確定太陽風參數，對日地空間環境研究具有重要意義。傳統獲取太陽風參數的方法，依賴日冕與行星際磁流體動力學（MHD）模型的耦合。后者需要前者在0.1AU處的運算結果作為內邊界條件后再進行傳播計算。這一過程計算量大、耗時長，難以滿足實時的空間天氣預報需求。近日，中國科學院國家空間科學中心研究團隊與比利時荷語魯汶大學科研團隊合作，引入機器學習技術，實現太陽風參數在0.1AU處的快速重建與預測，為高效實時的空間天氣預報提供了新思路。
研究團隊提出了基于U型卷積神經網絡（U-Net）的太陽風參數快速生成方法。模型以全球日震觀測網絡—美國光球磁通量同化傳輸模型光球磁圖為輸入，以基于通用面向對象流體動力學框架的非結構網格日冕磁流體力學模型（COCONUT MHD）的輸出結果為學習目標，通過訓練實現0.1 AU處太陽風徑向速度、數密度和徑向磁場的直接預測。訓練完成后，模型能夠在單次運行中輸出完整球面的太陽風參數分布，并可捕捉其在卡林頓自轉周期內的時序演化特征。
模型在測試集上取得了高精度的重建結果：徑向速度、數密度和徑向磁場的相關系數分別達到0.992、0.987和0.991；推導的阿爾文速度與動壓的相關性分別達到0.996和0.769。模型準確再現了關鍵太陽風參數的空間分布，并捕捉到其隨時間變化的動態演化規律。同時，在計算效率方面，單次預測在僅使用CPU時耗時約7.8秒，在GPU環境下僅需0.065秒，較傳統COCONUT MHD模擬分別提升約15倍和1800倍。
這一成果提高了太陽風模型的運算效率，為實現近實時太陽風預報與大規模日球建模提供了可行的技術路徑。
相關研究成果發表在《天體物理學報增刊》上。研究工作得到國家自然科學基金、國家重點研發計劃等的支持。
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