宇宙線情報を取り入れたLSTMモデルによる地磁気嵐予測

この論文は、宇宙線フラックス変調を先行信号として組み込んだ、物理学に基づいたLSTMモデルを用いて地磁気嵐予測を行う新しいアプローチを提示しています。早期警報を提供できる宇宙線データの使用は、重要な貢献です。この研究は、特に長時間の予測期間において、予測スキルの向上を示しており、宇宙天気予報における物理的知識と深層学習の統合の価値を強調しています。その結果は、技術インフラを保護するために不可欠な地磁気嵐予測の精度とリードタイムを改善する上で有望です。

• •この研究は、地磁気嵐予測のための物理学に基づいたLSTMモデルを紹介しています。
• •早期警報を提供する先行信号として、宇宙線フラックス変調を取り入れています。
• •1995年から2020年までのマルチソースの宇宙天気データを利用しています。
• •宇宙線情報の組み込みは、特に長時間の予測期間において、予測スキルを向上させます。
• •その結果は、宇宙天気予報における物理学に基づいた深層学習の価値を示しています。