中科院国家空间科学中心研究人员发现，利用机器学习方法可以更完善地描述太阳耀斑活动区中性线梯度图像特征，提取出新的耀斑先兆因子，有利于提升耀斑预报能力和预报提前量。该成果发表于4月7日出版的《天体物理学杂志》。  

研究太阳耀斑爆发的先兆因子，建立起满足空间天气业务预报需求的太阳耀斑预报模型，是空间天气预报的重点内容。此次，科研人员利用核函数，从活动区中性线梯度图像中成功提取了两个新的耀斑先兆因子，并与两个相似的传统先兆因子进行对比后发现，新的先兆因子在用于预报强耀斑时，明显优于传统先兆因子，能够将预报时间提前至72小时，有利于提升耀斑预报能力以及预报提前量。  

来源：《天体物理学杂志》