Астрономы веками изучали активность Солнца со все большим и большим пониманием. Сегодня компьютеры занимают центральное место в поисках понимания поведения Солнца и его роли в явлениях космической погоды.
Двухпартийный Закон о ПРОСВИФТ (Содействие исследованиям и наблюдениям космической погоды для улучшения прогнозирования завтрашнего дня), вступивший в силу в октябре 2020 года, формализует необходимость разработки более совершенных инструментов прогнозирования космической погоды.
«Космическая погода требует продукта, работающего в режиме реального времени, чтобы мы могли прогнозировать столкновения до события, а не только после него», – пояснил Николай Погорелов, выдающийся профессор космических наук в Университете Алабамы в Хантсвилле, который использовал компьютеры для изучения космической погоды для десятилетия. «Эта тема, связанная с национальными космическими программами, окружающей средой и другими проблемами, недавно была переведена на более высокий уровень."
Многим космическая погода может показаться отдаленной проблемой, но как пандемия – то, что, как мы знали, было возможным и катастрофическим – мы можем не осознавать ее опасности, пока не станет слишком поздно.
«Мы не думаем об этом, но на электрическую связь, GPS и повседневные гаджеты могут повлиять экстремальные эффекты космической погоды», – сказал Погорелов.
Кроме того, U.S. планирует миссии на другие планеты и на Луну. Все потребует очень точных прогнозов космической погоды – для проектирования космических кораблей и для предупреждения космонавтов об экстремальных явлениях.
При финансовой поддержке Национального научного фонда (NSF) и НАСА Погорелов возглавляет группу, работающую над совершенствованием современных методов прогнозирования космической погоды.
«Это исследование, сочетающее в себе сложную науку, передовые вычисления и захватывающие наблюдения, продвинет наше понимание того, как Солнце влияет на космическую погоду и его влияние на Землю», – сказал Мангала Шарма, программный директор по космической погоде в Отделе атмосферных и геокосмических наук.
NSF. "Эта работа поможет ученым прогнозировать явления космической погоды и повысить устойчивость нашей страны к этим потенциальным стихийным бедствиям."
Многоинституциональные усилия включают центры космических полетов Годдарда и Маршалла, Национальную лабораторию Лоуренса Беркли и две частные компании, Predictive Science Inc. и Корпорация исследования космических систем.
Погорелов использует суперкомпьютер Frontera в Техасском центре передовых вычислений (TACC) – девятый по скорости в мире – а также высокопроизводительные системы в НАСА и суперкомпьютерном центре Сан-Диего, чтобы улучшить модели и методы, лежащие в основе космоса. прогноз погоды.
Турбулентность играет ключевую роль в динамике солнечного ветра и корональных выбросов массы. У этого сложного явления много граней, в том числе роль ударно-турбулентного взаимодействия и ускорения ионов.
"Солнечная плазма не находится в тепловом равновесии.
Это создает интересные особенности », – сказал Погорелов.
В статье для Astrophysical Journal в апреле 2021 года Погорелов вместе с Майклом Гедалиным (Университет Бен-Гуриона в Негеве, Израиль) и Вадимом Ройтерштейном (Институт космических наук) описали роль обратных захватывающих ионов в ускорении заряженных частиц во Вселенной.
Обратные ионы межзвездного или местного происхождения улавливаются намагниченной плазмой солнечного ветра и движутся радиально наружу от Солнца.
«Некоторые нетепловые частицы могут быть дополнительно ускорены для создания частиц солнечной энергии, которые особенно важны для условий космической погоды на Земле и для людей в космосе», – сказал он.
Погорелов провел моделирование на Фронтере, чтобы лучше понять это явление и сравнить его с наблюдениями космических аппаратов Вояджер 1 и 2, которые исследовали внешние границы гелиосферы и теперь предоставляют уникальные данные из местной межзвездной среды.
Одним из основных направлений прогнозирования космической погоды является правильное прогнозирование прихода корональных выбросов массы – выброса плазмы и сопутствующего магнитного поля из солнечной короны – и определение направления магнитного поля, которое она несет с собой.
В этом помогает исследование обратного потока ионов, проведенное группой Погорелова, а также работа, опубликованная в Astrophysical Journal в 2020 году, в которой использовалась магнитогидродинамическая модель на основе магнитного жгута для прогнозирования времени прибытия на Землю и конфигурации магнитного поля коронального выброса массы 12 июля 2012 года. (Магнитогидродинамика относится к магнитным свойствам и поведению электропроводящих жидкостей, таких как плазма, которая играет ключевую роль в динамике космической погоды).
«Пятнадцать лет назад мы не знали так много о межзвездной среде или свойствах солнечного ветра», – сказал Погорелов. «Сегодня у нас есть так много наблюдений, которые позволяют нам проверять наши коды и делать их намного более надежными."
Погорелов является соисследователем бортового компонента солнечного зонда Parker под названием SWEAP (инструмент солнечного ветра, электронов, протонов и альфа). С каждой орбитой зонд приближается к Солнцу, предоставляя новую информацию о характеристиках солнечного ветра.
«Вскоре он выйдет за пределы критической сферы, где солнечный ветер станет сверхбыстрым магнитозвуковым, и у нас будет информация о физике ускорения и переноса солнечного ветра, которой у нас никогда не было», – сказал он.
По мере появления зонда и других новых инструментов наблюдений Погорелов ожидает появления большого количества новых данных, которые могут предоставить информацию и стимулировать разработку новых моделей, относящихся к прогнозированию космической погоды.
По этой причине, наряду со своими фундаментальными исследованиями, Погорелов разрабатывает программную среду, которая является гибкой, может использоваться различными исследовательскими группами по всему миру и может интегрировать новые данные наблюдений.
«Несомненно, в ближайшие годы качество данных из фотосферы и солнечной короны значительно улучшится как благодаря новым доступным данным, так и новым, более сложным способам работы с данными», – сказал он. «Мы пытаемся создать программное обеспечение таким образом, чтобы, если пользователь предложит лучшие граничные условия из новых научных задач, им будет легче интегрировать эту информацию."