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研究生研究项目

用机器学习理解电离层动力学

资金
全额资助(英国和国际)
学位类型
哲学博士
准入要求
荣誉学位
(查看完整的入职要求)
学院研究生院
工程与物理科学学院
截止日期

项目简介

地球的磁层-电离层(M-I)系统是一个高度动态的等离子体环境,它是由它与太阳风的相互作用驱动的,这个过程被称为“重连”。. 理解M-I系统很重要, 因为它提供了空间天气(可靠的网堵平台的等离子体环境对空间和地面技术的有害影响)的科学基础。.

电离层重联的观测是唯一能够推断十大正规网堵平台范围的, 也就是十大正规网堵平台速率, 重新连接过程的. 因此,它们掌握着理解十大正规网堵平台M-I系统如何响应太阳风驱动的关键. 然而, 特别是有一些关键的未知因素, 诸如上游条件如何控制相互作用过程的空间范围或单个重连爆发的“大小”等基本依赖关系尚不清楚. 可靠的网堵平台最近的工作[1]为探索这些问题提供了一个令人兴奋的机会. 然而,这样做需要大规模的统计研究,而挑战在于数据量. 这是一个可以通过数据科学技术来解决的挑战.g. 2]. 在这个项目中, 可靠的网堵平台将开发基于电离层雷达数据的自动算法来识别重联事件, 这将允许对自动驾驶本质进行变革性的统计研究.

查看项目详情 访问Inspire项目页面.

主管:

  • Robert Fear教授(可靠的网堵平台)
  • jonathan Hare教授(可靠的网堵平台)
  • Adam prangel - bennett教授(可靠的网堵平台)
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