识别太阳上的声波源 I. 模拟光球中的二维波

太阳声学振荡很可能由太阳光球中的对流动力学随机激发，尽管对单个源事件的直接观测很少，其详细特征仍属未知。波源识别需要能够可靠地将局地波信号从背景对流运动和共振模态功率中区分出来的测量。这颇具挑战，因为这些“噪声”贡献的幅度比源及其诱发的传播波场高出数个数量级。本文中，我们采用高时间频率滤波器在辐射磁流体动力学模拟中识别声发射位点。该滤波器的性质由经训练以识别大气二维声学格林函数响应的卷积神经网络确定，但一旦定义，便可直接应用于图像时间序列以提取局地波激发信号，无需原始神经网络。利用所开发的滤波器，我们揭示了声发射过程此前未知的特性。在模拟中，声学事件被发现聚集于中米粒尺度，峰值发射相当深，约在光球下方 500 km，且极强发射位点可由两个超声速下沉流在该深度合并的相互作用产生。我们建议，所开发的方法应用于高分辨率高帧率观测（如即将建成的 Daniel K. Inouye Solar Telescope (DKIST)）时，将在色球波研究中有重要应用，并可能催生高分辨率局地日震学的新研究。