Although for many solar physics problems the desirable or meaningful boundary is the radial component of the magnetic field $B_{\rm r}$, the most readily available measurement is the component of the magnetic field along the line-of-sight to the observer, $B_{\rm los}$. As this component is only equal to the radial component where the viewing angle is exactly zero, some approximation is required to estimate $B_{\rm r}$ at all other observed locations. In this study, a common approximation known as the "$μ$-correction", which assumes all photospheric field to be radial, is compared to a method which invokes computing a potential field that matches the observed $B_{\rm los}$, from which the potential field radial component, $B_{\rm r}^{\rm pot}$ is recovered. We demonstrate that in regions that are truly dominated by radially-oriented field at the resolution of the data employed, the $μ$-correction performs acceptably if not better than the potential-field approach. However, it is also shown that for any solar structure which includes horizontal fields, i.e. active regions, the potential-field method better recovers both the strength of the radial field and the location of magnetic neutral line.
Improving the Temporal Resolution of SOHO/MDI Magnetograms of Solar Active Regions Using a Deep Generative Model
New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院）；Big Bear Solar Observatory（大熊湖太阳天文台）；Center for Solar-Terrestrial Research（太阳-地球中心）；King Saud University（沙特国王大学）；Stanford University（斯坦福大学）
Magnetogram-to-Magnetogram: Generative Forecasting of Solar Evolution
Institute for Data Science, University of Applied Sciences North Western Switzerland (FHNW)（西北应用科学与艺术大学数据科学研究所）；Department of Computer Science, University of Geneva（日内瓦大学计算机系）；Department of Astronomy and Space Science, Kyung Hee University（庆熙大学天文与空间科学系）；Johns Hopkins University Applied Physics Laboratory（约翰斯·霍普金斯大学应用物理实验室）；Research Center for Astronomy and Applied Mathematics of the Academy of Athens（雅典研究院天文与应用数学研究中心）
Comment on "Resolving the 180-deg Ambiguity in Solar Vector Magnetic Field Data: Evaluating the Effects of Noise, Spatial Resolution, and Method Assumptions"
Resolving the Azimuthal Ambiguity in Vector Magnetogram Data with the Divergence-Free Condition: Implementations for Disambiguating Each Height Independently
Improved Measurements of the Sun's Meridional Flow and Torsional Oscillation from Correlation tracking on MDI \& HMI magnetograms
太阳的轴对称流、差动自转和纬向流控制着太阳磁周期的动态，各种方法被用来测量这些流，每种方法都有自己的优缺点。自20世纪70年代以来，已经进行了基于表面磁场的互相关图像的流量测量，这需要能够检测小于太阳图像中像素大小的运动的先进数值技术。我们已经确定了几个系统误差，除了中心到肢体的效果，影响以前的测量这些流量，并提出了数值技术，可以尽量减少这些错误，利用测量的位移在几个时间滞后。我们对欧空局/美国宇航局（ESA/NASA）{ \em Solar and Heliospheric Observatory}（SOHO）上的{ \em Michelson Doppler Imager}（MDI）和美国宇航局（NASA）{ \em Solar Dynamics Observatory}（SDO）上的{\em Helioseismic and Magnetic Imager}（HMI）的视线磁图进行了分析，显示了1996年至2020年两个太阳黑子周期内纬向流和差旋的长期变化。这些改进的测量可以作为太阳发电机和表面通量传输模拟的重要投入。
Instituto De Astrofisica E Ciências Do Espaço, University of Coimbra（科英布拉大学天体物理与空间科学研究所）；University of Rome La Sapienza（罗马第一大学（萨皮恩扎大学））；University of Rome Tor Vergata（罗马第二大学（托尔韦尔加塔大学））；MIDA（MIDA机构）
An Improved HDBSCAN-based Detection and Tracking Method for Solar Active Regions in Magnetograms
School of Astronomy and Space Science, Nanjing University（南京大学天文与空间科学学院）；Key Laboratory of Modern Astronomy and Astrophysics (Nanjing University), Ministry of Education（教育部现代天文与天体物理重点实验室（南京大学））
Calibrating GONG Magnetograms with End-to-end Instrument Simulation III: Comparison, Calibration, and Results
这是三篇论文中的最后一篇，描述了龚磁仪的“绝对”校准及其测量过程的端到端模拟。模拟从MURaM 3D MHD数据立方体开始，以GONG观察到的相应磁场值的“合成磁图”结束。我们通过将合成磁场测量值与产生它们的MURaM磁场值进行比较来确定校准。前两篇论文描述了GONG的测量过程（包括仪器和数据处理），我们对它的模拟，以及磁图比较和校准的理论。在本文中，我们解决了校准的一些最后点，将所有这些工作组合成一组校准曲线，并考虑结果。我们还回顾了前两篇论文的参考位置的结果。我们的校准表明，龚磁图低估弱通量的一个因素超过2的磁盘中心附近，但该因素减少到约1的视线接近边缘。对这些结果的普遍性的初步调查表明，其他文书也将受到类似的影响。我们还发现，在以前的磁力仪比较的一些差异是文物的仪器分辨率，不反映内在的校准差异，测量比有时认为的更相似。这些结果直接适用于太阳风预测模型的准确性问题，特别是在寻找预测的太阳风磁通量在1 AU和当前的卫星任务在现场测量的值之间的共同差异的原因。
A Magnetic Calibration of Photospheric Doppler Velocities
测量的光球多普勒频移的零点是不确定的，至少有两个原因：仪器变化（例如，热漂移），对流蓝移，强度和上升流之间的已知相关性。校准多普勒速度将是有用的（一）提高估计的坡印廷通量的磁能通过光球，和（二）约束过程的基础通量抵消，相互明显的损失磁通量在紧密间隔，相反极性的磁图功能。本文提出了一种利用三幅连续的矢量磁图和一幅与中心磁图重合的多普勒图来绝对标定太阳活动区视向速度的方法。它利用的事实，多普勒频移测量沿极性反转线（PIL）的LOS磁场确定垂直于磁场的速度的一个组成部分，并优化在PIL附近的LOS通量的变化和横向磁通量的运输LOS速度之间的一致性，假设理想的电场支配的磁场演变。我们将我们的方法应用于AR 11158的矢量磁图，由太阳动力学天文台的日震和磁成像仪（HMI）观测，并找到了多普勒零点偏移的明确证据，在50 - 550 m s $^{-1}$的范围内。此外，我们注意到，一个更简单的校准可以确定从LOS磁图和多普勒对从所有近磁盘中心PIL像素之间的中值多普勒速度。我们简要讨论了我们的初步实施的缺点，并提出了解决这些问题的方法。此外，作为我们的数据减少的一个步骤，我们讨论了使用的时间连续性的横向磁场方向，以纠正明显的虚假波动的分辨率的180 $^\circ$模糊。
Predicting Associations between Solar Flares and Coronal Mass Ejections Using SDO/HMI Magnetograms and a Hybrid Neural Network
Institute for Space Weather Sciences, New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院空间天气科学研究所）；Department of Computer Science, New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院计算机科学系）；Big Bear Solar Observatory, New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院大熊太阳天文台）；Center for Solar-Terrestrial Research, New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院日地研究中心）；Johns Hopkins University Applied Physics Laboratory（约翰霍普金斯大学应用物理实验室）；Research Center for Astronomy and Applied Mathematics, Academy of Athens（雅典学院天文学与应用数学研究中心）；Department of Astrophysical Sciences, Princeton University（普林斯顿大学天体物理科学系）
Application and interpretation of deep learning for identifying pre-emergence magnetic-field patterns
在太阳内部产生的磁通量出现在表面，形成活动区（AR）和太阳黑子。通量浮现可能引发爆炸性事件，如耀斑和日冕物质抛射，因此了解浮现对空间天气预报是有用的。任何出现前的签名的证据也将阐明负责出现的地下过程。在本文中，我们使用深度卷积神经网络（CNN）首次分析了来自太阳动力学观测台/日震新兴活动区（SDO/HEAR）数据集（Schunker et al. 2016）的新兴AR，以表征出现前的表面磁场特性。训练的CNN在出现前（PE）视线磁图和非出现（NE）磁图的对照组之间进行分类，其中真实技能统计（TSS）得分为约85%，在出现前3小时和约40%，在出现前24小时。我们的结果是优于基线分类TSS得到的判别分析，只有无符号的磁通量。我们开发了一种网络修剪算法来解释训练的CNN，并表明CNN采用了积极响应的过滤器，以及消极的无符号的磁通量的磁图。使用合成磁图，我们证明了CNN输出对磁性区域的长度尺度是敏感的，小尺度和强磁场产生最大的CNN输出和可能的特征出现前模式。鉴于深度学习的日益普及，这里开发的用于解释训练后的CNN的技术-使用网络修剪和合成数据-与太阳和天体物理数据分析的未来应用相关。
Recovering the unsigned photospheric magnetic field from Ca II K observations
我们重新评估的光球磁场强度和钙II K强度的各种表面功能的光盘上的位置和太阳活动水平的函数之间的关系。利用这一关系可以从Ca II K线芯部记录的图像中恢复出无符号光球磁场。我们分析了SDO/HMI和Rome/PSPT跨越半个太阳周期的131对高质量，全圆盘，近同时观测。为了解析地描述观测确定的关系，我们考虑了三种不同的函数：具有偏移的幂律函数、对数函数和磁通量密度的对数的幂律函数。我们使用得到的关系，重建地图的视线分量的无符号磁场（无符号磁图）从钙II K观测，然后比较原始磁图。我们发现，这两个幂律函数代表的数据以及，而对数函数是好的，只有安静的时期。我们没有看到显着的变化，在太阳活动周期或在光盘中导出的拟合参数，独立于所使用的功能。我们发现，在自变量的错误，通常不占，引入衰减偏差。为了解决这一问题，我们分别对磁场强度和Ca II K对比度的数据进行分组，并推导出两条分组曲线的平分线的关系。重建的无符号磁图与原始磁图吻合较好。RMS差异小于90 G。结果不受SDO/HMI和Rome/PSPT数据的杂散光校正的影响。我们的研究结果表明，经过精确处理和校正的Ca~II~K观测数据，可以利用本文导出的关系重建无符号磁图。
Prediction of Major Solar Flares Using Interpretable Class-dependent Reward Framework with Active Region Magnetograms and Domain Knowledge
School of Computer Science, Jiangsu University of Science and Technology（江苏科技大学计算机科学学院）；State Key Laboratory of Space Weather, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空间天气状态重点实验室）；School of software, Southeast University（东南大学软件学院）；Yunnan Astronomical Observatory, Chinese Academy of Sciences（中国科学院云南天文台）；Radio Cosmology Lab, Centre for Astronomy and Astrophysics Research, Department of Physics, Faculty of Science, Universiti Malaya（马来亚大学科学学院物理系射电天文学实验室）；National Centre for Particle Physics, Universiti Malaya（马来亚大学粒子物理国家研究中心）；Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Universiti Malaya（马来亚大学工程学院电气工程系）
Irreversible Rapid Changes of Magnetic Field Associated with the 2012 October 23 Circular Near-limb X1.8 Flare
人们发现，光球磁场可以随着太阳爆发后的三维磁场重构而变化。以往的研究主要使用的矢量磁场数据采取的事件附近的磁盘中心。本文利用太阳动力学观测站日震磁成像仪（Helioseismic and Magnetic Imager on the Solar Dynamic Observatory）的45 s和12 min两个周期的观测数据，分析了2012年10月23日NOAA AR 11598中X1.8耀斑的磁场演化。这个耀斑被归类为一个具有脊扇型磁拓扑结构的圆带状耀斑，其中包含一个零点。在视向磁图中，存在两条视极性反转线（PIL）。靠近肢体的PIL受投射效应的影响更大。在这两个PIL之间存在正极性磁场，其被PIL外部的负极性场包围。我们发现，耀斑发生后，向盘缘和向盘缘的视负通量均减小，而两者之间的视正通量增大。我们还发现，水平磁场沿盘向PIL有一个显着的增加，而在周围地区，他们减少。综合观测到的磁场变化，我们得出结论，磁场崩溃对表面以上的盘向PIL所描绘的日冕内爆的情况下，而周边领域转向一个更垂直的配置后，耀斑。我们还认为这次事件是一次不对称的圆带状耀斑：朝向磁盘的PIL上方可能存在通量绳。它的爆发导致整个扇脊结构的不稳定和PIL附近的内爆。
Bayesian approach for modeling solar active region global magnetic parameters
上下文由于磁通量管的出现，太阳大气中出现了活动区（AR）。在视线（LOS）磁图中存在拉长的磁极性表明形成它们的磁通管中存在扭曲。这些被称为磁舌的极性伸长使在它们的出现阶段期间获得的AR特性的测量偏置（例如，它们的倾斜角和磁通量等）。特别是，获得一个很好的估计的倾斜角的演变起着关键作用，约束通量传输发电机模型。目的。在这项工作中，我们的目标是估计的扭曲的磁通管，或磁通绳，形成AR的定量比较所观察到的LOS磁图与合成的环形磁通量管模型。方法.为此，我们开发了一种贝叶斯推断方法来获得推断模型参数的统计分布。以NOAA AR 10268为例进行了验证。接下来，我们使用合成AR生成器来测试结果，以量化小尺度扰动对推断的参数分布的影响。结果我们的结论是，这种方法可以显着地消除磁舌的影响，所得出的AR全球特性，提供了一个更好的知识的内在属性的新兴磁通绳。结论.这些结果提供了一个框架，为未来的分析新兴AR的物理特性，使用贝叶斯统计。
