ハレ晴レスカイ

私たちを助けてくれませんか?

北極圏の研究者を支援するため、ユニバーシティ・カレッジ・ロンドンの研究者はスウェーデン北部のキルナに全天カメラを設置して、魚眼レンズで5分おきに空を撮影することを25年にわたり続けています。想像に難くないと思いますがその画像数は膨大です！私たちの研究のため、空がいつ晴れていたのかを知る必要があります？そこで助けていただけないでしょうか？

何の画像ですか?

上の画像はキルナ上空の全天画像です。カメラに取り付けられた魚眼レンズにより、空全体が1つの円内に収まっており、地平線が円の輪郭、頭上の真上が画像中心、画像上部が北の空に相当します。この例の画像では建物や研究施設の明かりも入っており、その中にはEISCATのレーダーアンテナの1つが左下に見えています。
空は明るく見えますが、これは長時間露光によるものです。実際は暗夜である手がかりとして、背景には星が見え、星座に詳しい方ならいくつか見分けられるかもしれません。画像右の明るい光は月で、画像を横切るように蛇行する光はオーロラです。地平線近くにはいくつか雲も見えますが、画像の中心付近（頭上）は晴れています。人工衛星の軌跡か流星が画像左下に見えています。もちろん撮影した画像すべてが晴れているわけではなく、曇っていたりカメラのドームが雪に覆われていることもあります。

北極の何がそんなに特別なのでしょう?

地球磁場は私たちの地球の周囲に「保護膜」を形成し、高エネルギー粒子が地球から大気を剥ぎ取ることを防いでいます。
しかし太陽も宇宙空間に広がる磁場を持っており、太陽大気から常に粒子の流れを流出させており、これは太陽風として知られています。時々、コロナ質量放出（CME）として知られる膨大な物質の放出が太陽から起こります。CMEの粒子は秒速500-2000kmと高速で高温な電離したガス（プラズマ）と磁場で構成され、地球に向かってきて地球磁場と接触して繋がることで、高エネルギー粒子が磁場に沿って地球大気まで落ちてきます。北極と南極から地球磁場の磁力線が棒磁石のように伸びているため、高エネルギー粒子は極域上空で地球大気に突入しやすくなります。

これらの粒子は上層大気の期待を励起させ、電気がガスを光らせるネオンサインのように、オーロラとして光らせます。高層大気に電流が流れることで大気が加熱され、膨張します。この太陽嵐によって大気が一時的に厚くなるため、軌道上の人工衛星が減速させられる危険があります。電流は最大秒速2kmで伝わるため、上層大気の流れを加速させ、風速数百m/sもの強風と1000度を超える高温を生じます。

この電流は電力網にサージ電流を引き起こし、地球上層大気の電離部分である電離層が大気がかき混ぜられることで弱まるため無線通信網やGPS信号にも影響します。これらの風は時間帯、季節、太陽活動によって変化しますが、風の観測には空が晴れている必要があります。これは、上層大気の風速測定には、高度100mを超える大気そのものが弱く光る大気光を観測するからです。大気光は日中に酸素原子が日光のエネルギーを吸収した結果、夜に固有の波長（色）の光としてそのエネルギーを放出することで生じます。もし大気が動いていれば、大気光の波長はドップラー効果（救急車のサイレンの音の高さが、救急車があなたに近づいてくるときと遠ざかるときで変化する現象と同じです）で変化します。大気光は観測者から遠ざかっていればより赤く、近づいていればより青くなります。このわずかな波長変化を高感度装置で検出し、風の速度を測定します。大気光は上層大気でのみ発生しますが、それを検出するにはそもそも上層大気と地表間に雲がないことが必要です。雲があると検出しようとしている光が散乱され、ドップラー効果のシフトがぼやけて測定結果が劣化するためです(https://angeo.copernicus.org/articles/22/863/2004/)。
そのため、風を可能な限り精密に測定するために、皆さんに晴れた空を見分けていただきたいのです。

画像提供:NASA

北極域のすべてのレーダーとカメラのデータを組み合わせることで、こうした宇宙天気が大気に与える影響を理解して、今日の私たちが皆依存している現代技術をこの影響から守る役に立ちます。

どのようにしてお手伝いできますか?

全天カメラは、夜間は1年中、5分おきに空を撮影します、インターネットで共有するためにファイルサイズは圧縮していますが、それ以外は何も処理していない画像を皆さんにお見せします。皆さんは、私たちが見せる3フレームの連続画像を見て、画像間で動く雲などの特徴を見つけます。そして、空が晴れているか、全体が曇っているか、部分的に曇っているか、空が見えないかを選択肢で回答してください。

みなさんの分類によって、上層大気の風や温度の測定値を確実に解釈できるようになります。この測定値と、電離層の撮影装置と付随するレーダーと組み合わせて、オーロラなどの宇宙天気現象の際に太陽風が地球大気にどれくらい効率的にエネルギーを蓄積されているかを決定することができます。

他に何が見えますか?

オーロラ、月、人工衛星、月など画像には雲以外のものも写っています。キーワードで画像をタグ付けすることで、より詳細な解析が可能となり、それまで不可能であった科学的発見に繋がるかもしれません！

人工知能（AI）を使用してはどうですか?

確かにAIは役立つかもしれません。実際に複数の学生によるプロジェクトを通じて、機械学習の技術を用いてオーロラを含む画像を自動識別し、タイプを分類する試みを行ってきました。しかしオーロラの分類は主観的要素も強く、明確に区別できる形状を識別することも容易でなかったため、こうしたプロジェクトの結果はまちまちでした。そして今回のプロジェクトはある意味野心的で、なぜなら私たちは晴天を識別しようとしているにもかかわらず、構造化された雲とオーロラの渦をコンピューターが区別することは困難だからです。
そこで、私たちが知る限り最も高性能なコンピューターである皆さんによって、画像セットを分類してその画像でAIを訓練する必要があると結論付けました。まず測定期間全体（20年以上）の晴天指数を効率よく作成できるよう、1時間ごとのデータを皆さんに提示します。この人によって分類された結果でコンピューターアルゴリズムを訓練し、それとは独立した画像でその訓練結果の信頼性をテストします。信頼性が確認できれば他の全天カメラについても同じ手法を適用し、信頼性が足らなければさらに多くの画像を皆さんに分類していただきます！

これはSolar Stormwatchプロジェクトと関係ありますか?

グリニッジ王立天文台とオックスフォード大学のZooniverseチームが共同で最初にSolar Stormwatchプロジェクトを立ち上げたのは2010年のことなので、もうずいぶん前になります。
Solar StormwatchではボランティアはNASAのSTEREOミッションで得られた画像を、CMEの地球到達を予報するために分類しました。この取り組みは学生の博士論文研究として成功し、さらに研究誌から複数の論文が出版されました。またボランティアの熱意と鋭い洞察が思わぬ発見を生むことはZooniverseにおいてよくあることで、Solar Stormwatchでは当初意図していなかった、STEREO探査機に衝突した惑星間塵を画像から見つけることで、宇宙空間における惑星間塵の分布地図を描くことができました。

そしてプロジェクトは数年後にSolar Stormwatch IIとして再び立ち上げられ、CMEの形状変化を時間ごとに追跡し、CMEが太陽風によってどのように破壊されるかを調べました。
しび結果CMEの進化についての独自のカタログができ、これは現在も、リーディング大学で開発されたHUXtなどの太陽風予報モデルの改善方法の研究のために使用されています。その他ロンドン国立自然博物館と共同で'Protect Our Planet From Solar Storms'というプロジェクトも立ち上げ、ボランティアにCMEの画像を比較しより複雑なものを探してもらいました。その結果学生の博士論文や出版論文において、太陽活動サイクルと太陽嵐の視覚的な複雑さが連動していることが分かりました。

宇宙天気予報（さらに惑星間塵も！）の科学的基盤を確立できたため、私たちはこうした宇宙天気現象が地球に及ぼす現象に研究対象を転じました。これまでの経験からも、Zooniverseのボランティアの皆さんのサポートがあれば、他の方法では不可能であった科学における疑問に答えを出すことができると考えています。ぜひ私たちの最新のプロジェクトである本プロジェクトへの参加をお待ちしております。