“只有两种自然灾害可能影响全球，”密歇根大学气候与空间科学与工程教授加博尔·托思 (Gabor Toth) 说， “一个是大流行病，另一个是极端太空天气事件。”

 

 

上一次重大太空天气事件于1859年袭击了地球。较小但仍然很重要的太空天气事件定期发生。这些事件炸毁电子设备和电网，扰乱全球定位系统，导致北极光的范围发生变化，并增加宇航员或穿越两极的飞机上的乘客受到辐射的风险。

 

 

“我们拥有所有这些面临风险的技术资产，” 加博尔·托思说， “如果像1859年那样的极端事件再次发生，它将彻底摧毁全球电网、卫星和通信系统——风险要比1859年要高得多。”

 

 

在白宫国家空间天气战略和行动计划以及美国国家战略计算计划的推动下，美国国家科学基金会 (NSF) 和美国宇航局（NASA）于2020年创建了具有量化不确定性的空间天气 (SWQU) 计划。它汇集了来自不同科学学科的研究团队，以推进空间天气建模领域的最新统计分析和高性能计算方法。

 

 

“我们非常自豪能够在NSF 和 NASA 的共同努力下汇集多个科学领域的专业科技人员，启动 SWQU 项目。” 美国国家科学基金会 (NSF)等离子体物理项目主任 维亚切斯拉夫（斯拉瓦）卢金（Vyacheslav (Slava) Lukin ）说， “这种需求已经得到了一段时间的认可，六个项目的组合，其中包括加博尔·托思 (Gabor Toth)的项目，不仅涉及领先的大学团体，还涉及 NASA 中心、国防部和能源部国家实验室，以及私营部门。”

 

 

加博尔·托思帮助开发了当今卓越的空间天气预报模型，该模型被美国国家海洋和大气管理局 (NOAA) 用于业务预测。2021年2月3日，NOAA 开始使用 Geospace Model Version 2.0（密歇根大学空间天气建模框架的一部分）来预测地磁扰动。

 

 

“我们不断改进我们的模型，” 加博尔·托思说，新模型取代了自2017年11月开始运行的1.5版本。“版本2 的主要变化是磁层数值网格的细化、算法的多项改进以及经验参数的重新校准。”

 

 

地球空间模型基于地球地球空间环境的全球表示，其中包括磁流体动力学——导电流体（如等离子体与磁场相互作用）的特性和行为，在空间天气动力学中起着关键作用。

 

 

地球空间模型预测由地球空间与太阳风相互作用引起的地面磁扰动。这种磁干扰会引起地电场，该地电场可能会损坏大型电导体，例如电网。

 

 

美国国家海洋和大气管理局在发布时宣布，该模型的短期提前预警为预报员和电网运营商提供了对有害电流的态势感知，并有时间缓解问题并保持电网的完整性。

 

 

与 Geospace Model 一样先进，它仅提供大约30分钟的提前警告。托思的团队正致力于将预警延长至一到三天。这样做意味着了解太阳表面的活动如何导致可能影响地球的事件。

 

 

“我们目前正在使用来自地球一百六十万公里外的卫星测量等离子体参数的数据，” 托思解释说。研究人员希望从太阳开始，使用对太阳表面的远程观察——特别是日冕物质抛射，产生在 X 射线和紫外线下可见的耀斑。 “这发生在太阳的早期。从那时起，我们可以运行一个模型并预测磁事件的到达时间和影响。”

 

 

改善空间天气预报的提前期需要新的方法和算法，这些方法和算法的计算速度比当今使用的方法和算法快得多，并且可以在高性能计算机上有效部署。托思使用德克萨斯高级计算中心的Frontera超级计算机——世界上最快的学术系统，综合排名第十的最强大的系统——来开发和测试这些新方法。

 

 

“我认为自己非常擅长开发新算法，” 加博尔·托思说， “我将这些应用于空间物理学，但我开发的许多算法更通用，并不局限于一种应用。”

 

 

托思进行的一项关键算法改进涉及找到一种新方法，将等离子体的动力学和流体方面结合在一个模拟模型中。 “人们以前尝试过但失败了。但我们让它成功了。通过发明智能近似和算法，我们比蛮力模拟快了一百万倍，” 加博尔·托思说。

 

 

新算法根据仿真结果动态调整动力学模型覆盖的位置。该模型识别感兴趣的区域，并将动力学模型和计算资源集中在这些区域上。这可以使空间天气模型的速度提高10 到100倍。

 

 

作为NSF SWQU项目的一部分，托思和他的团队一直致力于使空间天气建模框架在未来严重依赖图形处理单元 (GPU) 的超级计算机上高效运行。作为第一个目标，他们开始使用带有OpenACC指令的NVIDIA Fortran编译器将地理空间模型移植到GPU。

 

 

他们最近设法在单个GPU上以比实时更快的速度运行完整的地理空间模型。他们使用 TACC 的支持GPU的 Longhorn 机器来实现这一里程碑。要在传统超级计算机上以相同速度运行模型，至少需要100个CPU内核。

 

 

“为了实现这一目标，我们花了整整一年的时间开发代码，” 加博尔·托思说，“我们的目标是快速有效地运行一组模拟，以提供概率空间天气预报。”

 

 

这种类型的概率预测对于托思研究的另一个方面很重要：根据对地球表面的影响来定位预测。

 

 

“我们应该在密歇根州担心还是只在加拿大担心？特定变压器将经历的最大感应电流是多少？发电机需要关闭多长时间？要准确做到这一点，你需要一个你相信的模型，” 加博尔·托思说， “无论我们预测什么，总会有一些不确定性。我们希望给出精确概率的预测，类似于地面天气预报。”

 

 

托思和他的团队为每次模拟在Frontera上的数千个内核上并行运行他们的代码。他们计划在未来几年运行数千次模拟，以了解模型参数如何影响结果，从而找到最佳模型参数并能够将概率附加到模拟结果中。

 

 

“没有Frontera，我认为我们无法进行这项研究，” 加博尔·托思说， “当你把聪明人和大型计算机放在一起时，伟大的事情就会发生。”