[M-GI29] 計算科学が拓く宇宙惑星地球科学

[MGI29-P06] 統計的因果探索を利用した太陽高エネルギー粒子と太陽フレア予測への取り組み

*加藤 裕太¹、草野 完也²、光田 千紘¹、石原 康秀¹ (1.富士通株式会社、2.名古屋大学)

キーワード：統計的因果探索、太陽フレア、太陽高エネルギー粒子

富士通株式会社と名古屋大学は、地球圏、月、火星、惑星間空間での人類活動が活発化する中で、その安全確保を目指し、宇宙天気分野での共同研究を進めている。太陽フレア（Solar Flares; SFs）やコロナ質量放出（Coronal Mass Ejections; CMEs）などの太陽の突発現象は、人々の生活や宇宙システムに影響を及ぼす。特に深宇宙では、太陽高エネルギー粒子（Solar Energetic Particle; SEP）イベントが伴うと、人命に直接関わる事態が発生するため、SEPイベントは宇宙天気分野の重要な研究対象となっている。

SEPイベントの発生予測や粒子量の回帰予測におけるリードタイムの向上には、フレアやCMEなどの親イベントを発生させる太陽活動領域（Active Regions; ARs）の特徴を探ることが必要である。また、太陽活動領域の観測データが限られている中で、シミュレーションによって取得可能な情報を拡張させる取り組みなどが重要となる。

我々は、富士通研究所の開発した統計的因果探索技術を用いて、黒点周辺の三次元磁場モデルを利用したフレア予測手法（Kusano et al. 2020, Science）によって得られるデータおよび、SDO衛星の観測データなどの太陽活動領域の磁場特徴量に対して、1.フレアのX線ピーク、2.フレアの積分強度、3.フレアの継続時間の3つの目的変数に対して、どのような特徴が重要であるかを調査した。このポスターでは、これらの結果について紹介し、SEPの原因となるフレア予測の可能性について議論する。