Происходящие на Солнце процессы напрямую влияют на современные технологии, инфраструктуру, климат на Земле и самочувствие человека. Солнечные вспышки, коронарные выбросы и другие явления могут вызывать геомагнитные бури, нарушать работу космических спутников, телекоммуникаций и энергосетей. Необходимо отслеживать и прогнозировать солнечную активность, чтобы защитить критически важные объекты и улучшить понимание фундаментальных процессов, происходящих как на самом Солнце, так и в космосе в целом. Команда ученых Пермского Политеха и учеников Политехнической школы представили инновационную модель, которая, в отличие от текущих возможностей, способна предсказывать солнечную активность на 11 лет вперед. Этот прорыв имеет важное значение для стабильной работы космических технологий, энергосистем и проведения более точных климатических исследований.
Работа выполнена в рамках реализации программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030».
Солнечные вспышки, пятна и выбросы корональной массы (выбросы плазмы и магнитного поля из короны Солнца) генерируют мощные потоки заряженных частиц, которые взаимодействуют с магнитосферой Земли, вызывая геомагнитные бури. Эти явления могут нарушать работу спутников, телекоммуникаций, энергосистем, а также влиять на авиационные маршруты, проходящие через полярные регионы. Кроме того, солнечное излучение и ветер оказывают долгосрочное воздействие на атмосферу и магнитосферу планеты.
С помощью специальных моделей, которые учитывают динамические процессы внутри Солнца, специалисты составляют прогнозы о будущих всплесках солнечной активности. Зная о них заранее, можно планировать мероприятия по защите технологий, зависящих от космической погоды, корректировать траектории спутников и предупреждать авиакомпании о возможных рисках.
Существует много современных моделей, однако большинство из них способны давать прогнозы только на короткие сроки — на 6 часов вперед, 2-4 недели или 6 месяцев. Они не учитывают сложные физические процессы внутри Солнца, такие как сложное движение плазмы, конвекция и механизмы генерации магнитного поля, то есть все процессы, связанные с плазмой, появлением и преобразованием магнитных полей. Это приводит к неточностям в прогнозах, особенно на длительные периоды.
Ученые ПНИПУ представили собственную модель, основанную на теории солнечного динамо, которая учитывает эволюцию магнитных полей на Солнце. Это позволит увеличить срок прогнозирования, обеспечив более точные и надежные данные для планирования.
— Солнце — это не твердое тело, оно состоит из раскаленной плазмы, которая может двигаться относительно других слоев и областей. За счет этого движения формируются и поддерживаются магнитные поля. Они, в свою очередь, постоянно меняются, вращаясь и растягиваясь то вдоль экватора солнца, то поперек. Весь этот процесс называется солнечным динамо, который примерно каждые 11 лет обеспечивает циклическое образование, усиление и смену магнитного поля, а также воздействует на появление пятен и вспышек на Солнце. Наша модель построена на уравнениях, которые описывают эти процессы и тем самым позволяют воспроизвести этот 11-летний солнечный цикл, обеспечивая долгосрочный и точный прогноз, — объясняет Георгий Ташкинов , научный руководитель проекта , магистрант кафедры «Математическое моделирование систем и процессов» ПНИПУ , лаборант ИМСС УрО РАН .
Эффективность модели ученые доказали, сравнив полученные с ее помощью результаты с известными данными за последние несколько периодов прогнозирования (40-50 лет). Выявленная схожесть в построенных графиках достигает свыше 90% и позволяет утверждать о способности разработки создавать достоверные прогнозы на следующие 11 лет.
По словам разработчиков, новый продукт обеспечивает более точные и надежные данные для планирования, по сравнению с популярными зарубежными аналогами.
— Успешное применение нашей модели динамо, воспроизводящей тонкие свойства фазы основного солнечного цикла, — это важный шаг к построению надежного прогноза солнечной активности. Следующим этапом станет внедрение нейросетей нового поколения — Physics-Informed Neural Networks. В отличие от обычных нейросетей, которые учатся на данных, эти «нейросети-физики» будут основываться на фундаментальных уравнениях магнитной гидродинамики, описывающих процессы внутри Солнца. Это позволит создавать модели прогнозирования, которые не просто статистически точны, но и физически осмысленны. Мы ожидаем, что такой подход значительно повысит достоверность средне и долгосрочных прогнозов и даст нам более глубокое понимание физики солнечного динамо, — поделился Родион Степанов , профессор кафедры «Математическое моделирование систем и процессов» ПНИПУ , ведущий научный сотрудник ИМСС УрО РАН , доктор физико-математических наук .
Модель ученых Пермского Политеха полностью готова к использованию в научных и прикладных задачах и будет полезна для своевременного повышения безопасности и стабильности работы космических и наземных систем, зависящих от космической погоды.
