Local environmental effects on cosmic ray observations at Syowa Station in the Antarctic; PARMA-based snow cover correction for neutrons and machine learning approach for neutrons and muons

片岡 龍峰*; 佐藤 達彦; 加藤 千尋*; 門倉 昭*; 小財 正義*; 三宅 晶子*; 村瀬 清華*; 吉田 理人*; 冨川 喜弘*; 宗像 一起*

Journal of Space Weather and Space Climate (Internet), 12, p.37_1 - 37_11, 2022/11

https://doi.org/10.1051/swsc/2022033

20192020年の太陽活動極小期における銀河宇宙線の変動は、2次中性子及びミューオンで異なる傾向を示す。その違いの原因を明らかにするため、Echo State Network (ESN)と呼ばれる機械学習法を用いて、中性子モニタ及びミューオン検出器計数率から周辺環境による依存性を取り除く補正方法を構築した。その結果、周辺環境の影響を補正した後であっても、ミューオン検出器の計数率は2019年後半から減少し始め、その年の前半から減少し始めていた中性子モニタの計数率とは異なる傾向を示すことが確認できた。この結果は、太陽活動による宇宙線フラックスの変動が、そのリジディティに依存していることを示唆している。