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日冕物質拋射是從太陽拋入行星際空間的大尺度等離子體團，是太陽系內最大尺度的能量釋放活動，也是災害性空間天氣的主要驅動源。當日冕物質拋射到達地球時，對地面和太空的設施造成損壞，產生經濟損失。因此，探討日冕物質拋射在日冕和行星際的傳播過程，研究日冕物質拋射動力學特征，以避免日冕物質拋射的災害性影響，是空間物理和空間天氣領域的重要課題。近日，中國科學院國家空間科學中心沈芳團隊，提出基于雙視角日冕儀觀測數據和機器學習技術的日冕物質拋射自動三維重建方法。該方法通過卷積神經網絡特征提取、主成分分析、最大類間方差等算法，準確定位雙視角日冕儀觀測圖像出現的日冕物質拋射，進而構造目標函數衡量日冕物質拋射二維投影和位置圖像之間相似度。研究團隊將日冕物質拋射的自動三維重建轉換為目標函數最優化問題，利用差分進化算法求解這一問題，獲得最優的日冕物質拋射參數。使用上述方法，團隊擬合接近97個日冕物質拋射事件，構建出日冕物質拋射數據集，并對日冕物質拋射的三維和二維參數進行統計分析。統計結果表明，相比于利用雙視角數據進行日冕物質拋射三維重建所得參數，基于二維觀測所得日冕物質拋射參數可能存在投影效應導致的誤差。與傳統方法相比，該方法最大的特點是能夠自動完成日冕物質拋射三維重建，不需要研究人員手動比對特征和調整參數。該方法自動重建的日冕物質拋射三維結構，較為貼合日冕儀圖像觀測，表明這一方法能夠較為準確地重建日冕物質拋射三維結構。同時，該方法可用于快速給定日冕物質拋射行星際傳播過程數值模擬所需的初始參數，以及日冕物質拋射到達時間預測等工作，有望進一步應用于太陽極軌、L5點等衛星日冕儀數據，促進日冕物質拋射多角度觀測研究，提高預報精度。相關研究成果發表在《天體物理學報增刊》（The Astrophysical Journal Supplemental Series）上。研究工作得到國家自然科學基金和國家重點研發計劃等的支持。論文鏈接日冕物質拋射自動三維重建方法流程示意圖