[論文レビュー] Predicting Sunspot Numbers for Solar Cycles 25 and 26

S.‐S. Wu, G. Qin|arXiv (Cornell University)|Feb 11, 2021

Solar and Space Plasma Dynamics参考文献 1被引用数 5

ひとこと要約

本研究では、太陽黒spot数（SSN）の予測のため、シャノン自己エントロピーとサイクル長を予測変数として使用する以前のTMLPモデルを基に、拡張された二パラメータ修飾ロジスティック予測（TMLP-E）モデルを提案する。TMLP-Eモデルは、太陽活動の最大値が25サイクル目で115.1（2024年10月にピーク）であり、26サイクル目で107.3（2035年11月にピーク）であると予測しており、24〜26サイクルがグレッシベル周期の最小値に位置するが、ダルトン期やモンドール期に類似した最小値には至らないことを示している。

ABSTRACT

The prediction of solar activity is important for advanced technologies and space activities. The peak sunspot number (SSN), which can represent the solar activity, has declined continuously in the past four solar cycles (21$-$24), and the Sun would experience a Dalton-like minimum, or even the Maunder-like minimum, if the declining trend continues in the following several cycles, so that the predictions of solar activity for cycles 25 and 26 are crucial. In Qin & Wu, 2018, ApJ, we established an SSN prediction model denoted as two-parameter modified logistic prediction (TMLP) model, which can predict the variation of SSNs in a solar cycle if the start time of the cycle has been determined. In this work, we obtain a new model denoted as TMLP-extension (TMLP-E), which can predict the solar cycle nearly two cycles in advance, so that the predictions of cycles 25 and 26 are made. It is found that the predicted solar maximum, ascent time, and cycle length are 115.1, 4.84 yr, and 11.06 yr, respectively, for cycle 25, and 107.3, 4.80 yr, and 10.97 yr, respectively, for cycle 26. The solar activities of cycles 25 and 26 are predicted to be at the same level as that of cycle 24, but will not decrease further. We therefore suggest that the cycles 24$-$26 are at a minimum of Gleissberg cycle.

研究の動機と目的

• 21〜24サイクルにわたり黒spot数の低下傾向が続くことから、太陽活動の長期的予測を25および26サイクルに関して向上させること。
• 多くの研究が25サイクルに限定している中で、26サイクルの信頼できる予測が不足しているという点を是正すること。
• 25サイクルの開始時刻を用いて26サイクルを予測可能な、二パラメータ修飾ロジスティック予測（TMLP）モデルの拡張版であるTMLP-Eモデルを構築すること。
• 黒spot数の低下傾向が25および26サイクルにわたり続くのか、それともグレッシベル周期最小値で回復の兆しがあるのかを評価すること。
• グレッシベル周期最小値の始まりに位置するサイクルの予測精度を、過去のサイクル4〜24のデータ（グレッシベル周期最小値の始まりのサイクルを除く）を用いて評価すること。

提案手法

• TMLP-Eモデルは、元のTMLPモデルを拡張し、サイクルnの挙動がサイクルn−1と類似していると仮定することで、サイクルnのデータを用いてサイクルn+1を予測可能にする。
• サイクルn+1の最大累積黒spot数（xₘ）は、サイクルn−1およびn−2のシャノン自己エントロピーとサイクルn−1の長さを用いて予測される。
• サイクルn+1の初期累積黒spot数（x₀）は、予測されたxₘとサイクルnの観測された太陽活動最小値を用いて推定される。
• 25サイクルの開始時刻（2019年12月に確認済み）を用いて、TMLPとTMLP-Eをそれぞれ用いて25および26サイクルのSSN変動を予測する。
• 予測精度は、サイクル4〜24において、太陽活動最大値、上昇期間、サイクル長の平均絶対相対誤差と95％信頼区間（CIs）を用いて評価される。
• TMLP-Eモデルは、TMLPの結果と組み合わせることで、25サイクルの太陽活動最大値予測の95％信頼区間を、(89.0, 136.3) から (101.8, 136.3) に狭めた。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 TMLP-Eモデルは、25サイクルの開始時刻のみを用いて、太陽活動25サイクルおよび26サイクルの最大値、上昇期間、サイクル長を正確に予測できるか。
• RQ2 21〜24サイクルに見られた黒spot数の低下傾向が、25および26サイクルにわたり継続するのか、それともグレッシベル周期最小値で反転するのか。
• RQ3 TMLP-Eモデルの予測性能は、過去のサイクルにおける太陽活動最大値、上昇期間、サイクル長の予測において、TMLPと比較してどう異なるか。
• RQ4 TMLP-Eモデルは、グレッシベル周期最小値の最初のサイクルを信頼性高く予測できるのか、それともその最小値に続くサイクルに限定されるのか。
• RQ5 26サイクルの予測された太陽活動最大値の信頼区間は何か。他の既存の予測と比較するとどうなるか。

主な発見

• TMLP-Eモデルは、太陽活動25サイクルの最大値を115.1と予測し、95％信頼区間は(101.8, 136.3)であり、ピークは2024年10月（95％信頼区間：2023年2月〜2026年9月）に位置する。
• 26サイクルの予測された太陽活動最大値は107.3であり、95％信頼区間は(62.3, 143.6)で、ピークは2035年11月（95％信頼区間：2033年10月〜2038年11月）に位置する。
• TMLP-Eの平均絶対相対誤差は、太陽活動最大値で16.8％、上昇期間で19.7％、サイクル長で10.3％であり、中程度の予測精度を示している。
• 太陽活動最大値、上昇期間、サイクル長の95％信頼区間は、それぞれ(-41.9％, 33.9％)、(-43.1％, 62.5％)、(-28.9％, 22.8％)である。
• 25および26サイクルの太陽活動最大値は、24サイクル（116.4）と同程度であり、グレッシベル周期最小値に一致する低活動期を示しており、ダルトン期やモンドール期に類似した最小値ではない。
• TMLP-Eモデルは、グレッシベル周期最小値の最初のサイクルの予測には不十分であるが、TMLPはそのような遷移を1サイクル前倒しで予測可能であり、これにより前回のサイクルの特徴が極めて重要であることが示された。