Lektion 4 - rymdväder, effekter och prognoser Effekter Effekter Förutsägelser med AI Förutsägelser med AI Internationella rymdvädersinitiativ Internationella rymdvädersinitiativ

Effekter av rymdvädret på teknologiska system

Koronahål och den snabba solvinden

Satellitanomalier

Halo koronamassutkastning den14 juli, 2000

Satelliter fick problem den juli, 2000 ”Proton event”-en orsakade problem för ACE (36 tim), SOHO (solpanel 1 år äldre), WIND (2 dagar), GOES, Ørsted, Akebono (Japansk satellit, vars elektronik skadades),”star trackers” ombord kommersiella satelliter, och ASCA (Japansk X-ray satellit) slutade helt att fungera. Proton fluxen (pfu) > 10 MeV, pfu (15 juli, UT). Tredje störst uppmätta! Störst på pfu, (24 mars 1991). Andra störst på pfu (20 oktober 1989).

Solproton-händelser är farliga för astronauter Mellan Apollo 16 och 17 inträffade en proton-event, som skulle ha varit dödlig för astronauterna inom 10 timmar (över 4000 mSv).

Strålningsrisk vid flygning Piloter och kabinpersonal får oftare cancer. Utav 300 passagerare på höglattitud-flygningar, får en cancer efter en intensiv ”proton event”. Ny EU lag: Gravid flygpersonal får inte utsättas för mer än 1 (1-6) millisievert/year

Norrskensovalen

Jordmagnetiskt inducerade strömmar mätt av SydGas

Den jordmagnetiska stormen (Ap=152,15/7), juli, påverkade elkraftsystemen El-kraftsystem från norra Main till sydöstra USA upplevde kraftiga störningar. Kraftiga GIC uppmättes, spänningsfluktuationer förekom i 325 kV kraftsystemen, en transformater skadades osv. I Sverige rapporterades bara mindre störningar.

Artificiella neurala nätverk (ANN) Grundkomponenten i varje ANN är en artificiell neuron eller en neuron (som är en abstrakt modell av en naturlig neuron). Neuronen mottager en indata vektor x och ber ä knar sedan utdatan y=f(  w i x i ). V ä rdet y ä r neuronens tillst å nd. Om f=sgn d å får neuronen v ä rdet (+1,-1). Neurala n ä tverk är dynamiska (dvs f ö r ä ndras med tiden). Tillst å ndet vid tiden t för det generella n ä tverket till v ä nster beskrives av tillst å nsvektorn X(t)=(+1,-1,+1,+1,-1,+1) T. De olika tillstånden med tiden, beskriver en bana (trajectory). Banans ä ndpunkter kallas ”fundamental memories” eller ”attractors” (”strange chaotics” e.g.)

Recurrent neural network Supervised neural network Unsupervised neural network

Rymdfarkosten ACE

Workshops i Lund AI Applications in Solar-Terrestrial Physics

Deltagare under 1997 workshop

Sol- och rymdväder idag! Lunds Regional Warning Center

Slut och summering