• 천문학회지
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• 제40권4호
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• pp.99-106
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• 2007

Statistical analyses were performed to investigate the relative success and accuracy of daily maximum X-ray flux (MXF) predictions, using both multilinear regression and autoregressive time-series prediction methods. As input data for this work, we used 14 solar activity parameters recorded over the prior 2 year period (1989-1990) during the solar maximum of cycle 22. We applied the multilinear regression method to the following three groups: all 14 variables (G1), the 2 so-called 'cause' variables (sunspot complexity and sunspot group area) showing the highest correlations with MXF (G2), and the 2 'effect' variables (previous day MXF and the number of flares stronger than C4 class) showing the highest correlations with MXF (G3). For the advanced three days forecast, we applied the autoregressive timeseries method to the MXF data (GT). We compared the statistical results of these groups for 1991 data, using several statistical measures obtained from a $2{\times}2$ contingency table for forecasted versus observed events. As a result, we found that the statistical results of G1 and G3 are nearly the same each other and the 'effect' variables (G3) are more reliable predictors than the 'cause' variables. It is also found that while the statistical results of GT are a little worse than those of G1 for relatively weak flares, they are comparable to each other for strong flares. In general, all statistical measures show good predictions from all groups, provided that the flares are weaker than about M5 class; stronger flares rapidly become difficult to predict well, which is probably due to statistical inaccuracies arising from their rarity. Our statistical results of all flares except for the X-class flares were confirmed by Yates' $X^2$ statistical significance tests, at the 99% confidence level. Based on our model testing, we recommend a practical strategy for solar X-ray flare predictions.

• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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• 한국우주과학회 2004년도 한국우주과학회보 제13권1호
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• pp.38-38
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• 2004

In this talk, we present a good example of extreme solar and geomagnetic activities from October to November, 2003. These activities are characterized by very large sunspot groups, X-class solar flares, strong particle events, and huge geomagnetic storms. We discuss ground-based and space-based data in terms of space weather scales. We applied the CME propagation models to these events in order to predict the arrivals of heliospheric disturbances. (omitted)

• 천문학논총
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• 제14권2호
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• pp.103-112
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• 1999

We have investigated the solar activity variation with period shorter than 1000 days, through Fourier transformation of solar cycle 21 and 22 data. And real time predictions of the flare maximum intensity have been made by multilinear regression method to allow the use of multivariate vectors of sunspot groups or active region characteristics. In addition, we have examined the evolution of magnetic field and current density in active regions at times before and after flare occurrence, to check short term variability of solar activity. According to our results of calculation, solar activity changes with periods of 27.1, 28.0, 52.1, 156.3, 333.3 days for solar cycle 21 and of 26.5, 27.1, 28.9, 54.1, 154, 176.7, 384.6 days for solar cycle 22. Periodic components of about 27, 28, 53, 155 days are found simultaneously at all of two solar cycles. Finally, from our intensive analysis of solar activity data for three different terms of $1977\~1982,\; 1975\~1998,\;and\;1978\~1982$, we find out that our predictions coincide with observations at hit rate of $76\%,\;63\%$, 59 respectively.

• 천문학회보
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• 제40권1호
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• pp.84.2-84.2
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• 2015

There are probabilistic forecast models for solar flare occurrence, which can be evaluated by various skill scores (e.g. accuracy, critical success index, heidek skill score, true skill score). Since these skill scores assume that two types of forecast errors (i.e. false alarm and miss) are equal or constant, which does not take into account different situations of users, they may be unrealistic. In this study, we make an evaluation of a probabilistic flare forecast model (Lee et al. 2012) which use sunspot groups and its area changes as a proxy of flux emergence. We calculate daily solar flare probabilities from 1996 to 2014 using this model. Overall frequencies are 61.08% (C), 22.83% (M), and 5.44% (X). The maximum probabilities computed by the model are 99.9% (C), 89.39% (M), and 25.45% (X), respectively. The skill scores are computed through contingency tables as a function of forecast probability, which corresponds to the maximum skill score depending on flare class and type of a skill score. For the critical success index widely used, the probability threshold values for contingency tables are 25% (C), 20% (M), and 4% (X). We use a value score with cost/loss ratio, relative importance between the two types of forecast errors. We find that the forecast model has an effective range of cost/loss ratio for each class flare: 0.15-0.83(C), 0.11-0.51(M), and 0.04-0.17(X), also depending on a lifetime of satellite. We expect that this study would provide a guideline to determine the probability threshold for space weather forecast.

• 천문학회보
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• 제38권2호
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• pp.98-98
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• 2013

태양의 활동영역에서 관측할 수 있는 흑점은 주로 흑점군으로 관측되며, 태양폭발현상의 발생을 예보하기 위한 중요한 관측 대상 중 하나이다. 현재 태양 폭발을 예보하는 모델들은 McIntosh 흑점군 분류법을 사용하며 통계적 모델과 기계학습 모델로 나누어진다. 컴퓨터는 흑점군의 형태학적 특성을 연속적인 값으로 계산하지만 흑점군의 형태적 다양성으로 인해 McIntosh 분류법과 일치하지 않는 경우가 있다. 이러한 이유로 컴퓨터가 계산한 흑점군의 형태학적인 특성을 예보에 직접 적용하는 것이 필요하다. 우리는 흑점군을 검출하기 위해 최소신장트리(Minimum spanning tree : MST)를 이용한 계층적 군집화 기법을 수행하였다. 그래프(Graph)이론에서 최소신장트리는 정점(Vertex)과 간선(Edge)으로 구성된 간선의 가중치의 합이 최소인 트리이다. 우리는 모든 흑점을 정점, 그들의 연결을 간선으로 적용하여 최소신장트리를 작성하였다. 또한 최소신장트리를 활용한 계층적 군집화기법은 초기값에 따른 군집화 결과의 차이가 없기 때문에 흑점군 검출에 있어서 가장 적합한 알고리즘이다. 이를 통해 흑점군의 기본적인 형태학적인 특성(개수, 면적, 면적비 등)을 계산하고 최소신장트리를 통해 가장 면적이 큰 흑점을 중심으로 트리의 깊이(Depth)와 차수(Degree)를 계산하였다. 이 방법을 2003년 SOHO/MDI의 태양 가시광 영상에 적용하여 구한 흑점군의 내부 흑점수와 면적은 NOAA에서 산출한 값들과 각각 90%, 99%의 좋은 상관관계를 가졌다. 우리는 이 연구를 통해 흑점군의 형태학적인 특성과 더불어 예보에 직접적으로 활용할 수 있는 방법을 논의하고자 한다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제21권4호
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• pp.315-328
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• 2004

본 연구에서는 2003년 10월과 11월에 발생한 강력한 태양활동과 우주환경의 변화에 대한 국내외 관측결과를 분석하였다. 이러한 태양활동은 거대한 흑점군, X급 이상의 강력한 플레어, 연이은 코로나물질 방출(Coronal Mass Ejections: CMEs) 및 프로톤 현상 등으로 특징지어 질 수 있다. 특히 이때 발생한 고속의 CME들은 지구 방향으로 진행하여 매우 강력한 지자기 폭풍을 일으켰다. 미국 해양대기청 우주환경예보센터에서 제시한 우주환경기준(Space Weather Scales)에 따라 국내외 관측 자료를 분석하고 위성 및 통신에 미치는 영향을 예측하였다. 또한 같은 기간동안 우리나라에서 관측된 전리층 총전자함유량(Total Electron Contents: TEC), 오로라, 전리층의 F2 임계주파수, 그리고 아리랑 위성 1호의 궤도자료를 분석함으로서 우주환경변화가 우리나라 상층대기, 위성궤도, 무선통신 등에 미치는 영향을 조사하였다.

• 천문학회보
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• 제41권1호
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• pp.80.1-80.1
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• 2016

There are probabilistic forecast models for solar flare occurrence, which can be evaluated by various skill scores (e.g. accuracy, critical success index, heidek skill score, and true skill score). Since these skill scores assume that two types of forecast errors (i.e. false alarm and miss) are equal or constant, which does not take into account different situations of users, they may be unrealistic. In this study, we make an evaluation of a probabilistic flare forecast model [Lee et al., 2012] which use sunspot groups and its area changes as a proxy of flux emergence. We calculate daily solar flare probabilities from 2011 to 2014 using this model. The skill scores are computed through contingency tables as a function of forecast probability, which corresponds to the maximum skill score depending on flare class and type of a skill score. We use a value score with cost/loss ratio, relative importance between the two types of forecast errors. The forecast probability (y) is linearly changed with the cost/loss ratio (x) in the form of y=ax+b: a=0.88; b=0 (C), a=1.2; b=-0.05(M), a=1.29; b=-0.02(X). We find that the forecast model has an effective range of cost/loss ratio for each class flare: 0.536-0.853(C), 0.147-0.334(M), and 0.023-0.072(X). We expect that this study would provide a guideline to determine the probability threshold and the cost/loss ratio for space weather forecast.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제26권1호
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• pp.9-24
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• 2009

태양주기 23의 태양흑점과 코로나질량방출(Coronal Mass Ejection, CME), 지자기폭풍과의 상호 연관성을 알아보기 위해 CME의 연도별 발생빈도 분포와 북-남 비대칭 분포, 태양흑점수와 면적의 연평균 분포와 북-남 비대칭 분포, 지자기폭풍의 연도별 발생빈도 분포와의 상호 상관관계를 알아보았다. 1996년부터 2007년까지의 SOHO/LASCO 목록 CME의 위치정보를 이용하여 북쪽 반구에서 발생한 CME와 남쪽 반구에서 발생한 CME의 연도별 발생빈도 분포를 알아내었다. 태양흑점수와 면적을 북쪽 반구와 남쪽 반구를 구분하여 그 연평균 분포를 구하였고 지자기 교란정도를 알 수 있는 Ap지수, Dst지수, aa지수를 이용하여 지자기폭풍의 연도별 발생빈도 분포를 구하였다. 이렇게 구한 각각의 분포간의 상호 상관관계를 구하였다. 또한 CME를 각 너비(Angular Width)와 속도(Linear Speed)에 따라 분류하여 흑점 분포, 지자기폭풍의 발생빈도 분포와 상관관계도 알아보았다. 그 결과 CME의 전체 발생빈도는 흑점수와 면적의 전체 분포와의 상관관계가 높았고 흑점수와 면적의 북-남 비대칭 분포와는 상관관계가 낮았다. CME의 북-남 비대칭 분포는 흑점의 북-남 비대칭 분포와 상관관계가 높았다. CME와 지자기폭풍 발생빈도 분포와의 상관관계를 살펴 본 결과 CME 전체나 북-남 비대칭 분포와는 상관도가 낮게 나왔다. 그러나 CME를 규모별로 나누어 그 총 발생빈도와의 상관관계를 알아 본 결과 Ap지수와 aa지수는 속도가 빠른 경우, Dst지수는 각너비나 속도별로 나눈 모든 경우에 상관도가 높게 나왔다. 흑점과 지자기폭풍 발생빈도의 경우 흑점수와 면적의 전체 분포와 지자기폭풍 사이의 상관관계가 높게 나타났다. 이 결과를 통해 CME의 발생빈도 분포는 흑점의 분포와 연관성이 높고 이 둘의 전체 분포와 지자기폭풍의 발생빈도 분포와의 연관성이 높은 것을 알 수 있다. 그리고 CME, 흑점의 북-남 비대칭 분포와 지자기폭풍의 발생빈도 분포의 경우 연관성이 낮은 것을 알 수 있다.