2月 29, 2024

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2017年以来最も強い太陽フレア

2017年以来最も強い太陽フレア

NASA の太陽力学天文台は、2023 年 12 月 31 日に太陽フレアのこの画像を撮影しました (左端の明るい閃光に見られるように)。この画像には、色とりどりのフレアの中の極度に熱い物質を強調する強烈な紫外線のサブセットが示されています。 黄色とオレンジ色。 出典: NASA/SDO

太陽は強力な太陽フレアを解き放ち、そのピークは午後4時55分でした。 EST(東部基準時)、2023年12月31日。 NASA太陽を常に監視している太陽力学天文台は、この出来事の画像を撮影しました。

太陽フレアは強力なエネルギーの爆発です。 太陽フレアやフレアは、無線通信、電力網、航行信号に影響を与え、宇宙船や宇宙飛行士に危険をもたらす可能性があります。

このグローは X5.0 グローとして評価されます。 クラス X は最も強力なフレアを示し、数値はその強さに関するより多くの情報を提供します。

強い太陽フレア 2023 年 12 月

クレジット: NOAA 宇宙天気予報センター

詳細については、米国海洋大気局の宇宙天気予報センターから提供されています。

Glow X5.0 (R3 強力電波ブラックアウト) から ノア/SWPC エリア 3536 は 2155 年 31 日に発生しました UTC。 このフレアは、2023年12月14日にX2.8フレアが発生したのと同じ地域から発生しました。また、これは、X8.2フレアが発生した2017年9月10日以来観測された最大のフレアでもあります。 確信度は低いものの、この現象に関連するコロナ質量放出(CME)のモデル化により、早ければ1月2日にも地球付近に接近衝突が起こる可能性が確認されている。 これに応じて、1 月 2 日に有効な G1 (小規模) 磁気嵐監視が確立されました。

コロナ質量放出と太陽フレア

コロナ質量放出と太陽フレア。 画像出典: NASA Goddard Space Flight Center/Mary Pat Hrebek-Keith

太陽フレア

太陽フレアは、多くの場合黒点の近くで、太陽の表面から放出される突然の強力な放射線のバーストです。 これらのフレアは、太陽の大気中に蓄えられた磁気エネルギーの放出によって生じます。 このエネルギーは太陽物質を数千万度まで加熱し、ガンマ線、X線、紫外線を放出します。

太陽フレアはその強さに応じて主に「カテゴリーC」「カテゴリーM」「カテゴリーX」の3つに分類されます。

  • クラス C 懐中電灯: これらは小さなフレアであり、地面への影響はほとんどありません。 これらは一般的であり、太陽活動が活発な期間中に頻繁に発生する可能性があります。
  • M シリーズ フレア: これらは中規模のフレアであり、極地で短期間の電波障害や、宇宙飛行士を危険にさらす可能性のある小規模な放射線嵐を引き起こす可能性があります。
  • クラス X トーチ: 最も強力なタイプのフレアは、地球規模の電波障害や長期にわたる放射線嵐を引き起こす可能性があります。 これらは多くの場合、コロナ質量放出 (CME) を伴い、地球の磁気圏や地磁気に重大な影響を与える可能性があります。

各カテゴリは前のカテゴリより 10 倍強く、各カテゴリ内には 1 から 9 までのより細かいスケールがあります。たとえば、X5 グローは X1 グローより 5 倍強力です。

NASA の太陽力学観測所が地球を周回

地球を周回する SDO 衛星のアーティストのコンセプト イメージ。 クレジット: NASA

NASA の太陽力学観測所

NASA の太陽力学観測所 (SDO) は、Living with a Star (LWS) プログラムの一環として 2010 年 2 月に開始された宇宙ミッションです。 SDO の主な目的は、小さな空間と時間のスケールで、多くの波長で太陽大気を同時に研究することによって、地球と地球近傍の空間に対する太陽の影響を理解することです。

SDO には、太陽力学のより完全な理解につながるフィードバックを提供する一連のツールが装備されています。

  1. 航空写真協会 (AIA): 太陽大気の画像を複数の波長で撮影し、表面の変化と内部の変化を関連付けます。
  2. ヘリオプティックおよび磁気イメージング (HMI): 太陽の磁場を研究し、太陽変動の内部原因を特定するためのデータを生成します。
  3. 極端な UV コントラスト実験 (EVE): 太陽の極端な紫外線を測定します 正確さこれは、地球の大気への影響を理解するために重要です。

SDO は太陽を常に監視することで、科学者が太陽活動とそれが地球にどのような影響を与えるかについてさらに学ぶのに役立ち、宇宙気象現象を予測する能力において重要な役割を果たします。

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