[口头报告]基于深度学习的上升调电磁离子回旋波的统计研究

基于深度学习的上升调电磁离子回旋波的统计研究
编号:160 稿件编号:2244 访问权限:私有 更新:2023-04-07 17:36:20 浏览:165次 口头报告

报告开始:2023年05月06日 10:15 (Asia/Shanghai)

报告时间:15min

所在会议:[11] 11、空间物理与空间探测 » [11-3] 11-3 磁层物理

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摘要
基于范艾伦探测器7年的观测数据以及深度学习技术,我们构建了一个卷积神经网络模型,用于自动识别范艾伦探测器波动观测中的上升调电磁离子回旋波,统计研究表明,观测到上升调电磁离子回旋波事件的总时间占卫星驻留时间的0.016%。此外我们发现氢频段事件的发生率峰值出现在中午,而氦频段的发生率峰值出现在下午侧。我们的统计分析还揭示出两种趋势:其一,在氢和氦频段的上升调精细结构的扫频率与频率之间呈正相关;其二,在氢频段,扫频率明显随着波幅的增加而增加。这两种趋势都与上升调电磁离子回旋波的非线性增长理论一致。
 
关键字
上升调电磁离子回旋波,深度学习
报告人
王焱
南方科技大学

稿件作者
王焱 南方科技大学
李懿龙 南方科技大学
刘凯军 南方科技大学
宋卫宾 南方科技大学
熊鹰 南方科技大学
姚飞 南方科技大学
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