaviors of Operational Solar Flare Forecasting Systems // The Astrophysical Journal. V. 881. No. 2. P. 101–114. 2019. https://doi.org/10.3847/1538-4357/ab2e11.
- 11. Liu S., Xu L., Zhao Z., et al. Deep Learning Based Solar Flare Forecasting Model. II. Influence of Image Resolution // The Astrophysical Journal. V. 941. No. 1. P. 20. 2022. https://doi.org/10.3847/1538-4357/ac99dc.
- 12. Nishizuka N., Kubo Y., Sugiura K., et al. Operational solar flare prediction model using Deep Flare Net // Earth, Planets and Space. V. 73. No. 1. P. 64. 2021. https://doi.org/10.1186/s40623-021-01381-9.
- 13. Park S., Leka K., Kusano K., et al. A Comparison of Flare Forecasting Methods. IV. Evaluating Consecutive-Day Forecasting Patterns // The Astrophysical Journal. 2020. V. 890. No. 124. P. 124. 2020. https://doi.org/10.3847/1538-4357/ab65f0.
- 14. Peterova N.G., Topchilo N.A., Kurochkin E.A. Increased Microwave Radiation Brightness as a Sign of Flare-Producing Active Regions Based on Observations of NOAA Active Region 12371 // Geomagnetism and Aeronomy. V. 61. No. 1. P. S24–S35. 2021. https://doi.org/10.1134/S001679322020110145.
- 15. Popowicz A. Toward Reliable Solar Flare Forecasting: Exploring Multi-Wavelength Data from the Solar Dynamics Observatory // Preprints. 2025010895. 2025. https://doi.org/10.20944/preprints202501.0895.v1.
- 16. Sinha S., Gupta O., Singh V., et al. A Comparative Analysis of Machine-learning Models for Solar Flare Forecasting: Identifying High-performing Active Region Flare Indicators // The Astrophysical Journal. V. 935. No. 1. P. 45. 2022. https://doi.org/10.3847/1538-4357/ac7955.
- 17. Song H., Tan C., Jing J., et al. Statistical Assessment of Photospheric Magnetic Features in Imminent Solar Flare Predictions // Solar Physics. V. 254. No. 1. P. 101–125. 2009. https://doi.org/10.1007/s11207-008-9288-3.
- 18. Tanaka H., Enome S. The microwave structure of coronal condensations and its relation to proton flares // Solar Physics. V. 40. No. 1. P. 123–131. 1975. https://doi.org/10.1007/BF00183156.
- 19. Tang R., Liao W., Chen Z., et al. Solar Flare Prediction Based on the Fusion of Multiple Deep-learning Models // The Astrophysical Journal Supplement Series. V. 257. No. 2. P. 50. 2021. https://doi.org/10.3847/1538-4365/ac249e.
