FlareDB: Eine Datenbank bedeutender Flares in den Sonnenzyklen 24 und 25 mit Beobachtungen von SDO/HMI und SDO/AIA

Warum plötzliche Ausbrüche auf der Sonne für die Erde wichtig sind

Sonnenflares sind gewaltige Explosionen auf der Sonnenoberfläche, die Satelliten stören, Funkkommunikation ausfallen lassen und sogar Stromnetze auf der Erde gefährden können. Trotzdem fällt es Forschern weiterhin schwer, genau vorherzusagen, wann und wo die größten Flares ausbrechen werden. Dieser Artikel stellt FlareDB vor, eine neue offene Datenbank, die detaillierte Beobachtungen der stärksten Flares der letzten anderthalb Jahrzehnte sammelt. Indem diese Daten so organisiert werden, dass sowohl menschliche Forschende als auch maschinelle Lernsysteme sie leicht nutzen können, soll FlareDB das Verständnis und die Vorhersage gefährlichen Weltraumwetters beschleunigen.

Eine neue Bibliothek für die stärksten Ausbrüche der Sonne

FlareDB konzentriert sich auf 151 der energiereichsten Sonnenflares, alle mindestens als M5.0 oder X-Klasse klassifiziert, aufgezeichnet zwischen 2010 und 2025. Diese Ereignisse stammen aus 82 aktiven Regionen—magnetisch intensive Bereiche auf der Sonnenoberfläche, in denen Flares typischerweise entstehen. Eingeschlossen wurden nur Flares, deren Ursprungsregionen relativ nahe der Mitte der Sonnenscheibe lagen, da Messungen nahe dem Rand der sichtbaren Sonnenscheibe weniger zuverlässig sind. Zusammen ergeben diese Kriterien eine saubere, gut definierte Stichprobe der Eruptionen, die am ehesten das Weltraumwetter der Erde stören können.

Die Sonne in vielen Farben sehen

Die Datenbank basiert auf zwei Instrumenten der NASA-Sonde Solar Dynamics Observatory (SDO). Das eine, der Helioseismic and Magnetic Imager (HMI), kartiert das Magnetfeld der Sonne und erstellt Weißlichtbilder von Sonnenflecken. Das andere, die Atmospheric Imaging Assembly (AIA), macht rasant aufeinanderfolgende Aufnahmen im Ultraviolett- und Extrem-Ultraviolettbereich bei mehreren Wellenlängen, die jeweils Gase bei unterschiedlichen Temperaturen in der Sonnenatmosphäre hervorheben. Für jeden Flare extrahiert FlareDB nur die Region um das aktive Gebiet, anstatt die gesamte Sonnenscheibe zu speichern, und tut dies in zwei verschiedenen Kartenprojektionen. Dieser Ansatz hält den Fokus auf dem Ort des Geschehens, während er zugleich Informationen darüber bewahrt, wie Magnetfeld und heißes Plasma angeordnet sind.

Von Rohbildern zu gebrauchsfertigen Daten

Um eine Flut von Rohaufnahmen des Raumfahrzeugs in eine kohärente Datenbank zu verwandeln, war sorgfältige Verarbeitung nötig. Das Team standardisierte die Berechnung der Magnetfeldkomponenten, richtete AIA-Bilder trotz leicht unterschiedlicher Auflösungen an den HMI-Magnetogrammen aus und stellte sicher, dass jede aktive Region mittig bleibt, obwohl sich die Sonne dreht. Für Wellenlängen, die Emissionen aus dicken, dreidimensionalen Schichten der Sonnenatmosphäre erfassen, wurde besondere Sorgfalt auf die Umprojektion der Bilder verwendet, damit sie weiterhin sinnvoll mit oberflächenbasierten Magnetkarten verglichen werden können. Insgesamt wurden mehr als 218.000 AIA-Bilder umprojiziert und zugeschnitten, sodass jedes Flare-Ereignis eine konsistente Reihe von Ansichten über viele Temperaturen und Höhen über der Sonnenoberfläche hinweg besitzt.

Schnelle, standardisierte Filme für Menschen und Algorithmen

Eines der praktischsten Produkte von FlareDB ist eine Sammlung von 5.285 kurzen „Quick-Look“-Filmen—35 Filme pro Flare—die zeigen, wie sich die aktive Region von 24 Stunden vor dem Flare bis 8 Stunden danach entwickelt. Jeder Film verwendet feste Helligkeitsskalen, sodass verschiedene Ereignisse direkt vergleichbar sind, auch wenn dabei einige extreme Details abgeschwächt werden. Diese Standardisierung erleichtert das schnelle Durchsehen vieler Ereignisse von Hand, ist jedoch besonders wertvoll für das Training von Machine-Learning-Modellen, die am besten arbeiten, wenn Daten einheitlich in Format und Skala vorliegen. Forschende, die vollständige Details benötigen, können die zugrundeliegenden Bilddateien in einem standardisierten wissenschaftlichen Format von einem zugehörigen Online-Dienst herunterladen.

Eine Grundlage für bessere Weltraumwetter-Vorhersagen schaffen

Um Verlässlichkeit zu gewährleisten, prüften die Ersteller von FlareDB, wie sich ihre Verarbeitungsschritte auf die Datenqualität auswirken, und dokumentierten, wo die Abdeckung am stärksten ist—etwa 95 Prozent des Datensatzes liegen in der zuverlässigsten Sichtzone nahe dem Zentrum der Sonnenscheibe. Das Ergebnis ist eine öffentliche Ressource, die Magnetkarten, Ultraviolettbilder und kompakte Übersichtsfilme für die größten Flares der Sonne über zwei Sonnenzyklen kombiniert. Für Laien ist das wichtigste Ergebnis: Indem Wissenschaftlern und KI-Werkzeugen eine konsistente, reichhaltige Aufzeichnung darüber zur Verfügung gestellt wird, wie sich aktive Regionen vor und während großer Eruptionen verhalten, legt FlareDB das Fundament für genauere und rechtzeitigere Vorhersagen von Sonnenstürmen, die unsere technologisch geprägte Lebenswelt beeinflussen können.

Zitation: Liu, N., Abduallah, Y., Kapure, T.S. et al. FlareDB: A Database of Significant Flares in Solar Cycles 24 and 25 with SDO/HMI and SDO/AIA Observations. Sci Data 13, 279 (2026). https://doi.org/10.1038/s41597-026-06607-7

Schlüsselwörter: Sonnenflares, Weltraumwetter, Sonnenbeobachtungen, Magnetfelder, Maschinelles Lernen