太陽耀斑：實驗室中的實現迷你太陽

太陽是我們生命的源泉 也是我們探索宇宙的窗口 太陽的活動不僅影響着地球的氣候和環境 也揭示着恆星的物理規律和演化過程 其中太陽耀斑是太陽活動中最引人注目的現象之一 它是太陽表面局部區域突然釋放出極高能量的過程 產生的強烈輻射和高速粒子流 可以對地球造成各種影響 甚至引發災難 然而太陽耀斑的本質和細節仍然不爲人所知 科學家們只能通過各種手段觀測和模擬這一複雜的天文現象 近日一項新的研究在《自然天文學》雜誌上發表 報道了一種在實驗室中創造迷你太陽耀斑的方法 爲探索太陽耀斑的奧祕提供了新的途徑 太陽耀斑是太陽噴射出的巨大過熱等離子體雨流 這些巨大的雨流是如此之大 它們可以多次吞噬我們的星球 但研究人員首次在實驗室中製造了迷你太陽耀斑 這些耀斑足夠小 可以放在你的午餐盒裏 太陽耀斑是由太陽表面的大等離子體或電離氣體環路產生的 這些環被稱爲日冕環 沿着看不見的磁力線形成 這些磁力線被太陽的強烈引力扭曲 然而有時這些線條會像橡皮筋一樣彈回原來的形狀 將等離子體從太陽上甩開 太陽耀斑還可以發射日冕物質拋射 快速移動的磁化等離子體雲 高能粒子和電磁輻射 如果它們撞擊地球 可能會引發破壞性的地磁暴 但是儘管觀測了數百次太陽耀斑 研究人員仍然不知道它們是如何從日冕環過渡到成熟的射彈的 發表在《自然天文學》雜誌上的一項新研究中 來自帕薩迪納加州理工學院的一組研究人員 在實驗室中創建了自己的人造日冕環 試圖解開這個謎團 該團隊從一個磁化的充氣室內的一對電極中放電 電流使氣體電離 在兩個電極之間產生一串等離子體 然後通過槍式的磁場短暫地保持爲一個環路 然後坍塌並向外發射一個小型耀斑 這些環長約20釐米 與香蕉大小相同 持續約10微秒 在此期間 實驗消耗的能量與帕薩迪納是在同一時間範圍內消耗的能量相同 研究人員使用每秒捕獲10萬幀的專用相機 觀察了環路是如何增長 然後破裂的 該研究證實 人造環看起來像繩索 就像其他研究人員之前提出的那樣 如果你解剖一根繩子 你會發現它是由單股的辮子組成的 把這些單獨的骨線拉開 你會看到它們是更小的骨線的辮子 依此類推 該研究的主要作者 加州理工學院研究生張陽在一份聲明中說 等離子體迴路似乎以同樣的方式工作 這種繩索狀結構可能在太陽耀斑的誕生中起關鍵作用 在實驗室中 人工環路保持穩定 直到它們被能量超載 此時環路中出現了開屏氣狀的紐結 它們破裂了 視頻片段顯示 紐結最初導致一根等離子體斷裂 然後對周圍的鏈施加額外的壓力 導致它們也斷裂 研究人員寫道 在真正的日冕環路分解成太陽耀斑之前 類似的紐結也出現在它們的圖像中 在環路啪啪作響的那一刻 研究人員還檢測到了電壓尖峯 他們認爲真正的太陽耀斑的類似峯值 可以提供必要的能量 來發射CME中的高能粒子和輻射 這不是科學家第一次嘗試 在實驗室環境中複製太陽 今年1月 加州大學洛杉磯分校的研究人員 推出了一種人造的迷你太陽 可以產生聲波來模仿重力的影響 等離子體填充的玻璃球只有3英寸寬 也可以用來研究太陽磁場如何影響太陽耀斑 太陽耀斑是太陽活動的一種表現形式 也是太陽風暴的一部分 太陽風暴是指太陽表面發生的 一系列劇烈的爆發活動 包括太陽耀斑 日冕物質拋射和日冕質子事件 太陽風暴的強度和頻率 與太陽的磁場活動有關 通常在太陽活動的高峯期 出現更多的太陽風暴 太陽耀斑的強度 可以用X射線的亮度來衡量 通常分爲5個等級 A B C M和X 其中A級最弱 X級最強 每個等級內部又分爲10個子等級 從0.1到9.9 例如M5.4或X2.3 X級的太陽耀斑是最強的 可以產生極大的輻射和粒子流 對地球的大氣層 電磁場 衛星 航天器 通訊系統 電力網等造成嚴重的干擾和破壞 太陽耀斑的影響 不僅侷限於地球 還可以影響到其他行星 和太陽系的邊緣 例如 2017年9月6日 太陽發生了一次 X9.3級的超強太陽耀斑 這是自2005年以來最強的一次 這次耀斑產生的CME 以每小時900公里的速度向外飛馳 不僅影響了地球 還影響了火星 木星 土星 和冥王星 太陽耀斑的觀測歷史 可以追溯到1859年 當時英國天文學家理查德·卡林頓 和英國化學家愛德華·霍奇森 首次用肉眼觀察到了一次 白光太陽耀斑 即太陽表面發出的強烈的可見光 這次耀斑引發了一次 極爲強烈的地磁暴 導致全球的電報系統出現故障 甚至有些電報機發出了火花和煙霧 這次事件被稱爲卡林頓事件 是人類歷史上記錄的最強的太陽風暴 隨着科技的發展 人類對太陽耀斑的觀測手段 也不斷改進 從肉眼到望遠鏡 從地面到太空 從可見光到多波段 從單點到全球 從靜態到動態 從定性到定量 從描述到預測 目前人類已經建立了一套 完善的太陽觀測網絡 包括地面的太陽臺 和太陽射電望遠鏡 太空的太陽同步軌道衛星 和日地拉格朗日點衛星 以及國際合作的太陽觀測計劃和項目 科學家們還利用人工智能 和機器學習的技術 對太陽耀斑的數據 進行分析和挖掘 試圖找出太陽耀斑的預測模型和規律 例如 2020年一項研究 使用了深度學習的方法 從太陽磁場圖像中 提取了太陽耀斑的特徵 然後用神經網絡 對太陽耀斑的發生概率 進行了預測 通過在實驗室中創造迷你太陽耀斑 科學家們希望能夠揭開太陽耀斑的祕密 爲人類的太陽探索和太陽防護 提供新的思路和方法