太空科技前沿论坛第六期

报告题目

空间天气链式预报大模型的初步研究思路

报告人

陈洲 副研究员

报告时间

3月20日（周三）15：00

报告地点

青岛校区图书馆十楼融合中心会议室

腾讯会议号

552-569-073

报告摘要

针对一次空间天气事件，需要从太阳活动区开始监测，观察太阳表面的爆发情况，判断太阳喷发的物质怎样在行星际空间传播，进而判断太阳活动后期对地球空间是否有影响，有何种影响。由于观测技术的局限，卫星无法有效的覆盖空间天气的所有区域，因此想要从物理机制上耦合空间天气整个区域的演化过程是十分困难的。好在最近几十年空间天气方面的卫星发展迅速，为我们在空间天气多个区域提供了大量的观测数据，从最近发展的深度学习技术上来看，已具备构建空间天气多区域耦合模型的观测数据量。因此借助深度学习最新技术的强大数据学习能力，从空间天气链式观测数据中，构建整体演化的时空大模型，是有可能建立空间天气不同区域之间的相互作用、相互耦合的智能监测预警模型。这对于提高空间天气监测预报水平具有重要的科学意义。

报告人简介

陈洲，南昌大学空间科学与技术研究院副研究员，入选江西省杰出青年基金，江西省科技创新青年人才（江西省委）。中国空间科学学会空间物理专业委员会青年委员，江西省青科协航空专委会副秘书长。长期从事太阳-电离层、太阳-热层之间的链式监测与预报研究，和所在团队一起自主创新了一系列的新方法，包括“白谱法”、空间天气指数链设计以及经过适应性改造的人工智能算法群，发展了机理与数据相互驱动的空间天气链式监测和预报研究，相关成果已在国家空间天气监测预警中心和航天某院业务应用。目前在GRL、Space Weather、ApJS、JGR等专业期刊上发表一作/通讯作者25篇，获国家自然科学基金青年项目、面上项目、以及国防科技173计划等项目资助。曾获江西省研究生教学成果一等奖、全国日地空间物理学研讨会优秀论文奖。