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本期特刊致力于探讨机器学习在推进空间天气预报方面所发挥的变革性作用。空间天气事件——包括太阳耀斑、日冕物质抛射和地磁暴——对卫星运行、电网和宇航员安全构成重大威胁。传统的基于物理的模型在捕捉空间等离子体的非线性复杂动力学方面常常面临挑战,而深度学习、迁移学习和不确定性量化等机器学习技术则为分析多源空间数据和改进极端事件的预报提供了强大的工具。我们诚邀原创研究和综述文章,探讨机器学习在太阳-地球物理学、辐射带动力学和空间天气风险缓解等领域的应用。
Applied Sciences 邀请了哈尔滨工业大学秦刚教授和汪洋教授,合作创建特刊Machine Learning in Space Weather Prediction (空间天气预报中的机器学习)。本特刊重点关注机器学习在太阳-地球物理学、辐射带动力学和空间天气风险缓解等领域的应用,特刊包括但不限于以下主题:
机器学习
空间天气预报
太阳耀斑预测
日冕物质抛射 (CME) 检测
地磁暴建模
深度学习 (例如,CNN、LSTM、Transformer)
辐射带动力学
空间等离子体数据分析
多源空间数据融合
空间物理学中的迁移学习
空间天气不确定性量化 (UQ)
基于强化学习的空间天气灾害防治
太阳-地球物理学
电网应对空间天气灾害的韧性能力
投稿截止日期:2026年7月30日
客座编辑
秦刚教授
哈尔滨工业大学理学院教授、博士生导师,曾获国家杰出青年科学基金资助及赵九章优秀中青年科学奖,自2005年起,长期受邀担任《天体物理学杂志》《地球物理研究杂志》《地球物理研究快报》《等离子体物理学》《天体物理学杂志》《行星与空间科学》《空间研究进展》《天文学与天体物理学研究》等期刊的审稿人。
研究领域:高能粒子的加速与传输、空间等离子体物理、空间天气、太阳活动、人工智能在空间物理中的应用
汪洋教授
教授,博士生导师,物理学科副主任,校级教学督导,教育部大学物理教指委中南地区委员,广东省气象学会空间天气委员会委员。2012年7月取得中国科学院研究生院博士学位,专业为空间物理学,主要研究方向为太空辐射环境和物理学教育方法,并且作为专家深度参与我国多项深空卫星探测计划。作为主持人,获得过4个国家级项目资助。目前正在主持2项国家级项目和2项省级项目,并且已经主持完成国自然面上项目1项和青年项目1项。
了解更多特刊信息:https://www.mdpi.com/journal/applsci/special_issues/U49E1YXO3U
Applied Sciences 期刊介绍
主编:Giulio Nicola Cerullo, Politecnico di Milano, Italy
期刊主题涵盖应用物理学、应用化学、工程、环境和地球科学以及应用生物学的各个方面。
2024 Impact Factor:2.5
2024 CiteScore:5.5
Time to First Decision:16 Days
Acceptance to Publication:2.6 Days
期刊主页:https://www.mdpi.com/journal/applsci

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GMT+8, 2026-4-4 06:23
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