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World File Search System地磁扰动
重新构想电网弹性
3. 电网安全面临的灾难性风险.....................................................................................................................................27 极端天气和自然灾害....................................................................................................................................................29 物理攻击.........................................................................................................................................................................................31 网络攻击.........................................................................................................................................................................................32 地磁扰动和电磁脉冲攻击.........................................................................................................................................................34 灾难性风险的共同趋势.........................................................................................................................................................36
技术评估 - GAO
简介 2018 年 12 月 19 日 尊敬的 Ron Johnson 主席 尊敬的 Claire McCaskill 资深成员 国土安全和政府事务委员会 美国参议院 地磁扰动 (GMD) 是太空天气的结果——太阳系中由太阳辐射驱动的状况。指向地球的太阳辐射与地球磁场相互作用，可导致 GMD，从而扰乱各种技术的正常运行，包括卫星、通信网络和导航系统。极光是 GMD 最明显的指标之一。当太空天气足够严重时，它会引起大规模的 GMD，从而扰乱美国电网的可靠运行。电网（由电力线和其他基础设施组成的发电、输电和配电系统）的可靠性一直是国家关注的长期领域。1 2001 年《关键基础设施保护法》规定，私营企业、政府和国家安全机构依赖于一个相互依存的关键物理和信息基础设施网络，包括能源部门，并制定政策“任何对美国关键基础设施运行的物理或虚拟中断都是罕见的、短暂的、影响在地理上有限的、可控的，并且对经济、人力和政府服务以及国家安全的危害最小。” 它进一步将“关键基础设施”一词定义为“对美国至关重要的系统和资产，无论是物理的还是虚拟的，这些系统和资产的失效或破坏都会对安全、国家经济安全、国家公共卫生或安全，或这些问题的任何组合产生破坏性影响。” 2 随后，关于关键基础设施安全和恢复力的总统政策指令 21 将能源部门（包括电力子部门）确定为具有独特关键性，因为它为所有关键基础设施部门提供了支持功能。3 进一步明确了联邦政府在能源领域的几个关键角色。
关于统计方法和机器学习在空间科学中的应用的研究主题的社论
2021 年 5 月 17 日至 21 日，由空间科学研究所 (SSI) 数据科学中心 (CDS) 主办、美国国家科学基金会 (NSF) 赞助的完全虚拟会议“统计方法和机器学习在空间科学中的应用”举行 (http://spacescience.org/workshops/mlconference2021.php)。此次活动汇集了空间科学各个学科（如太阳物理学和高空物理学、行星和系外行星科学、地质学、天体生物学和天文学）和行业的专家，以利用统计学、数据科学、人工智能 (AI) 方法和信息理论方面的进步，旨在利用这些领域的海量数据改进分析模型及其预测能力。这次多学科会议为行业专业人士、高级科学家、早期职业研究人员和学生提供了一个充满活力的论坛，让他们使用各种高级统计学技术和方法展示他们的最新成果，以增强他们对人工智能最新趋势的了解，并参与未来合作的平台。会议涵盖了广泛的研究主题，例如高级统计方法、深度学习和神经网络、时间序列分析、贝叶斯方法、特征识别和特征提取、结合机器学习（ML）技术的物理模型和代理模型、空间天气预报和应用人工智能的其他领域的研究主题、模型验证和不确定性量化、空间等离子体中的湍流和非线性动力学、物理信息神经网络、信息论以及数据重建和数据同化。自 20 世纪 90 年代以来，人工智能方法已经应用于日地物理领域的各种问题（ Newell 等，1991 ；Lundstedt，1992 ；Lundstedt，1996 ；Wintoft 和 Lundstedt，1997 ；Wing 等，2005 ；Lundstedt，2006 ）。其中包括极光粒子沉降的分类、太阳风速度的预测、地磁扰动和行星 K 指数 K p ，用于表征