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耀斑是太陽大氣中最劇烈的爆發現象之一，準確預報耀斑對于空間天氣保障具有重要意義。近年來，深度學習被廣泛應用于耀斑預報研究，通過自動分析海量觀測數據捕捉耀斑爆發前特征以提升其預測能力。但當前多數模型仍面臨兩大關鍵挑戰：受太陽磁場觀測投影效應影響，僅能較好預報日面中心附近活動區；多依賴單一數據類型，未能充分融合多源信息，制約了預報性能的進一步提升。
針對上述問題，中國科學院國家空間科學中心太陽活動與空間天氣全國重點實驗室預報中心團隊在耀斑預報研究方面取得新進展，提出了一種面向全日面活動區的耀斑集合預報模型。該模型融合兩類互補信息：一類是來自太陽光球磁場觀測的活動區磁圖；另一類是適用于全日面活動區的傳統太陽活動參數，如活動區磁類型、10厘米射電流量、耀斑指數等。模型由三個核心模塊組成：參數特征提取模塊利用全連接神經網絡提取太陽活動參數中的統計特征；圖像特征提取模塊利用卷積神經網絡從日面中心的活動區磁圖中提取空間結構信息；融合模塊則將兩種信息進行綜合分析，最終給出未來48小時內是否可能發生中等強度（M級）及以上級別耀斑的概率預測。
圖 1：太陽耀斑集合預報模型結構示意圖
測試結果表明，該模型在概率預報和二分類預報兩方面均取得了良好效果， ROCA達到0.807，在綜合指標上優于單獨使用磁圖或參數構建的模型。融合不同類型觀測信息的耀斑集合預報方法，有效提升了耀斑預報的穩定性和可靠性，且能夠對全日面活動區進行預測，更具備空間天氣業務應用潛力。
圖 2：單獨使用參數（PFEM）、單獨使用磁圖（IFEM）和集合預報模型在同一數據源中的預測性能比較
未來，隨著多衛星協同觀測的發展以及更先進的深度學習方法的引入，太陽耀斑預報的準確性和實時性有望進一步提高，為我國空間天氣預報能力建設提供重要技術支撐。
該研究發表于The Astrophysical Journal Supplement Series期刊，第一作者為空間中心特別研究助理李銘，通訊作者為空間中心崔延美副研究員。該研究得到了中國科學院戰略先導專項、國家自然科學基金等項目的支持。
相關論文：
Li, M., Y. Cui, B. Luo, J. Wang, S. Liu, and X. Wang (2026), Operational Solar Flare Ensemble Forecasting Model for Full-disk Active Regions, The Astrophysical Journal Supplement Series, 283(2), 58, doi:10.3847/1538-4365/ae4741.
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